CN102129667A - 一种图像缩放方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种图像缩放方法，在水平缩放时使用线性算法，而在垂直缩放时采用改进过的中值算法，该方法既保留了双线性插值算法的图像效果，又具有节省行缓存的优点，试验证明可以减少至少25%的缓存消耗。

Description

一种图像缩放方法

技术领域

本发明属于数字图像处理与视屏显示技术领域，具体涉及一种图像缩放方法。

背景技术

图像缩放是数字图像处理中最重要的技术之一，图像缩放实现图像由原分辨率到显示屏物理分辨率的转换，由于图像信息是通过像素矩阵来描述的，因而图像缩放的实质就是对像素矩阵进行变换。

常用的图像缩放算法有最近邻域法、中值滤波和双线性插值等。最近邻域法简单、速度快，但缩放后的图像比较粗糙，出现锯齿状边缘。中值滤波和双线性插值得到的图像过渡平滑，图像比较细腻，但对缓存容量的消耗较多。

发明内容

本发明提出一种图像缩放方法，具有良好的图像缩放效果，同时大大减少缓存消耗。

一种图像缩放方法，具体为：目标像素点的像素值表示为

其中，P₀＝(1-Δx)P_a+ΔxP_b，

P₁＝(1-Δx)P_c+ΔxP_d，Δx＝x-x_a，Δy＝y-y_a，(x，y)为目标像素点对应源图中的虚拟点坐标，P_a、P_b、P_c、P_d为源图中依次从上往下从左至右最接近虚拟点(x，y)的四个像素点a、b、c、d的灰度值，x_a为像素点a的横坐标，y_a为像素点a的纵坐标。

本发明的技术效果体现在：本发明在水平缩放时使用线性算法，而在垂直缩放时采用改进过的中值滤波以节省行缓存。该算法既保留了双线性插值算法的图像效果，又具有节省行缓存的优点。

附图说明

图1为双线性插值原理图；

图2为缩放引擎结构；

图3为双线性插值对line_buffer的占用模拟图；

图4为单线性中值滤波算法对line_buffer的占用模拟图。

具体实施方式

本发明实质是对双二次线性插值(Bilinear interpolation)算法和中值滤波算法的组合改进，首先介绍该两种方法的原理。

双线型内插值算法是一种比较好的图像缩放算法，它充分的利用了源图中虚拟点四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值，因此缩放效果比简单的最邻近插值要好很多。图1为双二次线性插值的原理示意图，按照一定比例缩放后，由式(1)计算P点灰度值P_new(x，y)：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_0=(1-\mathrm{\Δx})P_a+{\mathrm{\ΔxP}}_b\\ P_1=(1-\mathrm{\Δx})P_c+{\mathrm{\ΔxP}}_d\\ P_{\mathrm{new}}(x,y)=(1-\mathrm{\Δy})P_0+{\mathrm{\ΔyP}}_1\end{array}\right.---\left(1\right)$

公式中，Δx＝x-x_a，Δy＝y-y_a，(x，y)为依据缩放比例和源图的点阵坐标计算得到的目标像素点对应源图中的虚拟点坐标，P_a、P_b、P_c、P_d为源图中依次从上往下从左至右最接近虚拟点(x，y)的四个像素点a、b、c、d的灰度值，x_a为像素点a的横坐标，y_a为像素点a的纵坐标。

如果忽略加权系数的具体值，直接选取四个点的平均值作为当前点的灰度，即为中值滤波(Median filter)算法。计算公式为

$P_{\mathrm{new}}(x,y)=\frac{P_a+P_b+P_c+P_d}{4}$

无论是中值滤波还是双线性插值在缩放时都会多次使用到同一行数据。这就意味着此行数据在被读取过一次后不能立即进行写模式供新的输入行使用，而是必须等待一定的时间。

从双线性插值(Bilinear)算法中各行的加权系数看出，重复使用的行只在其中一行中加权系数较大，而在其他行则较小。在加权系数较小的行中，忽略该行从而就可以避免一行被多次使用。

本发明对传统的双线性插值进行了改进，在水平缩放时照常使用线性算法，而在垂直缩放时采用改进过的中值算法。本发明目标像素点的灰度值计算方法为：

$P_{\mathrm{new}}(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}{P}_0& \mathrm{\&Delta;y}\&le;1/3\\ (P_0+P_1)/2& 1/3<\mathrm{\&Delta;y}\&le;2/3\\ P_1& \mathrm{\&Delta;y}>2/3\end{array}\right.$

本发明每行数据仅使用一次，在读取完后，该行就可以排入写队列，这样就减少对行缓存的消耗。

缩放引擎其内部结构如图2所示，包括数据筛选、水平缩放、行缓存、垂直缩放及时序控制模块构成。数据筛选模块对输入的灰度数据进行筛选，仅将缩放需要使用到的点传送到后续电路，水平缩放模块对输入的数据进行水平缩放，并将缩放后的列按顺序存储到行缓存中，垂直缩放模块实现垂直缩放功能，各个单元在时序控制模块的协调下同步工作完成整幅图像的缩放。

本发明引入改进的中值算法

$P_{\mathrm{new}}(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}{P}_0& \mathrm{\&Delta;y}\&le;1/3\\ (P_0+P_1)/2& 1/3<\mathrm{\&Delta;y}\&le;2/3\\ P_1& \mathrm{\&Delta;y}>2/3\end{array}\right.$

当缩放比例小于6/7＝0.857时，可保证行缓存中的数据仅读取一次。

如图2所示的缩放模块，垂直缩放模块可工作在两种状态，当Δy≤1/3或Δy＞2/3，则当前行不需进行线性运算时，就直接送入行缓存；当1/3＜Δy≤2/3，则当前行需要进行运算时，读取行缓存中前一行的内容，与当前行中内容进行线性运算并将结果送入行缓存中。由于行缓存是基于双口先进先出FIFO实现的，可以同时进行读写操作，因而需要进行线性运算的两行数据都送入同一个行缓存中，从而减少行缓存的数目。使用Matlab分别对双线性插值和单线性中值滤波算法对行缓存line_buffer的占用进行模拟，如图3所示，实现1024×768到640×480的缩小双线性插值算法需要5行缓存，而单线性中值滤波算法只需使使用3行缓存便可完成，如图5所示。相对于双线性插值算法，可减少2/5＝40％的缓存消耗。

通过实验验证：经本发明处理过的图像具有良好的画面品质，具有与双线性插值算法相似的图像缩放效果，同时可以大大减少缓存消耗。

Claims (1)

1.一种图像缩放方法，具体为：目标像素点的像素值表示为

其中，P₀＝(1-Δx)P_a+ΔxP_b，P₁＝(1-Δx)P_c+ΔxP_d，Δx＝x-x_a，Δy＝y-y_a，(x，y)为目标像素点对应源图中的虚拟点坐标，P_a、P_b、P_c、P_d为源图中依次从上往下从左至右最接近虚拟点(x，y)的四个像素点a、b、c、d的灰度值，x_a为像素点a的横坐标，y_a为像素点a的纵坐标。

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