双线性插值图像放大算法优化及硬件实现

　　图像放大是一种常用的数字图像处理技术,在航空航天、医学、通讯、多媒体等领域有着广泛的应用。常用的图像插值算法中,最近邻插值放大算法的实现最为简单、方便,但它只是把原始像素简单复制到其邻域内,放大图像会出现明显的方块或锯齿,不能很好地保留原始图像的边缘信息[1]。双线性插值是一种比较实用的放大方法,它能够较好地消除锯齿,放大后的图像平滑性好,并且运算过程也较简单,其缺点是图像高频信息丢失严重,主要表现为细节与轮廓的模糊,影响了放大图像的清晰度。本文在双线性插值放大技术的基础上,提出了一种改进算法,加入边缘锐化处理,增强平滑图像的轮廓,使放大后的图像有较好的清晰度[2]。

　　基于双线性插值放大的优化算法处理速度快,硬件实现简单,有较高的图像质量,特别适合于图像的实时处理。本文给出了该算法的硬件实现方案,改进的放大算法已经应用于一款图像处理芯片中,且有较好的效果。

　　1　双线性插值放大算法及优化

　　1·1　双线性插值放大算法

　　双线性插值是指利用映射点在输入图像的4个邻点的灰度值对映射点进行插值,即待插点处的数值用离待插点最近的四个点的值加权求得。在同一行内根据待插值像素点与其前后的原图像像素点的位置距离进行加权线性插值,即离原图像像素点越近的待插值像素点,原图像像素的加权系数就越大;行间根据待插值行与其上下的原图像行间的距离进行加权线性插值,即离原图像行越近的待插值行,原图像行的加权系数就越大。其原理图如图1所示。

　　对于一个目的像素,其行列坐标值分别除以放大倍数,通过反向变换映射为原图像的浮点坐标(i+p, j+q),其中i和j均为非负整数,p和q是取余后[0,1]区间内的浮点数,则这个目的像素的值f(i+p, j+q)可由原图像中坐标为(i, j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值来决定,如公式(1)。

　　其中,f(i,j)表示(i,j)处的像素值,p,q随着放大后像素行列坐标的不同而改变。将这四个点的像素值按照权重不同做相加,得到放大图像目标位置的像素值。

　　双线性插值得到的图像本身比较平滑,较好地抑制了采用邻近取样法带来的“小锯齿”弊端。由于双线性内插法具有低通滤波器的性质,使高频分量受损,所以用这个算法会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。但双线性插值放大算法处理速度快,实现也较简单,只要改善算法在边缘处的模糊问题,就将非常适合于图像的实时放大处理。

　　1·2　优化算法

　　针对双线性插值算法会使高频分量受损而出现边界模糊的问题。本文提出了一种优化算法,即在双线性插值算法的基础上加入轮廓增强处理,可改善边界模糊问题。