多层次轮廓约束的图像放大算法
【摘要】 为解决图像放大过程中有效地保证边缘锐化的图像插值难题,提出多层次轮廓约束的图像放大算法.首先利用检测算子对图像进行预处理,将图像分为边缘区域、平坦区域;其次,针对图像边缘区域进行自适应梯度扩散获取适当的边缘轮廓层作为图像放大约束;最后对轮廓层直接进行曲线插值重采样,不额外增加边缘层数,以保证放大后的图像在视觉上的边缘清晰.对于非轮廓层的平坦区域,构建双三次Coons插值曲面并进行重采样,保持了平坦区域的平滑性.测试图像为自然图像和医学图像,自然图像的来源是set5和set14测试集,实验对比方法主要从客观效果、视觉效果、时间复杂度3个方面进行比较.实验结果表明,采用该算法得到的放大图像不仅可以保持轮廓清晰,且PSNR及SSIM指标超过了大多数经典的插值算法以及目前流行的基于机器学习的算法.
