CN100351869C - 一种数字图像插值处理方法 - Google Patents

一种数字图像插值处理方法 Download PDF

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    • G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling the whole image or part thereof
    • G06T3/4007—Interpolation-based scaling, e.g. bilinear interpolation

Abstract

本发明涉及一种数字图像插值处理方法，包括如下步骤：将像素间的空白区域平均划分为多个方格；根据当前该方格所在位置，确定各方格相对于其采样点的插值参数；将所有方格相对于其采样点的插值参数压缩储存，储存计算后所获得的多个插值参数，对于插值参数的数值为相同的插值参数仅需储存一个插值参数作为代表，而其余相同数值的插值参数则不需被储存；缩放图像，确定插值点落入的目标方格；根据该目标方格的位置解压缩插值参数，从而计算该方格对应的插值参数；及根据该插值参数以及该采样点的亮度值，计算该插值点的亮度值。本发明可以提高插值处理速度的同时，将插值参数压缩储存，降低插值参数所需的储存空间。

Description

一种数字图像插值处理方法
技术领域
本发明涉及一种压缩储存方法，特别是涉及一种数字图像插值参数的压缩储存方法。
背景技术
插值(Interpolation)就是要确定图像中已知的点之间的空隙点的信息。我们都知道图像是由像素点组成的，当我们放大、缩小或者旋转图像时，原始像素就会重新排列，然后生成一些新的像素点。因此，就需要通过插值来减少图像几何变换后对原有图像的破坏。插值方法是图像重新分布像素时所运用的方法，目的是要确定图像中已知的点之间的空隙点的信息。
传统的数字图像的插值方法有很多种，最常见的两种高分辨率插值方法分别为Bicubic计算法(双三次插值)与Bilinear计算法(双线性插值)。双线性插值算法输出的图像的每个像素都是原图中四个像素(2×2)运算的结果，双三次插值算法是上一种算法的改进算法，它输出图像的每个像素都是原图16个像素(4×4)运算的结果。
这两种算法效果虽好，但却最为费时，属区域运算，运算量比较大，图像缩放需要插值时处理速度都比较低，而且通常参数个数比较多，储存时占用的储存空间非常大。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种数字图像插值处理方法，以提高插值处理速度的同时，将插值参数压缩储存，极大地降低插值参数所需的储存空间。
为了实现上述目的，本发明提供了一种数字图像插值处理方法，其特点在于，包括如下步骤：将像素间的空白区域平均划分为多个方格；根据当前该方格所在位置，确定各方格相对于其采样点的插值参数；将所有方格相对于其采样点的插值参数压缩储存，储存计算后所获得的多个插值参数，对于插值参数的数值为相同的插值参数仅需储存一个插值参数作为代表，而其余相同数值的插值参数则不需被储存；缩放图像，确定插值点落入的目标方格；根据该目标方格的位置解压缩插值参数，从而计算该方格对应的插值参数；及根据该插值参数以及该采样点的亮度值，计算该插值点的亮度值。
上述数字图像插值处理方法，其特点在于，该将空白区域划分为多个方格的步骤，为等份划分4*4＝16个方格。
上述数字图像插值处理方法，其特点在于，该将空白区域划分为多个方格的步骤，为等份划分3*3＝9个方格。
上述数字图像插值处理方法，其特点在于，该将空白区域划分为多个方格的步骤，为等份划分2*2＝4个方格。
上述数字图像插值处理方法，其特点在于，各方格的插值参数为各方格中心点的插值参数。
上述数字图像插值处理方法，其特点在于，该采样点的个数为4个。
上述数字图像插值处理方法，其特点在于，该采样点的个数为16个。
上述数字图像插值处理方法，其特点在于，将所有方格相对于其采样点的插值参数压缩储存的步骤，还包括如下步骤：确定各方格相对于相邻四个采样点的插值参数；及根据该插值参数的坐标，将该插值参数压缩储存。
上述数字图像插值处理方法，其特点在于，其中计算插值点的亮度值为采用双三次算法计算的。
上述数字图像插值处理方法，其特点在于，该计算插值点的亮度值为采用双线性算法计算的。
本发明的功效，在于提高插值处理速度的同时，将插值参数压缩储存，极大地降低插值参数所需的储存空间。
以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。
附图说明
图1为本发明所提的数字图像插值处理方法的总体流程图；
图2为双线性插值算法的示意图；
图3为本发明空白区域的方格划分的示意图；
图4为本发明空白区域插值点示意图；
图5为本发明空白区域插值点的坐标示意图；
图6为本发明双三次算法划分为4*4个方格的示意图；
图7为本发明双三次算法划分为3*3个方格的示意图；
图8为本发明双三次算法划分为2*2个方格的示意图；
图9为本发明双线性算法划分为4*4个方格的示意图；
图10为本发明双线性算法划分为3*3个方格的示意图；及
图11为本发明双线性算法划分为2*2个方格的示意图。
其中，附图标记：
步骤110-将像素间的空白区域平均划分为多个方格
步骤120-根据当前该方格所在位置，确定各方格相对于其采样点的插值参数
步骤130-将所有方格相对于其采样点的插值参数压缩储存
步骤140-缩放图像，确定插值点落入的目标方格
步骤150-根据该目标方格的位置解压缩插值参数，从而计算该方格对应的插值参数
步骤160-根据该插值参数以及该采样点的亮度值，计算该插值点的亮度值
10-像素间空白区域
Pt-方格，Pr-插值参数
具体实施方式
首先请参见图1，为本发明数字图像插值处理方法的总体流程图。如图所示，本发明采用高速的插值算法，步骤110，首先将原始像素的空白区域等分为多个方格，步骤120，根据方格所在的位置，预先计算该方格中心点所对应的插值参数，将该插值参数作为该方格内所有点的插值参数，步骤130，然后将这些插值参数压缩储存，步骤140，在插值时，只需要判断插值点所落入的方格，步骤150，将该方格的插值参数解压缩后，步骤160，根据该插值参数以及该采样点的亮度值进行插值计算，从而在提高插值速度的同时，降低的插值参数的储存空间。
双线性插值处理方法的推导过程请参见图2，双线性插值利用点(x，y)的四个相邻像素点h1、h2、h3以及h4，假设相邻像素的亮度值函数是线性的。例如，设定hi的值为x，y，空白区域的垂直边界在y方向上可以在h1与h3之间线性的插入ha，可以在h2与h4之间线性的插入hb。，在x方向上可以在ha与hb之间线性的插值。
Bilinear函数类似在该空白方形区域10的四个顶点做一条双曲抛物线，通常写作：hi＝a00+a10x+a01y+a11xy
因此可得出：
a00＝h1
a10＝h2-h1
a01＝h3-h1
a11＝h1-h2-h3+h4
因而hi＝h1*c1+h2*c2+h3*c3+h4*c4
所以插值参数：
                         c1＝1-x-y+xy
                         c2＝x-xy
                         c3＝y-xy
                         c4＝xy
可看出hi的值由其相邻像素h1、h2、h3、h4和对应每个像素的插值参数确定，插值参数c1、c2、c3、c4的值由(x，y)的位置确定。如图3所示，Pt为像素之间的空白区域10划分的多个方格，该方格的插值参数为Pr。为了便于计算，将该空白区域10分为4*4个方格Pt，该4*4个方格Pt的放大图如图4所示。该空白区域10还可以划分为2*2或3*3个方格，每个方格Pt具有相同的插值参数(c1，c2，c3，c4)值。
设定方格中点，即点(1/8，1/8)的插值参数c1、c2、c3、c4为整个该方格的插值参数，分别为C1＝49/64、c2＝7/64、c3＝6/64、c4＝1/64。
采用双三次插值时，请参见图，定义(x，y)为从原始图像点到目标图像的映像点，即插值点。并且0≤x＜1，0≤y＜1，其相邻16个像素点为：
(i-1，j-1)，(i，j-1)，(i+1，j-1)，(i+2，j-1)，
(i-1，j)，(i，j)，(i+1，j)，(i+2，j)，
(i-1，j+1)，(i，j+1)，(i+1，j+1)，(i+2，j+1)，
(i-1，j+2)，(i，j+2)，(i+1，j+2)，(i+2，j+2)，
假定h(x，y)是像素(x，y)点的RGB值，则可得出：
h(x，y)＝h(i-1，j-1)*c00+h(i，j-1)*c01+h(i+1，j-1)c02+h(i+2，j-1)*c03
+h(i-1，j)*c10+h(i，j)*c11+h(i+1，j)c12+h(i+2，j-1)*c13
+h(i-1，j+1)*c20+h(i，j+1)*c21+h(i+1，j+1)c22+h(i+2，j+1)*c23
+h(i-1，j+2)*c30+h(i，j+2)*c31+h(i+1，j+2)c32+h(i+2，j+2)*c33
其中cij(0≤i≤3，0≤j≤3)为插值参数。
与双线性插值算法相同，如图所示，将每个空白区域分成4*4个方格，或3*3，或2*2个方格，每个方格具有相同的插值参数。
例如方格Pt中所有点的插值参数cij(0≤i≤3，0≤j≤3)与该方格Pt的中间点(1/8，1/8)的插值参数相同。任意点的亮度值是通过使用这个点的所有16个插值参数对周围16个实际采样点亮度值加权求和进行插值。
如果未经过压缩，则需要储存较多的参数。如图6所示，该图为采用双三次插值算法并选择划分为4*4个方格的示意图。插值参数为相邻16个点的权值(如图中间的空白区域)。这里将空白区域10划分为16个方格Pt，那么每个方格对应于16个相邻像素点(即采样点)具有16个插值参数。那么16个方格就有16*16＝256个插值参数需要储存。
如图7所示，该图采用双三次算法并选择划分为3*3个方格的示意图。插值参数是周围16个像素点的权值(图中中间的空白区域所示)。这里将空白区域10划分为3*3个方格Pt。那么每个方格具有16个参数对应16个参样点，那么9个方格具有9*16＝144个参数需要储存。
如图8所示，该图采用双三次算法并选择划分为2*2个方格的示意图。插值参数是周围16个像素点的权值(图中中间的空白区域所示)。这里将空白区域10划分为2*2个方格Pt。那么每个方格具有16个参数对应16个参样点，那么4个方格具有4*16＝64个参数需要储存。
请参阅图9，当采用双线性插值算法时，将空白区域10划分为4*4个方格，插值参数为相邻4个采样点的权值。每个方格具有相对于4个采样点的4个插值参数。那么16个方格就有4*16＝64个参数需要储存。
请参阅图10，当采用双线性插值算法时，将空白区域10划分为3*3个方格，插值参数为相邻4个采样点的权值。每个方格具有相对于4个采样点的4个插值参数。那么9个方格就有4*9＝36个参数需要储存。
请参阅图11，当采用双线性插值算法时，将空白区域10划分为2*2个方格，插值参数为相邻4个采样点的权值。每个方格具有相对于4个采样点的4个插值参数。那么4个方格就有4*4＝16个参数需要储存。
本发明是将这些需要储存的插值参数压缩，对于图6所示的划分为16个方格的双三次插值算法：
假设C11为点(1，1)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C11(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(1，1)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C21为点(2，1)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C21(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(2，1)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C31为点(3，1)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C31(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(3，1)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C41为点(4，1)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C41(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(4，1)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C12为点(1，2)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C12(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(1，2)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C22为点(2，2)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C22(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(2，2)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C32为点(3，2)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C32(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(3，2)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C42为点(4，2)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C42(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(4，2)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C13为点(1，3)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C13(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(1，3)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C23为点(2，3)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C23(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(2，3)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C33为点(3，3)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C33(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(3，3)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C43为点(4，3)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C43(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(4，3)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C14为点(1，4)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C14(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(1，4)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C24为点(2，4)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C24(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(2，4)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C34为点(3，4)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C34(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(3，4)对应的第(i，j)个方格的插值参数；
假设C44为点(4，4)对应的4*4插值参数矩阵，该矩阵为包含有16个插值参数，C44(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为点(4，4)对应的第(i，j)个方格的插值参数。
对于划分为4*4个方格的双三次插值算法，需要储存上述16个矩阵参数，该16个矩阵参数有如下规则：
C31(i，j)＝C21(i，3-j)；
C41(i，j)＝C11(i，3-j)；
C32(i，j)＝C22(i，3-j)；
C42(i，j)＝C12(i，3-j)；
C13(i，j)＝C12(3-i，j)；
C23(i，j)＝C22(3-i，j)；
C33(i，j)＝C22(3-i，3-j)；
C43(i，j)＝C12(3-i，3-j)；
C14(i，j)＝C11(3-i，j)；
C24(i，j)＝C21(3-i，j)；
C34(i，j)＝C21(3-i，3-j)；
C44(i，j)＝C11(3-i，3-j)。
因此C31(i，j)，C41(i，j)，C32(i，j)，C42(i，j)，C13(i，j)，C23(i，j)，C33(i，j)，C43(i，j)，C14(i，j)，C24(i，j)，C34(i，j)，C44(i，j)都可以由C11(i，j)，C21(i，j)，C12(i，j)，C22(i，j)经过计算得出。
对于C11(I，j)，C11(i，j)＝C11(j，i)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)，因此只需要储存C11部分的一半，另一半可以由储存的部分经过计算得出。
C22(i，j)＝C22(j，i)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)，因此只需要储存C22部分的一半，另一半可以由储存的部分经过计算得出。
C12(i，j)＝C21(j，i)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)，因此只需要储存C12，C21可以通过C12得出。
因此可以得出只需要储存C11、C12、C21、C22中元素的一半，即可推出全部的插值参数C11、C21、C31、C41、C12、C22、C32、C42、C13、C23、C33、C43、C14、C24、C34、C44。因此最大的压缩率为8∶1，同样，对于双三次算法，方格的3×3与2×2的划分具有相同的压缩比率。
假定C11是点(1，1)的4*4参数矩阵，其包括有16个参数，C11(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为(i，j)方格，点(1，1)的插值参数；
假定C21是点(2，1)的4*4参数矩阵，其包括有16个参数，C21(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为(i，j)方格，点(2，1)的插值参数；
假定C12是点(1，2)的4*4参数矩阵，其包括有16个参数，C12(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为(i，j)方格，点(1，2)的插值参数；
假定C22是点(2，2)的4*4参数矩阵，其包括有16个参数，C22(i，j)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)为(i，j)方格，点(2，2)的插值参数。
对于双线性插值具有44个方格，因此需要上述参数的4个矩阵。
对于4个矩阵参数，有下列规则：
C21(i，j)＝C11(3-i，j)；
C12(i，j)＝C11(i，3-j)；
C22(i，j)＝C11(3-i，3-j)；
因此C21(i，j)、C12(i，j)、C22(i，j)都可以由C11(i，j)得出。
对于C11(I，j)，C11(i，j)＝C11(j，i)(0＜＝i＜＝3，0＜＝j＜＝3)，因此只需储存C11参数一半，另一半可以通过计算得出。
因此可以得出对于整个插值参数C11、C21、C12、C22，只需要储存C11元素的一半，最大压缩率为8∶1。同理划分为3*3个方格以及2*2个方格具有相同的压缩比率。
当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明权利要求的保护范围。

Claims (9)

1、一种数字图像插值处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
将像素间的空白区域等份划分为多个方格；
根据当前该方格所在位置，确定各方格相对于其采样点的插值参数；
将所有方格相对于其采样点的插值参数压缩储存，储存计算后所获得的多个插值参数，对于插值参数的数值为相同的插值参数仅需储存一个插值参数作为代表，而其余相同数值的插值参数则不需被储存；
缩放图像，确定插值点落入的目标方格；
根据该目标方格的位置解压缩插值参数，从而计算该方格对应的插值参数；及
根据该插值参数以及该采样点的亮度值，计算该插值点的亮度值。
2、根据权利要求1所述的数字图像插值处理方法，其特征在于，该将空白区域划分为多个方格的步骤，为等份划分4*4＝16个方格。
3、根据权利要求1所述的数字图像插值处理方法，其特征在于，该将空白区域划分为多个方格的步骤，为等份划分3*3＝9个方格。
4、根据权利要求1所述的数字图像插值处理方法，其特征在于，该将空白区域划分为多个方格的步骤，为等份划分2*2＝4个方格。
5、根据权利要求1所述的数字图像插值处理方法，其特征在于，各方格的插值参数为各方格中心点的插值参数。
6、根据权利要求1所述的数字图像插值处理方法，其特征在于，该采样点的个数为4个。
7、根据权利要求1所述的数字图像插值处理方法，其特征在于，该采样点的个数为16个。
8、根据权利要求1所述的数字图像插值处理方法，其特征在于，其中计算插值点的亮度值为采用双三次算法计算的。
9、根据权利要求1所述的数字图像插值处理方法，其特征在于，该计算插值点的亮度值为采用双线性算法计算的。
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