[发明专利]图像放大方法及图像放大装置

权利要求书

1.一种图像放大方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、获取具有第一分辨率的原图像；

步骤S2、通过预设的第一插值算法对所述原图像进行插值放大，得到具有第二分辨率的第一过渡图像，所述第二分辨率大于第一分辨率；

步骤S3、通过预设的第二插值算法对所述原图像进行插值放大，并对插值放大后的图像进行平滑处理，得到具有第二分辨率的第二过渡图像；

步骤S4、对所述原图像进行边缘检测，得到所述原图像的边缘信息；

步骤S5、建立权值输出模型，并将原图像的边缘信息输入权值输出模型，产生目标图像的融合权值；

步骤S6、根据融合权值和预设的融合公式融合所述第一过渡图像和第二过渡图像，得到具有第二分辨率的目标图像；

所述原图像包括阵列排布的多个原像素，所述第一过渡图像包括阵列排布的多个第一像素，所述第二过渡图像包括阵列排布的多个第二像素，所述目标图像包括阵列排布的多个目标像素；

所述步骤S4中，所述原图像的边缘信息包括所述原图像中各个原像素的边缘信息；

所述步骤S5中，将各个原像素对应的边缘信息输入权值输出模型，产生与该原像素的位置相对应目标像素的融合权值；

所述步骤S6中，所述预设的融合公式为：

Vp＝(1-λ)×Vcb+λ×Vs；

其中，所述Vp为目标像素的灰度值，Vcb为与该目标像素的位置相对应的第一像素的灰度值，Vs为与该目标像素的位置相对应的第二像素的灰度值，λ为该目标像素的融合权值，0≤λ≤1；

所述步骤S5中建立权值输出模型的步骤具体包括：获取多条训练数据，并根据所述多条训练数据通过机器学习训练产生所述权值输出模型；

其中，所述获取所述多条训练数据的方法为：

提供具有第一分辨率的训练图像，所述训练图像包括阵列排布的多个训练像素；

对所述训练图像进行边缘检测，获取各个训练像素的边缘信息；

通过预设的第一插值算法对所述训练图像进行插值放大，得到具有第二分辨率的第一过渡训练图像；

通过预设的第二插值算法对所述训练图像进行插值放大，并对插值放大后的图像进行平滑处理，得到具有第二分辨率的第二过渡训练图像；

选取多个不同的融合权值，按照所述融合公式及所述多个不同的融合权值融合所述第一过渡训练图像及第二过渡训练图像，产生多个具有第二分辨率的训练目标图像，每一训练目标图像均包括阵列排布的多个训练目标像素；

提供该训练图像对应的具有第二分辨率的标准目标图像，所述标准目标图像包括阵列排布的多个标准目标像素；

确定每一标准目标像素的灰度值和与该标准目标像素处于相同位置的各个训练目标像素的灰度值的差值最小的训练目标像素；

以产生该差值最小的训练目标像素的融合权值作为与该位置的标准目标像素对应的标准融合权值；

形成分别对应各个标准目标像素的多条训练数据，每一训练数据包括一标准目标像素的对应的标准融合权值及与该标准目标像素对应的训练像素的边缘信息。

2.如权利要求1所述的图像放大方法，其特征在于，所述第一插值算法为最邻近插值、双线性插值、双三次插值或多项式插值算法，所述第二插值算法为最邻近插值算法；

所述步骤S3中平滑处理的方式为利用预设的平滑算子对步骤S3中插值放大后的图像进行卷积；

其中，所述平滑算子为矩阵1至矩阵5中的任一个：

3.如权利要求1所述的图像放大方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：将所述目标图像划分为多个区域，计算每一区域中的各个目标像素的融合权值的均值，并以该均值作为该区域中的各个目标像素的融合权值。