端木春江 左德遥 赵頔

摘 要： 由于传统的基于插值的图像超分辨率算法容易使图像的边缘部分出现模糊或过度平滑的现象，对此提出一个仅沿图像边缘方向进行插值的算法，使垂直于边缘方向上的像素点不参与插值和滤波，从而减少图像过度平滑的几率。该算法首先检测图像的边缘，然后对边缘点沿量化的边缘方向进行三次样条（cubic spline）插值；对平滑点，先用双立方（bi-cubic）插值算法进行插值，再用各向异性算子进行滤波。实验表明，所提出算法的性能好于原有的超分辨率插值算法。

关键词： 图像处理； 图像超分辨率； 图像放大； 图像插值

中图分类号：TP37 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2018）03-01-03

The edge keeping super-resolution algorithm for real-time applications

Duanmu Chunjiang， Zuo Deyao， Zhao Di

（Zhejiang Normal University， Jinhua， Zhejiang 321004， China）

Abstract： Since the blur and the over-smooth phenomenons often appears in the traditional interpolation-based image super-resolution algorithms in the literature， a new super-resolution algorithm is proposed， which only interpolates the pixels along the edge direction. In this way， the pixels lying perpendicular to the image edges do not participate in the interpolation and filtering， so that the over-smooth occurring probability can be reduced. In this algorithm， the image edges are firstly detected. Then， the cubic spline interpolation is carried out along the image edge direction for the edge pixels， and the bi-cubic interpolation and an-isotropic filtering are carried out for the smooth pixels. Experimental results show that the proposed algorithm performs better than the original interpolation-based super-resolution algorithms.

Key words： image processing； image super-resolution； image magnification； image interpolation

0 引言

通过单幅参考图像的超分辨率方法可以把一幅低分辨率的图像放大为一幅高分辨率的图像，以提高图像的分辨率和清晰度。因而，其成为近年来的研究热点，并具有广泛的应用，如：对遥感图像、医学图像、监控图像、互联网中图像等所做的提高其分辨率的清晰化处理。传统的超分辨率放大的方法分为：基于插值的方法[5]、基于样例的方法[2]、基于稀疏表示的方法[1]、和基于深度学习的方法[4]。由于只有基于插值的方法具有较小的计算复杂度，适合于实时的应用，这里主要考虑对已有最优的插值方法[6]的改进。

传统的基于插值的超分辨率处理算法具有简单快速的特点。因而，可广泛地应用于实时地高清视频放大的场合。其他的超分辨处理的算法，由于计算复杂度高，耗时久，而不适于实时场合下应用。……