Повышение разрешающей способности изображений
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
ерез две верхние точки проводится прямая f1(x), через две нижние - f2(x). Дальше находятся координаты для точек f1(xo) и f2(xo), через которые проводится третья прямая f3(y). Цвет искомой точки - это f3(yo).
Этот алгоритм хорошо работает при целых или больших коэффициентах увеличения.
Но резкие границы размываются. Для уменьшения изображения этот алгоритм также не подходит.
Фрагмент кода алгоритма бикубической интерполяции:
тАж:=TBitmap.Create; bmp1.Width:=bmp.Width;bmp1.Height:=bmp.height;
//------------------------------------------------------------------------j:=0 to bmp.Height do //Преобразование только по горизонтали
begini:=0 to Round(bmp.Width/2) do
begin_new:=(i*2); //по номеру пикселя i в новом (формируемом) изображении находим номер i_new в исходном изображении:=0.5;//Это смещение (сдвиг) весовой функции:=0; G:=0; B:=0; s:=0;k:=-1 to 2 do//яркость пикселя с номером i равна сумме яркостей этого пикселя, соседа слева и двух соседей справа, умноженных на весовые коэффициенты:=i_new+k;//Это просто для удобства
If s255 then B:=255; If B<0 then B:=0;
End;
//В выходном изображении дублируем каждый второй столбец
bmp1.Canvas.Pixels[i*2,j]:=RGB(Round(R),Round(G),Round(B));.Canvas.Pixels[i*2+1,j]:=RGB(Round(R),Round(G),Round(B));;{For i}.Caption := IntToStr(round(100 * j/ bmp.Height)) + '%';.ProcessMessages;Application.Terminated then
Exit;;
тАж
Яркость пикселя нового изображения находится как сумма яркостей соответствующего пикселя старого изображения и трех его соседей (один сосед слева и два - справа), умноженных на значения весовой функции.
Чтобы новое изображение не сжималось по горизонтали в два раза, я его расширяла методом ближайшего соседа - три строки в конце подпрограммы.
Экспериментальным путем подобраны коэффициенты весовой функции. Если разрешить использовать подобранные коэффициенты, то бикубическая интерполяция получается максимально похожей как в Фотошопе.
Выводы к главе II
В этой главе приведено общее описание технологии выполнения разработки. В первом параграфе главы приведены описания инструментария для разработки, основных использованных компонентов. Во втором параграфе главы построена логическая схема разрабатываемого продукта - пошаговое описание технологии выполнения.
Заключение
Могу сказать, что поставленная передо мной цель - разработка программного продукта для реализации задачи повышения разрешающей способности изображений, выполнена. Задачи, решаемые в процессе достижения цели, тоже в полной мере реализованы. Рассмотрены основные методы и алгоритмы повышения разрешающей способности изображений. Выделены и использованы приемлемые подходы для разработки программного обеспечения, то есть достаточно простые, быстрые и обеспечивающие качественное повышение. Выполнена поэтапная программная реализация выбранного алгоритма повышения разрешающей способности изображений. И в итоге получена работающая программа, которая преобразует изображения, повышая их разрешение.
И напоследок, программа имеет перспективы для дальнейшей доработки. Возможно, например, добавление функций для устранения некоторых, возникающих недостатков, так называемых артефактов, в результате интерполяции, в частности, если изображение будет увеличено во много раз: сглаживание, подавление эффекта Гиббса, повышение резкости в сильно размытых изображениях.
Список использованной литературы
1.Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Князь В. А. и др. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW и IMAQ Vision: [учебный курс]. - М. : ДМК Пресс, 2007. 464 с
.Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений. - М.:Диалог-МИФИ, 2005
.Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2006
.Грузман И.С., Киричук В.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие. - Новосибирск, НГТУ, 2002
.Насонов А., Крылов А., Лукин А., Увеличение разрешения изображения с использованием метода нрегуляризации Тихонова, материалы международной конференции "Тихонов и современная математика", Москва, 2006
.Петровский А.И. Adobe Photoshop 6.0: трюки в дизайне изображения. - М.: 2001
.Прэтт У. Цифровая обработка изображений. - М.: Мир, 2004. Кн. 1 и 2
.Ратушняк А. методы сжатия данных. - М.: Диалог-МИФИ, 2002
.Тихонов А.Н, Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. - М.: Наука, 1979
.Яне Б. Цифровая обработка изображений. - М.: Мир, 2007
11.Lukin A., Krylov A., Nasonov A., Image Interpolation by Super-Resolution, труды конференции "Графикон-2006", стр. 239-242
12.
13.
.
.
.
.
.
.
.
.
.