基于子空间分解的高效数字图像大尺度放大方法<%=id%>

分类号： G06T5/00;G06F17/16
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申请(专利权)人：清华大学
地址： 100084北京市100084-82信箱
发明 (设计)人：陆文凯
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摘要
　基于子空间分解的高效数字图像大尺度放大方法属于数字图像处理技术领域，其特征在于：它是把二维图像插值转换成若干奇异向量的一维插值的一种插值方法，它依次含有奇异值分解、奇异值向量的一维插值和奇异值重构三个步骤，它还通过分块处理算法大大地降低了在大尺度放大情况下的插值复杂度。同时，在同样的图像尺寸和分块尺寸条件下，本方法的运算时间和图像二维三次插值方法的运算时间的比值随放大尺度的增加而减少。如在分块尺寸为16*8，放大尺度为120时，设图像三次插值需要时间为1，则图像线性插值时间为0.42，图像最近邻插值时间为0.295，而本方法采用三次一维插值时所用的时间仅为0.0158。
主权项
　权利要求书 1.基于子空间分解的高效数字图像大尺度放大方法，含有用于图像子空间分解的奇异值分解(SVD)的步骤其特征在于，它是将二维图像插值转换成若干奇异向量的一维插值的一种插值方法，它依次含有以下步骤： (1)向计算机输入M*N图像X，选用的一维插值算子，插值尺度； (2)奇异值分解：用下述矩阵X表示大小为M*N的图像M≥N，矩阵元素Xij，i＝1...M；j＝1...N，其中，E＝diag(σ1，σ2…，σr) E：奇异值矩阵 U＝[u1，u2…，uN] U：左奇异值向量矩阵 V＝[v1，v2…vM] V：右奇异值向量矩阵 σi，i＝1...r为奇异值， ui，i＝1...r为左奇异值向量， vi，i＝1...r为右奇异值向量； (3)基于奇异值分解的图像插值： (3.1)利用一维插值算子对两个左、右奇异值向量进行插值，通过下式得到r个秩为 1的本征图：SiI＝σiInt1(ui)Int1(vi) i＝1...r，其中Int1()为一维插值算子，插值可以利用任何现有的一维插值方法； (3.2)将所有r个本征图相加后得到插值图像。

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