CN105513011B - 图像缩放方法 - Google Patents

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Abstract

一种图像缩放方法，步骤包括：首先读取红外目标的灰度图像，以此作为源图像，源图像放大或缩小后的图像作为目标图像，计算源图像和目标图像的尺寸大小，得到图像放大/缩小的倍率；其次将源图像和目标图像中的像素位置进行坐标化；再次根据放大/缩小倍率计算目标图像中的像素对应于源图像中的坐标位置，并计算出该坐标对应的像素；最后利用改进的边缘检查法，判断源图像中的像素是否处于图像的边缘，如果是边缘像素，则采用双线性插值法计算目标图像中对应像素的灰度值，否则，将源图像像素的灰度值直接赋值给目标图像对应的像素。本发明有效地提高了图像缩放算法的实时性，同时在保证了图像的逼真度，能够广泛地应用于红外成像仿真系统。

Description

图像缩放方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种可支持红外成像半实物/全数字仿真的红外图像快速逼真的缩放方法。
背景技术
红外场景动态实时生成技术是红外成像半实物/全数字仿真系统中的一项关键技术，它利用计算机实时生成逼真的红外探测器视场图像。实时性是红外场景动态实时生成技术的关键和基本要求，它关系到仿真系统整体仿真精度和可靠性。为了实时生成逼真的红外图像，文献《红外成像仿真外部渲染方法研究》（陆志沣、王春财等人，计算机仿真，第24卷，第9期，206-209页，2007）报道了一种外部渲染法，即将红外场景中的目标从环境中分离出来，对目标和环境分别进行渲染，然后再合成的一种方法。
这种方法在提高红外场景生成实时性的同时，又一定程度上保证了图像的逼真度。其中，图像缩放是制约红外场景生成实时性的关键步骤。随着半实物仿真系统对红外场景生成实时性要求的提高，需要设计更加快速的图像缩放算法，同时又要保证一定的图像逼真度。
在红外图像缩放过程中，需要对像素点的灰度值进行插值运算，现有的图像缩放方法主要有以下几种：最邻近法、双线性插值和双三次样条插值法等。这些算法很难同时满足实时性和逼真度两方面的要求，特别是大尺寸高帧频红外场景仿真，对图像缩放算法的效率要求更高。
发明内容
针对红外场景外部渲染法的特点，以及上述算法的不足，本发明提出了一种快速逼真的图像缩放方法，其目的在于提高红外图像的缩放速度，同时在一定程度上保证图像的逼真度。
根据红外场景外部渲染法，红外目标需从红外场景中分离出来。分离出来的红外目标具有以下特点：1. 除目标所处的像素外，图像中其它像素的灰度值为0或其它常数；2.红外图像的纹理细节较小，大部分区域的灰度变化梯度较小。根据上述特点，本发明采用如下方案实现快速逼真的红外图像缩放：
步骤一、读取红外目标的灰度图像，以此作为源图像，源图像放大或缩小后的图像作为目标图像，计算源图像和目标图像的尺寸大小，得到图像放大/缩小的倍率；
步骤二、将源图像和目标图像中的像素位置进行坐标化；
步骤三、根据放大/缩小倍率计算目标图像中的像素对应于源图像中的坐标位置，并计算出该坐标对应的像素；
步骤四、利用改进的边缘检查法，判断源图像中的像素是否处于图像的边缘，如果是边缘像素，则采用双线性插值法计算目标图像中对应像素的灰度值，否则，将源图像像素的灰度值直接赋值给目标图像对应的像素。
进一步，上述步骤二中坐标化的方式如下：
1)将坐原点置于图像的中心；
2)将四个象限中的像素按（±1，±R/2）方式进行编号，其中，R表示图像分辨率，“+”表示正方向，“-”表示负方向；
3)根据图像的尺寸大小、分辨率计算出每一个像素的坐标值（fx, fy）：
， 对于源图像
，对于目标图像 (2)
INT（）为取整函数，f为坐标化函数：
(3)
(4)
fx, fy分别表示像素在x, y方向的坐标值。
本发明与现有技术相比，其优点和有益效果是：
1.只对图像的边缘像素采用计算量较大的双线性插值法计算像素的灰度值，对其它像素则直接赋值，这样可以大幅减少处理整幅图像所耗费的时间。
2.利用红外目标的特点，改进了边缘检测的方法，即只要该像素与周围任一像素的灰度值变化梯度超过某一阈值，就认为该像素为边缘像素。这一方法充分利用了红外图像的纹理细节较小，大部分区域的灰度变化梯度较小的特点，降低了边缘检测的复杂度。
3.本发明所述方案既减少了图像缩放的时间耗费，同时在一定程度上保证了图像在缩放过程中的逼真度。
附图说明
以下将结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明实施例的快速逼真图像缩放流程图；
图2是图像像素位置坐标化方法示意图；
图3是源图像与目标图像对应像素的转换关系示意图；
图4是图像边缘像素检测方法示意图；
图5是本发明实施例的图像缩放效果图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1是本发明一个实施例的快速逼真图像缩放方法流程图。
在步骤101中，程序根据仿真系统传递过来的参数(Srx, Sry, Sw, Sh)、（Trx, Try, Tw, Th），计算图像缩放倍率。其中，Srx, Sry, Trx, Try分别表示源图像和目标图像在x和y方向的分辨率，Sw, Sh, Tw, Th分别表示源图像和目标图像中单个像素在横向和纵向的尺寸大小，根据以上参数可以得到图像的缩放倍率为：
(8)
其中，Mx和My分别表示图像的横向和纵向缩放倍率。
在步骤102中，如图2所示将像素位置坐标化，具体方法如下：
将像素分配到坐标系四个象限，并将像素按（±1 → ±R/2）方式进行编号，最后，得到每个像素的坐标为f(±Nx, ±Ny)，其中，
，对于源图像 (9)
，对于目标图像 (10)
INT（）为取整函数，f为坐标化函数：
(11)
(12)
fx, fy分别表示像素在x, y方向的坐标值。
在103步骤中，如图3所示，计算图像缩放后目标图像中像素坐标(Tx, Ty)对应源图像中的坐标(Sx, Sy)：
(13)
然后，根据公式(11)、(12)计算出坐标(Sx, Sy)所对应的像素，即：
(14)
在步骤104中，如图4所示，利用改进的边缘检测法判断像素(Nx, Ny)是否处于图像边缘。具体方法如下：
根据外部渲染法的特点，红外目标从场景中分离后，其背景像素的灰度值为0或某一其它常数，由于红外目标的温度较环境高，因而，背景像素的灰度值在整个分离后图像中最低。根据这一特点，取出源图像中灰度值最小的像素，不妨记为S(1, 1)；
将(Nx, Ny)、S(1, 1)及其周围的四个像素 (Nx+1, Ny) (Nx-1, Ny) (Nx, Ny+1)(Nx, Ny-1)的灰度值进行比较，并按以下语句进行判断：
若 (Nx, Ny) →S(1,1)，则像素(Nx, Ny)属于背景像素；
否则，若( fabs( ((Nx+1, Ny)|| (Nx-1, Ny || (Nx, Ny+1) || (Nx, Ny-1) ) - (Nx,Ny) )/ (Nx, Ny) ≥ Num )，则像素(Nx, Ny)为红外目标的边缘像素；
其他情况，像素(Nx, Ny)为红外目标的内部像素。
“Num”用于判断像素灰度值变化的梯度，如梯度大于“Num”，则认为像素(Nx, Ny)为红外目标的边缘像素。
在步骤105中，如果按照改进的边缘检测法判断像素(Nx, Ny)是边缘像素，则采用双线性插值法计算目标图像中对应像素的灰度值，即：
(15)
式中，T(), S()分别是目标图像和源图像像素的灰度值，u,v分别为：
(16)
在步骤106中，如果按照改进的边缘检测法判断像素(Nx, Ny)不是边缘像素，则将源图像像素的灰度值直接赋给目标图像对应的像素，即：
(17)
在步骤107中，判断目标图像中的像素是全部处理完毕，如果处理完毕，则结束程序，否则返回步骤103继续处理剩下的像素。
本发明所述方案既减少了图像缩放的时间耗费，同时在一定程度上保证了图像在缩放过程中的逼真度。采用本发明所述方案完成一幅分辨率为512×512的图像缩放，所需时间为14ms，在同一台计算机上采用传统方法所需时间则为64ms。将本发明所述方案移植到NVIDIA quadro5000的GPU上进行运算，所耗时间仅为0.8ms，完全满足红外成像半实物仿真对实时性的需求。图5为采用本发明所述方案得到的缩放效果图。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (2)

1.一种图像缩放方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤一、读取红外目标的灰度图像，以此作为源图像，源图像放大或缩小后的图像作为目标图像，计算源图像和目标图像的尺寸大小，得到图像放大/缩小的倍率；
步骤二、将源图像和目标图像中的像素位置进行坐标化；
步骤三、根据放大/缩小倍率计算目标图像中的像素对应于源图像中的坐标位置，并计算出该坐标对应的像素；
步骤四、利用改进的边缘检查法，判断源图像中的像素是否处于图像的边缘，如果是边缘像素，则采用双线性插值法计算目标图像中对应像素的灰度值，否则，将源图像像素的灰度值直接赋值给目标图像对应的像素；
所述步骤二中坐标化的方式如下：
1)将坐标原点置于图像的中心；
2)将四个象限中的像素按(±1，±R/2)方式进行编号，其中，R表示图像分辨率，“+”表示正方向，“-”表示负方向；
3)根据图像的尺寸大小、分辨率计算出每一个像素的坐标值(fx,fy)：
对于源图像 (1)
对于目标图像 (2)
INT()为取整函数，f为坐标化函数：
Srx：表示源图像在x方向的分辨率；Sry表示源图像在y方向的分辨率；Trx：表示目标图像在x方向的分辨率；Try表示目标图像在y方向的分辨率；Sw：表示源图像中单个像素在横向的尺寸大小；Sh：表示源图像中单个像素在纵向的尺寸大小；Tw：表示目标图像中单个像素在横向的尺寸大小；Th：表示目标图像中单个像素在纵向的尺寸大小；Nx：从数据表达式可以得出其含义为象素在x方向的编号；Ny：从数据表达式可以得出其含义为象素在y方向的编号；Sx：从数据表达式可以得出其含义为源图像的象素在x方向的坐标绝对值；Sy：从数据表达式可以得出其含义为源图像的象素在y方向的坐标绝对值；Tx：从数据表达式可以得出其含义为目标图像的象素在x方向的坐标绝对值；Ty：从数据表达式可以得出其含义为目标图像的象素在y方向的坐标绝对值；
fx,fy分别表示像素在x,y方向的坐标值。
2.根据权利要求1所述的图像缩放方法，其特征在于，所述步骤四中改进的边缘检查法，其具体实现方法如下：
1)根据外部渲染法的特点，取出源图像中灰度值最小的像素，记为S(1,1)；
2)将(Nx,Ny)、S(1,1)及其周围的四个像素(Nx+1,Ny)(Nx-1,Ny)(Nx,Ny+1)(Nx,Ny-1)的灰度值进行比较，并按以下条件进行判断：
若(Nx,Ny)→S(1,1)，则像素(Nx,Ny)属于背景像素；
否则，若(fabs(((Nx+1,Ny)||(Nx-1,Ny||(Nx,Ny+1)||(Nx,Ny-1))-(Nx,Ny))/(Nx,Ny)≥Num)，则像素(Nx,Ny)为红外目标的边缘像素；
其他情况，像素(Nx,Ny)为红外目标的内部像素；
“Num”用于判断像素灰度值变化的梯度，如果梯度大于“Num”，则认为像素(Nx,Ny)为红外目标的边缘像素；
所述改进的边缘检测法判断像素(Nx,Ny)是边缘像素，则采用双线性插值法计算目标图像中对应像素的灰度值，即：
T(Tx,Ty)＝(1-u)(1-v)S(Nx,Ny)
＝(1-u)vS(Nx,Ny+1)
＝u(1-v)S(Nx+1,Ny)
＝uvS(Nx+1,Ny+1)
式中，T(),S()分别为目标图像和源图像像素的灰度值，u,v分别为：
若判断像素(Nx,Ny)不是边缘像素，则将源图像像素的灰度值直接赋给目标图像对应的像素，即：T(Tx,Ty)＝S(Nx,Ny)。
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