专利名称：数字图像的插值处理方法
技术领域：
本发明是一种数字图像的处理方法，特别是一种利用高斯权重，对数字图像进行插值的方法。
背景技术：
当改变图像的大小或转换图像时，原始像素就会重新排列，然后生成一些新的像素点。当图像放大时，原始像素间隙扩大，需要一些新的像素点来补充空隙，图像缩小时，像素开始混合，生成新的像素，为了填充产生的空隙，必须通过计算邻近像素的颜色值，并使用该值来弥补或插补空隙。这就是我们所说的插值(Interpolation)，插值方法是图像重新分布像素时所运用的方法，目的是要确定图像中已知点之间的空隙点的信息。
传统的数字图像的插值方法有很多种，其中速度最快的是NearestNeighbor(最近邻域)，该方法只简单地拷贝相邻的像素，这种方法虽然速度很快，但经常会产生锯齿；Bilinear(双线性插值)方法通过取每个像素与其上下左右四个相邻像素点的颜色平均值，然后在像素之间建立适度的阴影来平滑过渡，效果较好，但花费的时间较长；Bicubic计算法(双三次插值)与Bilinear类似，区别在于它是计算每个像素与相邻的“米”字型方向上的八个像素的颜色平均值，这种算法效果最好，但却最为费时。上述几种插值方法都存在着弊端，或是效果不佳，或是耗费的时间较长，因此，在图像变换后，如何利用较短的时间完成对图像的插值处理，以减少插值的等待时间，是目前在数字图像处理中，产品所急需而开发厂商所应努力的方向重点。
发明内容
有鉴于此，本发明为解决上述问题而提出一种图像的插值方法，其在提高了图像处理质量的同时，又相对提高了处理的速度。
本发明提供一种数字图像的插值处理方法，首先确定目标图像的像素点在源图像中相应的映像点坐标(x，y)；然后根据该映像点的相邻像素点的坐标(m，n)，确定高斯权重Wi；最后根据该高斯权重Wi以及该相邻像素点的值Vi，计算该映像点的值f(x，y)。
根据本发明提供的数字图像的插值处理方法，通过高斯权重，只利用周围四个相邻像素点进行插值，在减少插值处理时间的同时，又相对提高了图像的效果。
有关本发明的详细内容及技术，配合
如下
图1为本发明数字图像的插值处理方法的总体流程图；图2为本发明数字图像的插值处理方法的图像变换的示意图；图3为本发明数字图像的插值处理方法的利用相邻像素点插值的示意图；图4为本发明数字图像的插值处理方法的权值表生成过程流程图。
图中步骤110确定目标图像的像素点在源图像中相应的映像点坐标(x，y)。
步骤120根据该映像点的相邻像素点坐标(m，n)，确定高斯权重。
步骤130根据该高斯权重以及该相邻像素点的值，计算该映像点的值。
21点2122点2223点2324点2425点2526点26步骤410在相邻像素点空隙之间确定一区域，并在该区域内确定一特征点。
步骤420根据该特征点的相邻像素点坐标(m，n)，计算高斯权重。
步骤430记录该区域的高斯权重。
具体实施例方式
插值就是要确定图像中已知点之间空隙点的信息。我们都知道图像是由像素点组成的，当我们放大、缩小或者旋转图像时，原始像素就会重新排列，然后生成一些新的像素点。因此，就需要通过插值来减少图像几何变换后对原有图像的破坏。
下面结合附图对本发明进行详细说明。
根据本发明提供的数字图像的插值处理方法，请参见图1，图1说明本发明的方法，该图为本发明所提的数字图像的插值处理方法总体流程图，首先确定目标图像的像素点在源图像中相应的映像点坐标(x，y)(步骤210)，根据该映像点的相邻像素点坐标(m，n)，确定高斯权重Wi(步骤220)，根据该高斯权重Wi以及该相邻像素点的值Vi，计算该映像点的值f(x，y)(步骤230)。
当我们对数字图像进行编辑时，经常会对图像做一些几何变换，所述几何变换就是对图像的旋转、拉伸、扭曲、变形等变化。经过几何变换后，像素就会重新排列，当对数字图像进行几何变换后，源图像和目标图像之间必然有一定的映像关系。所述映像关系，即为描述由源图像到目标图像的函数，映像关系说明了从源图像到目标图像所进行的变换。
请参见图2A，该图为源图像，图中有四个像点，分别为点21、点22、点23，以及点24，其为图像中的任意四个像素点，当该图像放大后，得到图2B中的目标图像，此时，可以建立源图像到目标图像的映像关系。在目标图像中，有很多如点25、点26这样的新生成的像素点，需要对这些新生成的像素点赋值。我们建立了源图像与目标图像的映像关系后，就可通过逆向映像找到新生成的像素点在源图像中对应的点，通过该点计算出赋予新生成的像素点的值。所述逆向映像是从目标图像出发，可通过目标图像内的每个点，计算出源图像中与之对应的映像点。从映像的方向来分，有两种基本的映像方法正向映像和逆向映像。正向映像是从源图出发，对源图内的每个点寻找目标图中与之对应的映像点，而逆映像正好相反。在正向映像中，源图中的多个点可能会映像到目标图案中的同一个点，引起重复计算；而且，如果从源图到目标图案的映像不是满映像的话，有可能使目标图中的某些点得不到对应，形成空洞。逆向映像没有这些问题，因此，这里采取了逆向映像的方式。
事实上，逆向映像所对应的函数，也就是正向映像对应函数的反函数。假设图2B是将图2A中的点的横纵坐标都放大2.5倍后对应的图像。那么对于点25，其逆向映像点，就是将其在图2B中的横纵坐标都缩小2.5倍所得到的点，该点即为源图像图2A中相应映像点。如果逆向映像所对应的点正好是源图像中的某一点时，那么插值信息就是源图像中该点的值。但是点25的逆向映像所对应的点在源图像中不一定能够找到，也就是说逆向映像得到的坐标值不一定正好是像素点的坐标，如果落在像素点的空隙之间，就需要通过其周围的点来计算这一点的值。这里将该坐标值取整数，该整数值所对应的像素点就是相邻像素点之一，如图3所示，点M(x，y)即为点23的映像点，该映像点的值即为插值信息。将(x，y)取整后所得的值为(i，j)，因此(i，j)即为相邻像素点之一，那么周围四个相邻点的坐标分别为M1(i，j)，M2(i+1，j)，M3(i，j+1)，M4(i+1，j+1)。当然也可向外延伸更多的点，例如利用周围16个点作为相邻像素点，相邻像素点的个数越多，所计算出来的映像点的值也就越准确，但同时消耗的时间也会更多。
通过逆向映像找到源图像所对应的映像点后，即可利用该映像点相邻的点来计算映像点的值。在这里通过对源图像的值加权的方式来计算映像点的值。利用公式高斯权重Wi以及相邻像素点的值，来计算插入点M(x，y)的信息。计算公式为f(x,y)=Σi=1kWi*Vi]]>其中，Mi为映像点M(x，y)相邻的像点，Vi为点M(x，y)的各相邻像素点的RGB值，其从原始图像中就可以通过图像传感器得到。高斯权重Wi=e-r(x-m)2+(y-n)2,]]>并且Σi=14Wi=1,]]>其中(m，n)为各相邻像素点的坐标，r为一系数。
多次实验表明，相邻像素点的个数为四个时，所消耗的时间相对较短，图像的效果也相当不错，因此这里选择利用周围四个像点进行插值计算。当利用周围四个像素点进行插值时(即K值为4)，需要根据四个相邻像素点(M1、M2、M3、M4)的坐标计算出相应的四个高斯权重，四个高斯权重分别为W1=e-r(x-i)2+(y-j)2]]>W2=e-r(x-i-1)2+(y-j)2]]>W3=e-r(x-i-1)2+(y-j-1)2]]>W4=e-r(x-i)2+(y-i-1)2]]>令W1+W2+W3+W4＝1，那么就可以得到系数r的值，利用r值即可返回来计算四个权重。通过上述四个权重就可以计算出f(x，y)的值，即为所要插入的信息。
在上述插值过程中，采取的是将源图像中所有的映像点像素点逐一进行插值计算的方法，为了缩短插值所用的时间，也可采用查权值表的方式得到权重，权值表中记录了图像各个区域所对应的权重，任何区域都可以在权重表中查到相应的权重，通过此权重即可计算插值信息。请参见图4，该图为本发明中权值表生成过程流程图。首先做好一个网格，该网格是将像素点之间的空隙再细分为复数个小方块，每一个小方块为一区域，例如对每四个像素点组成的方格按照100*100进一步划分，那么该四个像素点之间就包含有10000个小方块。对于每一块小方块，选定其中心的一点为特征点(步骤410)，来计算权重Wi。该特征点的权重同样是根据其相邻像素点坐标(m，n)来计算的(步骤420)，再将每一块的坐标以及对应的高斯权重记录下来(步骤430)，即为权值表。
需要插值时，通过插值坐标即可在权重表中找到对应的高斯权重，进而根据该高斯权重Wi以及该相邻像素点的值Vi，计算特征点的值f(x，y)。这里的权重Wi的计算可以选择在这样的四个点中进行，为(0，0)，(0，1)，(1，0)，(1，1)。其它情况都可以映像到这四个点，再根据该权重值计算插值信息，从而省去了很多次的重复计算。按每一块小方块来进行处理，在权值表中找到其相应的权重，进而计算插值信息。从而代替对每个点的逐一插值计算，大大的减小了插值所用的时间。
虽然本发明以前述的较佳实施例揭露如上，但其并非用以限定本发明，任何熟习相机图像技术的人，在不脱离本发明的精神和范围内，应该可以作一些少许改动与添加，因此本发明的专利保护范围以权利要求书中所述为准。
权利要求
1.一种数字图像的插值处理方法，包括如下步骤确定目标图像的像素点在源图像中相应的映像点坐标(x，y)；根据该映像点的相邻像素点的坐标(m，n)，确定高斯权重Wi；及根据该高斯权重Wi以及该相邻像素点的值Vi，计算该映像点的值f(x，y)。
2.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述确定映像点坐标(x，y)的步骤还包括确定从源图像到目标图像的映像关系；及计算目标图像的像素点的逆向映像所对应点的坐标。
3.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述根据该映像点的相邻像素点的坐标(m，n)，确定高斯权重Wi的步骤，是通过公式Wi=e-r(x-m)2+(y-n)2]]>计算的，其中r为一系数，其值是通过公式Σi=1kWi=1]]>计算的。
4.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述相邻像素点的个数为4个。
5.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述相邻像素点的个数为16个。
6.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述相邻像素点的个数为4，即K的值为4时，若相邻像素点的坐标分别为(i，j)，(i+1，j)，(i，j+1)，(i+1，j+1)时，则Wi的值分别为W1=e-r(x-i)2+(y-j)2]]>W2=e-r(x-i-1)2+(y-j)2]]>W3=e-r(x-i-1)2+(y-j-1)2]]>W4=e-r(x-i)2+(y-j-1)2]]>
7.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述相邻像素点的坐标(i，j)，是通过将映像点的坐标值(x，y)取整得到的。
8.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述根据该映像点的相邻像素点的坐标(m，n)，确定高斯权重Wi的步骤，是通过查权值表确定的。
9.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述权值表的生成包括如下步骤在相邻像素点的空隙之间确定一区域，并在该区域内确定一特征点；根据该特征点相邻像素点的坐标(m，n)，计算高斯权重；及记录该区域的高斯权重。
10.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述在相邻像素的空隙之间确定一区域的步骤，是为将四个相邻像素点所组成的区域划分为复数个小方块，每个小方块为一区域。
11.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述特征点为该区域内的中心点。
12.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述根据该高斯权重以及该相邻像素点的值，计算映像点的值的步骤是通过公式f(x,y)=Σi=1kWi*Vi]]>计算的，其中K为相邻像素点的个数。
13.根据权利要求1所述的数字图像的插值处理方法，其中所述相邻像素点的值Vi为相应相邻像素点的RGB值。
全文摘要
本发明提供一种数字图像的插值处理方法，首先确定目标图像的像素点在源图像中相应的映像点坐标(x，y)，然后根据该映像点的相邻像素点的坐标(m，n)，确定高斯权重W
文档编号G06T3/40GK1542692SQ03124108
公开日2004年11月3日 申请日期2003年4月29日 优先权日2003年4月29日
发明者姜彦儒, 叶伯强 申请人:德鑫科技股份有限公司