图像插值算法概览及代码实现

最新推荐文章于 2025-06-27 02:36:29 发布

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顽固的云霄

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分类专栏：图像处理文章标签：图像算法代码实现图像插值

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41311617/article/details/88943092

本文概述了图像插值的定义，将其分为线性与非线性两大类，并详细介绍了线性插值中的最邻近插值、双线性插值和双三次插值，以及非线性插值中的小波变换和边缘信息插值方法，特别是边缘对比度引导的图像插值（CGI）。此外，还提到了基于决策树、深度学习和字典学习的最新进展。

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目前，人们已经提出了很多图像插值算法，

首先给出图像插值定义：
图像插值是在基于模型框架下，从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程，用以恢复图像中所丢失的信息。图像插值范例
分类
图像插值的狭义分类
主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法，如下图所示。传统的插值方法如最近邻插值，双线性插值以及双三次插值等都属于线性插值方法。这类插值方法在图像插值过程中采用同一种插值内核，不用考虑待插像素点所处的位置，这种做法会使图像中的边缘变得模糊不清，达不到高清图像的视觉效果。非线性插值方法主要包括：基于小波系数的方法基于边缘信息的方法其中，基于边缘信息的方法又可分为隐式方法和显式方法两种。，其中隐式方法包含边缘导向插值(New edge directive interpolation，NEDI)，最小均方误差估计插值(Linear minimum mean square-error estimation，LMMSE)
软判决自适应插值(Soft-decision adaptive interpolation interpolation,SAI)，提出的边缘对比度引导的图像插值(Contrast-guideed image interpolation,CGI)等都是隐式的基于图像边缘的插值方法。