[发明专利]基于下采样和插值同一性建立数学模型的处理图像的方法

权利要求书

1.基于下采样和插值同一性建立数学模型的处理图像的方法，其特征在于它的步骤如下：

步骤一：输入待下采样图像F_O；

步骤二：建立插值数学模型：

F_H＝C_I(U_HF_LU_V)，    (1-1)

其中F_H的像素点等于F_O的像素点，它们的分辨率相同，U_H和U_V为对低分辨率图像进行水平和垂直方向上零象素的插补的算子；C_I为插值处理的算子，即像素预测模型；

步骤三：选择插值方法，确定像素预测模型，即确定插值方法的算子C_I，同时根据图像F_O大小确定U_H和U_V；

步骤四：建立下采样数学模型：

F_L＝D_H(C_FF_O)D_V，    (1-2)

C_F为下采样的算子，即像素预测模型；D_H和D_V为水平和垂直方向进行下采样的算子；

步骤五：建立插值和下采样统一象素预测模型，由插值的算子C_I和下采样的算子C_F同一性得到C_F，同时得到D_H和D_V；

步骤六：通过所得到的F_L＝D_H(C_FF_O)D_V，对图像F_O进行下采样处理；

步骤七：得到下采样图像。

2.根据权利要求1所述的基于下采样和插值同一性建立数学模型的处理图像的方法，其特征在于步骤三中所选择插值方法有象素复制插值方法(PD)、双线性插值方法(Ave)、基于几何对偶性的边缘保持图像插值方法(GD)、基于图像网格三角剖分的图像插值方法(IMT)和基于局域协方差方法(EDILC)。

3.根据权利要求1所述的基于下采样和插值同一性建立数学模型的处理图像的方法，其特征在于步骤三中的象素预测模型表示为：

Y^(n)=F(N(Y(n)))---(1-3)]]>

其中，N(·)表示X中Y(n)所对应的邻域，F(·)表示预测函数。

4.根据权利要求3所述的基于下采样和插值同一性建立数学模型的处理图像的方法，其特征在于预测函数F(·)采用线性预测。