插值在图像缩放中的应用+文献综述(2)
3.1 引言 19
3.2边缘检测与细化 19
3.3 基于细化边缘的放大插值方法 21
3.4 基于细化边缘的图像放大方法的算法实现 23
3.5 插值评价标准 26
3.6 实验与分析 27
4. 总结与展望 30
致谢 31
参考文献 32
1． 绪论
数字图像处理技术是随着计算机技术发展而开拓出来的一个新的应用领域，汇聚了数学、光学、电子学、摄影技术、计算机技术等学科的众多方面。它把图像转换成一个数据矩阵，在计算机上对其进行处理，计算机图像处理和计算机图形学的结合已经成为计算机辅助设计的主要基础。
数字图像处理就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接收系统所需要的图像过程。图像处理的基础是数学，主要任务是进行各种算法设计和算法实现。目前，图像处理技术已经在许多不同的应用领域中得到重视，并取得了巨大成就。可以预计，随着计算机规模和速度的大幅提高，数字图像处理技术的发展前景和应用领域将更加广阔。
1.1 研究背景和研究现状
1.2 课题研究的目的和意义
随着数字图像处理技术的广泛应用，数字图像作为信息载体在日常生活中充当着越来越重要的角色，越来越多的领域需要用到高分辨率图像。例如对于侦察卫星，卫星图像的分辨率和清晰度越高，识别军事目标的可能性越大、准确度越高，对军事和国防事业具有重要的意义，但由于硬件性能的限制，航空照片或卫星照片往往达不到所需的分辨率，而硬件的改进要付出昂贵的代价，采用图像插值技术来提高数字图像的分辨率和清晰度，从软件方面进行改进就具有十分重要的实用价值。对于网络传输的图像，由于网络带宽的限制，无法以满足需求的速度传输高分辨率图像。这时，利用低分辨率的图像应用插值方法得到高分辨率图像就成为人们追求的目标。
传统的图像插值方法都是对一幅图像的不同部分作相同处理，通常会导致插值后的图像的边缘部分模糊或出现马赛克干扰现象。而图像边缘部分包含了一幅图像中最重要的信息，图像边缘的缺陷将严重影响插值后图像的视觉效果。如何去除图像插值中的边缘平滑效应，怎样很好地保持图像的局部边缘特征，怎样实现对图像边缘部分的自适应处理，使插值后图像边缘部分清晰而无锯齿等干扰现象，提高插值后图像的主观视觉质量成为摆在我们面前的一个急需解决的问题。
1.3 应用领域
图像插值技术广泛应用于军事雷达图像、卫星遥感图像、天文观测图像、地质勘探数据图像、生物医学切片及显微图像等特殊图像及日常人物景物图像的处理。按照应用目的，图像插值技术的应用场合可归为以下几种情况：
（1）在图像采集、传输和现实过程中，不同的显示设备有着不同的分辨率，需要对视频序列和图像进行分辨率转换。如：大屏幕显示图像和制作巨幅广告招贴画。
（2）当用户需要专注于图像的某些细节时，对图像进行放缩变换，如：图像浏览软件中的放大镜功能。
（3）在视频传输中，为了有效利用有限的带宽，可以传输低分辨率的视频流，然后在接收端使用插值算法转换成高分辨率视频流。
（4）为提高图像的存储和传输效率，而进行图像的压缩和重构。如：计算机虚拟现实技术中的图像插值。
（5）在图像恢复时，已经被损坏的图像或者有噪声污染的图像，可通过插值对图像进行重建和恢复，如：警方在侦破案件时所发现的存在污损的身份证照片。