Preview

Моделирование и анализ информационных систем

Расширенный поиск

Сравнение алгоритмов удвоения размера изображения

https://doi.org/10.18255/1818-1015-2016-4-382-400

Аннотация

В данной работе произведен сравнительный анализ качества некоторых интерполяционных неадаптивных методов увеличения размера изображения в два раза. В качестве оценки точности (качества) аппроксимации использовалась величина среднеквадратичного отклонения. Артефакты (алиасинг, эффект Гиббса, размытие и др.), вносимые интерполяционными методами, не рассматривались. Приведено описание интерполяционных алгоритмов удвоения, таких как: метод ближайшего соседа, линейная и кубическая интерполяции, интерполяция сверткой с ядром Ланцоша (при a=1, 2, 3), а также метод 17-точечной интерполяции. Для каждого метода удвоения были найдены оптимальные коэффициенты ядер сверток для различных алгоритмов уменьшения размера вдвое. Рассмотрены различные методы уменьшения размера вдвое: усреднение по 4-м ближайшим точкам и взвешенное 16-ти ближайших точек с оптимальными коэффициентами. Оптимальные коэффициенты найдены для каждого рассматриваемого в работе метода удвоения, они подбирались таким образом, чтобы минимизировать величину среднеквадратичного отклонения точного значения от приближения. В работе предлагается простой метод дополнительной корректировки произвольного алгоритма удвоения размера. Этот метод показывает хорошие результаты на простых интерполяционных алгоритмах. Однако при использовании наиболее сложных алгоритмов (17-точечный, Ланцош a = 3) улучшения оказываются незначительными. По результатам численных экспериментов самым точным среди рассмотренных алгоритмов является метод 17-точечной интерполяции, немного хуже – интерполяция посредством свертки с ядром Ланцоша с параметром a = 3 (см. таблицу в конце работы). 

Об авторах

С. Е. Ваганов
Ивановский государственный университет, Иваново
Россия

Ваганов Сергей Евгеньевич, аспирант

ул. Ермака, 39, г. Иваново, 153025



С. И. Хашин
Ивановский государственный университет, Иваново
Россия

Хашин Сергей Иванович, кандидат физико-математических наук, доцент,

ул. Ермака, 39, г. Иваново, 153025



Список литературы

1. Ватолин Д. и др., Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изоб-ражений и видео, Диалог - МИФИ, М., 2002, ISBN: 5-86404-170-X, 384 с.

2. Гонсалес Р., Вудс Р., Цифровая обработка изображений, Техносфера, М., 2012, ISBN: 978-5-94836-331-8, 1104 с.

3. Прэтт У., Цифровая обработка изображений, 1, Мир, М., 1982, 312 с.

4. Хашин С. И., “Семнадцатиточечная интерполяционная формула от 2 переменных”, Вестник ИвГУ, 2003, № 3, 133–137.

5. Яне Б., Цифровая обработка изображений, Техносфера, М., 2007, 583 с.

6. Wilhelm Burger, Mark J. Burge, Principles of digital image processing: core algorithms, Springer-Verlag, London, 2009, ISBN: 978-1-84800-194-7, 327 pp.

7. David S. Taubman, Michael W. Marcellin, JPEG2000: image compression fundamentals, standards, and practice, Springer Science+Business Media, LLC, 2002, ISBN: 978-1-46135245-7, 773 pp.

8. Wallace G. K., “The JPEG still picture compression standard”, IEEE Transactions on Consumer Electronics, 38:1 (1992), xviii – xxxiv. DOI: 10.1109/30.125072.

9. Robert G. Keys, “Cubic Convolution Interpolation for Digital Image”, Processing IEEE transaction on acoustics, speech, and signal processing, 29:6 (1981), 1153–1160. DOI: 10.1109/TASSP.1981.1163711.

10. Klette R., Concise Computer Vision. An Introduction into Theory and Algorithms, Springer-Verlag, London, 2014, ISBN: 978-1-4471-6320-6, 429 pp.

11. Xin Li, Michael T. Orchard, “New Edge-Directed Interpolation”, IEEE Transactions on Image Processing, 10:10 (2001), 1521–1527. DOI: 10.1109/83.951537.


Рецензия

Для цитирования:


Ваганов С.Е., Хашин С.И. Сравнение алгоритмов удвоения размера изображения. Моделирование и анализ информационных систем. 2016;23(4):382-400. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2016-4-382-400

For citation:


Vaganov S.E., Khashin S.I. Comparison of Doubling the Size of Image Algorithms. Modeling and Analysis of Information Systems. 2016;23(4):382-400. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2016-4-382-400

Просмотров: 974


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-1015 (Print)
ISSN 2313-5417 (Online)