[发明专利]图像缩放方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理技术领域的方法，具体是一种图像缩放方法。

背景技术

目前已经有许多图像缩放方法，最简单的是邻域插值(nearest neighbor)，该方法保持了很好的高频分量，但是方块效应严重。此外，最常用的是双线性插值方法(bilinear)和双三次样条插值(bicubic)，bilinear和bicubic与邻域插值相比，连续性得到了很大的改善，但两者对于高频分量的保持不够，都存在一定程度的模糊。以上技术都是将图像中每个像素当做一个采样点来看待，但是CCD感光时并不是一个个点，而是一个个小的长方形，所以将每个像素当做一个采样点的点像素模型不符合CCD感光时的实际情形。

经对现有技术文献的检索发现，2003年Chun-Ho Kim等人在《IEEE Transactions oncircuits and systems for video technology》上发表了题为“Winscale：AnImage Scaling Algorithm Using an Area Pixel Model(Winscale：一种使用面像素模型的图像缩放方法)”的文章，该文提出了面像素模型，将图像中每一个像素当做一个小的长方形来处理，该方法将每个原始图像像素当做一个边长为1的正方形，整个正方形内的像素密度(pixel intensity)固定且等于该像素值，缩放后图像总的面积等于原始图像，而缩放后的像素的大小和原始像素不同，为长方形，当横向和纵向的缩放的比例分别为m和n时，缩放后图像的像素是长为1/m、宽为1/n的长方形，缩放后图像的像素值等于该像素所覆盖的各个原始像素的像素值乘以所覆盖的面积的积的和。但是该图像缩放技术的效果不是很好，根据缩放比例不同存在不同程度的模糊或者方块效应，不能很好地适应实际应用。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的上述不足，提供一种图像缩放方法。本发明利用原始图像的像素值，基于面像素模型，通过求解积分方程重构出光强分布，然后通过对放大后像素的长方形求光强积分再除以长方形面积取得新的像素值，本发明在缩放图像时能保持较高的锐度和对比度，获得高质量的图像，且具有较高的处理效率。

本发明是通过以下技术方案实现的，包括以下步骤：

第一步，将每个像素点看作是一个长方形，以原始图像一个像素的一个顶点为原点，该像素的长度方向和宽度方向分别为x轴和y轴建立直角坐标系，根据图像横纵向的缩放比例，使原始图像的中心像素点和缩放后图像的中心像素点重合，从而得到缩放后图像像素点M在该坐标系的位置信息。

第二步，在像素点M的周围选取N个原始图像中的像素点，且根据这N个像素点的位置信息和像素值信息，得到像素点M的光强分布状态。

所述的像素点M的光强分布状态是光强分布函数f_M(xy)，具体公式是：

fM(x,y)=Σi=1Naipi(x,y),]]>

其中：N为选取的原始像素点的数目，a_i为系数，{p_i(x，y)}为二维函数族，i＝1，…，N。

所述的二维函数族{p_i(x，y)}是二元多项式，或者是二次余弦多项式，或者是二维sinc多项式，或者是二维小波基。

所述的系数a_i采用函数拟合方法得到，具体公式为：