CN109658333A - 图像放大插值的方法、图像放大插值装置以及显示装置 - Google Patents

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Abstract

本揭示提供了图像放大插值的方法、图像放大插值装置以及显示装置。所述方法包括输入图像，图像包括多组像素，每组像素包括多个像素点，计算每组像素的像素点之间的相关性，以得到每组像素的相关性，比较多组像素的相关性大小，以及根据比较多组像素的相关性大小的结果进行插值计算。本揭示通过根据比较多组像素的相关性大小的结果进行插值计算，可以增加图像分辨率及改善插值放大后的图像的边缘效果。

Description

图像放大插值的方法、图像放大插值装置以及显示装置
【技术领域】
本揭示涉及显示技术领域，特别涉及一种图像放大插值的方法、图像放大插值装置以及显示装置。
【背景技术】
随着计算机技术及现代通讯技术的高速发展，人们对图像信息的需求也越来越迫切。目前的图像数字化输入设备通过采样图像上的微小区域，产生对应的像素点，从而形成一个点阵化的图像数据，即对于固定的图像输入条件和固定的图像而言，可获取的数据量是相对固定的。
但在很多情况下，经常不可避免地涉及到将图像插值放大显示。而图像的插值意味着记录图像数据量的增加，也就是图像数据再生的一个过程。那么，这个图像数据再生过程如何实现，以及实现的视觉效果和运算复杂度如何，就是图像放大算法的研究工作需要考虑和关注的问题。
现有的图像插值方法没有判断图像中各像素点的相关性，结果不同程度地导致了包含丰富信息的图像细节丢失，边缘模糊。
故，有需要提供一种图像放大插值的方法、图像放大插值装置以及显示装置，以解决现有技术存在的问题。
【发明内容】
为解决上述技术问题，本揭示的一目的在于提供图像放大插值的方法、图像放大插值装置以及显示装置，通过根据比较多组像素的相关性大小的结果进行插值计算，可以增加图像分辨率及改善插值放大后的图像的边缘效果。
为达成上述目的，本揭示提供一图像放大插值的方法。所述方法包括:
输入图像，所述图像包括多组像素，每组像素包括多个像素点；
计算所述每组像素的所述像素点之间的相关性，以得到所述每组像素的相关性；
比较所述多组像素的相关性大小；以及
根据比较所述多组像素的相关性大小的结果进行插值计算。
于本揭示其中的一实施例中，选择相关性最大的一组像素进行插值计算。
于本揭示其中的一实施例中，在水平方向选择相关性最大的一组像素进行插值计算。
于本揭示其中的一实施例中，在垂直方向选择相关性最大的一组像素进行插值计算。
于本揭示其中的一实施例中，所述图像包括4x4个像素区域，所述方法包括以双三次插值对所述4x4个像素区域进行插值计算。
于本揭示其中的一实施例中，所述图像包括3x3个像素区域，所述方法包括以牛顿插值法对所述3x3个像素区域进行插值计算。
于本揭示其中的一实施例中，所述图像包括2x2个像素区域，所述方法包括以双线性插值法对所述2x2个像素区域进行插值计算。
本揭示还提供一图像放大插值装置包括图像输入及输出单元、相关性计算单元、相关性比较单元以及插值计算单元。所述图像输入及输出单元用于输入图像。所述图像包括多组像素。每组像素包括多个像素点。所述相关性计算单元用于计算所述每组像素的所述像素点之间的相关性，以得到所述每组像素的相关性。所述相关性比较单元用于比较所述多组像素的相关性大小。所述插值计算单元用于根据比较所述多组像素的相关性大小的结果进行插值计算。
于本揭示其中的一实施例中，插值计算单元用于选择相关性最大的一组像素进行插值计算。
本揭示还提供一种显示装置包括上述的图像放大插值装置。
由于本揭示的实施例的图像放大插值的方法、图像放大插值装置以及显示装置中，通过根据比较多组像素的相关性大小的结果进行插值计算，可以增加图像分辨率及改善插值放大后的图像的边缘效果。
为让本揭示的上述内容能更明显易懂，下文特举优选实施例，并配合所附图式，作详细说明如下：
【附图说明】
图1显示根据本揭示的一实施例的图像放大插值的方法的流程方块图；
图2显示根据本揭示的一实施例的对图像的4x4个像素区域进行插值计算的示意图；
图3显示根据本揭示的一实施例的对图像的3x3个像素区域进行插值计算的示意图；
图4显示根据本揭示的一实施例的对图像的2x2个像素区域进行插值计算的示意图；以及
图5显示根据本揭示的一实施例的包括图像放大插值装置的显示装置的结构方块图。
【具体实施方式】
为了让本揭示的上述及其他目的、特征、优点能更明显易懂，下文将特举本揭示优选实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。再者，本揭示所提到的方向用语，例如上、下、顶、底、前、后、左、右、内、外、侧层、周围、中央、水平、横向、垂直、纵向、轴向、径向、最上层或最下层等，仅是参考附加图式的方向。因此，使用的方向用语是用以说明及理解本揭示，而非用以限制本揭示。
在图中，结构相似的单元是以相同标号表示。
参照图1，本揭示的一实施例的图像放大插值100的方法包括方块110，输入图像，图像包括多组像素，每组像素包括多个像素点，方块120，计算每组像素的像素点之间的相关性，以得到每组像素的相关性，方块130，比较多组像素的相关性大小，方块140，根据比较多组像素的相关性大小的结果进行插值计算，以及方块150，输出具有高分辨率的插值放大后的图像。
具体地，当图像输入后先进行每组像素的相关性计算，选择相关性较大的像素进行插值运算，得到的图像边缘更加清晰。
参照图2，具体地，在图像进行插值放大时，目标像素点的值由原图像对应位置的像素点插值计算而来。图2为图像在水平方向和垂直方向各放大一倍的示意图，其中实心圆点对应原图像像素点，空心图形表示需插值的像素点。对于图中所标识的像素，其水平方向插值可由1、2、3、4位置的像素计算得出，也可以由2、3、4、5位置的像素计算得出。
具体地，本实施例的方法是先计算像素之间的相关性，选择相关性最大的一组像素进行插值计算。例如，在水平方向选择相关性最大的一组像素进行插值计算。例如，在垂直方向选择相关性最大的一组像素进行插值计算。对于图2中所示情况，像素之间的相关性的计算方法可以为△f1＝|(f22+f23+f24)/3-f21|，△f2＝|(f22+f23+f24)/3-f25|，如果△f1<＝△f2，选取f21、f22、f23、f24进行计算。如果△f1>＝△f2，选取f22、f23、f24、f25进行计算。同样，在进行垂直方向的插值时，某些特殊位置的像素，先判断插值像素之间的相关性，选择相关性较大的像素进行插值，如图2中的三角形位置像素的计算需选择垂直方向相关性较大的像素进行计算。以上举例对于选择图像包括4x4个像素区域进行插值的算法例如适用于双三次插值。
参照图3，具体地，对于选择3x3个像素区域进行插值的算法例如适用于牛顿插值法，如图3所示，其像素相关性计算方法为△f1＝|2xf1-f0-f2|，△f2＝|2xf2-f1-f3|，比较△f1与△f2的大小，值越小，相关性越大。
参照图4，具体地，对于选择2x2个像素区域进行插值的算法例如适用于双线性插值法，如图4所示，在水平方向插值时，其像素相关性计算方法为△f1＝|f21-f22|，△f2＝|f22-f23|，比较△f1与△f2的大小，值越小，相关性越大。
参照图5，本揭示的实施例还提供一显示装置20包括一图像放大插值装置200。图像放大插值装置200包括图像输入及输出单元210、相关性计算单元220、相关性比较单元230以及插值计算单元240。图像输入及输出单元210用于输入图像。图像包括多组像素。每组像素包括多个像素点。相关性计算单元220用于计算每组像素的像素点之间的相关性，以得到每组像素的相关性。相关性比较单元230用于比较多组像素的相关性大小。插值计算单元240用于根据比较多组像素的相关性大小的结果进行插值计算。图像输入及输出单元210用于输出具有高分辨率的插值放大后的图像。
具体地，当图像输入及输出单元210输入图像后，相关性计算单元220先进行每组像素的相关性计算，插值计算单元240选择相关性较大的像素进行插值运算，得到的图像边缘更加清晰。
参照图2及图5，具体地，在图像进行插值放大时，目标像素点的值由原图像对应位置的像素点插值计算而来。图2为图像在水平方向和垂直方向各放大一倍的示意图，其中实心圆点对应原图像像素点，空心图形表示需插值的像素点。对于图中所标识的像素，通过插值计算单元240，水平方向插值可由1、2、3、4位置的像素计算得出，也可以由2、3、4、5位置的像素计算得出。
具体地，本实施例的方法是通过相关性计算单元220先计算像素之间的相关性，插值计算单元240选择相关性最大的一组像素进行插值计算。例如，在水平方向中，插值计算单元240选择相关性最大的一组像素进行插值计算。例如，在垂直方向中，插值计算单元240选择相关性最大的一组像素进行插值计算。对于图2中所示情况，像素之间的相关性的计算方法可以为△f1＝|(f22+f23+f24)/3-f21|，△f2＝|(f22+f23+f24)/3-f25|，如果相关性比较单元230判断△f1<＝△f2，插值计算单元240选取f21、f22、f23、f24进行计算。如果相关性比较单元230判断△f1>＝△f2，插值计算单元240选取f22、f23、f24、f25进行计算。同样，在进行垂直方向的插值时，某些特殊位置的像素，相关性计算单元220先判断插值像素之间的相关性，插值计算单元240选择相关性较大的像素进行插值，如图2中的三角形位置像素的计算，插值计算单元240需选择垂直方向相关性较大的像素进行计算。以上举例对于插值计算单元240选择图像包括4x4个像素区域进行插值的算法例如适用于双三次插值。
参照图3及图5，具体地，对于插值计算单元240选择3x3个像素区域进行插值的算法例如适用于牛顿插值法，如图3所示，其像素相关性计算方法为△f1＝|2xf1-f0-f2|，△f2＝|2xf2-f1-f3|，相关性比较单元230比较△f1与△f2的大小，值越小，相关性越大。
参照图4及图5，具体地，对于插值计算单元240选择2x2个像素区域进行插值的算法例如适用于双线性插值法，如图4所示，在水平方向插值时，其像素相关性计算方法为△f1＝|f21-f22|，△f2＝|f22-f23|，相关性比较单元230比较△f1与△f2的大小，值越小，相关性越大。
由于本揭示的实施例的图像放大插值的方法、图像放大插值装置以及显示装置中，通过根据比较多组像素的相关性大小的结果进行插值计算，可以增加图像分辨率及改善插值放大后的图像的边缘效果。此外，本实施例的显示装置可应用于平板显示器，其方案设计简单，易于制作成相应的芯片，且成本较低。
尽管已经相对于一个或多个实现方式示出并描述了本揭示，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本揭示包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。特别地关于由上述组件执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所述组件的指定功能(例如其在功能上是等价的)的任意组件(除非另外指示)，即使在结构上与执行本文所示的本说明书的示范性实现方式中的功能的公开结构不等同。此外，尽管本说明书的特定特征已经相对于若干实现方式中的仅一个被公开，但是这种特征可以与如可以对给定或特定应用而言是期望和有利的其他实现方式的一个或多个其他特征组合。而且，就术语“包括”、“具有”、“含有”或其变形被用在具体实施方式或权利要求中而言，这样的术语旨在以与术语“包含”相似的方式包括。
以上仅是本揭示的优选实施方式，应当指出，对于本领域普通技术人员，在不脱离本揭示原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本揭示的保护范围。

Claims (10)

1.一种图像放大插值的方法，其特征在于，包括:
输入图像，所述图像包括多组像素，每组像素包括多个像素点；
计算所述每组像素的所述像素点之间的相关性，以得到所述每组像素的相关性；
比较所述多组像素的相关性大小；以及
根据比较所述多组像素的相关性大小的结果进行插值计算。
2.如权利要求1所述的图像放大插值的方法，其特征在于，选择相关性最大的一组像素进行插值计算。
3.如权利要求2所述的图像放大插值的方法，其特征在于，在水平方向选择相关性最大的一组像素进行插值计算。
4.如权利要求2所述的图像放大插值的方法，其特征在于，在垂直方向选择相关性最大的一组像素进行插值计算。
5.如权利要求1所述的图像放大插值的方法，其特征在于，所述图像包括4x4个像素区域，所述方法包括以双三次插值对所述4x4个像素区域进行插值计算。
6.如权利要求1所述的图像放大插值的方法，其特征在于，所述图像包括3x3个像素区域，所述方法包括以牛顿插值法对所述3x3个像素区域进行插值计算。
7.如权利要求1所述的图像放大插值的方法，其特征在于，所述图像包括2x2个像素区域，所述方法包括以双线性插值法对所述2x2个像素区域进行插值计算。
8.一种图像放大插值装置，其特征在于，包括:
图像输入及输出单元，用于输入图像，所述图像包括多组像素，每组像素包括多个像素点；
相关性计算单元，用于计算所述每组像素的所述像素点之间的相关性，以得到所述每组像素的相关性；
相关性比较单元，用于比较所述多组像素的相关性大小；以及
插值计算单元，用于根据比较所述多组像素的相关性大小的结果进行插值计算。
9.如权利要求1所述的图像放大插值装置，其特征在于，插值计算单元用于选择相关性最大的一组像素进行插值计算。
10.一种显示装置，其特征在于，包括如权利要求8-9任一项所述的图像放大插值装置。
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