基于边缘自适应的图像缩放方法及系统的利记博彩app
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理领域，尤其涉及基于边缘自适应的图像缩放方法及系统。
【背景技术】
[0002] 目前，视频技术的主流发展方向之一为超高清技术。将原有的视频源，如标清 (720*576)，高清（1920*1080)，通过视频缩放转换成超高清视频，对视频缩放算法的性能要 求非常高。
[0003] 传统的基于插值的视频缩放方法主要有两类：基于低通滤波的插值方法和基于边 缘的插值方法。基于低通滤波的插值方法，如双线性插值，双立方插值，多相位插值等，在获 得较平滑的插值图像的同时，会造成图像中高频信息丢失，在图像的边缘出现模糊及锯齿 现象。基于边缘的图像插值方法，通过边缘检测，计算出插值点的边缘方向，沿边缘方向对 插值点进行插值，可以获得平滑的图像边缘，避免锯齿现象，但是在纹理区域会造成模糊。
[0004] 因此，需要提出一种视频缩放方法，既能保持插值图像中纹理区域的清晰，又能避 免插值图像边缘产生的模糊及锯齿现象。
【发明内容】
[0005] 本发明提供一种基于边缘自适应的图像缩放方法及系统，以实现提高插值图像的 清晰度和减少边缘锯齿的目的。
[0006] 本发明的第一个方面是提供一种基于边缘自适应的图像缩放方法，包括：
[0007] 确定待插值像素在原图像中的位置；
[0008] 计算待插值像素的边缘方向和强边概率；
[0009] 若所述待插值像素的强边概率不为零，则根据所述边缘方向利用边缘插值法进行 插值；
[0010] 若所述待插值像素的强边概率为零，则根据非边缘插值法进行插值；
[0011] 将所述强边概率和所述强边概率的互补概率分别作为边缘插值融合权重和非边 缘插值融合权重，对所述边缘插值法和所述非边缘插值法获得的插值结果进行加权融合得 到最终的插值后图像。
[0012] 本发明的第二个方面是提供一种基于边缘自适应的图像缩放系统，包括：
[0013] 坐标计算模块，用于确定待插值像素在原图像中的位置；
[0014] 强边检测模块，用于计算待插值像素的边缘方向和强边概率；
[0015] 边缘插值模块，用于在所述待插值像素的强边概率不为零时根据所述边缘方向利 用边缘插值法进行插值；
[0016] 非边缘插值模块，用于在所述待插值像素的强边概率为零时根据非边缘插值法进 行插值；
[0017] 融合模块，用于将所述强边概率和所述强边概率的互补概率分别作为边缘插值融 合权重和非边缘插值融合权重，对所述边缘插值法和所述非边缘插值法获得的插值结果进 行加权融合得到最终的插值后图像。
[0018] 本发明的有益效果为：
[0019] 本发明基于边缘自适应的图像缩放方法能够使用数量较大的原始点以任意整数 或非整数缩放倍率、及在任意边缘方向进行插值处理，使放大后的图像边缘清晰且避免了 锯齿现象。
【附图说明】
[0020] 图1为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一的流程图；
[0021] 图2为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一中Sobel梯度方法的示意 图；
[0022] 图3为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一中边缘方向与设定参数 间关系的不意图；
[0023] 图4为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一中构造的递增函数关系 图；
[0024] 图5为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一中边缘可靠度与构造函 数的函数关系图；
[0025] 图6为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一中边缘方向一致性与斜 率方差的函数关系图；
[0026] 图7为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一中行交点法的示意图；
[0027] 图8为本发明基于边缘自适应的图像缩放系统实施例一的结构框图。
【具体实施方式】
[0028] 图1为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一的流程图，如图1所示，本 发明基于边缘自适应的图像缩放方法包括：
[0029] S101、根据原图像和插值后图像的大小，确定待插值像素在原图像中的位置，包 括：
[0030] 假设输入为原图像也即低分辨率图像其图像宽和高分别为WjPHy插值后的 高分辨率图像为I h，其图像宽和高分别Swi^PHh，对于插值图像也即高分辨率图像中位于 iH行jH列坐标为（iH，jH)的待插值像素，通过坐标计算单元，可以得到其在低分辨率图像中 的坐标d D :
【主权项】
1. 一种基于边缘自适应的图像缩放方法，其特征在于，包括： 确定待插值像素在原图像中的位置； 计算待插值像素的边缘方向和强边概率； 若所述待插值像素的强边概率不为零，则根据所述边缘方向利用边缘插值法进行插 值； 若所述待插值像素的强边概率为零，则根据非边缘插值法进行插值； 将所述强边概率和所述强边概率的互补概率分别作为边缘插值融合权重和非边缘插 值融合权重，对所述边缘插值法和所述非边缘插值法获得的插值结果进行加权融合得到最 终的插值后图像。
2. 根据权利要求1所述的基于边缘自适应的图像缩放方法，其特征在于，所述确定待 插值像素的强边概率包括： 确定下述参数中的至少一个参数： 根据原图像窗口中待插值像素邻域内全部像素梯度加权的协方差矩阵确定边缘方向 可靠度参数； 根据原图像窗口中待插值像素邻域内全部像素梯度幅值的加权平均确定边缘强度参 数； 根据原图像窗口中待插值像素邻域内全部像素的方向斜率的方差确定边缘方向一致 性参数； 将所确定的所述参数中的一个或其任意组合分别作为所述强边融合参数的相互独立 的乘性因子相乘得到待插值像素的强边概率。
3. 根据权利要求2所述的基于边缘自适应的图像缩放方法，其特征在于，所述确定待 插值像素的边缘方向包括： 确定原图像窗口中待插值像素邻域内全部像素梯度加权的协方差矩阵； 计算所述协方差矩阵的特征值和特征向量