雙線性插值圖像放大算法優(yōu)化及硬件實現(xiàn)

1、第29卷第1期2009年1月核電子學與探測技術(shù)Nuclear Elect ronics &Detection TechnologyVol. 29No. 1Jan. 2009雙線性插值圖像放大算法優(yōu)化及硬件實現(xiàn)帥金曉, 顏永紅, 彭琰, 羅江平(湖南大學物理與微電子科學學院, 湖南長沙410082摘要:提出了一種基于雙線性插值圖像放大的優(yōu)化算法, 在算法中加入輪廓增強處理, 保留了圖像邊緣的高頻信息, 改善了雙線性插值算法引起的邊緣模糊問題。改進后的雙線性插值放大算法處理速度快, 硬件實現(xiàn)簡單, 且有較好的圖像質(zhì)量。實驗表明, 該算法適合于對圖像進行實時放大處理。關(guān)鍵詞:圖像放大; 雙線

2、性插值; 輪廓增強; 實時處理中圖分類號:TN773文獻標識碼:A 文章編號:025820934(2009 0120055204圖像放大是一種常用的數(shù)字圖像處理技術(shù), 在航空航天、醫(yī)學、通訊、廣泛的應(yīng)用, , 放大圖像會出現(xiàn)明顯的方塊或鋸齒, 不能很好地保留原始圖像的邊緣信息1。雙線性插值是一種比較實用的放大方法, 它能夠較好地消除鋸齒, 放大后的圖像平滑性好, 并且運算過程也較簡單, 其缺點是圖像高頻信息丟失嚴重, 主要表現(xiàn)為細節(jié)與輪廓的模糊, 影響了放大圖像的清晰度。本文在雙線性插值放大技術(shù)的基礎(chǔ)上, 提出了一種改進算法, 加入邊緣銳化處理, 增強平滑圖像的輪廓, 使放大后的圖像有較好的清

3、晰度2?；陔p線性插值放大的優(yōu)化算法處理速度快, 硬件實現(xiàn)簡單, 有較高的圖像質(zhì)量, 特別適合于圖像的實時處理。本文給出了該算法的硬件實現(xiàn)方案, 改進的放大算法已經(jīng)應(yīng)用于一款圖像處理芯片中, 且有較好的效果。11雙線性插值是指利用映射點在輸入圖像的4個鄰點的灰度值對映射點進行插值, 即待插點處的數(shù)值用離待插點最近的四個點的值加權(quán)求得。在同一行內(nèi)根據(jù)待插值像素點與其前后的原圖像像素點的位置距離進行加權(quán)線性插值, 即離原圖像像素點越近的待插值像素點, 原圖像像素的加權(quán)系數(shù)就越大; 行間根據(jù)待插值行與其上下的原圖像行間的距離進行加權(quán)線性插值, 即離原圖像行越近的待插值行, 原圖像行的加權(quán)系數(shù)就越大。

4、其原理圖如圖1所示 。收稿日期:2008209205基金項目:湖南省自然科學基金資助(No. 052jd40095 。作者簡介:帥金曉(1985- , 男, 江西南昌人, 碩士研究生。研究方向:數(shù)字集成電路設(shè)計及圖像處理。圖1雙線性插值算法原理示意圖55對于一個目的像素, 其行列坐標值分別除以放大倍數(shù), 通過反向變換映射為原圖像的浮點坐標(i +p , j +q , 其中i 和j 均為非負整數(shù), p 和q 是取余后0, 1區(qū)間內(nèi)的浮點數(shù), 則這個目的像素的值f (i +p , j +q 可由原圖像(i +1, j 、(i , j +1 、(i +1, j +中坐標為(i , j 、1 所對應(yīng)的

5、周圍四個像素的值來決定, 如公式(1 。(1 f (i +p , j +q =(1-p (1-q f (i , j +(1-p qf (i +1, j +p (1-q f (i , j +1 +pqf (i +1, j +1(2 式中, (w (i , j p (i , j 是p (i , j 鄰i , j近點的高頻分量, 把這個分量加到p (i , j 點, 就增加了該點像素的銳化程度。對整個圖像的所有像素點進行高通濾波處理, 可以恢復放大后圖像的高頻信息, 從而實現(xiàn)了圖像的邊緣銳化, 使圖像效果更加清晰。2硬件實現(xiàn)本文提出的雙線性插值優(yōu)化算法已經(jīng)實際應(yīng)用于圖像處理芯片中, 該系統(tǒng)在YUV

6、數(shù)據(jù)格式下實現(xiàn)圖像由分辨率QV GA 放大到V GA , 即實現(xiàn)了圖像的4倍放大。其系統(tǒng)框圖如圖2所示。其中, f (i , j 表示(i , j 處的像素值, p , q 隨著放大后像素行列坐標的不同而改變。將這四個點的像素值按照權(quán)重不同做相加, 得到放大圖像目標位置的像素值。雙線性插值得到的圖像本身比較平滑, 較好地抑制了采用鄰近取樣法帶來的“小鋸齒”弊端。由于雙線性內(nèi)插法具有低通濾波器的性質(zhì), 使高頻分量受損, 所以用這個算法會使圖像輪廓在一定程度上變得模糊。大算法處理速度快, , , 112針對雙線性插值算法會使高頻分量受損而出現(xiàn)邊界模糊的問題。本文提出了一種優(yōu)化算法, 即在雙線性插值

7、算法的基礎(chǔ)上加入輪廓增強處理, 可改善邊界模糊問題。圖像中邊緣的細節(jié)部分與圖像頻譜的高頻分量相對應(yīng), 因此可采用高通濾波讓高頻分量通過, 使圖像的邊緣或線條等細節(jié)變得清楚, 實現(xiàn)圖像銳化。考慮到實時性的要求, 本文將采用線性的FIR 濾波器來實現(xiàn)高通濾波3。如公式(2 。p i , j =p (i , j +(i , j 圖2圖像放大系統(tǒng)框圖w (i , j p (i , j (2其中w (i , j 為高通濾波算子的系數(shù), p (i ,j 為中心點像素值。在一個3×3的窗口中, 各像素點的系數(shù)如式(3 。w (i-1, j -1 w (i , j -1 w (i+1, j -1w

8、(i-1, j w (i , j w (i+1, j -1-1w (i-1, j + 1 w (i , j +1 w (i+1, j +1 -1-(3 =1/8-156-18-1本模塊硬件實現(xiàn)QV GA 放大到V GA 需要用到4個RAM 。其中RAM1用于緩存Y 分量的一行數(shù)據(jù), RAM2用于緩存UV 分量的行數(shù)據(jù),RAM3用于對圖像銳化時緩存兩行Y 分量數(shù)據(jù), 而RAM4用來實現(xiàn)FIFO 功能, 整合YUV 的數(shù)據(jù)使其有序輸出, 控制輸出數(shù)據(jù)的速率。輸入圖像經(jīng)放大4倍后, 每一行的輸入數(shù)據(jù)會得到兩行新的數(shù)據(jù), 并且每行也有數(shù)據(jù)擴展。211圖像數(shù)據(jù)放大處理雙線性插值放大數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)如圖3所示

9、, 其中y_buf1為輸入圖像數(shù)據(jù)一級緩沖,y_buf2為輸入圖像數(shù)據(jù)二級緩沖, y _out1為RAM1讀出數(shù)據(jù)一級緩沖, r1_buf1為從RAM1讀出數(shù)據(jù)二級緩沖。以圖像兩行數(shù)據(jù)的處理為例, 原圖像前兩行分量數(shù)據(jù)如表(1 所示, 由原始圖像第一行的320個Y 數(shù)據(jù)插值可得到兩行640的數(shù)據(jù)。當原始第一行數(shù)據(jù)到來時, 通過插值計算可得到放大后圖像第一行數(shù)據(jù), 同時把原圖像第一行的數(shù)據(jù)依次送入RAM1。當輸出數(shù)據(jù)第二行 此時RAM1中存儲的是原圖像第二行的數(shù)據(jù)。接著從RAM1中讀出原圖像第二行的數(shù)據(jù), 根據(jù)權(quán)重q , 放大后圖像第四行的數(shù)據(jù)將會只由讀出的第二行數(shù)據(jù)計算得到。放大后圖像第3行數(shù)

10、據(jù)計算過程為:放大后圖像第3行數(shù)據(jù)是由原圖像1,2行數(shù)據(jù)共同得到。如表1中, 原圖像第2行的第一個點yin (2,1 =98, 通過與RAM1讀出的前一行的第一個數(shù)據(jù)95計算, 可得到新圖像第三行的前兩圖3插值計算示意圖的同步信號到來時, 把RAM1的數(shù)據(jù)讀出, 同時根據(jù)權(quán)重計算出放大后的第二行數(shù)據(jù)。這樣, 當輸入數(shù)據(jù)行計數(shù)結(jié)束時, 我們就得到了兩行放大后的數(shù)據(jù), 并且RAM1中存放了第一行輸入數(shù)據(jù)。表1輸入Y 分量數(shù)據(jù)11295982999939910049899個點:yout (3,1 =yout (3,2 =yin (2,1 30. 5+yin (1,1 30. 5=(95+98 /2=

11、96;原圖像第2行的第2個點yin (2,2 =99, 與原圖像前一個點水平取平均, 同時與RAM1讀出的前一行的第1,2個數(shù)據(jù)95,99計算, 可得到新圖像的第3,4個點:yout (3,3 =yin (2,1 30. 5+yin (1,1 30. 5+yin (1,2 35+yin (2,2 30. 5=(+ /499 /35+yin (1,2 30. 5(+y_out1 /2 =(99+99 /2=99318110319105320111首先將輸y_buf1與RAM1中讀出緩存的數(shù)據(jù)yout1進行計算, 然后把原圖像第二行的輸入點送入RAM1, 即每次先讀出RAM1中存的上一行的點與當前

12、行進行計算, 同時在寫信號有效時, 將當前輸入行的數(shù)據(jù)寫入RAM1中。這樣在原圖像第二行數(shù)據(jù)送入后, 我們將得到計算后放大圖像第3行的數(shù)據(jù),圖4為插值計算的仿真波形,y_tmp 為放大后圖像第3行的數(shù)據(jù)。通過比較可以看出仿真數(shù)據(jù)與實際計算數(shù)據(jù)一致。以上是Y 分量數(shù)據(jù)的運算過程,UV 分量也可以通過類似計算得到。這樣經(jīng)插值計算后就得到了YUV 各分量的數(shù)據(jù)。圖4插值計算波形212銳化處理由于經(jīng)過雙線性插值后的圖像出現(xiàn)邊界模糊的問題, 而人眼對亮度即Y 分量是十分敏感的, 本文通過對亮度進行銳化處理來增強圖像輪廓, 使圖像邊緣變得清晰。如圖5所示, 放大處理后的Y 分量數(shù)據(jù)進入銳化模塊后, 對其行

13、和列的數(shù)據(jù)各緩存兩次, 可得到一個3×3的窗口, 通過這9個數(shù)據(jù)對中心像素點進行高通濾波處理, 還原高頻信息, 最后可得到銳化后亮度數(shù)據(jù)4。經(jīng)過銳化處理的Y 分量數(shù)據(jù)和放大后的UV 分量數(shù)據(jù), 經(jīng)過FIFO 的整合, 可最后得到57有序的YUV 圖像數(shù)據(jù) 。利用本文優(yōu)化算法所得到的圖像。通過比較發(fā)現(xiàn), 圖(c 效果在清晰度上明顯優(yōu)于圖(b 。說明本算法對圖像效果有了較大的改善。4結(jié)論本文提出并實現(xiàn)了基于雙線性插值的圖像放大優(yōu)化算法, 通過在原算法基礎(chǔ)上加入銳化處理, 保留了圖像高頻信息, 改善了邊緣模糊問題。雙線性插值運算簡單, 且本設(shè)計對圖像信圖5銳化處理結(jié)構(gòu)圖3實驗結(jié)果分析圖6是

14、一組圖像效果圖, 其中圖(a 為原始圖像, 圖(b 、圖(c 為圖像4倍放大后截圖, 圖(b 為雙線性插值算法所得到的圖像, 圖(c 為號采用流水線處理, 進一步提高了計算速度。同時通過比較效果圖發(fā)現(xiàn)本文優(yōu)化算法對放大圖像質(zhì)量有了較大的提高。因此, 改進的雙線性插值放大算法在處理速度、硬件實現(xiàn)成本和圖像質(zhì)量等方面都有很大的優(yōu)勢 。圖6放大圖像效果比較參考文獻:1王岳環(huán), 彭曉. 基于FP GA 的數(shù)字圖像實時放大設(shè)計J.計算機工程與應(yīng)用,2005, (8 :1082110. 2Tohru Yamada and Rokuya Ishii. An algorithm tomagnify image

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17、Yan ,L UO Jiang 2ping(College of Physics and Microelectronic Science , Hunan University ,Changsha , Hunan 410082, China Abstract :A improved algorit hm based on bilinear interpolation for image magnification is proposed. The edge enhancement is added into t he new algorit hm. It restores t he high 2frquency content of t he edge which improves the problem of edge blur result from bilinear interpolation . There will be high processing speed , low hardware cos