基于小波的雙線性插值算法的改進

李 冰，李 勇，鐘明光

(1.西安電子科技大學電子工程學院，陜西西安 710071;2.西安電子科技大學機電工程學院，陜西西安 710071)

1 基于小波的雙線性插值算法

1.1 小波變換的特征

簡單說，小波變換實質(zhì)上就是小波基函數(shù)的投影關系。經(jīng)過小波變換，可以得到分離的低頻信息和高頻信息，并且由小波變換的特征決定了原圖像中的大部分信息都包含在低頻信息中。這里采用CDF9/7小波作仿真。

1.2 算法描述

算法的方案框圖如圖1所示。

圖1 算法框圖

算法步驟為:(1)對原圖像F進行一級小波變換，得到一級低頻子帶cA1和一級高頻子帶cH1(水平)、cV1(垂直)、cD1(對角)。(2)對一級高頻子帶 cH1、cV1、cD1分別進行雙線性插值，得到是其本身4倍大小的3個高頻子帶 cHI、cVI、cDI。(3)使用原圖像 F作為低頻子帶，cHI、cVI、cDI分別為水平、垂直、對角高頻子帶進行小波逆變換，得到放大后的圖像FI。

這種算法類似于文獻［17］中提出的插值算法。

1.3 實驗仿真結果及分析

圖2和圖3為CDF9/7小波變換加雙線性插值后得到的超分辨率圖像及原圖像。Build經(jīng)小波雙線性插值后的PSNR為29.059 0。

圖2 Build原圖像

圖3 Build經(jīng)小波雙線性插值后的圖像

1.4 算法評價

從圖中可以看出，小波雙線性插值能夠較好的重建出超分辨率圖像，但在邊緣處的處理效果仍過于平滑，且容易產(chǎn)生鋸齒現(xiàn)象。針對這種現(xiàn)象，提出了改進算法。

2 基于小波的雙線性插值算法的改進

2.1 算法描述

改進后的算法框圖如圖4所示。

圖4 改進后的算法框圖

改進后的算法步驟為:(1)對原圖像F進行一級小波變換，得到一級低頻子帶cA1和一級高頻子帶cH1(水平)、cV1(垂直)、cD1(對角)。(2)對一級高頻子帶cH1、cV1、cD1分別按方向進行雙線性插值，得到其本身 4倍大小的 3個高頻子帶 cHI、cVI、cDI。(3)利用原圖像F中的信息分別對cHI、cVI、cDI的系數(shù)進一步修改，使其更為接近原圖像的趨勢，得到修改后的高頻自帶 cHI'、cVI'、cDI'。(4)使用原圖像 F作為低頻子帶，cHI'、cVI'、cDI'分別為水平、垂直、對角高頻子帶進行小波逆變換，得到放大后的圖像FI。

2.2 實驗仿真結果及分析

圖5和圖6為CDF9/7小波變換加改進后，雙線性插值后得到的超分辨率圖像及原圖。Build經(jīng)小波雙線性插值后的PSNR為29.399 5。從圖可以看出，改進后的小波雙線性插值算法對圖像的超分辨率重建效果得到了一些提升。

3 結束語

詳細描述了小波雙線性插值算法及其改進算法的算法框圖及算法步驟，并通過實驗仿真給出了算法的效果圖及評價數(shù)據(jù)。從效果圖及評價數(shù)據(jù)中可以得出，改進算法對于本身并不平滑的圖像在超分辨率重建中有一定的提升效果。

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