一種圖像放大方法、圖像放大裝置及顯示設(shè)備的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明的實施例提供一種圖像放大方法、圖像放大裝置及顯示設(shè)備，涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，該方法具體包括：圖像放大裝置獲取源圖像的高頻分量和低頻分量；圖像放大裝置通過第一插值算法對源圖像的低頻分量進行像素插值，獲取低頻子圖像；圖像放大裝置通過第二插值算法對源圖像的高頻分量進行像素插值，獲取高頻子圖像；圖像放大裝置融合所述低頻子圖像與高頻子圖像，獲取融合結(jié)果圖像；其中，第一插值算法與第二插值算法采用不同的算法，以在降低運算量的同時保證放大后的圖像質(zhì)量。本發(fā)明的實施例用于圖像放大。
【專利說明】一種圖像放大方法、圖像放大裝置及顯示設(shè)備

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種圖像放大方法、圖像放大裝置及顯 示設(shè)備。

【背景技術(shù)】
[0002] 圖像放大的目的是提高放大后圖像的分辨率，來滿足人們的視覺要求或?qū)嶋H應(yīng)用 要求，圖像放大在高清電視、醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域都有著非常重要的應(yīng)用。
[0003] 圖像包含高頻分量和低頻分量，其中高頻分量主要分布于圖像中的各個主題的邊 緣輪廓部分和細(xì)節(jié)部分，低頻分量主要分布于圖像中的各個主題非邊緣輪廓部分。
[0004] 目前，通常采用同一種算法對圖像的高頻分量和低頻分量進行放大，插值算法是 對圖像放大最常用的圖像放大算法，廣泛采用的有最近鄰插值、雙線性插值和立方卷積插 值。其中，最鄰近插值算法最簡單，但最鄰近插值算法也最易產(chǎn)生像素值不連續(xù)，從而導(dǎo)致 塊效應(yīng)，進而造成圖像模糊，放大后圖像質(zhì)量效果一般不夠理想。雙線性插值算法較為復(fù) 雜，雙線性插值算法不會出現(xiàn)像素值不連續(xù)的情況，放大后的圖像質(zhì)量較高，但由于雙線性 插值具有低通濾波器的性質(zhì)，使高頻分量受損，所以可能會使圖像中各個主題的邊緣輪廓 和細(xì)節(jié)部分在一定程度上變得模糊。立方卷積插值算法復(fù)雜，可以保留相對較為清晰的邊 緣輪廓和細(xì)節(jié)，可降低或避免放大后的圖像中各個主題邊緣輪廓的鋸齒現(xiàn)象及細(xì)節(jié)部分的 梳狀現(xiàn)象，插值效果相對真實，使放大后圖像質(zhì)量更加完善化。
[0005] 由于在現(xiàn)有技術(shù)中采用一種圖像放大算法對圖像放大，而基于以上現(xiàn)有技術(shù)由于 圖像的低頻分量中圖像像素灰度值變化較小，因此無論采用簡單的算法或復(fù)雜的算法對圖 像的低頻分量放大效果相當(dāng)；而對于圖像的高頻分量采用較為復(fù)雜的算法是能夠達到良好 的圖像效果，但是無論對于圖像的高頻分量還是低頻分量在采用復(fù)雜的算法進行放大處理 時，均會增加額外的計算量，因此不能同時兼顧放大處理的運算量及圖像放大后的圖像質(zhì) 量。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的實施例提供一種圖像放大方法、圖像放大裝置及顯示設(shè)備，能夠在降低 運算量的同時保證放大后的圖像質(zhì)量。
[0007] 為達到上述目的，本發(fā)明的實施例采用如下技術(shù)方案：
[0008] 第一方面，提供一種圖像放大方法，包括：
[0009] 圖像放大裝置獲取源圖像的高頻分量和低頻分量；
[0010] 所述圖像放大裝置通過第一插值算法對所述源圖像的低頻分量進行像素插值，獲 取低頻子圖像；
[0011] 所述圖像放大裝置通過第二插值算法對所述源圖像的高頻分量進行像素插值，獲 取1?頻子圖像；
[0012] 所述圖像放大裝置融合所述低頻子圖像與高頻子圖像，獲取融合結(jié)果圖像；
[0013] 其中，所述第一插值算法與第二插值算法采用不同的算法。
[0014] 可選的，所述圖像放大裝置獲取源圖像的高頻分量和低頻分量，具體為：
[0015] 所述圖像放大裝置通過小波包分解的方法獲取所述源圖像的高頻分量和低頻分 量。
[0016] 可選的，所述圖像放大裝置融合所述低頻子圖像與高頻子圖像，獲取融合結(jié)果圖 像，具體包括：
[0017] 所述圖像放大裝置通過小波包逆變換融合所述低頻子圖像與高頻子圖像，獲取融 合結(jié)果圖像。
[0018] 可選的，所述圖像放大裝置獲取源圖像的高頻分量和低頻分量前；所述方法還包 括：
[0019] 所述圖像放大裝置對源圖像進RGB-YUV空間轉(zhuǎn)換。
[0020] 可選的，所述圖像放大裝置對所述低頻子圖像與所述高頻子圖像融合，獲取融合 結(jié)果圖像后，所述方法還包括：
[0021] 所述圖像放大裝置對融合結(jié)果圖像進行YUV-RGB空間逆變換。
[0022] 可選的，所述第一插值算法包括：最鄰近插值算法、雙線性插值算法、立方卷積插 值算法；
[0023] 所述第二插值算法包括：最鄰近插值算法、立方卷積插值算法。
[0024] 可選的，所述第一插值算法為雙線性插值算法；所述圖像放大裝置通過第一插值 算法對所述源圖像的低頻分量進行像素插值，獲取低頻子圖像，具體包括：
[0025] 所述圖像放大裝置選取所述源圖像的低頻分量中待插值像素點相鄰的四個像素 占.
[0026] 所述圖像放大裝置根據(jù)與所述待插值像素點相鄰的四個像素點的位置和像素灰 度，獲取所述相鄰的四個像素點水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及對角線 方向的像素灰度差；
[0027] 所述圖像放大裝置根據(jù)所述水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及對 角線方向的像素灰度差，獲取所述待插值像素點到所述待插值像素點相鄰的四個像素點的 距離；
[0028] 所述圖像放大裝置根據(jù)所述待插值像素點到所述待插值像素點相鄰的四個像素 點的距離設(shè)定所述待插值像素點相鄰的四個像素點的權(quán)重因子；
[0029] 所述像素放大裝置根據(jù)所述權(quán)重因子，通過雙線性插值算法對所述待插值像素點 進行像素插值，獲取插值后的低頻子像素圖像。
[0030] 第二方面，提供一種圖像放大裝置，包括：
[0031] 圖像分解單元，用于獲取源圖像的高頻分量和低頻分量；
[0032] 圖像插值單元，用于通過第一插值算法對所述圖像分解單元獲取的所述源圖像的 低頻分量進行像素插值，獲取低頻子圖像；
[0033] 所述圖像插值單元，還用于通過第二插值算法對所述圖像分解單元獲取的所述源 圖像的高頻分量進行像素插值，獲取高頻子圖像；
[0034] 圖像融合單元，用于融合所述圖像插值單元獲取的低頻子圖像與高頻子圖像，獲 取融合結(jié)果圖像；
[0035] 其中，所述第一插值算法與第二插值算法采用不同的算法。
[0036] 可選的，所述圖像分解單元，具體用于通過小波包分解的方法獲取所述源圖像的 高頻分量和低頻分量。
[0037] 可選的，所述圖像融合單元具體用于通過小波包逆變換融合所述圖像插值單元 獲取的低頻子圖像與高頻子圖像，獲取融合結(jié)果圖像。
[0038] 可選的，所述裝置還包括：變換單元，所述變換單元用于對所述源圖像進RGB-YUV 空間轉(zhuǎn)換。
[0039] 可選的，所述變換單元還用于所述對融合結(jié)果圖像進行YUV-RGB空間逆變換。
[0040] 可選的，所述第一插值算法包括：最鄰近插值算法、雙線性插值算法、立方卷積插 值算法；
[0041] 所述第二插值算法包括：最鄰近插值算法、立方卷積插值算法。
[0042] 可選的，所述第一插值算法為雙線性插值算法；所述圖像插值單元包括：
[0043] 采樣子單元，用于選取所述源圖像的低頻分量中待插值像素點相鄰的四個像素 占.
[0044] 像素灰度差獲取子單元，用于根據(jù)所述采樣子單元選取的與所述待插值像素點相 鄰的四個像素點的位置和像素灰度獲取所述相鄰的四個像素點水平方向的像素灰度差、垂 直方向的像素灰度差及對角線方向的像素灰度差；
[0045] 距離獲取子單元，用于根據(jù)所述像素灰度差獲取子單元獲取的所述水平方向的像 素灰度差、垂直方向的像素灰度差及對角線方向的像素灰度差，獲取所述待插值像素點到 所述待插值像素點相鄰的四個像素點的距離；
[0046] 權(quán)重因子設(shè)定子單元，用于根據(jù)所述距離獲取子單元獲取的所述待插值像素點到 所述待插值像素點相鄰的四個像素點的距離設(shè)定所述待插值像素點相鄰的四個像素點的 權(quán)重因子；
[0047] 圖像插值子單元，用于根據(jù)權(quán)重因子設(shè)定子單元設(shè)定的所述權(quán)重因子，通過雙線 性插值算法對所述待插值像素點進行像素插值，獲取插值后的低頻子像素圖像。
[0048] 第三方面，提供一種顯示設(shè)備，包括上述任意一種圖像放大裝置。
[0049] 本發(fā)明實施例提供的圖像放大方法、圖像放大方法裝置及顯示設(shè)備，先獲取源圖 像中的高頻分量和低頻分量，然后通過第一插值算法對低頻分量像素插值獲取低頻子圖 像，通過第二插值算法對高頻分量像素插值獲取高頻子圖像，最后再對低頻子圖像和高頻 子圖像進行融合，獲取融合結(jié)果圖像；由于通過不同的插值算法對源圖像的高頻分量和低 頻分量分別插值，所以能夠在減少插值運算量的同時保證放大后的圖像質(zhì)量。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0050] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以 根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0051] 圖1為本發(fā)明實施例提供的圖像放大方法流程示意圖；
[0052] 圖2為本發(fā)明另一實施例提供的圖像放大方法示意性流程圖；
[0053] 圖3為本發(fā)明實施例提供一種采用小波包分解對YUV空間的源圖像進行分解的示 意性流程圖；
[0054] 圖4為本發(fā)明實施例提供一種采用小波包分解對YUV空間的源圖像進行分解的原 理示意圖；
[0055] 圖5a為本發(fā)明實施例提供的基于雙線性插值法的原理示意圖；
[0056] 圖5b為本發(fā)明實施例提供的基于雙線性插值法像素對低頻分量進行像素插值的 方法示意性流程圖；
[0057] 圖6為本發(fā)明實施例提供的通過小波包逆變換融合所述低頻子圖像與所述高頻 子圖像的示意性流程圖；
[0058] 圖7為本發(fā)明實施例提供的圖像放大裝置示意性結(jié)構(gòu)圖；
[0059] 圖8為本發(fā)明另一實施例提供的圖像放大裝置的示意性結(jié)構(gòu)圖。

【具體實施方式】
[0060] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明實施例提供的圖像放大方法及裝置進行詳細(xì)描述，其中用 相同的附圖標(biāo)記指示本文中的相同元件。在下面的描述中，為便于解釋，給出了大量具體細(xì) 節(jié)，以便提供對一個或多個實施例的全面理解。然而，很明顯，也可以不用這些具體細(xì)節(jié)來 實現(xiàn)所述實施例。在其它例子中，以方框圖形式示出公知結(jié)構(gòu)和設(shè)備，以便于描述一個或多 個實施例。
[0061] 參照圖1所示，本發(fā)明的實施例提供一種圖像放大方法，包括：
[0062] 101、圖像放大裝置獲取源圖像的高頻分量和低頻分量；
[0063] 可選的，在步驟101中可以采用小波包分解的方法獲取源圖像的高頻分量和低頻 分量；具體可選的步驟101為：圖像放大裝置通過小波包分解的方法獲取源圖像的高頻分 量和低頻分量；
[0064] 其中，小波包分解是小波分解的延伸，小波包分解不僅對圖像的低頻部分進行分 解，而且對圖像的高頻部分也進行進一步的分解，小波包分解還能根據(jù)圖像信號特性和分 析要求，自適應(yīng)的選擇相應(yīng)頻帶與圖像頻譜相匹配，是一種相比小波分解更為精細(xì)的分解 方法，具有更為精確的分析能力。
[0065] 102、圖像放大裝置通過第一插值算法對所述低頻分量進行像素插值，獲取低頻子 圖像；
[0066] 其中步驟102中所采用的第一插值算法可以包括：最鄰近插值算法、雙線性插值 算法、立方卷積插值算法。
[0067] 103、圖像放大裝置通過第二插值算法對所述低頻分量進行像素插值，獲取高頻子 圖像；
[0068] 其中步驟103中所采用的第二插值算法可以包括：所述第二插值算法包括：最鄰 近插值算法、立方卷積插值算法。
[0069] 104、圖像放大裝置融合所述低頻子圖像與所述高頻子圖像，獲取融合結(jié)果圖像。
[0070] 可選的，在步驟104中可以采用小波包逆變換融合所述低頻子圖像與所述高頻子 圖像。
[0071] 其中，所述第一插值算法與第二插值算法不同。
[0072] 本發(fā)明實施例提供的圖像放大方法，先獲取源圖像中的高頻分量和低頻分量，然 后通過第一插值算法對低頻分量像素插值獲取低頻子圖像，通過第二插值算法對高頻分量 像素插值獲取高頻子圖像，最后再對低頻子圖像和高頻子圖像進行融合，獲取融合結(jié)果圖 像；由于本發(fā)明實施例中通過不同的插值算法對源圖像的高頻分量和低頻分量分別插值， 所以本發(fā)明實施例提供的圖像放大方法及裝置能夠在減少插值運算量的同時保證放大后 的圖像質(zhì)量。
[0073] 本發(fā)明實施例提供另一種圖像放大方法的實施方式，如圖2所示，包括：
[0074] S201、圖像放大裝置對源圖像進行RGB-YUV空間轉(zhuǎn)換；
[0075] 其中，通過RGB-YUV空間轉(zhuǎn)換，可以將RGB色彩空間的源圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV色彩空間 的源圖像；RGB是工業(yè)界的一種顏色標(biāo)準(zhǔn)，是通過對紅（R-red)、綠（G-green)、藍（B-blue) 三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的；YUV是一種 PAL (Phase Alteration Line，逐行倒相）顏色編碼方法，其中YUV的亮度信號Y和色度信 號U、V是分離的，其中由于視覺對亮度信號的敏感程度高于色度信號，通過RGB-YUV空間轉(zhuǎn) 換，可以保證在以下對源圖像插值過程中源圖像亮度信號的穩(wěn)定；進而保證放大后的圖像 具有良好的視覺效果。
[0076] S202、圖像放大裝置通過小波包分解的方法獲取源圖像的高頻分量和低頻分量；
[0077] 具體的，其中步驟S202中，具體為在YUV色彩空間的源圖像獲取源圖像的高頻分 量和低頻分量，參照圖3所示，步驟S202具體包括以下步驟：
[0078] 301、圖像放大裝置載入YUV空間的源圖像；
[0079] 302、圖像放大裝置對YUV空間的源圖像進行單尺度一維離散小波包分解；
[0080] 具體的，參照圖4所示，首先，圖像放大裝置通過小波包分解的方法分解將YUV空 間的源圖像分解成低頻al和高頻dl，其中低頻al用對應(yīng)的低頻系數(shù)cAl表示，高頻dl用 對應(yīng)的高頻系數(shù)cDl ;Cal和Cdl均為小波包分解過程中生成的小波系數(shù)；在分解中低頻 al中失去的信息由高頻dl捕獲；然后，在下一層的分解中又將al分解成低頻ala2和高頻 ald2兩部分，并產(chǎn)生對應(yīng)的低頻系數(shù)CA1A2和高頻系數(shù)CA1D2,將dl分解成低頻dla2和 高頻dld2兩部分并產(chǎn)生對應(yīng)的低頻系數(shù)CD1A2和高頻系數(shù)CD1D2,低頻ala2中失去的信息 由高頻ald2捕獲，低頻dla2中失去的信息由高頻dld2捕獲；以此類推下去，可以進行第N 層次的分解。N的取值可根據(jù)源圖像與目標(biāo)圖像質(zhì)量的高低進行調(diào)節(jié)。例如：采用能量對 數(shù)

【權(quán)利要求】
1. 一種圖像放大方法，其特征在于，包括： 圖像放大裝置獲取源圖像的高頻分量和低頻分量； 所述圖像放大裝置通過第一插值算法對所述源圖像的低頻分量進行像素插值，獲取低 頻子圖像； 所述圖像放大裝置通過第二插值算法對所述源圖像的高頻分量進行像素插值，獲取高 頻子圖像； 所述圖像放大裝置融合所述低頻子圖像與高頻子圖像，獲取融合結(jié)果圖像； 其中，所述第一插值算法與第二插值算法采用不同的算法。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像放大裝置獲取源圖像的高頻分 量和低頻分量，具體為： 所述圖像放大裝置通過小波包分解的方法獲取所述源圖像的高頻分量和低頻分量。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像放大裝置融合所述低頻子圖像 與高頻子圖像，獲取融合結(jié)果圖像，具體包括： 所述圖像放大裝置通過小波包逆變換融合所述低頻子圖像與高頻子圖像，獲取融合結(jié) 果圖像。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像放大裝置獲取源圖像的高頻分 量和低頻分量前；所述方法還包括： 所述圖像放大裝置對源圖像進RGB-YUV空間轉(zhuǎn)換。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖像放大裝置對所述低頻子圖像與 所述高頻子圖像融合，獲取融合結(jié)果圖像后，所述方法還包括： 所述圖像放大裝置對融合結(jié)果圖像進行YUV-RGB空間逆變換。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于， 所述第一插值算法包括：最鄰近插值算法、雙線性插值算法、立方卷積插值算法； 所述第二插值算法包括：最鄰近插值算法、立方卷積插值算法。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一插值算法為雙線性插值算法；所 述圖像放大裝置通過第一插值算法對所述源圖像的低頻分量進行像素插值，獲取低頻子圖 像，具體包括： 所述圖像放大裝置選取所述源圖像的低頻分量中待插值像素點相鄰的四個像素點； 所述圖像放大裝置根據(jù)與所述待插值像素點相鄰的四個像素點的位置和像素灰度獲 取所述相鄰的四個像素點水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及對角線方向的 像素灰度差； 所述圖像放大裝置根據(jù)所述水平方向的像素灰度差、垂直方向的像素灰度差及對角 線方向的像素灰度差，獲取所述待插值像素點到所述待插值像素點相鄰的四個像素點的距 離； 所述圖像放大裝置根據(jù)所述待插值像素點到所述待插值像素點相鄰的四個像素點的 距離設(shè)定所述待插值像素點相鄰的四個像素點的權(quán)重因子； 所述像素放大裝置根據(jù)所述權(quán)重因子，通過雙線性插值算法對所述待插值像素點進行 像素插值，獲取插值后的低頻子像素圖像。
8. -種圖像放大裝置，其特征在于，包括： 圖像分解單元，用于獲取源圖像的高頻分量和低頻分量； 圖像插值單元，用于通過第一插值算法對所述圖像分解單元獲取的所述源圖像的低頻 分量進行像素插值，獲取低頻子圖像； 所述圖像插值單元，還用于通過第二插值算法對所述圖像分解單元獲取的所述源圖像 的高頻分量進行像素插值，獲取高頻子圖像； 圖像融合單元，用于融合所述圖像插值單元獲取的低頻子圖像與高頻子圖像，獲取融 合結(jié)果圖像； 其中，所述第一插值算法與第二插值算法采用不同的算法。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述圖像分解單元，具體用于通過小波包 分解的方法獲取所述源圖像的高頻分量和低頻分量。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述圖像融合單元具體用于通過小波包 逆變換融合所述圖像插值單元獲取的低頻子圖像與高頻子圖像，獲取融合結(jié)果圖像。
11. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：變換單元，所述變換單 元用于對所述源圖像進RGB-YUV空間轉(zhuǎn)換。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述變換單元還用于所述對融合結(jié)果 圖像進行YUV-RGB空間逆變換。
13. 根據(jù)權(quán)利要求8-12任一項所述的裝置，其特征在于，所述第一插值算法包括：最鄰 近插值算法、雙線性插值算法、立方卷積插值算法； 所述第二插值算法包括：最鄰近插值算法、立方卷積插值算法。
14. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述第一插值算法為雙線性插值算法； 所述圖像插值單元包括： 采樣子單元，用于選取所述源圖像的低頻分量中待插值像素點相鄰的四個像素點； 像素灰度差獲取子單元，用于根據(jù)所述采樣子單元選取的與所述待插值像素點相鄰的 四個像素點的位置和像素灰度獲取所述相鄰的四個像素點水平方向的像素灰度差、垂直方 向的像素灰度差及對角線方向的像素灰度差； 距離獲取子單元，用于根據(jù)所述像素灰度差獲取子單元獲取的所述水平方向的像素灰 度差、垂直方向的像素灰度差及對角線方向的像素灰度差，獲取所述待插值像素點到所述 待插值像素點相鄰的四個像素點的距離； 權(quán)重因子設(shè)定子單元，用于根據(jù)所述距離獲取子單元獲取的所述待插值像素點到所述 待插值像素點相鄰的四個像素點的距離設(shè)定所述待插值像素點相鄰的四個像素點的權(quán)重 因子； 圖像插值子單元，用于根據(jù)所述權(quán)重因子設(shè)定子單元設(shè)定的所述權(quán)重因子，通過雙線 性插值算法對所述待插值像素點進行像素插值，獲取插值后的低頻子像素圖像。
15. -種顯示設(shè)備，其特征在于，包括權(quán)利要求8-14任一項所述的圖像放大裝置。
【文檔編號】G06T3/40GK104299185SQ201410503761
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2014年9月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月26日
【發(fā)明者】張麗杰 申請人:京東方科技集團股份有限公司