[发明专利]基于边缘自适应的图像缩放方法及系统

说明书

本发明提供一种基于边缘自适应的图像缩放方法及系统，所述方法包括：确定待插值像素在原图像中的位置；计算待插值像素的边缘方向和强边概率；若所述待插值像素的强边概率不为零，则根据所述边缘方向利用边缘插值法进行插值；若所述待插值像素的强边概率为零，则根据非边缘插值法进行插值；将所述强边概率和所述强边概率的互补概率分别作为边缘插值融合权重和非边缘插值融合权重，对所述边缘插值法和所述非边缘插值法获得的插值结果进行加权融合得到最终的插值后图像。本发明所述方法能够按照任意边缘方向进行图像插值且缩放后图像清晰无锯齿。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及基于边缘自适应的图像缩放方法及系统。

背景技术

目前，视频技术的主流发展方向之一为超高清技术。将原有的视频源，如标清(720*576)，高清(1920*1080)，通过视频缩放转换成超高清视频，对视频缩放算法的性能要求非常高。

传统的基于插值的视频缩放方法主要有两类：基于低通滤波的插值方法和基于边缘的插值方法。基于低通滤波的插值方法，如双线性插值，双立方插值，多相位插值等，在获得较平滑的插值图像的同时，会造成图像中高频信息丢失，在图像的边缘出现模糊及锯齿现象。基于边缘的图像插值方法，通过边缘检测，计算出插值点的边缘方向，沿边缘方向对插值点进行插值，可以获得平滑的图像边缘，避免锯齿现象，但是在纹理区域会造成模糊。

因此，需要提出一种视频缩放方法，既能保持插值图像中纹理区域的清晰，又能避免插值图像边缘产生的模糊及锯齿现象。

发明内容

本发明提供一种基于边缘自适应的图像缩放方法及系统，以实现提高插值图像的清晰度和减少边缘锯齿的目的。

本发明的第一个方面是提供一种基于边缘自适应的图像缩放方法，包括：

确定待插值像素在原图像中的位置；

计算待插值像素的边缘方向和强边概率；

若所述待插值像素的强边概率不为零，则根据所述边缘方向利用边缘插值法进行插值；

若所述待插值像素的强边概率为零，则根据非边缘插值法进行插值；

将所述强边概率和所述强边概率的互补概率分别作为边缘插值融合权重和非边缘插值融合权重，对所述边缘插值法和所述非边缘插值法获得的插值结果进行加权融合得到最终的插值后图像。

本发明的第二个方面是提供一种基于边缘自适应的图像缩放系统，包括：

坐标计算模块，用于确定待插值像素在原图像中的位置；

强边检测模块，用于计算待插值像素的边缘方向和强边概率；

边缘插值模块，用于在所述待插值像素的强边概率不为零时根据所述边缘方向利用边缘插值法进行插值；

非边缘插值模块，用于在所述待插值像素的强边概率为零时根据非边缘插值法进行插值；

融合模块，用于将所述强边概率和所述强边概率的互补概率分别作为边缘插值融合权重和非边缘插值融合权重，对所述边缘插值法和所述非边缘插值法获得的插值结果进行加权融合得到最终的插值后图像。

本发明的有益效果为：

本发明基于边缘自适应的图像缩放方法能够使用数量较大的原始点以任意整数或非整数缩放倍率、及在任意边缘方向进行插值处理，使放大后的图像边缘清晰且避免了锯齿现象。

附图说明

图1为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一的流程图；

图2为本发明基于边缘自适应的图像缩放方法实施例一中Sobel梯度方法的示意图；