邻域扩散选择平滑图像放大算法

摘要

本发明涉及图像处理领域，具体讲涉及邻域扩散选择平滑图像放大算法。为提供一种易于实现的，简单且效果很好的图像放大算法，本发明采用的技术方案是：邻域扩散选择平滑图像放大算法包括以下三个步骤：(1)图像的疏化。(2)利用邻域扩散法得到放大图像f₀。(3)应用扩散滤波器对f₀进行平滑和边缘增强。本发明主要用于图象处理。

主权项

1.一种邻域扩散选择平滑图像放大算法，其特征在于，包括以下三个步骤：(1)图像的疏化图像的疏化是在原图像中相邻的行和列间分别插入一定数量的零行和零列来实现，疏化后的图像大小与放大后图像的大小一致，设f(x，y)表示M行N列大小的数字图像，其中x，y分别表示行和列的坐标，欲将其放大K倍，则其疏化图像用f_s(x，y)表示为：(2)利用邻域扩散法得到放大图像f₀将需放大的图像的疏化图像与相应的邻域扩散滤波器卷积可得到放大图像，邻域扩散滤波器是由“1”和“0”组成的二系数滤波器，它的脉冲响应定义如下：当放大倍数K为奇数时：当K为偶数，x，y取值为±1/2，±3/2，±5/2…时：则相应于步骤(1)中f(x，y)的放大图像为：f₀(x，y)＝f_s(x，y)*h₀或f₀(x，y)＝f_s(x，y)*h_e其中“*”表示卷积；(3)应用扩散滤波器对f₀进行平滑和边缘增强应用扩散滤波器对f₀进行平滑和边缘增强，选择滤波器为Catte的选择平滑滤波器，其方程为： $\frac{\partial u}{\partial t}=\mathrm{div}[g\left(\right|G_{\sigma }*▿u\left|\right)▿u]$式中div表示对方括号内的内容求其散度；g()为扩散率函数，可根据需要任意选取，一般要求其为减函数； $G_{\sigma }=\frac{1}{2{\mathrm{\pi \sigma }}^2}\exp (-(x^2+y^2)/2{\sigma }^2)$为高斯函数，其中σ为标准差，是一个大于零的参数，可根据需要设定；“| |”表示取模，“u”表示u的梯度；方程的初始条件为u₀(x，y)＝f₀(x，y)，方程的解即为本算法最终得到的放大图像。