通过位移场进行快速图像上采样

快速图像上采样是数字图像处理领域的一个基本且具有挑战性的研究课题，主要难点体现在两个方面。首先是恢复图像中清晰的边缘和纹理，同时抑制视觉伪像，如振铃效应、混叠、块效应和模糊；其次是确保上采样操作的效率足够高，以满足实际应用的性能要求。 传统的上采样方法往往采用简单的分析插值公式，如双线性和双三次插值方案。这些方法执行速度非常快，但它们通常会在高分辨率（HR）图像中的显著边缘产生不受欢迎的伪像，如模糊、阶梯状线条和振铃。为了保留清晰的边缘，许多基于边缘的算法被提出，它们可以产生具有最小锯齿或振铃伪像的清晰边缘。最近，一些基于样例的方法被提出，这些方法可以利用高频率信息来改善上采样图像的质量。 该论文介绍了一种基于位移场的快速图像上采样方法，该方法在两尺度框架下确保上采样图像对于大规模边缘和小规模结构都具有清晰的构造。该方法的低频图像通过基于良好构造的位移场的保真度插值技术来恢复，该位移场通过跨分辨率的保真度模型进行估计。在这种模型中，边缘上像素的距离被保留，使得可以在高分辨率结果中恢复清晰的边缘。同样，局部高频结构通过保真度重建算法进行重建。广泛的实验表明，这种方法在定量和定性评估以及通过用户研究的感知评估中，优于当前最先进的方法。此外，该方法非常快速，因此适用于实际应用。 图像上采样，也称为图像放大，是利用数字技术提升图像分辨率的过程。图像放大技术的一个主要目的就是提高图像的细节表现，使得放大后的图像在视觉上与原始图像尽可能接近。图像放大技术的难点在于如何在放大图像的过程中保留边缘细节和纹理信息，同时去除由于放大引起的失真现象。常见的失真现象包括模糊、振铃效应、马赛克效应、条纹效应等。这些失真现象会使图像的视觉效果大打折扣，因此有效的图像放大技术需要能够同时解决这些视觉问题。 保真度模型在图像处理中用于优化图像的质量，通过确保在图像放大过程中，高分辨率图像的边缘像素距离保持不变，从而保持边缘清晰。这种方法基于一个假设，即图像中的边缘具有一定的几何连续性，通过分析低分辨率图像中边缘像素的位置，可以估计出高分辨率图像中相应像素的位置。 双线性和双三次插值是图像处理中常用的上采样算法。双线性插值是通过在源图像中的四个最近的像素值进行加权平均来计算目标图像中的像素值。双三次插值是双线性插值的扩展，它考虑了插值点周围的16个像素点，通过更复杂的权重分配计算出插值点的像素值。这两种方法在速度上非常快，但在提高图像分辨率时可能会引入较大的失真。 基于样例的方法通常需要一个预先准备好的高分辨率图像样例库，通过学习这些样例图像中的高频信息来改善目标图像的质量。这些方法在图像放大领域展现了较好的性能，因为它们能够利用样例图像中丰富的细节信息来重建新图像的高频成分。 在用户研究中，对上采样算法的感知评估通常涉及到大量用户对不同上采样方法生成的图像进行视觉质量的比较。感知评估是图像上采样算法评估中的一个重要方面，因为最终上采样图像的质量评判往往与人的主观感受密切相关。 在实际应用中，对上采样算法的效率要求非常高，因为处理速度将直接影响到用户的使用体验。算法的运行时间需要足够短，以保证在实际应用场景中不会造成明显的延迟。快速图像上采样算法通过优化算法设计，减少了计算量，从而使得图像上采样过程可以实时完成或在短时间内产生结果，满足了实际应用中的性能需求。