TWI665640B - 改善放大圖像品質的方法 - Google Patents

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Abstract

一種改善放大圖像品質的方法，用以改善從原圖像放大為放大圖像之邊緣清晰度，其中原圖像包含多個原像素且放大圖像包含多個新像素，改善放大圖像品質的方法包含以下步驟：對原圖像中之目標像素區域進行圖像邊緣偵測，用以判斷目標像素區域是否包含圖像邊緣；以及當目標像素區域包含圖像邊緣時，針對放大圖像中相應於目標像素區域以及與目標像素區域部分重疊的三個相鄰像素區域的多個新像素進行圖像清晰調整，其中目標像素區域與相鄰像素區域大小相同，且目標像素區域與相鄰像素區域分別包含有相同之多個原像素之一者。

Description

改善放大圖像品質的方法
本揭露實施例是有關於一種改善放大圖像品質的方法，且特別是有關於一種改善放大圖像之邊緣清晰度的方法。
為了把一個尺寸較小的圖像放大到尺寸較大的圖像，可以首先依據原圖像的像素點的位置，按照放大倍數找到新的像素點的位置，並依據原圖像的多個相鄰的像素點的色彩值，來對新的像素點的色彩值進行估算並填充，即像素插值(Interpolation)。對於上述的像素插值存在很多不同的演算法，其中最常用的是最鄰近點插值演算法和雙線性插值演算法。最鄰近點插值演算法是最簡單且速度最快的演算法，但生成的放大圖像會呈現馬賽克和鋸齒等明顯失真現象。雙線性插值演算法增加了像素點計算數量，圖像視覺效果有明顯的提升，但會有一定的圖像邊緣模糊或字體模糊的現象。為了得到更好的圖像放大品質，也有許多新的演算法被不斷提出，這些新的演算法大多通過擴大參照像素點的 範圍和進行更複雜的插值計算方式來提高像素插值的逼真程度，但都無法克服放大圖像邊緣模糊的固有缺陷。
本揭露之目的在於提出一種改善放大圖像品質的方法，透過改善放大圖像之邊緣的清晰度來克服傳統圖像放大方法之放大圖像邊緣模糊的缺陷。更進一步，改善放大圖像之邊緣的平滑度以改善放大圖像邊緣鋸齒的現象。
根據本揭露之上述目的，提出一種改善放大圖像品質的方法，用以改善從原圖像放大為放大圖像之邊緣清晰度，其中原圖像包含多個原像素且放大圖像包含多個新像素，改善放大圖像品質的方法包含以下步驟：對原圖像中之目標像素區域進行圖像邊緣偵測，用以判斷目標像素區域是否包含圖像邊緣；以及當目標像素區域包含圖像邊緣時，針對放大圖像中相應於目標像素區域以及與目標像素區域部分重疊的三個相鄰像素區域的多個新像素進行圖像清晰調整，其中目標像素區域與相鄰像素區域大小相同，且目標像素區域與相鄰像素區域分別包含有相同之多個原像素之一者。
在一些實施例中，上述圖像邊緣偵測係利用目標像素區域與一組樣式像素區域進行比對，以判斷目標像素區域是否包含圖像邊緣。
在一些實施例中，當目標像素區域不包含圖像邊緣時，透過像素插值法計算得知放大圖像中相應於目標像 素區域的新像素的灰階值。
在一些實施例中，當目標像素區域包含圖像邊緣時，利用目標像素區域以及相鄰像素區域的組合來與一組樣式微區域進行比對，以決定出相應樣式微區域，從而根據相應樣式微區域所對應的灰階值表來得知放大圖像中相應於目標像素區域的新像素的灰階值。
在一些實施例中，上述圖像清晰調整包含以下步驟：判斷目標像素區域以及相鄰像素區域是否存在相互影響；以及當目標像素區域以及相鄰像素區域存在相互影響時，對放大圖像中相應於目標像素區域以及相鄰像素區域的新像素的灰階值進行調整。
在一些實施例中，上述改善放大圖像品質的方法更包含：當放大圖像中的目標微區域包含有傾斜邊緣時，針對目標微區域所包含的新像素進行圖像邊緣平滑調整以改善放大圖像之邊緣平滑度。
在一些實施例中，上述圖像邊緣平滑調整係保持傾斜邊緣的方向，並改變相應於傾斜邊緣的新像素所相鄰的新像素之至少一者的灰階值。
在一些實施例中，上述圖像邊緣平滑調整係保持傾斜邊緣的方向，並改變相應於傾斜邊緣的新像素所相鄰的新像素之至少一者的灰階值，且改變相應於傾斜邊緣的新像素之至少一者的灰階值。
在一些實施例中，上述像素插值法為最鄰近點插值算法或雙線性差值算法。
為讓本揭露的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
S1-S4、S11、S12、S21-S24‧‧‧步驟
100‧‧‧原圖像
10011-10044‧‧‧原像素
20011-20022、30011-30044、40011-40033‧‧‧新像素
110‧‧‧目標像素區域
120、130、140‧‧‧相鄰像素區域
R‧‧‧紅色子像素
G‧‧‧綠色子像素
B‧‧‧藍色子像素
從以下結合所附圖式所做的詳細描述，可對本揭露之態樣有更佳的了解。需注意的是，根據業界的標準實務，各特徵並未依比例繪示。事實上，為了使討論更為清楚，各特徵的尺寸都可任意地增加或減少。
[圖1]係繪示根據本揭露的第一實施例之原像素與新像素的分布示意圖。
[圖2]係繪示根據本揭露的實施例之改善放大圖像品質的方法之流程圖。
[圖3]係繪示根據本揭露的第一實施例之一幅包含多個原像素的原圖像的示意圖。
[圖4]係繪示根據本揭露的實施例之改善放大圖像品質的方法之步驟的細部流程圖。
[圖5]係繪示根據本揭露的第一實施例之一組樣式像素區域的示意圖。
[圖6]係繪示根據本揭露的第二實施例之一組樣式像素區域的示意圖。
[圖7]係繪示根據本揭露的第一實施例之一幅包含多個原像素的原圖像的示意圖。
[圖8a]至[圖8c]係繪示根據本揭露的第一實施例之圖像清晰調整的示意圖。
[圖9a]至[圖9b]係繪示根據本揭露的第三實施例之一幅包含3×3個原像素的原圖像與一幅包含5×5個新像素的放大圖像的示意圖。
[圖10a]至[圖10b]與[圖11a]至[圖11b]係繪示根據本揭露的第四實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。
[圖10a]和[圖10c]與[圖11a]和[圖11c]係繪示根據本揭露的第五實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。
[圖12a]至[圖12b]係繪示根據本揭露的第六實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。
[圖12a]和[圖12c]係繪示根據本揭露的第七實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。
[圖13a]至[圖13b]係繪示根據本揭露的第八實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。
[圖13a]和[圖13c]係繪示根據本揭露的第九實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。
[圖14a]至[圖14b]與[圖15a]至[圖15b]係繪示根據本揭露的第十實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。
以下仔細討論本發明的實施例。然而，可以理解的是，實施例提供許多可應用的概念，其可實施於各式各樣的特定內容中。所討論、揭示之實施例僅供說明，並非用以限定本發明之範圍。
在本揭露的實施例中，包含多個原像素的原圖 像被放大為包含多個新像素的放大圖像。舉例來說，假設有一幅包含3×3個原像素的原圖像，將其放大4/3倍，即成為一幅包含4×4個新像素的放大圖像。一種較為容易理解的圖像放大概念是：在原圖像上放置虛構的4×4個柵格；然後，採用某種方法將每一柵格全部賦值；最後，將這些柵格擴展到放大圖像的大小。如此，完成了將原圖像放大為放大圖像的放大操作。
原像素與新像素之位置的關係可以利用圖1來幫助理解。圖1係繪示根據本揭露的第一實施例之原像素與新像素的分布示意圖。在圖1中，符號○表示原像素，符號+表示新像素，符號⊕表示重疊的像素，即位在同一位置的原像素和新像素。圖1係例示一幅包含3×3個原像素的原圖像將放大4/3倍後成為一幅包含4×4個新像素的放大圖像。
本揭露提出一種改善放大圖像品質的方法，請參照圖2，圖2係繪示根據本揭露的實施例之改善放大圖像品質的方法之流程圖。於步驟S1，在原圖像中取一個包含N×M個原像素的區域，並將此區域定義為欲處理的目標像素區域，並對目標像素區域進行圖像邊緣偵測，用以判斷目標像素區域是否包含圖像邊緣，其中N、M為正整數，且N與M之至少一者為大於2的正整數。
以下以圖3來對步驟S1做例示性的說明，圖3係繪示根據本揭露的第一實施例之一幅包含多個原像素的原圖像100的示意圖。原圖像100包含原像素10011、10012、10013、10014、10021、10022、10023、10024、10031、 10032、10033、10034、10041、10042、10043、10044...等等。在原圖像100中取一個包含2×2個原像素的目標像素區域110，換言之，N=M=2，目標像素區域110包含原像素10011、10012、10021、10022。
請回到圖2，於步驟S2，根據目標像素區域包含圖像邊緣與否，來計算放大圖像中相應於目標像素區域的多個新像素的灰階值。請參照圖4，圖4係繪示根據本揭露的實施例之改善放大圖像品質的方法之步驟S1-S2的細部流程圖。於步驟S11，利用目標像素區域與一組樣式像素區域進行比對。於步驟S12，藉由比對結果來得知目標像素區域是否包含圖像邊緣。其中，目標像素區域與樣式像素區域大小相同，換言之，樣式像素區域為一組包含N×M個像素的組合。再者，樣式像素區域為一組包含所有圖像邊緣樣式的組合。
以圖5來對樣式像素區域做例示性的說明，圖5係繪示根據本揭露的第一實施例之一組樣式像素區域的示意圖。如圖5所示，樣式像素區域為一組包含2×2個像素的16種實現情況的組合，換言之，N=M=2。此外，以圖6來對樣式像素區域做例示性的說明，圖6係繪示根據本揭露的第二實施例之一組樣式像素區域的示意圖。如圖6所示，樣式像素區域為一組包含3×3個像素的19種實現情況的組合，換言之，N=M=3。
請回到圖4，當目標像素區域不包含圖像邊緣，則進行步驟S21，透過像素插值法計算得知放大圖像中相應 於目標像素區域的新像素的灰階值(步驟S24)。具體而言，當目標像素區域不包含圖像邊緣，則不會產生邊緣模糊的現象，因此可採用習知的像素插值法來計算放大圖像中相應於目標像素區域的新像素的灰階值。其中，習知的像素插值法可為例如最鄰近點插值算法、雙線性差值算法等。值得一提的是，本揭露並不限定像素插值法的演算方式，使用者可視實際需求選擇適合的習知像素插值法。
請再次參照圖4，當目標像素區域包含圖像邊緣，則進行步驟S22，利用目標像素區域以及與目標像素區域部分重疊的三個相鄰像素區域的組合來與一組樣式微區域進行比對，以決定出相應樣式微區域。接著，進行步驟S23，根據相應樣式微區域所對應的灰階值表來得知放大圖像中相應於目標像素區域的新像素的灰階值。
以圖7來對相鄰像素區域做例示性的說明，圖7係繪示根據本揭露的第一實施例之一幅包含多個原像素的原圖像100的示意圖。請一併參照圖3與圖7，相鄰像素區域120、130、140與目標像素區域110大小相同，換言之，相鄰像素區域120、130、140分別包含2×2個原像素。相鄰像素區域120包含原像素10021、10022、10031、10032，相鄰像素區域130包含原像素10012、10013、10022、10023，相鄰像素區域140包含原像素10022、10023、10032、10033。具體而言，目標像素區域110與相鄰像素區域120、130、140部分重疊且分別包含有相同之多個原像素之一者(即原像素10022)。值得一提的是，目標像素區域與三個相鄰像素 區域的組合為包含(2N-1)×(2M-1)個像素的區域。
在本揭露中，預先定義的一組樣式微區域，並利用目標像素區域以及三個相鄰像素區域的組合與其比對，並以樣式微區域中比對結果吻合者作為相應樣式微區域。其中，目標像素區域以及三個相鄰像素區域的組合與樣式微區域大小相同，換言之，樣式微區域為一組包含(2N-1)×(2M-1)個像素的組合。此外，透過預測試來建立樣式微區域所分別對應的灰階值表。如此一來，即可根據相應樣式微區域所對應的灰階值表來得知放大圖像中相應於目標像素區域的新像素的灰階值。
請回到圖2，在步驟S2之後，判斷目標像素區域以及相鄰像素區域是否存在相互影響，當目標像素區域以及相鄰像素區域存在相互影響時，進行步驟S3，即進行圖像清晰調整，對放大圖像中相應於目標像素區域以及相鄰像素區域的新像素的灰階值進行調整。
以圖8a至圖8c來對圖像清晰調整做例示性的說明，圖8a至圖8c係繪示根據本揭露的第一實施例之圖像清晰調整的示意圖。圖8a為包含3×3個原像素的原圖像，假設放大倍率為4/3，經過本揭露之改善放大圖像品質的方法之步驟S1-S2後，所得者為圖8b，即包含4×4個新像素的放大圖像。比較圖8a與圖8b可知，放大圖像(圖8b)呈現出原圖像(圖8a)之傾斜邊緣趨勢中所沒有的點(以灰色表示者)，如此一來將會造成觀看放大圖像(圖8b)時，有邊緣模糊的現象產生。具體而言，由於原圖像(圖8a)中的目標像素 區域與相鄰像素區域存在相互影響，使得放大圖像(圖8b)時有邊緣模糊的現象產生。圖8c為經過本揭露之的實施例之改善放大圖像品質的方法之步驟S3(即圖像清晰調整)後的放大圖像。具體而言，經過圖像清晰調整後，消除了放大圖像(圖8b)中相應於原圖像(圖8a)邊緣趨勢中所沒有的點，因此放大圖像(圖8c)具有清晰的邊緣顯示效果。
圖9a至圖9b係繪示根據本揭露的第三實施例之一幅包含3×3個原像素的原圖像與一幅包含5×5個新像素的放大圖像的示意圖。圖9a為包含3×3個原像素的原圖像，假設放大倍率為5/3，經過本揭露之的實施例之改善放大圖像品質的方法之步驟S1-S3後，所得者為圖9b，即包含5×5個新像素的放大圖像。具體而言，經過圖像清晰調整後，放大圖像(圖9b)具有清晰的邊緣顯示效果。
值得一提的是，在本揭露的實施例中，圖像清晰調整的原則為，原圖像中若包含一定像素寬度之邊緣(例如直線或曲線)，其線寬乘上放大倍率後之數值若不為整數，則僅取整數。舉例來說，若原圖像中包含像素寬度為1的一段直線，且放大倍率為1.5倍，則放大圖像中對應該直線的直線的像素寬度仍為1。
應注意的是，當某一目標像素區域完成步驟S1-S3之後，則繼續對下一個包含N×M個原像素的目標像素區域執行步驟S1-S3，直到原圖像中的所有原像素皆包含於目標像素區域以及與目標像素區域部分重疊的三個相鄰像素區域的組合中。舉例來說，請參照圖3，當目標像素區 域110完成步驟S1-S3之後，則繼續對下一個包含2×2個原像素(即原像素10013、10014、10023、10024)的目標像素區域執行步驟S1-S3。舉例來說，請參照圖3，當原圖像中的所有位於第一列與第二列的原像素皆包含於目標像素區域以及與目標像素區域部分重疊的三個相鄰像素區域的組合中之後，則繼續對下一個包含2×2個原像素(即原像素10031、10032、10041、10042)的目標像素區域執行步驟S1-S3。依此類推。
請回到圖2，在步驟S3之後，判斷放大圖像中的目標微區域是否包含傾斜邊緣，當放大圖像中的目標微區域包含傾斜邊緣時，進行步驟S4，針對目標微區域所包含的新像素進行圖像邊緣平滑調整以改善放大圖像之邊緣平滑度。其中，圖像邊緣平滑調整係保持傾斜邊緣的方向，並改變相應於傾斜邊緣的新像素所相鄰的新像素之至少一者的灰階值。或者，圖像邊緣平滑調整係保持傾斜邊緣的方向，並改變相應於傾斜邊緣的新像素所相鄰的新像素之至少一者的灰階值，且改變相應於傾斜邊緣的新像素之至少一者的灰階值。其中，目標微區域可為使用者自行定義的包含多個新像素且欲處理的區域，換言之，目標微區域可為放大圖像中的一個或多個區域，因此，對本揭露的實施例而言，將依序針對所有的目標微區域執行步驟S4。
以圖10a至圖10c來對圖像邊緣平滑調整做例示性的說明，圖10a至圖10c係繪示根據本揭露的第四實施例與第五實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。圖10a呈現 放大圖像中包含傾斜邊緣的目標微區域。這樣的傾斜邊緣將會造成觀看時，有邊緣鋸齒的現象產生。圖10b為根據本揭露的第四實施例之圖像邊緣平滑調整後的示意圖。圖10b呈現出圖像邊緣平滑調整係保持圖10a之傾斜邊緣的方向，並調整相應於傾斜邊緣的新像素所相鄰的兩個新像素20012、20021的子像素的灰階值。對圖10b而言，改變了新像素20012的紅色子像素R的灰階值，其中新像素20012的紅色子像素R的灰階值等於新像素20011的紅色子像素的灰階值、新像素20022的紅色子像素的灰階值或兩者之平均。再者，改變了新像素20021的藍色子像素B的灰階值，其中新像素20021的藍色子像素B的灰階值等於新像素20022的藍色子像素的灰階值、新像素20011的藍色子像素的灰階值或兩者之平均。此外，圖10c為根據本揭露的第五實施例之圖像邊緣平滑調整後的示意圖。圖10c與圖10b之不同之處為，圖10c更改變了新像素20012的綠色子像素G的灰階值，其中新像素20012的綠色子像素G的灰階值等於新像素20011的綠色子像素的灰階值、新像素20022的綠色子像素的灰階值或兩者之平均。再者，圖10c更改變了新像素20021的綠色子像素G的灰階值，其中新像素20021的綠色子像素G的灰階值等於新像素20022的綠色子像素的灰階值、新像素20011的綠色子像素的灰階值或兩者之平均。具體而言，經過圖像邊緣平滑調整後，使得原本邊緣鋸齒的現象得以平滑。
以圖11a至圖11c來對圖像邊緣平滑調整做例 示性的說明，圖11a至圖11c係繪示根據本揭露的第四實施例與第五實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。圖11a至圖11c與圖10a至圖10c類似，即圖11b為根據本揭露的第四實施例之圖像邊緣平滑調整後的示意圖，且圖11c為根據本揭露的第五實施例之圖像邊緣平滑調整後的示意圖，差別僅為圖11a呈現放大圖像中包含傾斜邊緣的目標微區域，且目標微區域包含4×4個新像素。其餘部分與圖10a至圖10c大致相同，在此不再贅述。
以圖12a至圖12c來對圖像邊緣平滑調整做例示性的說明，圖12a至圖12c係繪示根據本揭露的第六實施例與第七實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。圖12a呈現放大圖像中包含傾斜邊緣的目標微區域。這樣的傾斜邊緣將會造成觀看時，有邊緣鋸齒的現象產生。圖12b為根據本揭露的第六實施例之圖像邊緣平滑調整後的示意圖。圖12b呈現出圖像邊緣平滑調整係保持圖12a之傾斜邊緣的方向，並調整相應於圖12a中的傾斜邊緣的端點的兩個新像素30011、30044的子像素的灰階值，且調整相應於圖12a中的傾斜邊緣的新像素所相鄰的新像素30012、30021、30023、30032、30034、30043的子像素的灰階值。對圖12b而言，將新像素30011的紅色子像素R的灰階值複製至新像素30012的紅色子像素R的灰階值，將新像素30044的藍色子像素B的灰階值複製至新像素30043的藍色子像素B的灰階值。再者，改變了新像素30021、30032的藍色子像素B的灰階值，其中新像素30021的藍色子像素B的灰階值等於新像 素30022的藍色子像素的灰階值，新像素30032的藍色子像素B的灰階值等於新像素30033的藍色子像素的灰階值；改變了新像素30023、30034的紅色子像素R的灰階值，其中新像素30023的紅色子像素R的灰階值等於新像素30022的紅色子像素的灰階值，新像素30034的紅色子像素R的灰階值等於新像素30033的紅色子像素的灰階值。此外，圖12c類似圖11b與圖11c的結合，即類似圖11c，位於奇數列的相應於圖12a中的傾斜邊緣的新像素的相鄰的新像素的兩個子像素(R與G、或G與B)被賦值；即類似圖11b，位於偶數列的相應於圖12a中的傾斜邊緣的新像素的相鄰的新像素的一個子像素(B或R)被賦值。具體而言，經過圖像邊緣平滑調整後，使得原本邊緣鋸齒的現象得以平滑。
以圖13a至圖13c來對圖像邊緣平滑調整做例示性的說明，圖13a至圖13c係繪示根據本揭露的第八實施例與第九實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。圖13a呈現放大圖像中包含傾斜邊緣的目標微區域。圖13b為根據本揭露的第八實施例之圖像邊緣平滑調整後的示意圖。圖13b調整相應於傾斜邊緣的新像素所相鄰的一個新像素20012的子像素的灰階值，其中新像素20012的紅色子像素R的灰階值等於新像素20011的紅色子像素的灰階值、20021的紅色子像素的灰階值、20022的紅色子像素的灰階值或三者之平均。此外，圖13c為根據本揭露的第九實施例之圖像邊緣平滑調整後的示意圖。圖13c與圖13b之不同之處為，圖13c更改變了新像素20012的綠色子像素G的灰階值，其中新像 素20012的綠色子像素G的灰階值等於新像素20011的綠色子像素的灰階值、20021的綠色子像素的灰階值、20022的綠色子像素的灰階值或三者之平均。具體而言，經過圖像邊緣平滑調整後，使得原本邊緣鋸齒的現象得以平滑。
以圖14a至圖14b來對圖像邊緣平滑調整做例示性的說明，圖14a至圖14b係繪示根據本揭露的第十實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。圖14a呈現放大圖像中包含傾斜邊緣的目標微區域。圖14b為根據本揭露的第十實施例之圖像邊緣平滑調整後的示意圖。圖14b調整相應於傾斜邊緣的新像素所相鄰的一個新像素40022的子像素的灰階值，並調整相應於傾斜邊緣的一個新像素40021的子像素的灰階值。對圖14b而言，將新像素40021的紅色子像素R的灰階值複製至新像素40022的紅色子像素R的灰階值。具體而言，經過圖像邊緣平滑調整後，使得原本邊緣鋸齒的現象得以平滑。
以圖15a至圖15b來對圖像邊緣平滑調整做例示性的說明，圖15a至圖15b係繪示根據本揭露的第十實施例之圖像邊緣平滑調整的示意圖。圖15a至圖15b與圖14a至圖14b類似，差別僅為圖15a與圖14a之像素組成大小不同。其餘部分與圖14a至圖14b大致相同，在此不再贅述。
綜合上述，本揭露提出一種改善放大圖像品質的方法。透過改善放大圖像之邊緣的清晰度來克服傳統圖像放大方法之放大圖像邊緣模糊的缺陷。更進一步，改善放大圖像之邊緣的平滑度以改善放大圖像邊緣鋸齒的現象。
以上概述了數個實施例的特徵，因此熟習此技藝者可以更了解本揭露的態樣。熟習此技藝者應了解到，其可輕易地把本揭露當作基礎來設計或修改其他的製程與結構，藉此實現和在此所介紹的這些實施例相同的目標及/或達到相同的優點。熟習此技藝者也應可明白，這些等效的建構並未脫離本揭露的精神與範圍，並且他們可以在不脫離本揭露精神與範圍的前提下做各種的改變、替換與變動。

Claims (9)

  1. 一種改善放大圖像品質的方法，用以改善從一原圖像放大為一放大圖像之邊緣清晰度，其中該原圖像包含複數個原像素且該放大圖像包含複數個新像素，該改善放大圖像品質的方法包含以下步驟：對該原圖像中之一目標像素區域進行一圖像邊緣偵測，用以判斷該目標像素區域是否包含一圖像邊緣；以及當該目標像素區域包含該圖像邊緣時，針對該放大圖像中相應於該目標像素區域以及與該目標像素區域部分重疊的三個相鄰像素區域的該些新像素進行一圖像清晰調整，其中該目標像素區域與該些相鄰像素區域大小相同，且該目標像素區域與該些相鄰像素區域分別包含有相同之該些原像素之一者。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之改善放大圖像品質的方法，其中該圖像邊緣偵測係利用該目標像素區域與一組樣式像素區域進行比對，以判斷該目標像素區域是否包含該圖像邊緣。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之改善放大圖像品質的方法，其中當該目標像素區域不包含該圖像邊緣時，透過一像素插值法計算得知該放大圖像中相應於該目標像素區域的該些新像素的灰階值。
  4. 如申請專利範圍第2項所述之改善放大圖像品質的方法，其中當該目標像素區域包含該圖像邊緣時，利用該目標像素區域以及該些相鄰像素區域的組合來與一組樣式微區域進行比對，以決定出一相應樣式微區域，從而根據該相應樣式微區域所對應的一灰階值表來得知該放大圖像中相應於該目標像素區域的該些新像素的灰階值。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之改善放大圖像品質的方法，其中該圖像清晰調整包含以下步驟：判斷該目標像素區域以及該些相鄰像素區域是否存在相互影響；以及當該目標像素區域以及該些相鄰像素區域存在相互影響時，對該放大圖像中相應於該目標像素區域以及該些相鄰像素區域的該些新像素的灰階值進行調整。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之改善放大圖像品質的方法，更包含：當該放大圖像中的一目標微區域包含有一傾斜邊緣時，針對該目標微區域所包含的該些新像素進行一圖像邊緣平滑調整以改善該放大圖像之邊緣平滑度。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之改善放大圖像品質的方法，其中該圖像邊緣平滑調整係保持該傾斜邊緣的方向，並改變相應於該傾斜邊緣的該些新像素所相鄰的該些新像素之至少一者的灰階值。
  8. 如申請專利範圍第6項所述之改善放大圖像品質的方法，其中該圖像邊緣平滑調整係保持該傾斜邊緣的方向，並改變相應於該傾斜邊緣的該些新像素所相鄰的該些新像素之至少一者的灰階值，且改變相應於該傾斜邊緣的該些新像素之至少一者的灰階值。
  9. 如申請專利範圍第3項所述之改善放大圖像品質的方法，其中該像素插值法為最鄰近點插值算法或雙線性差值算法。
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