发明名称 基于支持向量机的图像插值算法
摘要 一种基于支持向量机的图像插值算法,属于图像处理技术领域。本发明首先确定待插值像素的周围最邻近6个已知像素区域;然后进行支持向量机训练,根据要插入像素的情况确定支持向量机的个数,对每个支持向量机分别训练,训练中原图像中的每个像素都是支持向量机的输入样本,输入模式包括选定区域中相邻6个已知像素的灰度值,以及相邻6个已知像素的灰度平均值、灰度差等局部空间特性;最后使用完成训练的支持向量机对每个待估计的像素进行插值计算,计算中的支持向量机输入模式和训练的输入模式相同,支持向量机的输出就是插值结果。本发明显著提高了插值结果图像的准确性,适用于图像的整数倍放大,有着广泛的应用前景。
申请公布号 CN100498836C 申请公布日期 2009.06.10
申请号 CN200610156538.7 申请日期 2006.12.20
申请人 哈尔滨工业大学(威海) 发明人 沈毅;马立勇;马家辰
分类号 G06T3/40(2006.01)I 主分类号 G06T3/40(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 1、一种基于支持向量机的图像插值算法,其特征在于,对于图像的2倍或者3倍的行或者列的插值,首先以待插值像素为中心,选择邻近的已知上行或者左列的最邻近三个像素,其灰度值依次记为p(1),p(2)和p(3),选择邻近的已知下行或者右列的最邻近三个像素,其灰度值依次记为p(4),p(5)和p(6),这6个选择像素构成选定区域;然后进行支持向量机训练,对于2倍插值,使用1个支持向量机,对于3倍插值,使用2个支持向量机,对每个支持向量机分别训练,训练中原图像中的每个像素都是支持向量机的输入样本,输入模式包括选定区域中6个选择像素的灰度值、6个选择像素的灰度平均值和按照下面公式计算的灰度差v1=p(1)-p(3)v2=p(4)-p(6)v3=p(1)-p(4)v4=p(2)-p(5),v5=p(3)-p(6)v6=p(1)-p(6)v7=p(3)-p(4)输出模式为选定区域里中心像素的灰度值;最后使用完成训练的支持向量机对每个待估计的像素进行插值计算,计算中的支持向量机输入模式和训练的输入模式相同,支持向量机的输出就是插值结果。
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