CN102547068B - 改进的双线性插值视频缩放方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种改进的双线性插值视频缩放方法，首先接收待处理的视频信号，接着判断是放大处理，还是缩放处理，如果是放大处理，先对接收到的视频信号进行锐化滤波处理，然后再对锐化滤波处理后的视频信号进行双线性插值处理，最后输出；否则，先对接收到的视频信号进行双线性插值处理，然后再进行锐化滤波处理，最后输出，其中，本发明优先考虑采用联合滤波器、对数滤波器或者拉普拉斯滤波器进行锐化滤波处理。本发明对于视频图像的放大处理采用前置锐化滤波器，而对视频图像缩小处理采用后置锐化滤波器，可以显著的提升双线性插值视频缩放的质量，能够有效克服视频图像缩放处理过程中的边缘模糊和锯齿现象，得到更好画质的视频图像。

Description

改进的双线性插值视频缩放方法

技术领域

本发明属于数字视频图像处理领域，具体来说，涉及一种能够有效克服视频图像缩放处理过程中的边缘模糊和锯齿现象的改进的双线性插值视频缩放方法。

背景技术

图像缩放广泛应用在数字图像和视频处理应用中，包括消费类电子产品和医疗图像等领域，随着各种消费类电子产品广泛采用平板显示器件，如手机、视频播放器、平板电脑和液晶电视等，同一种分辨率的视频源要在各种不同分辨率的平板显示器件上显示，必须采用图像缩放技术。

目前的图像缩放算法主要分三类：1)传统插值算法；2)基于边缘的插值算法；3)基于运动估计的插值算法。后两种算法由于运算量大，在消费类电子产品中很少采用，传统插值算法由于运算量较小，广泛应用在消费类电子产品中，常用的主要有最近邻插值、双线性插值和三线性插值。传统插值图像缩放算法都是建立在带限信号是可以通过理想低通滤波器完美的重建，因此这些算法设计的低通滤波器都是趋近于理想低通滤波的频谱，然而，图像信号并不带限的，所以传统插值算法不能恢复图像的高频部分，最终造成图像的边缘模糊或者存在锯齿现象。

发明内容

针对以上的不足，本发明提供了一种能够有效克服视频图像缩放处理过程中的边缘模糊和锯齿现象的改进的双线性插值视频缩放方法，它首先接收待处理的视频信号；接着判断是对该视频信号进行放大处理，还是进行缩放处理；如果是放大处理，先对接收到的视频信号进行锐化滤波处理，然后再对锐化滤波处理后的视频信号进行双线性插值处理，最后处理完毕的输出视频图像，如果是缩放处理，先对接收到的视频信号进行双线性插值处理，然后对双线性插值处理后的视频信号进行锐化滤波处理，最后处理完毕的输出视频图像。

本发明采用锐化滤波器进行锐化滤波处理。

所述锐化滤波器为联合滤波器，其滤波系数为：

$\mathrm{Kernel}=\left[\begin{array}{ccccc}-1& -2& -3& -2& -1\\ -2& -2-C+S& -4-C+S& -2-C+S& -2\\ -3& -4-C+S& -8+\mathrm{SC}& -4-C+S& -3\\ -2& -2-C+S& -4-C+S& -2-C+S& -2\\ -1& -2& -3& -2& -1\end{array}\right]/(C+8)(S+8)$

其中，C和S是参数，它们的值根据图像特点进行调整。

所述锐化滤波器为对数滤波器，其滤波系数为：

${\mathrm{Kernel}}_{\mathrm{LOC}}=\left[\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ -2& B& -2\\ -1& -2& -1\end{array}\right]$

其中，B为锐化参数，根据图像特征进行调整，必须大于-12。

所述锐化滤波器为拉普拉斯滤波器，其滤波系数为：

${\mathrm{Kernel}}_{\mathrm{LAP}}=\left[\begin{array}{ccc}0& -1& 0\\ -1& C& -1\\ 0& -1& 0\end{array}\right]$

其中，C为锐化参数，根据图像特征进行调整，必须大于-4。

本发明的有益效果：本发明对于视频图像的放大处理采用前置锐化滤波器，而对视频图像缩小处理采用后置锐化滤波器，可以显著的提升双线性插值视频缩放的质量，能够有效克服视频图像缩放处理过程中的边缘模糊和锯齿现象，得到更好画质的视频图像。

附图说明

图1为本发明改进的双线性插值视频缩放方法流程图；

图2为双线性插值算法原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步阐述。

如图1所示，本发明的改进的双线性插值视频缩放方法包括：

1)接收待处理的视频信号。

2)判断是对该视频信号进行放大处理，还是进行缩放处理，如果是放大处理，执行步骤3)，否者，执行步骤4)。

3)对接收到的视频信号进行锐化滤波处理，然后再对锐化滤波处理后的视频信号进行双线性插值处理，最后输出最终的视频图像，结束程序。

4)对接收到的视频信号进行双线性插值处理，然后对双线性插值处理后的视频信号进行锐化滤波处理，最后输出最终的视频图像，结束程序。

即本发明采用双线性插值算法对视频图像进行缩放之前，首先判断是对视频图像放大还是缩小；然后，如果要对原始视频图像进行放大，则先对原始视频图像进行锐化滤波，再进行双线性插值；如果要对原始视频图像进行缩小，先进行双线性插值，再进行锐化滤波。

由于双线性插值具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以会使图像轮廓变得模糊，因此，本发明采用锐化滤波器改善图像缩放的质量，锐化滤波器的种类很多，本发明通过大量视频图像缩放测试，本发明优先考虑采用下述三种效果比较明显的锐化滤波器：联合锐化滤波器、对数锐化滤波器、拉普拉斯锐化滤波器。

滤波系数也称算子或卷积模板，联合滤波器的具体系数为：

$\mathrm{Kernel}=\left[\begin{array}{ccccc}-1& -2& -3& -2& -1\\ -2& -2-C+S& -4-C+S& -2-C+S& -2\\ -3& -4-C+S& -8+\mathrm{SC}& -4-C+S& -3\\ -2& -2-C+S& -4-C+S& -2-C+S& -2\\ -1& -2& -3& -2& -1\end{array}\right]/(C+8)(S+8)$

其中，C和S是参数，可以根据图像特点调整。

对数锐化滤波器滤波系数为：

${\mathrm{Kernel}}_{\mathrm{LOC}}=\left[\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ -2& B& -2\\ -1& -2& -1\end{array}\right]$

上式中，B为锐化参数，可以根据图像特征进行调整，必须大于-12。

拉普拉斯滤波器滤波系数为：

${\mathrm{Kernel}}_{\mathrm{LAP}}=\left[\begin{array}{ccc}0& -1& 0\\ -1& C& -1\\ 0& -1& 0\end{array}\right]$

上式中，C为锐化参数，可以根据图像特征进行调整，必须大于-4。

双线性插值算法(Bilinear Interpolation)是最常见的线性插值，因为可以将线性插值分解为垂直和水平两个方向分别进行，故而称为双线性插值，其视频图像缩放质量要高于最邻近插值算法。它根据待插像素点周围4邻域的相关像素点的灰度值，通过二维线性加权平均计算获得待插像素点的灰度值，如附图2所示，所求像素的值为：

P(xx，yy)＝(1-Δy)·[(1-Δx)·f(x，y)+Δx·f(x+1，y)]+Δy·[(1-Δx)·f(x，y+1)+Δx·f(x+1，y+1)]

其中xx，yy为输出图像的像素位置。f(x，y)、f(x+1，y)、f(x，y+1)和f(x+1，y+1)为原图像中四邻域的像素值。如果把水平缩放和垂直缩放分离开来，先行缩放再列缩放，那么上述公式可以写作：

I(xx，y)＝(1-Δx)·f(x，y)+Δx·f(x+1，y)；

I(xx，y+1)＝(1-Δx)·f(x，y+1)+Δx·f(x+1，y+1)；

P(xx，yy)＝(1-Δy)·I(xx，y)+Δy·I(xx，y+1)；

其中，I(·)代表了上下两个灰色的插值计算中间点。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明并不局限于上述实施方式，在实施过程中可能存在局部微小的结构改动，如果对本发明的各种改动或变型不脱离本发明的精神和范围，且属于本发明的权利要求和等同技术范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型。

Claims (1)

1.一种改进的双线性插值视频缩放方法，其特征在于，它首先接收待处理的视频信号；接着判断是对该视频信号进行放大处理，还是进行缩小处理；如果是放大处理，先对接收到的视频信号进行锐化滤波处理，然后再对锐化滤波处理后的视频信号进行双线性插值处理，最后处理完毕的输出视频图像，如果是缩小处理，先对接收到的视频信号进行双线性插值处理，然后对双线性插值处理后的视频信号进行锐化滤波处理，最后处理完毕的输出视频图像，它采用锐化滤波器进行锐化滤波处理，

所述锐化滤波器为拉普拉斯滤波器，其滤波系数为：

${\mathrm{Kernel}}_{\mathrm{LAP}}=\left[\begin{array}{ccc}0& -1& 0\\ -1& C& -1\\ 0& -1& 0\end{array}\right]$

其中，C为锐化参数，根据图像特征进行调整，必须大于-4。

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