[发明专利]一种采用小数累加步长计算双线性插值的方法无效
申请号: | 200710036522.7 | 申请日: | 2007-01-17 |
公开(公告)号: | CN101226629A | 公开(公告)日: | 2008-07-23 |
发明(设计)人: | 黄寅;罗巍 | 申请(专利权)人: | 智多微电子(上海)有限公司 |
主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40 |
代理公司: | 上海新天专利代理有限公司 | 代理人: | 王敏杰 |
地址: | 200122上海市浦*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 采用 小数 累加 步长 计算 双线 性插值 方法 | ||
技术领域
本发明涉及信息图像处理方法技术领域,具体涉及一种采用小数累加步长计算双线性插值的方法。本发明提供的方法同样适合用于“选择最近点”的插值计算方式。
背景技术
双线性插值(Bilinear interpolation)在图像处理等领域得到了广泛应用。然而,理论公式中存在大量的乘法运算,对于硬件实现代价高昂。通常,为了避免“跨点”(二维情况则是“跨格”)错误的发生,目标像素位置的步长计算采用分数方式(分子累加),而偏移量的计算则需要再乘以目标分辨率的倒数。这样在计算结果之前仅为计算一个偏移量已经用到了一个乘法器。考虑到放大的情况,可能的像素点数增加,偏移量的个数增加,乘法器也必须增加,因此需要大量的硬件资源。
发明内容
本发明的目的主要是解决上述图像偏移计算时存在的问题,提供了一种采用小数累加步长计算双线性插值的方法。
为此,本发明提供的技术方案是采用小数累加步长计算偏移的方法,从而用加法器完成了偏移计算。虽然有可能“跨格”,但数学分析可以证明,合适的小数位数可以保证不逊于已有方法的精度,而且考虑到累计误差后,本方法同样可用于“选择最近点”(Nearest)的插值计算方式。
本发明提供的一种采用小数累加步长计算双线性插值的方法,该方法包括下列步骤组成:
(1)设置原图分辨率为M,原图分辨率M与目标分辨率N的比值M/N;
(2)累加小数比例尺M/N;
(3)扣除整数,得小数alpha,直接寄存小数形式的偏移,计算目标像素。
所谓步长,即原图分辨率与目标图分辨率之比。本发明提供的方法在原图上,以步长累加,即得到目标图在原图上的坐标偏移,偏移的反比即权重,对原图上两相邻像素的值加权即可计算双线性插值的目标像素。
所谓“选择最近点”的算法,本发明提供的方法计算偏移与上相同。但无须计算权重,只需检测偏移是否大于一半,若是则目标像素以右方或下方的值输出,否则以左方或上方的值输出,无需加权计算。
传统上计算偏移时是采用累加M,再扣除N整数倍得到偏移,但此时得到的偏移尚属分数形式k/N(0<=k<N),无法直接进行加权运算,为此需先由软件输入1/N作种子,乘以k(乘法器),得到小数值,之后方可加权。
本发明提出的一种采用小数累加步长计算双线性插值的方法则由软件事先计算M/N结果,例如从原图分辨率M=640缩小到目标图分辨率N=352,M/N=1.818181...以此为步长直接累加得到偏移,进行加权或选择最近点。与传统方法比,本发明无需设置N和1/N的值,可以节省用于偏移计算的乘法器。本发明提供的方法使用加法器取代乘法器可节省大量的硬件资源,同时在寄存器的设置上由原来的源分辨率、目标分辨率及目标分辨率的倒数转变为源分辨率和源分辨率与目标分辨率的比值,这样还大大简化了软件的工作。
下面,结合附图和实施例详细说明依据本发明提出的方法具体工作情况。
附图说明
图1是本发明提供的图像双线性插值的原理图;
图2是一维情况下计算图像偏移发生“跨点”错误的示意图;
图3是二维情况下计算图像偏移发生“跨格”错误的示意图;
图4是一维小数累加步长计算双线性插值的示意图;
图5是传统插值方法的工作流程方框图;
图6为本发明提出的采用小数累加步长方法的工作流程方框图。
具体实施方式
如附图所示,图1是双线性插值的原理图,数学计算公式为(以横纵边长为1单位,小数表示Sx,Sy):
P=(1-Sx)*(1-Sy)*P1+Sx*(1-Sy)*P2+(1-Sx)*Sy*P3+Sx*Sy*P4 (1)
其中,Sx,Sy代表目标像素点分别与原图像素点的横向和纵向距离,原图像素间距为1单位,所以上述距离均为小数,也即下文中提到的alpha。P代表像素分量值,分量通常为Y,U,V或R,G,B(不同分量分别计算)。P1,P2,P3,P4为原图像素分量值,P为计算出的目标像素分量值。
如果直接采用上式计算,需要8个乘法器和3个加法器。考虑到放大的情况,可能输出的像素个数比输入更多,以及每个像素都包含Y,U,V3个分量,通常会采用在水平或者垂直方向先计算中间结果,再由中间结果得到最后结果。所以二维插值可以分解为两次一维插值。
首先考虑一维的情况。计算的要点在于,确定目标像素落在哪两个原图像素之间,以及偏移量的多少,然后根据如下公式计算如附图图2所示;
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