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目的 大多数图像内插方法只考虑低分辨率图像的下采样降质过程,忽略编码噪声的影响。提出一种新的自适应对称自回归模型的压缩图像内插方法。
方法 假设局部图像相似的图像块具有相同的图像内插模型。方法分为训练和重建两个阶段。在训练阶段,首先对训练图像采用主成分分析提取图像块的局部梯度主方向,根据方向进行一次分类,分别建立各个方向的对称自回归模型和训练集;其次对每个方向的训练集,根据图像基元特征,利用K均值聚类方法进行二次分类;最后对每个二次分类训练子集,选择其所属方向类的模型,使用有约束的最小二乘法估计对应于该子集的模型系数。在重建阶段,首先根据测试图像块的局部梯度主方向,确定方向类别,再计算测试块基元特征和该方向类中所有聚类中心的欧氏距离,选择具有最小欧氏距离的聚类中心的自回归模型用于内插。
结果 采用8种不同的测试图像在JPEG的2种量化方式条件下进行测试,与7种典型的图像内插相比,结果表明本文方法能够有效地克服编码噪声的影响,峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)均优于其他方法。
结论 本文方法具有较低的复杂度,可以适用于图像通信中增强图像的分辨率。… …
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