[发明专利]一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法

说明书

本发明提供了一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法，具体而言，就是把双线性插值算法和牛顿算法结合起来，对图像的边缘使用牛顿插值重建目标像素点，图像的非边缘像素点，使用双线性插值进行重建的一种图像处理算法。

技术领域

一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法。

背景技术

对于AMOLED驱动芯片而言，选择缩放算法时应尽可能选择算法简单、硬件开销小、图像缩放效果好的算法，这样可以降低硬件设计难度，并且减小芯片的面积，降低芯片的功耗，降低芯片的生产成本。

双线性插值算法具有算法简单、硬件实现容易、计算时间短等优点，但是会滤除图像边缘信息，使得缩放之后的图像边缘模糊。基于牛顿二项式的图像缩放方法可以很好的保护图像边缘，但是算法相对复杂，硬件开销大。

为了能获得较好的图像缩放效果，并且硬件花销小，芯片功耗低，本发明提供了一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法，结合了传统双线性插值算法和牛顿插值算法的优点，只在边缘点使用计算量大的牛顿插值算法，既可以尽可能的保持图像边缘信息，又可以降低缩放算法的运算量，进一步降低了芯片实现的面积，同时获得了较好的图像缩放效果。

发明内容

一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法，由以下技术方案来实现：

把双线性插值算法和牛顿插值算法结合起来，基本思想是，设定图像边缘阀值为Th，当像素插值大于Th时认为像素点为图像边缘，反之为图像内部；假设g_s,t是目标像素点映射到原始图像f中的像素点，当g_s,t相邻像素灰度差值绝对值的最大值大于Th时，采用牛顿插值算法计算g_s,t的灰度值，反之使用双线性插值算法计算g_s,t的灰度值；

判断g_s,t点是否是图像边缘点，如图1所示。

在图1中，f_i,j等四个点是g_s,t相邻的四个像素点，令

d_f1=|f_i,j-f_i,j+1|

d_f2=|f_i,j-f_i+1,j|

d_f3=|f_i,j-f_i+1,j+1|

d_f4=|f_i,j+1-f_i+1,j|

d_f5=|f_i,j+1-f_i+1,j+1|

d_f6=|f_i+1,j-f_i+1,j+1|

则灰度差值最大值d_fmax的值为

d_fmax=max(d_f1, d_f2, d_f3, d_f4, d_f5, d_f6)

当d_fmaxTh时说明g_s,t点是图像边缘点，将采用牛顿插值方法计算其像素灰度值，反之说明g_s,t点不是图像边缘点，将采用双线性插值算法计算其灰度值。

附图说明