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1引言最常用的医学图像例如CT、MRI等都是片层图像,每个片层还有一定的厚度,片层之间通常也存在着一定的间隔。通常,医生在诊断或治疗时,比较习惯观察病人图像的3个正交面,即横断面、矢状面和冠状面。横断面是由影像设备扫描得到,矢状面和冠状面是经过横断面插值、三维重建后得到的。不少医院反映,国产的CT、MRI图像工作站、手术计划和手术导航等软件,普遍存在着矢状面和冠状面不清晰、存在虚影或重影,影响了医生诊断和治疗。要在计算机里重建一幅真实大小的三维图像,通过显示技术将病人的图像显示出来,供医生诊断或治疗时使用。这里面涉及到两项技术,一是三维插值算法,二是三维显示算法。三维插值算法决定着图像的质量,三维显示算法决定着图像的可视化效果。矢状面和冠状面图像模糊,并不能用图像处理方法直接对矢状面和冠状面进行处理,使之变得清晰。而主要是对图像在Z方向和XY方向的插值算法进行改进。图像插值问题是医学图像处理中的基本问题,国内外有不少学者对插值问...&
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一、引言传统的双线性插值方法由于其简单而得到普遍的应用 ,但是插值精度不高 ,边缘容易模糊。为此提出了许多改进算法如样条插值 ,基于边缘方向的插值 [1 - 7] ,基于小波变换的插值 [8- 1 0 ] ,这些算法复杂 ,运算量大 ,而且对放大系数有一定限制。如何有效利用双线性插值的简单性 ,并加以适当的修正 ,以提高插值精度是图像插值研究的一个新方向。如文 [1 1 ] 提出了一种基于局部梯度差异的插值算法 ,它在双线性插值的基础上 ,通过计算插值点附近区域的梯度 ,得到梯度对比权值 ,然后修正线性插值的系数 ,取得了较好的插值效果。本文提出了一种基于区域相关性的图像插值算法 ,考虑插值点附近的区域对插值的影响 ,通过计算区域相关性系数 ,并将其加权到线性插值中 ,实验结果表明 ,能有效地改善插值效果。二、基于区域相关性的图像插值设 fi,j为输入图像 (i,j)点的像素值 ,g(x,y)表示输出图像通过变化对应的待插值 ,...&
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1引言信息数据的采样和插值是信息处理中的重要过程,有着广泛的应用犤1犦。插值是一个利用离散样本估计连续事件的中间值的过程犤2犦,在数字图像处理中被广泛地应用于图像的放大、缩小等方面。通常,图像的放大是通过图像样本与一个核进行卷积来实现的,比较典型的内插算法包括双线性、双立方以及三次内插等。各种算法将内插问题看成了一个函数约束极小值的优化过程犤3犦。大多数图像都具有空间相关性,相邻的像素点具有相似的颜色取值。由于图像是二维的,将像素点的位置坐标与一个给定的颜色相对应就可建立一个颜色曲面犤4犦。这样,一幅图像可看成是一个高维的非线性超平面,其中的每一个像素点就是一个采样点。图像的内插就是利用这些可用的样本点去估计放大图像中的未知像素的颜色。由于像素的空间相关性,图像的颜色面是连续的,可以用回归的理论和方法对其进行估计。怎样求解这个高维非线性的曲面的最优解,使得对未知像素颜色的估计误差最小,精度最高是成功插值的关键。统计学习理论(St...&
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1　引　　言图像插值技术广泛用于静态图像 [1 ]显示技术和视频信号 [2 ] 压缩解码。对于灰度变化平缓的图像区域 ,采用线性移不变插值技术 ,如 :双线性插值、双三次插值 ,B样条插值 ,通常已能达到较好的视觉效果。但是 ,由于它们不能很好地处理图像中剧烈跳变的局部特征 ,如 :边缘、纹理等细节 ,导致图像模糊不清。边缘细节包含图像的重要信息 ,消除插值图像边缘细节模糊是提高图像整体视觉效果的关键。反锐化掩模 (Unsharp masking)法 [3]通过对图像进行低通平滑后与原图像相减分离出图像细节 ,对图像细节进行幅度增强 ,改善图像清晰度。迭代法 [4 ] 针对插值算法造成的模糊 ,采用迭代复原算法改善插值图像。但是 ,这些方法都只是对放大前图像已有高频成分的线性加强 ,不能根据插值后图像实际的频率范围拓展图像的有效频率带宽 ,增强效果有限 ,通常不能满足主观视觉要求。边缘敏感滤波器 [5～ 6 ] 是一类能够自适应...&
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目前,两次立方插值一般采用传统牛顿插值算法来实现。通过分析,我们发现用如下新代数插值算法对图像进行两次立方插值不仅在速度上较牛顿插值算法有所提高,而且也不失为一种有效的图像擂值算法。新代数插值公式定义为n 弋(x)一属、(x“‘’)j(x’为播心,可取任一插值节点为作为插心)(‘) 在两次立方图像播值处理中,若先选取某一采样点x0作为式1的插心x’,且依次选取x。+1,x。一1,x。+2为程序在构造插值函数时的另外三个采样点(即按取x。后,依次从x0的右左两侧轮流交替取节点的方式)。x。,x。+1,x。一1,x。+2所对应的颜色灰度值分别为y。,y,,yZ,y3。并设变量t二x一x。,则新代数立方图像插值公式可写为 x3(x)=夕。+a It+。2t2+。3t3(2) (其中,aZ=(夕1+夕2)/2一夕。,a3=(夕3+少。)/6一(aZ+夕,)/3,al=少;一少。一aZ一a3,x3...&
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1　引言　　图像插值在高清晰度电视、数字投影仪、图像打印驱动程序以及通常的图像的编辑和处理软件等方面有着广泛的应用 ,因此也受到了很多学者的关注[2～ 8] .常见的图像插值方法有最近邻法 (NearestNeighbor)、双线性插值 (Bilinear)法和双三次插值 (Bicubic)法[1] ,然而由于边缘模糊效应 (EdgeBlurring)和边缘的阶梯形失真 (RingingArtifacts)等现象的存在 ,有必要对其进行改进 .文献 [12 ]提出了一种基于有理函数 (RationalFunction,简称RF)的非线性插值方法 ,具有算法简单 ,运算速度快的特点 ,并能在一定程度上降低边缘失真效应 .降低边缘失真方面效果更好些的算法是自适应插值算法 ,这类算法先提取出图像的边缘 ,然后对边缘点进行“选择性”插值[2 ,3 ] .其缺点是在放大倍数较高的情况下对边缘的估计容易产生误差 .为了对这种算法进行改进 ,...&
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