一种基于弹性模型的图像缩小算法
医学图像处理中的图像配准方法
医学图像处理中的图像配准方法医学图像处理是医学影像科学中的一个重要领域，它利用计算机技术对医学图像进行处理和分析，用于疾病的诊断、治疗和监测。
而图像配准作为医学图像处理中的关键环节，被广泛应用于多种医学领域，如影像对比增强、图像叠加、图像融合等。
本文将介绍医学图像处理中常用的图像配准方法。
图像配准是指将不同影像中对应的特征点或特征区域进行匹配的过程，以实现不同图像之间的对齐或重叠。
在医学图像处理中，图像配准有助于医生更准确、全面地理解病变、解剖结构和功能区域。
以下是几种常用的图像配准方法：1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准方法。
它通过检测和匹配图像中的特征点，如角点、边缘点、斑点等，实现图像的对齐。
该方法的优势在于对于图像的亮度、尺度、旋转和投影变换等具有一定的鲁棒性。
例如，在CT和MRI图像配准中，可以利用特征点匹配法检测头部或骨骼结构的明显特征点，实现图像配准。
2. 相位相关法相位相关法是一种基于图像的频域分析的图像配准方法。
它利用傅里叶变换将图像从空域转换到频域，通过计算图像的互相关函数，寻找最大互相关值对应的位移量，从而实现图像的对齐。
这种方法通常用于医学图像的精确对准，如放射治疗中的CT图像与MRI图像的配准。
3. 互信息法互信息法是一种基于信息论的图像配准方法。
它通过计算图像之间的互信息量，来评估图像的相似度和位移。
互信息越大，说明两幅图像的相似度越高，反之亦然。
互信息法可以用于多模态图像配准，比如将CT图像与PET图像进行配准以实现精确的病变定位。
4. 弹性配准法弹性配准法是一种基于物理模型的图像配准方法。
它通过建立弹性变形模型，将图像的形状进行变换，实现图像的对准。
这种方法适用于需要进行大范围形变的图像配准，如脑部图像配准，可以通过建立弹性模型，将功能区域对齐。
5. 局部插值法局部插值法是一种基于插值算法的图像配准方法。
它通过将图像进行网格化，对网格点进行插值处理，实现图像的变形和对齐。
opengles 缩放效果实现原理
opengles 缩放效果实现原理OpenGLES是一种用于嵌入式设备的图形库，可以实现高性能的2D 和3D图形渲染。
缩放是OpenGLES中常用的图形效果之一，它可以将图像按比例放大或缩小。
本文将介绍OpenGLES缩放效果的实现原理。
在OpenGLES中，缩放效果的实现基于变换矩阵。
变换矩阵是一个3x3的矩阵，用于对图像进行平移、旋转和缩放等操作。
在缩放效果中，只需修改变换矩阵中的缩放部分即可实现图像的缩放。
图像的缩放是通过修改顶点坐标来实现的。
顶点坐标是描述图形形状的一组点的坐标，通过将顶点坐标乘以变换矩阵，可以实现图像的缩放。
具体来说，对于一个点的坐标(x, y)，通过变换矩阵的缩放部分，可以将该点的坐标变为(x * sx, y * sy)，其中sx和sy 分别表示在x和y方向上的缩放比例。
在OpenGLES中，可以使用以下代码来进行缩放的变换矩阵的设置：```Matrix.setIdentityM(matrix, 0); // 初始化变换矩阵Matrix.scaleM(matrix, 0, sx, sy, 1.0f); // 设置缩放比例```其中，matrix是一个float类型的数组，用于存储变换矩阵；sx和sy分别表示在x和y方向上的缩放比例。
在进行图像绘制时，需要将顶点坐标与变换矩阵相乘，得到经过缩放效果处理后的顶点坐标。
具体来说，对于一个顶点的坐标(x, y)，通过变换矩阵的乘法运算，可以得到新的顶点坐标(x', y')，即：```x' = x * sxy' = y * sy```然后，使用新的顶点坐标进行图像绘制，就可以实现缩放效果。
需要注意的是，缩放比例sx和sy的取值范围通常为0到1之间，表示缩小；大于1表示放大。
如果sx和sy的值相同，则图像在x 和y方向上的缩放比例相同，保持图像的宽高比不变；如果sx和sy的值不同，则图像在x和y方向上的缩放比例不同，会改变图像的宽高比。
基于智能算法的图像缩放技术研究
基于智能算法的图像缩放技术研究第一章：引言在数字图像处理领域，图像缩放是一项非常重要的技术。
随着数字图像应用越来越广泛，图像缩放的需求也越来越高。
传统的基于插值算法的图像缩放技术已经无法满足当前图像处理的需求，因此出现了基于智能算法的图像缩放技术。
本文将对基于智能算法的图像缩放技术进行分析和研究。
第二章：图像缩放技术研究现状2.1 传统的基于插值算法的图像缩放技术传统的基于插值算法的图像缩放技术，比如双线性插值、双三次插值等，这些技术存在着计算复杂度高、图像质量损失严重等问题。
因此，这些技术已经无法满足现在图像缩放领域的需求。
2.2 基于智能算法的图像缩放技术近年来，基于智能算法的图像缩放技术迅速发展，如基于遗传算法、神经网络算法、模糊神经网络算法等。
这些技术充分利用了智能算法的优越性，提高了缩放图像的效率和质量，并改善了图像处理的计算复杂度。
第三章：基于遗传算法的图像缩放技术3.1 遗传算法原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法，用于解决优化问题。
它通过不断演化产生出优秀的解决方案，以达到优化目标。
3.2 基于遗传算法的图像缩放技术基于遗传算法的图像缩放技术主要是通过遗传操作对图像进行缩放处理。
该技术将图像分解为若干个子图像，对每个子图像进行单独的遗传算法处理。
在遗传算法迭代计算中，通过变异、交叉等操作，不断更新图像缩放后的像素值，并不断逼近最优结果。
第四章：基于神经网络算法的图像缩放技术4.1 神经网络算法原理神经网络算法是一种基于大量样本训练的模型，通过对输入数据进行加权处理和非线性变换，得到输出结果。
它具有非常强的泛化能力和学习能力，适用于解决诸如分类、回归等算法问题。
4.2 基于神经网络算法的图像缩放技术基于神经网络算法的图像缩放技术主要是通过训练神经网络，使其学习图像的结构和特征，然后通过神经网络对图像进行缩放处理。
该技术可以充分利用神经网络的强大学习能力和非线性变换能力，提高图像缩放的效率和质量。
图像放大与缩小算法的研究的开题报告
图像放大与缩小算法的研究的开题报告一、研究背景随着数字化技术的发展，图像处理已经在我们的日常生活中得到了广泛应用，其中图像缩放算法是图像处理中的一项基础技术，可以使得图像的尺寸在不失真的情况下进行大小的调整。
图像缩放在数字媒体、移动互联网、计算机视觉等领域都有着广泛的应用，尤其是在近年来的高清视频播放及图像放大领域，图像放大与缩小算法的研究也得到了更加广泛的关注和研究。
二、研究目的本研究旨在从图像放大与缩小算法的角度出发，研究和探讨目前常见的图像放大与缩小算法的原理、优缺点以及应用情况，提出一些改进的方案，为图像处理技术的应用提供更加实用且高效的算法。
三、研究内容1. 了解、分析和比较图像放大与缩小算法的基本原理及其优缺点，并根据不同应用场景，对不同算法进行合理的选择和应用。
2. 从传统的插值算法到机器学习算法，探索和研究不同算法的效果和可行性，比如双三次插值算法、最近邻插值算法、分数像素插值算法、超分辨率重建算法等。
3. 针对图像放大与缩小常见的问题，如失真、噪声等，在现有算法的基础上，提出一些改进的策略，例如采用深度学习技术进行图像超分辨率重建等方法。
4. 对不同算法的可扩展性和处理速度进行分析和比较，并尝试提出一些优化算法，以提高算法的处理效率和图像质量。
四、研究意义1. 本研究的结果可以为图像处理领域的从业者提供更加实用的参考方案，提高图像处理技术的实用性和效率。
2. 研究图像放大与缩小算法的原理和优缺点，可以帮助我们更好地理解图像处理技术，从而适应不同场景下的需求。
3. 提出和研究图像放大与缩小算法的优化策略，可以在保证图像处理质量的前提下，提高算法的运行速度和效率。
五、研究方法和技术路线1. 研究方法：本研究主要采用文献调研、算法分析、程序编写等方法，逐步分析与比较不同的图像放大与缩小算法，在此基础上提出优化策略，并通过实验验证算法的效果和可行性。
2. 技术路线：首先通过文献阅读，了解并比较各种图像放大与缩小算法的基本原理和应用场景，然后选择一些典型的算法进行实现和测试，设计一些实验方案，对不同算法的图像处理质量和处理速度进行对比分析。
图像缩放算法的研究及VLSI实现的开题报告
图像缩放算法的研究及VLSI实现的开题报告1. 研究背景图像缩放是数字图像处理中的基本操作之一，其作用是在不改变图像内容的情况下改变图像的大小。
在实际应用中，图像缩放经常用于图像压缩、图像增强、图像重构等领域。
因此，图像缩放算法的研究和实现具有重要意义。
在图像缩放算法的研究中，常用的算法包括双线性插值法、双立方插值法、最近邻插值法等。
这些算法各有优劣，并且在实际应用中需要根据情况选择不同的算法进行实现。
另外，随着VLSI技术的不断发展，基于硬件的图像缩放实现也越来越受到关注。
基于VLSI的图像缩放实现具有运行速度快、功耗低等优点，同时也面临着硬件设计复杂、成本高等挑战。
因此，本文将着重探讨图像缩放算法的研究以及基于VLSI的图像缩放实现。
2. 研究内容本文将从以下几个方面进行研究：（1）图像缩放算法的研究本文将对常用的图像缩放算法进行研究分析，包括双线性插值法、双立方插值法、最近邻插值法等，并比较各个算法的优缺点和适用场景。
（2）VLSI实现的图像缩放算法本文将基于FPGA平台进行VLSI实现的图像缩放算法。
主要研究内容包括硬件设计、异步处理、片上存储等方面，并建立完整的图像缩放VLSI实现体系。
（3）实验验证本文将设计实验对比图像缩放算法的运行速度、功耗等性能指标。
同时，通过对比不同算法的实现效果，验证本文的设计方法的有效性。
3. 研究意义本文将从两个方面具有研究意义：（1）图像缩放算法的优化本文将对常用的图像缩放算法进行研究和优化，从而提高算法的准确性和实用性。
（2）基于VLSI的图像缩放实现本文将以FPGA为代表的VLSI平台进行图像缩放实现，从而提高图像缩放处理的速度和效率。
这对于需要在实时环境下进行图像处理的应用具有重要意义。
4. 研究方法本文采用的研究方法主要包括理论分析、仿真实验和硬件实现等。
其中，理论分析主要对图像缩放算法进行研究和优化；仿真实验通过软件工具进行图像缩放算法实现和性能评测；硬件实现则基于FPGA平台进行图像缩放算法的VLSI实现。
医学图像处理中弹性形变算法模型构建
医学图像处理中弹性形变算法模型构建随着现代医学图像技术的快速发展，医学图像处理已成为医学研究和临床实践中不可或缺的一部分。
医学图像处理的目标是从医学图像中提取有用的信息，帮助医生进行诊断、治疗和疾病预防。
而弹性形变算法模型的构建是医学图像处理的重要研究方向之一。
在医学图像处理中，弹性形变算法模型可以帮助我们实现图像去噪、图像分割、图像配准等多个任务。
弹性形变模型的基本原理是利用物体的力学性质，通过建立物体的物理模型来进行形变分析。
弹性形变算法模型通过对医学图像中的特定区域进行弹性形变，可以准确地定位和分割出感兴趣的目标结构，为医生提供更准确的诊断信息。
在构建弹性形变算法模型时，有几个关键的步骤需要注意。
首先，需要选择合适的数学模型来描述图像弹性形变的物理过程。
常用的模型包括有限元模型、网格模型和基于物理原理的模型等。
不同的模型具有不同的计算复杂度和适用范围，因此需要根据具体任务的需求选择合适的模型。
其次，需要对医学图像进行预处理，提取出感兴趣的结构。
预处理通常包括图像去噪、增强和分割等步骤，可以提高后续弹性形变算法的准确性和稳定性。
常用的预处理方法包括均值滤波、中值滤波、边缘检测和阈值分割等。
接下来，需要选择合适的弹性形变算法来对图像进行形变。
常用的弹性形变算法包括有限元方法、物理模拟方法和基于优化的方法等。
有限元方法是一种数值计算方法，可以模拟对象在外力作用下的形变过程。
物理模拟方法则是通过模拟物体的物理力学行为来实现形变。
基于优化的方法则是通过最小化形变度量函数来达到形变的目的。
最后，需要对形变后的图像进行后处理，包括图像配准、重建和分析等。
图像配准可以将形变后的图像与参考图像对齐，以实现结构的精确定位。
图像重建则是根据形变后的图像恢复原始结构的形状和位置。
图像分析可以对形变后的图像进行特征提取和定量分析，以获得更多有用的信息。
总之，医学图像处理中的弹性形变算法模型构建是一项复杂而重要的任务，它可以帮助医生准确分析和诊断医学图像，为临床实践提供有力支持。
图像缩小原理
图像缩小原理
图像缩小原理是通过减少图像中每个像素的信息量来实现的。
在缩小图像过程中，可以通过以下方法来降低像素信息量：
1. 采样：图像缩小时，可以对原始图像进行采样，即选择原始图像中的一部分像素作为新图像的像素。
采样方法可以是随机采样或固定间隔采样。
采样使得图像中的细节被丢失，从而实现图像的缩小。
2. 插值：在缩小图像时，可以通过插值方法来估计缺失像素的值。
常用的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
插值方法通过计算周围像素的值来估计缺失像素的值，从而实现图像的平滑和缩小。
3. 比特减少：在图像缩小过程中，可以减少每个像素的比特数以降低像素的信息量。
比特减少可以通过量化或降低颜色位数来实现。
量化将像素的灰度值转换为更低的精度，降低颜色位数将像素的颜色精度降低，从而实现图像的缩小。
通过以上方法，可以将图像的像素信息量减少到符合缩小要求的程度，从而实现图像的缩小效果。
需要注意的是，虽然图像缩小可以减小图像文件大小，但也会导致图像的细节损失和失真。
因此，在缩小图像时需要根据具体应用需求权衡图像大小和质量。
一种简单高效的图象缩小算法
一种简单高效的图象缩小算法
江少锋;杨素华
【期刊名称】《南昌航空大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2003(017)004
【摘要】图象放缩问题是图象处理中的一个基本问题,图象在缩小的过程中存在着图象信息的损失,而且缩小的比例越大,损失越大,从而导致图象的失真较大.本文介绍一种近邻取样和邻域平均相结合的算法,该算法简单同时失真又不大,特别是缩小比例较大的时候该算法效果明显.
【总页数】4页(P68-71)
【作者】江少锋;杨素华
【作者单位】南昌航空工业学院电子系;南昌航空工业学院电子系
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种计算有向图中所有简单回路的高效算法 [J], 舒新峰;马青吉
2.一种简单高效的改进人工蜂群优化算法 [J], 陈雷;程学伟
3.对一种简单而高效的公钥密码算法的安全分析 [J], 胡选攀;潘瑜
4.一种简单而高效的彩色图象压缩方法 [J], 邓华秋;余英林
5.一种计算有向图中所有简单回路的高效算法 [J], 舒新峰;马青吉;
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一种基于弹性模型的图像缩小算法
初二成绩xls元宝山民族中学五班摘要：1.引言：介绍元宝山民族中学五班的成绩情况2.初二成绩概述：班级总分、各科平均分、优秀生数量等3.具体成绩分析：各科成绩排名、进步与退步情况4.问题与建议：针对成绩中存在的问题，提出改进措施5.结尾：鼓励学生继续努力，展望未来正文：【引言】近日，元宝山民族中学五班的初二成绩出炉，本文将对班级成绩进行简要分析和总结，以期为学生提供有益的反馈和指导。
【初二成绩概述】本次考试成绩总体表现良好，班级总分较上学期有所提升。
在各科平均分方面，语文、数学、英语三科成绩较为均衡，平均分均达到80分以上。
此外，本次考试共有20名同学获得优秀成绩，占总人数的40%。
【具体成绩分析】1.语文：班级平均分85分，最高分100分，最低分70分。
成绩排名前五的同学分别为：小明、小红、小华、小李、小张。
相较于上学期，小华同学进步显著，提高了10名；小李同学退步较大，下降了5名。
2.数学：班级平均分88分，最高分100分，最低分75分。
成绩排名前五的同学分别为：小明、小红、小华、小李、小张。
其中，小华同学数学成绩进步明显，提高了8名；小李同学数学成绩也有所提高，上升了5名。
3.英语：班级平均分80分，最高分95分，最低分65分。
成绩排名前五的同学分别为：小明、小红、小华、小李、小张。
相较于上学期，小华同学英语成绩提高了10名，进入前列；小李同学英语成绩略有提高，上升了3名。
【问题与建议】1.尽管整体成绩较好，但仍有部分同学在个别科目上存在不足，如小李同学在语文和英语上的成绩相对较低，需要加强学习。
2.部分同学在学习态度上需要改进，如小王同学，在本次考试中因粗心大意导致失分较多，建议加强自律，提高注意力。
3.针对进步明显的小华同学，建议继续保持努力，发挥优势，成为学习的榜样。
【结尾】总体而言，本次考试五班同学取得了不错的成绩，但仍有改进空间。
希望大家能够总结经验，找出问题，继续努力。
基于Seam Carving技术的图像缩放改进算法研究
基于Seam Carving技术的图像缩放改进算法研究【摘要】本文基于Seam Carving图像缩放技术与显著图技术相结合，提出了一种改进Seam Carving的算法。
较好的解决了Seam Carving算法对于图像中占比较大物体缩放效果不佳的问题。
【关键词】Seam Carving;显著图;图像缩放1.引言图像缩放技术的主要目的都是希望可以完整的保留住图像中的重要特征，为了达到在影像尺寸调整而又能维持前景物件的不畸变有众多的学者进行研究。
传统图像缩放方法非常直观，使用插值的办法对放大或缩小的图像增加或减少像素，通过其临近的像素估算出新的像素点的值。
常用的插值算法有最邻近插值法、双线性插值法以及双三次插值法。
但是此类方法对图像内容会产生较大的失真，没有考虑图像的梯度信息。
在2007年学者Avidan及Shamir提出了以保留图像内容为目标的图像缩放算法，其不同于以往的插值算法，其核心思路主要是通过区分图像中关键的区域和不易被观察的区域，利用缝补的办法任意调整图像的尺寸。
2.Seam Carving算法介绍seam carving技术的关键在于缝隙，其垂直缝隙定义为：公式中的x是一个映射函数，其范围为[1，...，m]。
其要表达的意义是这条垂直缝隙是一条由上而下且宽度为1个像素，并且是在8邻近范围内的连续路径。
同样水平缝隙的定义为：其与垂直缝隙差别在于其宽度是从左至右的。
图1 垂直缝隙与水平缝隙示意图对于缝隙的剪裁方面我们可以给定一个能量函数e，定义其能量成本：接着就是要找到最佳的缝隙进行剪裁具体步骤如下：第一步：从第二行开始往下累加所有可能的缝隙路径的最小或者最大能量（按图像是需要缩小还是放大来选择）直至最后一行。
当完成第一步以后其最后一行的最小或者最大能量值即为最佳缝隙的起点。
第二步：从起点开始往回找出最佳缝隙其位置的8个邻近点的上方三个位置，其中最小或最大的能量值即是最佳缝隙，一直找到第一行就可以判定最佳缝隙的位置。
图像缩小方法
⎡ f 11 ⎢f F = ⎢ 21 ⎢ f 31 ⎢ ⎣ f 41
f12 f 22 f 32 f 42
f13 f 23 f 33 f 43
f14 f 24 f 34 f 44
f15 f 25 f 35 f 45
f 16 ⎤ f 26 ⎥ ⎥ f 36 ⎥ ⎥ f 46 ⎦
（2.3.8）
大小为 4×6，将其进行缩小，缩小的倍数为缩小的倍数 k1 = 0.7， k1 = 0.6 则缩小图像 的大小为 3×4。由式（2.3.3）计算得 Δi = 1 / k1 = 1.4， Δj = 1 / k 2 = 1.7。由式（2.3.7）可以 将图像 F 分块为：
⎡ 31 ⎢32 F=⎢ ⎢33 ⎢ ⎣34
35 36 37 38
39 10 11 12
13 14 15 16
17 18 19 20
21⎤ 22⎥ ⎥ 23⎥ ⎥ 24⎦
（2.3.11）
按照上例缩小的比例，采用等间隔采样和采用局部均值采样得到缩小的图像分别为：
⎡35 39 17 21⎤ ⎥ G=⎢ ⎢37 11 19 23⎥ ⎢ ⎣38 12 20 24⎥ ⎦
⎧ 1 − 2x2 + x 3 0 ≤ x ≤1 ⎪ 3 ⎪ ω ( x) = ⎨4 − 8 x + 5 x 2 − x 1 ≤ x ≤ 2 ⎪ 0 2≤ x ⎪ ⎩
三次多项式 ω ( x) 近似表示灰度内插时周围像元的灰度值对内插点灰度值的贡献大小。 可先在某一方向上内插， 如先在 X 方向上， 每 4 个值依次内插 4 次， 求出 f ( x, j − 1) ，f ( x, j ) ，
k l
（2.3.17）
式中， ( xk , yl ) 表示 ( x, y ) 周围的格网点，ω ( t ) 为内插函数。最理想的采样内插函数为辛克 sinc 函数，但使用不方便，计算时间也长，实践中常用多项式逼近该函数，如图 2.3.5 所示。
一种基于Seam Carving的图像缩放方法
一种基于Seam Carving的图像缩放方法
王海昱;范仲然
【期刊名称】《电脑编程技巧与维护》
【年(卷),期】2017(000)019
【摘要】由于图像在不同环境下(特别是在文档中)出现时,常需要进行缩放与比例调整,人们对缩放质量提出了较高要求.许多典型的图像缩放方法都是对图像的像素直接进行转换,这使图像缩放的程度受到了限制.提出了一种改进的图像缩放算法,其基本思想是首先将进行原图像内容重要度计算,然后以动态规划为工具,充分利用图像内容的特点将图像进行缩放,这为图像缩放提供了一种思路.通过与传统的缩放算法做比较,验证了本算法能够获得更好的缩放效果,并通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础.
【总页数】4页(P5-8)
【作者】王海昱;范仲然
【作者单位】天津市耀华中学,天津300000;天津市耀华中学,天津300000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种改进的Seam Carving图像缩放算法 [J], 王金庭;杨敏;吴巍
2.基于seam carving的内容感知图像缩放算法研究 [J], 陈小娥;杨薇薇
3.Seam Carving和显著性分析的图像缩放方法研究 [J], 王玺;夏清国;窦召虎;李群组
4.基于最小位移可视差的连续Seam Carving算法在图像缩放中的研究 [J], 崔嘉;
宋磊;陆宏菊;唐明晰;戚萌
5.结合视觉显著图的Seam Carving图像缩放方法 [J], 郭正红;张俊华;郭晓鹏;梅礼晔
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第31卷 第9期系统工程与电子技术Vol.31 No.92009年9月Systems Engineering and Electronics Sep.2009文章编号:10012506X (2009)0922208204收稿日期:2008205215;修回日期:2009203204。
基金项目:国家自然科学基金(60702063);河南省自然科学计划项目(2007520035)资助课题作者简介:康牧(19682),男,副教授,博士研究生,主要研究方向为智能信息处理与模式识别。
E 2mail :kmuwd @一种基于弹性模型的图像缩小算法康 牧1,2,王宝树1(1.西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071;2.洛阳师范学院计算机系,河南洛阳471022) 摘 要:为了避免在图像缩小时图像中出现锯齿和模糊边缘的现象,分析了最近邻插值模型和曲面拟合模型,提出一种基于弹性模型的图像缩小算法,给出了插值运算的数学公式,模拟了不同算法作用于图像缩小的输出结果。
实验结果表明,该算法能有效地应用于数字图像的缩小处理,得到的图像轮廓清晰、边界分明,且算法简单,易于实现。
关键词:弹性模型;曲面拟合模型;最近邻插值模型;图像缩小中图分类号:TP 391.41 文献标志码:AImage reduction algorithm based on spring modelKAN G Mu 1,2,WAN G Bao 2shu 1(1.School of Com puter Science and Technolog y ,X i dian Univ.,X i ’an 710071,China;2.Dept.of Com puter ,L uoy ang N ormal Univ.,L uoy ang 471022,China ) Abstract :To avoid t he p henomenon of jaggy and blurry edges during reducing an image ,after analyzing t he nearest neighbor interpolation model and t he surface fitting model ,an image reduction algorit hm is proposed based on t he spring model.The interpolation formula is presented ,and the output result s concerning on image reduction are simulated based on different algorit hms.The result of experiment shows t hat t he proposed method is able to maintain clear borders of t he source image ,and t he algorit hm is efficient in computation for making image reduction.K eyw ords :spring model ;surface fitting model ;nearest neighbor interpolation model ;image reduction0 引 言 图像缩放也被称作图像重采样、图像分辨率转换、尺度变换和几何变换[1]。
图像缩放在图像处理中有着重要的作用,如有好多图像识别算法都自称具有平移不变性、尺度不变性和旋转不变性等,对这些算法的验证一方面可以从理论上推导,但更重要的是实际实验结果,这就需要有不同大小的实验图像。
然而,在实际应用中有些实物图像我们可以从不同角度、不同距离多次拍摄,这可以为验证图像识别算法的众特性提供充足的实验图像,但如果是敌方潜入我国领空的飞机,想拍摄众多不同角度、不同距离的图像,那是不现实的,这就需要对少量的图像进行缩放以满足需要。
图像插值在图像处理中也有着重要的应用,这些应用包括为适应特殊显示设备如液晶显示屏、等离子彩电、数字高清晰度电视显示设备等而进行图像分辨率的转换;为使用户专注于图像的某个细节或获得图像的整体概貌而进行图像的缩放;为进行图像几何变换进行图像的重采样等[2]。
经典的插值方法,如最近邻点插值、线性插值、三次样条插值等插值后的图像在物体的边缘会出现模糊或锯齿等现象[3],这是因为这些传统的图像缩放方法在缩放过程中使用了统一的数学模型,且数学模型不十分合理,造成图像中物体的边缘部分高频信息有所损失。
研究表明,人眼对图像的边缘部分特别敏感,缩放后图像边缘的视觉效果对一幅图像的质量有着十分重要的影响。
为了使插值后图像的边缘保持良好的特性,一些学者提出了一些基于边缘的插值方法[425]。
基于边缘移动匹配法[4]首先根据相关性最小准则来确定物体的边缘,然后根据检测出的边缘调整待检测点周围像素点所占插值的权重。
该算法在一定程度上减少了物体边缘的锯齿,但对于一些比较平缓的边缘仍然不能避免锯齿的出现,而且该边缘检测算法缺少保护措施,如果扩大边缘检测的范围会出现一些假边缘,缩放图像会出错,视觉效果比较差。
第9期康牧等:一种基于弹性模型的图像缩小算法・2209 ・ 有的学者提出了一种改进的边沿自适应图像缩放算法(edge adaptive scaling algorithm ,EASA )[6]。
因为它首先需要检测图像的边缘,需要计算边缘的模糊度和延续度;然后对于图像中存在边缘方向的区域和不存在边缘方向的区域,分别采用不同的插值方法进行插值,故算法复杂度较高。
有的学者提出了曲面拟合法[7],它以图像内任意相邻的可组成正方形的4个点为顶点组成的正方形范围拟合成双曲面,经过一定的运算得到待插入点的值,它的效果好于最近邻法、双线性插值法、双三次插值法等,但它参考的点数太少,当图像缩放比例比较大时,边缘处仍然存在少量的锯齿现象。
本文提出了一种基于弹性模型的图像缩小算法,根据待插入点所处的位置及图像缩小的倍数,通过给不同位置的像素点赋予不同的权值,然后求得待插入点的像素值。
1 最近邻插值算法和曲面拟合算法文献[8]中给出了图像比例缩小的最近邻算法:最简单的图像比例缩小是水平方向和垂直方向的缩小比例相同,缩小比例都是R atio =2,此时缩小后图像中的(0,0)像素点对应于原图像中的(0,0)像素点;(0,1)像素点对应于原图像中的(0,2)像素点;(1,0)像素点对应于原图像中的(2,0)像素点,依次类推。
图像缩小之后,因为承载的信息量少了,所以画布可相应缩小。
此时,只需在原图像基础上,每行隔一个像素取一点,每隔一行进行操作,即取原图像的偶数(或奇数)行和偶数(或奇数)列构成新的图像。
如果图像按任意比例缩小,则需要计算选择的行和列。
文献[7]中给出曲面拟合的简化算法:以图像内任意相邻的可组成正方形的4个点为顶点组成的正方形范围拟合成双曲面,原理如下:用f (x ,y )表示一幅图像,图像内由任意相邻4点组成的单位正方形顶点的灰度值已知,则该正方形内任意一点f (x ,y )的灰度值可表示为f (x ,y )=ax +by +cx y +d(1)令正方形的4个顶点分别为f (0,0),f (0,1),f (1,0),f (1,1),则式(1)中系数a ,b,c ,d 可由4个顶点的值确定。
将4个顶点的值分别代入式(1),得f (0,0)=d f (0,1)=b +d f (1,0)=a +d f (1,1)=a +b +c +d(2) 由式(2)求出a ,b,c ,d 代入式(1)即可得到该正方形内任意一点的表达式如下f (x ,y )=[f (1,0)-f (0,0)]x +[f (0,1)-f (0,0)]y +[f (1,1)+f (0,0)-f (0,1)-f (1,0)]xy +f (0,0)(3)式(3)中,若令x ,y 均为0.5,即可求出正方形中心点的灰度值f (0.5,0.5)=[f (0,0)+f (0,1)+f (1,0)+f (1,1)]/4(4)2 最近邻插值算法和曲面拟合算法存在的缺陷 最近邻插值法对于同一幅图像进行缩小时(行列缩小比例相同,且缩小比例R atio =2),取原图像的偶数行偶数列和取原图像的奇数行奇数列,可能有截然不同的结果。
对于如图1(a )所示的图像取原图像偶数行、偶数列的图像如图1(b )所示,取原图像奇数行奇数列的图像如图1(c )所示。
图1 图像缩小一半(最近邻插值法)由图1可知,对于同一幅图像取偶数行、偶数列缩小一半是全部白色的图像,而取奇数行、奇数列是全部黑色的图像,有如此天壤之别显然是不允许的或者是不合理的。
由实际经验可知,图像缩小相当于景物离人远了,对于如图1(a )所示的由黑色纵条和白色纵条相间组成的景物离人远了,人眼看到的是颜色介于黑色和白色之间的一个缩小的景物,而不可能是一个全部是黑色的或全部是白色的缩小的景物。
故最近邻插值法用于图像缩小不是很合理。
曲面拟合法缩小图像时,由于考虑了待插值点周围相邻的可组成正方形的4个像素点,所以图像缩小的效果会比最近邻插值法好一些,但是它考虑的范围有些小,当图像缩小的比例较大时,仍有可能会出现锯齿形的边缘。
3 新模型的提出和新算法一幅图像的逻辑内容与承载它的载体没有必然的联系,一幅图像打印在纸上和画在橡皮薄膜上没有本质的不同,所以可以把一幅图像想象成一个景物画在一张有一定长宽的橡皮薄膜上,图像的放大相当于拉着橡皮薄膜的4个角向外拉伸,而图像的缩小则相当于一个景物画在一张拉紧的橡皮薄膜上,画好后缓慢松开使橡皮薄膜自然收缩到一定程度,而橡皮薄膜在拉伸与收缩时和弹簧的拉伸与收缩有相同的性质,故这里建立的模型称为“弹性模型”。
一张橡皮薄膜相当于用若干条橡皮筋纵横交错组成的,橡皮薄膜的拉伸与收缩可以看成是水平和垂直方向上 ・2210 ・系统工程与电子技术第31卷 拉伸与收缩的合成,而橡皮薄膜水平或垂直方向的拉伸与收缩可以看成水平或垂直方向上一根根橡皮筋的拉伸与收缩。
把一根各处涂上不同颜色的拉紧的橡皮筋慢慢放松,可以看到橡皮筋上各点的颜色逐渐变化的过程,收缩后橡皮筋上某处的颜色不但与该处原来的颜色有关,还与它前后相邻位置上的颜色有关,而且离它近的位置的颜色对它的颜色影响较大,远的则影响较小。
根据常识“在弹簧弹性的范围内,弹簧伸长或缩短的距离与弹簧所受到的拉力或压力成正比”可知,弹簧的弹性方程为L =K ×F(5)式中,L 表示弹簧伸长或缩短的距离;F 表示弹簧所受到的拉力或压力;K 是一个常数。