CN104299185A - 一种图像放大方法、图像放大装置及显示设备 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例提供一种图像放大方法、图像放大装置及显示设备，涉及图像处理技术领域，该方法具体包括：图像放大装置获取源图像的高频分量和低频分量；图像放大装置通过第一插值算法对源图像的低频分量进行像素插值，获取低频子图像；图像放大装置通过第二插值算法对源图像的高频分量进行像素插值，获取高频子图像；图像放大装置融合所述低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像；其中，第一插值算法与第二插值算法采用不同的算法，以在降低运算量的同时保证放大后的图像质量。本发明的实施例用于图像放大。

Description

一种图像放大方法、图像放大装置及显示设备

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像放大方法、图像放大装置及显示设备。 

背景技术

图像放大的目的是提高放大后图像的分辨率，来满足人们的视觉要求或实际应用要求，图像放大在高清电视、医学图像等领域都有着非常重要的应用。 

图像包含高频分量和低频分量，其中高频分量主要分布于图像中的各个主题的边缘轮廓部分和细节部分，低频分量主要分布于图像中的各个主题非边缘轮廓部分。 

目前，通常采用同一种算法对图像的高频分量和低频分量进行放大，插值算法是对图像放大最常用的图像放大算法，广泛采用的有最近邻插值、双线性插值和立方卷积插值。其中，最邻近插值算法最简单，但最邻近插值算法也最易产生像素值不连续，从而导致块效应，进而造成图像模糊，放大后图像质量效果一般不够理想。双线性插值算法较为复杂，双线性插值算法不会出现像素值不连续的情况，放大后的图像质量较高，但由于双线性插值具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像中各个主题的边缘轮廓和细节部分在一定程度上变得模糊。立方卷积插值算法复杂，可以保留相对较为清晰的边缘轮廓和细节，可降低或避免放大后的图像中各个主题边缘轮廓的锯齿现象及细节部分的梳状现象，插值效果相对真实，使放大后图像质量更加完善化。 

由于在现有技术中采用一种图像放大算法对图像放大，而基于以上现有技术由于图像的低频分量中图像像素灰度值变化较小，因此无论采用简单的算法或复杂的算法对图像的低频分量放大效果相当；而对于图像的高频分量采用较为复杂的算法是能够达到良好的图像效果，但是无论对于图像的高频分量还是低频分量在采用复杂的算法进行放大处理时，均会增加额外的计算量，因此不能同时兼顾放大处理的运算量及图像放大后的图像质量。 

发明内容

本发明的实施例提供一种图像放大方法、图像放大装置及显示设备，能够在降低运算量的同时保证放大后的图像质量。 

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案： 

第一方面，提供一种图像放大方法，包括： 

图像放大装置获取源图像的高频分量和低频分量； 

所述图像放大装置通过第一插值算法对所述源图像的低频分量进行像素插值，获取低频子图像； 

所述图像放大装置通过第二插值算法对所述源图像的高频分量进行像素插值，获取高频子图像； 

所述图像放大装置融合所述低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像； 

其中，所述第一插值算法与第二插值算法采用不同的算法。 

可选的，所述图像放大装置获取源图像的高频分量和低频分量，具体为： 

所述图像放大装置通过小波包分解的方法获取所述源图像的高频分量和低频分量。 

可选的，所述图像放大装置融合所述低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像，具体包括： 

所述图像放大装置通过小波包逆变换融合所述低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像。 

可选的，所述图像放大装置获取源图像的高频分量和低频分量前；所述方法还包括： 

所述图像放大装置对源图像进RGB-YUV空间转换。 

可选的，所述图像放大装置对所述低频子图像与所述高频子图像融合，获取融合结果图像后，所述方法还包括： 

所述图像放大装置对融合结果图像进行YUV-RGB空间逆变换。 

可选的，所述第一插值算法包括：最邻近插值算法、双线性插值算法、立方卷积插值算法； 

所述第二插值算法包括：最邻近插值算法、立方卷积插值算法。 

可选的，所述第一插值算法为双线性插值算法；所述图像放大装置通过第一插值算法对所述源图像的低频分量进行像素插值，获取低频子图像，具体包括： 

所述图像放大装置选取所述源图像的低频分量中待插值像素点相邻的四个像素点； 

所述图像放大装置根据与所述待插值像素点相邻的四个像素点的位置和像素灰度，获取所述相邻的四个像素点水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差； 

所述图像放大装置根据所述水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差，获取所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离； 

所述图像放大装置根据所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离设定所述待插值像素点相邻的四个像素点的权重因子； 

所述像素放大装置根据所述权重因子，通过双线性插值算法对所述待插值像素点进行像素插值，获取插值后的低频子像素图像。 

第二方面，提供一种图像放大装置，包括： 

图像分解单元，用于获取源图像的高频分量和低频分量； 

图像插值单元，用于通过第一插值算法对所述图像分解单元获取的所述源图像的低频分量进行像素插值，获取低频子图像； 

所述图像插值单元，还用于通过第二插值算法对所述图像分解单元获取的所述源图像的高频分量进行像素插值，获取高频子图像； 

图像融合单元，用于融合所述图像插值单元获取的低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像； 

其中，所述第一插值算法与第二插值算法采用不同的算法。 

可选的，所述图像分解单元，具体用于通过小波包分解的方法获取所述源图像的高频分量和低频分量。 

可选的，所述图像融合单元具体用于通过小波包逆变换融合所述 图像插值单元获取的低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像。 

可选的，所述装置还包括：变换单元，所述变换单元用于对所述源图像进RGB-YUV空间转换。 

可选的，所述变换单元还用于所述对融合结果图像进行YUV-RGB空间逆变换。 

可选的，所述第一插值算法包括：最邻近插值算法、双线性插值算法、立方卷积插值算法； 

所述第二插值算法包括：最邻近插值算法、立方卷积插值算法。 

可选的，所述第一插值算法为双线性插值算法；所述图像插值单元包括： 

采样子单元，用于选取所述源图像的低频分量中待插值像素点相邻的四个像素点； 

像素灰度差获取子单元，用于根据所述采样子单元选取的与所述待插值像素点相邻的四个像素点的位置和像素灰度获取所述相邻的四个像素点水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差； 

距离获取子单元，用于根据所述像素灰度差获取子单元获取的所述水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差，获取所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离； 

权重因子设定子单元，用于根据所述距离获取子单元获取的所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离设定所述待插值像素点相邻的四个像素点的权重因子； 

图像插值子单元，用于根据权重因子设定子单元设定的所述权重因子，通过双线性插值算法对所述待插值像素点进行像素插值，获取插值后的低频子像素图像。 

第三方面，提供一种显示设备，包括上述任意一种图像放大装置。 

本发明实施例提供的图像放大方法、图像放大方法装置及显示设备，先获取源图像中的高频分量和低频分量，然后通过第一插值算法 对低频分量像素插值获取低频子图像，通过第二插值算法对高频分量像素插值获取高频子图像，最后再对低频子图像和高频子图像进行融合，获取融合结果图像；由于通过不同的插值算法对源图像的高频分量和低频分量分别插值，所以能够在减少插值运算量的同时保证放大后的图像质量。 

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。 

图1为本发明实施例提供的图像放大方法流程示意图； 

图2为本发明另一实施例提供的图像放大方法示意性流程图； 

图3为本发明实施例提供一种采用小波包分解对YUV空间的源图像进行分解的示意性流程图； 

图4为本发明实施例提供一种采用小波包分解对YUV空间的源图像进行分解的原理示意图； 

图5a为本发明实施例提供的基于双线性插值法的原理示意图； 

图5b为本发明实施例提供的基于双线性插值法像素对低频分量进行像素插值的方法示意性流程图； 

图6为本发明实施例提供的通过小波包逆变换融合所述低频子图像与所述高频子图像的示意性流程图； 

图7为本发明实施例提供的图像放大装置示意性结构图； 

图8为本发明另一实施例提供的图像放大装置的示意性结构图。 

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例提供的图像放大方法及装置进行详细描述，其中用相同的附图标记指示本文中的相同元件。在下面的描述中，为便于解释，给出了大量具体细节，以便提供对一个或多个实施例的全面理解。然而，很明显，也可以不用这些具体细节来实现所述实施例。在其它例子中，以方框图形式示出公知结构和设备，以便于描述一个或多个实施例。 

参照图1所示，本发明的实施例提供一种图像放大方法，包括： 

101、图像放大装置获取源图像的高频分量和低频分量； 

可选的，在步骤101中可以采用小波包分解的方法获取源图像的高频分量和低频分量；具体可选的步骤101为：图像放大装置通过小波包分解的方法获取源图像的高频分量和低频分量； 

其中，小波包分解是小波分解的延伸，小波包分解不仅对图像的低频部分进行分解，而且对图像的高频部分也进行进一步的分解，小波包分解还能根据图像信号特性和分析要求，自适应的选择相应频带与图像频谱相匹配，是一种相比小波分解更为精细的分解方法，具有更为精确的分析能力。 

102、图像放大装置通过第一插值算法对所述低频分量进行像素插值，获取低频子图像； 

其中步骤102中所采用的第一插值算法可以包括：最邻近插值算法、双线性插值算法、立方卷积插值算法。 

103、图像放大装置通过第二插值算法对所述低频分量进行像素插值，获取高频子图像； 

其中步骤103中所采用的第二插值算法可以包括：所述第二插值算法包括：最邻近插值算法、立方卷积插值算法。 

104、图像放大装置融合所述低频子图像与所述高频子图像，获取融合结果图像。 

可选的，在步骤104中可以采用小波包逆变换融合所述低频子图像与所述高频子图像。 

其中，所述第一插值算法与第二插值算法不同。 

本发明实施例提供的图像放大方法，先获取源图像中的高频分量和低频分量，然后通过第一插值算法对低频分量像素插值获取低频子图像，通过第二插值算法对高频分量像素插值获取高频子图像，最后再对低频子图像和高频子图像进行融合，获取融合结果图像；由于本发明实施例中通过不同的插值算法对源图像的高频分量和低频分量分别插值，所以本发明实施例提供的图像放大方法及装置能够在减少插值运算量的同时保证放大后的图像质量。 

本发明实施例提供另一种图像放大方法的实施方式，如图2所示， 包括： 

S201、图像放大装置对源图像进行RGB-YUV空间转换； 

其中，通过RGB-YUV空间转换，可以将RGB色彩空间的源图像转换到YUV色彩空间的源图像；RGB是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R-red)、绿(G-green)、蓝(B-blue)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的；YUV是一种PAL(Phase Alteration Line，逐行倒相)颜色编码方法，其中YUV的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的，其中由于视觉对亮度信号的敏感程度高于色度信号，通过RGB-YUV空间转换，可以保证在以下对源图像插值过程中源图像亮度信号的稳定；进而保证放大后的图像具有良好的视觉效果。 

S202、图像放大装置通过小波包分解的方法获取源图像的高频分量和低频分量； 

具体的,其中步骤S202中，具体为在YUV色彩空间的源图像获取源图像的高频分量和低频分量，参照图3所示，步骤S202具体包括以下步骤： 

301、图像放大装置载入YUV空间的源图像； 

302、图像放大装置对YUV空间的源图像进行单尺度一维离散小波包分解； 

具体的,参照图4所示，首先，图像放大装置通过小波包分解的方法分解将YUV空间的源图像分解成低频a1和高频d1，其中低频a1用对应的低频系数cA1表示，高频d1用对应的高频系数cD1；Ca1和Cd1均为小波包分解过程中生成的小波系数；在分解中低频a1中失去的信息由高频d1捕获；然后，在下一层的分解中又将a1分解成低频a1a2和高频a1d2两部分,并产生对应的低频系数cA1A2和高频系数cA1D2，将d1分解成低频d1a2和高频d1d2两部分并产生对应的低频系数cD1A2和高频系数cD1D2，低频a1a2中失去的信息由高频a1d2捕获，低频d1a2中失去的信息由高频d1d2捕获；以此类推下去，可以进行第N层次的分解。N的取值可根据源图像与目标图像质量的高低进行调节。例如：采用能量对数作为代价函数来表征YUV空间的源图像的系数间的相关性，求取最小M对应的n值，即为小波包分解的最优基，也就是当前的N值。其中，x_n为小波系数。 

303、图像放大装置由单尺度一维离散小波包分解获取的低频系数重构低频分量，由单尺度一维离散小波包分解获取的高频系数重构高频分量； 

具体的，当上述N＝1时，即只获取低频系数cA1和高频系数cD1；步骤303具体为通过低频系数cA1重构低频分量；通过高频系数cD1重构高频分量；当N＝2时，即获取低频系数cA1A2，cD1A2；和高频系数cA1D2，cD1D2；则步骤303具体为通过低频系数cA1A2，cD1A2重构低频分量，通过高频系数cA1D2，cD1D2重构高频分量。 

通过上述步骤301-303，图像放大装置获取源图像的高频分量和低频分量。 

S203、图像放大装置通过第一插值算法对低频分量进行像素插值，获取低频子图像； 

以下，以第一插值算法为双线性插值算法为例进行说明，参照图5a、5b所示，步骤S203图像放大装置通过双线性插值算法对低频分量进行像素插值，获取低频子图像具体为： 

501、所述图像放大装置选取所述源图像的低频分量中待插值像素点相邻的四个像素点A、B、C、D； 

其中，该待插值点为虚拟的点，由于在图像中像素点是按照行列排列的，因此在进行插值像素点时，任一插值点均有四个相邻的像素点，因此在步骤501中四个像素点A、B、C、D是能够实现放大比例的所有插值像素点中任意插值像素点对应的像素点。 

502、所述图像放大装置根据所述待插值像素点相邻的四个像素点的位置和像素灰度获取所述相邻的四个像素点水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差； 

503、所述图像放大装置根据所述水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差，获取所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离； 

504、所述图像放大装置根据所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离设定所述待插值像素点相邻的四个像素点的权重因子； 

参照图5a，其中步骤504中具体为根据所述图像放大装置根据所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离，获取待插值像素点与水平方向的位移、待插值像素点与垂直方向上的位移；并对待插值像素点与水平方向的位移、待插值像素点与垂直方向上的位移进行归一化，获取待插值像素点与水平方向的位移归一化后的位移dy和待插值像素点与垂直方向上的位移上归一化后的位移dx，并根据dx和dy设定待插值像素点相邻的四个像素点的权重因子； 

其中，参照图5a所示，上述步骤502中采用dy表示水平方向的像素灰度差为： 

$C(d\_H)=\frac{1}{2}\mathrm{dy}|f(x,y)-f(x+1,y)|+\frac{1}{2}(1-\mathrm{dy})|f(x,y+1)-f(x+1,y+1)|$

参照图5所示，上述步骤502中采用dx表示垂直方向像素灰度差为： 

$C(d\_V)=\frac{1}{2}\mathrm{dx}|f(x,y)-f(x,y+1)|+\frac{1}{2}(1-\mathrm{dx})|f(x+1,y)-f(x+1,y+1)|$

第一对角线方向上像素点A与像素点C的像素灰度差为： 

C(d_D2)＝d2f(x,y)-f(x+1,y+1) 

第二对角线方向上像素点B与像素点D的像素灰度差为： 

C(d_D1)＝d1f(x+1,y)-f(x,y+1) 

图5a所示四个像素点组成的矩形的对角线方向总的像素灰度差为： 

$C(d\_D)=\frac{d1}{2}|f(x+1,y)-f(x,y+1)|+\frac{d2}{2}|f(x,y)-f(x+1,y+1)|$

其中，待插值像素点到像素点B与像素点D的对角线方向的距离为： 

$d1=\frac{\sqrt{2}}{2}|\mathrm{dx}-\mathrm{dy}|;$

待插值像素点到像素点A与像素点C的对角线方向的距离为： 

$d2=\frac{|1-\mathrm{dx}-\mathrm{dy}|}{\sqrt{2}}$

上述各式中f(m,n)为各个像素点的灰度值相关函数，m为水平方向坐标，n为垂直方向坐标。 

像素灰度差的大小即相关度大小，相关度越小，待插值像素点越有可能位于该方向之上；反之，待插值像素点越偏离该方向。 

505、所述像素放大装置根据所述权重因子，通过双线性插值算法对所述待插值像素点进行像素插值，获取低频子像素图像。 

具体的，在步骤505中，首先依据C(d_H)、C(d_V)和C(d_D)两两做差的绝对值D_Val确定所采用的双线性插值算法，具体计算如下： 

D_Val_HV＝C(d_H)-C(d_V)， 

D_Val_HD＝C(d_H)-C(d_D)， 

D_Val_VD＝C(d_V)-C(d_D)。 

设定阈值为T，当D_Val≤T时，则采用双线性插值算法； 

当D_Val>T时，则需要分情况处理： 

D_Val_HV>T||D_Val_HD>T，则采用双线性插值算法； 

D_Val_HV>T||D_Val_VD>T，则采用双线性插值算法； 

D_Val_HD>T||D_Val_VD>T，则采用基于方向相关度的双线性插值算法。 

最后，将权重因子作为各方向系数带入对应的双线性插值算法，求取待插值像素灰度。 

S204、图像放大装置通过第二插值算法对所述高频分量进行像素插值，获取高频子图像； 

本发明实施例在第一插值算法采用双线性插值算法时第二插值算法需要采用有区别于双线性插值算法的插值算法，例如立方卷积插值算法，其中采用立方卷积插值算法对图像进行像素插值为现有技术，本文在此不再赘述。 

S205、图像放大装置通过小波包逆变换融合所述低频子图像与所述高频子图像，获取融合结果图像。 

具体的，参照图6所示，步骤S205具体包括： 

601、通过小波包逆变换将所有低频子图像融合获取恢复低频分量； 

602、通过小波包逆变换将所有高频子图像融合获取恢复高频分量； 

恢复低频分量可以定义为低频融合子图像；恢复高频分量可以定义为高频融合子图像；具体的该过程为图4的逆过程，为现有技术这 里不再赘述。 

603、分别对所述恢复低频分量和所述恢复高频分量进行N层一维分解，获取恢复低频系数和恢复高频系数； 

604、在所述分解结果中提取低频部分的低频系数和高频部分的高频系数； 

605、根据所述低频部分的低频系数重构N层低频系数，并根据高频部分的高频系数重构N层高频系数； 

606、依据所述N层低频系数和所述N层高频系数重构融合结果图像。 

S206、图像放大装置对融合结果图像进行YUV-RGB空间逆变换。 

可选的，S203中的插值算法可以为：最邻近插值算法、双线性插值算法、立方卷积插值算法；S204中的插值算法可以为最邻近插值算法、立方卷积插值算法。 

本发明实施例提供的图像放大方法，先获取源图像中的高频分量和低频分量，然后通过第一插值算法对低频分量像素插值获取低频子图像，通过第二插值算法对高频分量像素插值获取高频子图像，最后再对低频子图像和高频子图像进行融合，获取融合结果图像；由于通过不同的插值算法对源图像的高频分量和低频分量分别插值，所以能够在减少插值运算量的同时保证放大后的图像质量。 

参照图7所示，本发明又一实施例提供一种图像放大装置700，包括： 

图像分解单元710，用于获取源图像的高频分量和低频分量； 

图像插值单元720，用于通过第一插值算法对所述图像分解单元710获取的所述源图像的低频分量进行像素插值，获取低频子图像； 

所述图像插值单元720，还用于通过第二插值算法对所述图像分解单元710获取的所述源图像的高频分量进行像素插值，获取高频子图像； 

图像融合单元730，用于融合所述图像插值单元720获取的低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像； 

其中，所述第一插值算法与第二插值算法采用不同的算法。 

本发明实施例提供的图像放大装置，先获取源图像中的高频分量和低频分量，然后通过第一插值算法对低频分量像素插值获取低频子图像，通过第二插值算法对高频分量像素插值获取高频子图像，最后再对低频子图像和高频子图像进行融合，获取融合结果图像；由于通过不同的插值算法对源图像的高频分量和低频分量分别插值，所以能够在减少插值运算量的同时保证放大后的图像质量。 

可选的，所述图像分解单元710，具体用于通过小波包分解的方法获取所述源图像的高频分量和低频分量。 

可选的，所述图像融合单元730具体用于通过小波包逆变换融合所述图像插值单元获取的低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像。 

其中，具体的图像分解单元710对源图像的分解可参照上述实施步骤S202的具体实施方法，图像融合单元730的图像融合过程可参照上述实施步骤S205的具体实施方法，在此本文不再赘述。 

可选的，所述装置还包括：变换单元740，所述变换单元用于对所述源图像进RGB-YUV空间转换。 

可选的，所述变换单元740还用于所述对融合结果图像进行YUV-RGB空间逆变换。 

其中，通过RGB-YUV空间转换，可以将RGB色彩空间的源图像转换到YUV色彩空间的源图像；通过YUV-RGB空间逆转换转换可以将YUV色彩空间的源图像转换到RGB色彩空间的源图像。其中由于视觉对亮度信号的敏感程度高于色度信号，通过RGB-YUV空间转换，可以保证在以下对源图像插值过程中源图像亮度信号的稳定；进而保证放大后的图像具有良好的视觉效果，通过YUV-RGB空间逆转换可以让放大后的图像仍为RGB色彩空间图像。 

可选的，所述第一插值算法包括：最邻近插值算法、双线性插值算法、立方卷积插值算法； 

所述第二插值算法包括：最邻近插值算法、立方卷积插值算法。 

进一步可选的，参照图8所示，所述第一插值算法为双线性插值 算法；所述图像插值单元720包括： 

采样子单元721，用于选取所述源图像的低频分量中待插值像素点相邻的四个像素点； 

像素灰度差获取子单元722，用于根据所述采样子单元721选取的与所述待插值像素点相邻的四个像素点的位置和像素灰度获取所述相邻的四个像素点水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差； 

距离获取子单元723，用于根据像素灰度差获取子单元722获取的所述水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差，获取所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离； 

权重因子设定子单元724，用于根据所述距离获取子单元723获取的所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离设定所述待插值像素点相邻的四个像素点的权重因子； 

图像插值子单元725，用于根据所权重因子设定子单元724设定的所述述权重因子，通过双线性插值算法对所述待插值像素点进行像素插值，获取插值后的低频子像素图像。 

本发明实施例提供的图像放大装置，先获取源图像中的高频分量和低频分量，然后通过第一插值算法对低频分量像素插值获取低频子图像，通过第二插值算法对高频分量像素插值获取高频子图像，最后再对低频子图像和高频子图像进行融合，获取融合结果图像；由于通过不同的插值算法对源图像的高频分量和低频分量分别插值，所以能够在减少插值运算量的同时保证放大后的图像质量。 

本发明的实施例提供一种显示设备，包括上述实施例中任一种图像放大装置，该显示设备可以为电子纸、手机、电视、数码相框等等显示设备。 

本发明实施例提供的显示设备，先获取源图像中的高频分量和低频分量，然后通过第一插值算法对低频分量像素插值获取低频子图像，通过第二插值算法对高频分量像素插值获取高频子图像，最后再对低频子图像和高频子图像进行融合，获取融合结果图像；由于通过不同 的插值算法对源图像的高频分量和低频分量分别插值，所以能够在减少插值运算量的同时保证放大后的图像质量。 

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法，装置和设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个设备中，或一些特征可以忽略，或不执行。 

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。 

Claims (15)

1.一种图像放大方法，其特征在于，包括：

图像放大装置获取源图像的高频分量和低频分量；

所述图像放大装置通过第一插值算法对所述源图像的低频分量进行像素插值，获取低频子图像；

所述图像放大装置通过第二插值算法对所述源图像的高频分量进行像素插值，获取高频子图像；

所述图像放大装置融合所述低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像；

其中，所述第一插值算法与第二插值算法采用不同的算法。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像放大装置获取源图像的高频分量和低频分量，具体为：

所述图像放大装置通过小波包分解的方法获取所述源图像的高频分量和低频分量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像放大装置融合所述低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像，具体包括：

所述图像放大装置通过小波包逆变换融合所述低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像放大装置获取源图像的高频分量和低频分量前；所述方法还包括：

所述图像放大装置对源图像进RGB-YUV空间转换。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像放大装置对所述低频子图像与所述高频子图像融合，获取融合结果图像后，所述方法还包括：

所述图像放大装置对融合结果图像进行YUV-RGB空间逆变换。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，

所述第一插值算法包括：最邻近插值算法、双线性插值算法、立方卷积插值算法；

所述第二插值算法包括：最邻近插值算法、立方卷积插值算法。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一插值算法为双线性插值算法；所述图像放大装置通过第一插值算法对所述源图像的低频分量进行像素插值，获取低频子图像，具体包括：

所述图像放大装置选取所述源图像的低频分量中待插值像素点相邻的四个像素点；

所述图像放大装置根据与所述待插值像素点相邻的四个像素点的位置和像素灰度获取所述相邻的四个像素点水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差；

所述图像放大装置根据所述水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差，获取所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离；

所述图像放大装置根据所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离设定所述待插值像素点相邻的四个像素点的权重因子；

所述像素放大装置根据所述权重因子，通过双线性插值算法对所述待插值像素点进行像素插值，获取插值后的低频子像素图像。

8.一种图像放大装置，其特征在于，包括：

图像分解单元，用于获取源图像的高频分量和低频分量；

图像插值单元，用于通过第一插值算法对所述图像分解单元获取的所述源图像的低频分量进行像素插值，获取低频子图像；

所述图像插值单元，还用于通过第二插值算法对所述图像分解单元获取的所述源图像的高频分量进行像素插值，获取高频子图像；

图像融合单元，用于融合所述图像插值单元获取的低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像；

其中，所述第一插值算法与第二插值算法采用不同的算法。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述图像分解单元，具体用于通过小波包分解的方法获取所述源图像的高频分量和低频分量。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述图像融合单元具体用于通过小波包逆变换融合所述图像插值单元获取的低频子图像与高频子图像，获取融合结果图像。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：变换单元，所述变换单元用于对所述源图像进RGB-YUV空间转换。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述变换单元还用于所述对融合结果图像进行YUV-RGB空间逆变换。

13.根据权利要求8-12任一项所述的装置，其特征在于，所述第一插值算法包括：最邻近插值算法、双线性插值算法、立方卷积插值算法；

所述第二插值算法包括：最邻近插值算法、立方卷积插值算法。

14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一插值算法为双线性插值算法；所述图像插值单元包括：

采样子单元，用于选取所述源图像的低频分量中待插值像素点相邻的四个像素点；

像素灰度差获取子单元，用于根据所述采样子单元选取的与所述待插值像素点相邻的四个像素点的位置和像素灰度获取所述相邻的四个像素点水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差；

距离获取子单元，用于根据所述像素灰度差获取子单元获取的所述水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及对角线方向的像素灰度差，获取所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离；

权重因子设定子单元，用于根据所述距离获取子单元获取的所述待插值像素点到所述待插值像素点相邻的四个像素点的距离设定所述待插值像素点相邻的四个像素点的权重因子；

图像插值子单元，用于根据所述权重因子设定子单元设定的所述权重因子，通过双线性插值算法对所述待插值像素点进行像素插值，获取插值后的低频子像素图像。

15.一种显示设备，其特征在于，包括权利要求8-14任一项所述的图像放大装置。