圖像縮放及其GPU實現(xiàn).pdf

1、圖像縮放是圖像處理領域的重要基本操作之一，在軍事偵察、醫(yī)學圖像處理、天文觀測、數(shù)字攝影以及互聯(lián)網(wǎng)等諸多領域有廣泛應用。圖像縮放即改變圖像的分辨率，就是根據(jù)源圖像的像素分布和各種特征，重構出新分辨率下目標圖像的像素顏色值，也稱為圖像重采樣和圖像插值。
　　 本文首先詳細分析了已有的圖像縮放相關方法，包括基于核函數(shù)的插值算法、基于局部相關性的非線性插值算法、基于機器學習與神經(jīng)網(wǎng)絡的縮放算法、基于多邊形網(wǎng)格的縮放算法、圖像矢量化算法等

2、，總結出圖像縮放質量評價標準主要包括如下幾個方面：一是圖像縮放應當保持像素之間的顏色連續(xù)性；二要保持圖像的特征信息，如邊緣特征、尖銳特征和細節(jié)紋理等其它信息；三是算法效率。本文的研究目標是高效、高質量的圖像縮放算法。
　　 在上述分析基礎上，本文提出了兩種圖像縮放算法。一是基于相關性檢測的非線性圖像放大。該算法通過全面檢測圖像的特征方向以及像素之間各類相關性，使得圖像放大結果更好地保持了圖像的連續(xù)性和邊緣特征。二是基于雙二次B樣