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. ВагановРоссия
Ваганов Сергей Евгеньевич, аспирант
ул. Ермака, 39, г. Иваново, 153025
С. И. Хашин
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