插值法在圖像處理中的運用要點(參考版)
2025-07-02 14:12本頁面
【正文】 39。endJ=uint8(J)。endendendfor i=1:length(J)J(i,length(J))=J(i,length(J)1)。endendendfor j=1for i=2:(length(J)1)if rem(i,2)==0J(i,j)=(J(i1,j)+J(i,j+1)+J(i+1,j))/3。endendEndendfor i=1for j=2:(length(J)1)if rem(j,2)==0J(i,j)=(J(i,j1)+J(i,j+1)+J(i+1,j))/3。if J(i,j)255J(i,j)=255。B=2*log10(A)。rem(j,2)==0J(i,j)=(J(i,j1)+J(i+1,j)+J(i1,j)+J(i,j+1))/4。endendendendfor j=1:(length(J)1)for i=2:(length(J)2)if rem(i,2)~=0amp。if J(i,j)255J(i,j)=255。B=2*log10(A)。rem(j,2)~=0J(i,j)=(J(i,j1)+J(i+1,j)+J(i1,j)+J(i,j+1))/4。endendendendfor i=1:(length(J)1)for j=2:(length(J)2)if rem(i,2)==0amp。if J(i,j)255J(i,j)=255。B=2*log10(A)。rem(j,2)==0J(i,j)=(J(i1,j1)+J(i+1,j1)+J(i+1,j+1)+J(i1,j+1))/4。endendfor i=1:(length(J)1)for j=2:(length(J)1)if rem(i,2)==0amp。J=zeros(2*Irows,2*Icols)。j=1。)。計算機工程與設計 2009,30 (1)10. 賈鳳美 插值在圖像(圖形)處理中的使用 南開大學信息學院光學所11. 周孝寬. 分形圖像學. 圖形圖像技術與產品專題．12. 張強，王正林. 精通 MATLAB 圖像處理[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2009. [42]13. 董霖. MATLAB 使用詳解——基礎、開發(fā)及工程應用[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2009.附錄一、分形算法MATLAB程序在MATLAB中利用隨機布朗運動原理對圖像進行插值放大的程序I=imread(39。有理插值基于相鄰像素間的相關性與二者間灰度值差異成反比的原理，引入灰度差的增函數(shù)對已有線性插值算法加權修正，保持了圖像細節(jié)的清晰。定向插值通過對圖像局部灰度值梯度的分析估計圖像邊緣方向，在圖像邊緣方向上保持光滑，在邊緣跳變方向上保持邊緣的可分辨性，提高了圖像的分辨率。例如：高斯插值利用了高斯函數(shù)在時域和頻域同時具有較好的緊支性，獲得了較高的插值精度和計算效率。所以，研究更有效的圖像插值模糊消除算法具有很高的實用意義?，F(xiàn)有的反銳化掩模法和迭代法一定程度上提高了插值圖像邊緣的清晰度，改善了圖像質量。圖像插值后處理技術試圖從提高線性移不變插值結果的邊緣清晰度出發(fā)提高插值圖像質量。大量運用像素統(tǒng)計，辨識圖像局部特性，充分挖掘圖像細節(jié)信息，很大程度上改善了插值圖像的質量。自適應插值技術應運而生并成為現(xiàn)代插值技術研究的主流。在本文中采用了分形插值并用MATLAB來實現(xiàn)與其他幾種方法在圖像放大中的對比，取得了良好效果。因此，介紹了更為強大的自適應插值。它是商業(yè)圖像處理軟件中常用的插值算法之一。線性插值保證了像素序列的連續(xù)性，圖像背景的平滑性不足精度低且圖像邊緣和細節(jié)出現(xiàn)了模糊。接著對幾種典型的方法原理進行描述。分形布朗隨機運動插值法處理過的圖像整體效果要好，雖然比三次內插法整體看起來有些模糊，但是在細節(jié)上卻比三次內插法效果好，在保持原有圖像的紋理特征要比三次內插法好許多，其中圖像放大的程序見附錄一。圖8原圖像（2）對于人物的圖像的放大對于像素為 120 120的人物圖片 person 放大為像素 240 240的圖像和像素480 480的圖像。對不同的內容的圖像和不同像素的圖像分別采用不同的放大技術進行放大處理，其中有一幅圖像還進行了 2 次放大，以便對比各種不同內容的圖像采用不同技術放大的區(qū)別。（5）對所得的新的 J (i ,j)矩陣中的數(shù)據(jù)進行取整；（6）將矩陣 J (i ,j)轉化為圖片輸出。在對圖像質量要求不高的情況下，可將上述公式進行簡化。對一固定的δ ，H 越小，插值點隨機性的權越大。點的偏移量由描述原始數(shù)據(jù)的分形布朗運動函數(shù)中的參數(shù) H 和δ 決定。對上面的兩步進行反復迭代可以實現(xiàn)對圖像 2 倍，4 倍，……，或更高倍數(shù)的放大。對于圖像中的任一像素點（i，j），當 i，j 為奇數(shù)點時，式中LM為原圖像數(shù)據(jù)， LH(i ,j)為放大后圖像的數(shù)據(jù)。圖像放大實現(xiàn)過程的算法描述在進行圖像放大的時候，原始圖像中的像素點（p，q）將成為生成圖像中的雙奇數(shù)點（i，j），即生成圖像中的這些點將繼承原始圖像中的灰度值。因此采用基于分形布朗隨機場模型的圖像插值方法來實現(xiàn)
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