摘要: 图像的插值放大是数字图像处理中的一个热点问题，传统的方法往往导致插值放大后的图像存在锯齿和模糊效应等问题。针对这一问题，本文提出了一种基于边缘敏感的水平集扩散和双边滤波的图像重构方法。相比之前的水平集扩散技术，该方法能够自适应地得到图像的二值化边缘，并利用这一信息约束水平集扩散，从而在消除插值放大后图像中锯齿效应的同时，很好地保护其细节纹理信息。另外，针对水平集扩散不能解决的模糊效应，本文提出了二值化边缘信息约束下的双边滤波技术，将双边滤波的作用域限制在图像轮廓处，从而有效地降低了由初始插值错误带来的模糊效应，显著改善了放大后图像的视觉效果。
该方法主要步骤如下：
（1）将输入图像插值放大，并通过差分法得到初始的边缘图像，然后使用自适应二值化逼近技术得到图像的二值化边缘。在这幅二值化的边缘图像中，通过对滑动窗口内边缘密度的统计来区分图像的轮廓和细节纹理，并最终生成一张用于约束水平集扩散和双边滤波的轮廓二值图。
（2）对上一步所得轮廓二值图中的角点加以保护，并用微调后的结果约束水平集扩散，从而在消除图像锯齿、获得更平滑边缘的同时，保护图像中的角点和细节部分不被平滑。
（3）以第一步得到的轮廓二值图约束双边滤波，使图像的轮廓更加清晰锐利，并保证纹理细节不受破坏。
本文以用户打分的方式对实验结果进行了主观评测。测试结果表明本文的方法在边缘的平滑程度和锐利程度等方面比传统的插值方法有显著提高，视觉效果得到了较好的改善。同时RMSE(Root Mean Square Error)以及SSIM（Structure Similarity Image Measurement）等客观图像质量评测指标数据也表明，本文方法在提高图像视觉效果的同时重构误差几乎没有变化。
本文中一些参数的确定采用的是实验方法。这种方法可以为用户提供一定程度的方便而不必对每幅输入图像进行繁琐的参数调试工作，但这种参数选择方式不能保证对每幅图像都取得最好效果。在未来的工作中可以考虑一种更加智能化的自适应参数确定规则，以保证对每幅图像都达到最佳的处理效果。另外还可以考虑对图像的纹理细节做进一步处理，使得图像中的细节信息也得到增强，从而使视觉效果得到更大的提高。
今天，数字图像在互联网及其它各种场合得到了日益广泛的应用。当前的图像输出设备能很好地支持高分辨率图像，而由于带宽的限制，互联网上的数字图像往往分辨率较低，目前先进的超分辨率恢复技术虽然能得到不错的效果，但其复杂性使它距离广泛应用还有不少距离。因此图像的插值放大技术依旧是人们关注的焦点，如何改善插值放大后图像的视觉效果也日益成为研究的热点。本文提出的方法能够较好的改善图像放大后的视觉效果，具有一定的应用价值和前景。