一种图像重采样方法及系统

摘要

本发明提出一种与内容相关的图像重采样方法及系统，涉及计算机图像处理技术领域。现有的重采样方法通常只和采样点的位置相关，缺乏对采样部位的内容考虑，因此导致结果图像存在马赛克或模糊等质量退化的问题。本发明所述的方法先由常规插值算法得到基础采样值，而后根据待采样部位的在原图中的邻域内容，加权修正基础采样值，合成最终采样结果。本发明所述的方法及系统在拥有高保真度的同时，避免了现有方法及系统存在的图像模糊问题，适用于图像旋转、平移、缩放等应用。

主权项

一种图像重采样方法，包括以下步骤：(1)计算基础采样结果；(2)计算原图的梯度、差异度、一阶和二阶偏导信息；(3)计算基于原图的修正掩模；计算掩膜的公式如下：WM(x,y)＝[G(x,y)·(a·D(x,y)+b)]²‑c其中，G(x,y)表示坐标点(x,y)的梯度，D(x,y)表示坐标点(x,y)的差异度，a,b,c为常量，WM的值如落在[0,1]之外的，截断到[0,1]区间；(4)对每个采样点，计算5*5邻域内各点到采样部位的预测灰度值；所述的预测灰度值的计算公式如下：$\begin{array}{c}{I}_b(x+\Delta x,y+\Delta y)=I(x,y)+\Delta x·f_x^{\prime }(x,y)+\Delta y·f_y^{\prime }(x,y)\\ +\lambda ·[{\left(\Delta x\right)}^2·f_{xx}^{\prime \prime }(x,y)+2\Delta x·\Delta y·f_{xy}^{\prime \prime }(x,y)+{\left(\Delta y\right)}^2·f_{yy}^{\prime \prime }(x,y)]\end{array}$I_b(x+Δx,y+Δy)表示邻域点(x,y)对采样点的预测值，λ是一个常量，I(x,y)表示坐标点(x,y)的灰度值，f′_x(x,y)为I(x,y)在坐标点(x,y)处对x的一阶偏导，f′_y(x,y)为I(x,y)在坐标点(x,y)处对y的一阶偏导，f″_xx(x,y)为I(x,y)在坐标点(x,y)处对x的二阶偏导，f″_yy(x,y)为I(x,y)在坐标点(x,y)处对y的二阶偏导，f″_xy(x,y)为I(x,y)在坐标点(x,y)处对x和y的二阶偏导，Δx为x方向上采样点相对于邻域点(x,y)的偏移量，Δy为y方向上采样点相对于邻域点(x,y)的偏移量；(5)综合5*5邻域内各点的梯度、差异度、到采样部位的距离因素，计算各点权重，加权累积得到采样预测值；(6)基于插值所得采样点掩模值，合成最终采样结果。