Быстрый метод масштабирования цветных изображений
РезультатыВычислительная сложность предложенных методов была оценена подсчётом числа операций на пиксель. Результаты отражены в табл. 1 и сравнены с результатами работы других алгоритмов масштабирования (см. [4, 5]). Согласно полученным результатам, реализация алгоритма не требует больших вычислительных затрат.
Табл. 1. Сравнение результатов тестирования различных методов. (а), (b) – минимальное и максимальное число операций на пиксель при уменьшения области 2*2 соответственно, (с) – число операций на пиксель при увеличении области 2*2.
Другие способы фильтрации (например, бикубический) могут быть реализованы на основе предложенного метода путём вычисления весов, используемых фильтром, и применения таблиц. Таким образом, изменение фильтрации не увеличит вычислительные затраты предложенных методов. Был также оценён объём необходимой памяти. Так как таблицы фильтрации заполняются до самого процесса масштабирования, то для процесса потребуется память только под 2 строки изображения вне зависимости от метода фильтрации, будь то метод ближайшего соседа, билинейная или бикубическая фильтрация. К примеру, масштабирование 8-разрядного цветного VGA-изображения потребует 2*3*640*8 бит памяти, а изображение разрешением 1 МПикс – 2*3*1024*8 бит. Визуальное качество представленных алгоритмов соответствует качеству работы алгоритмов билинейной интерполяции и линейной фильтрации для увеличения и уменьшения изображений соответственно.
Рис. 7. Пример работы алгоритма уменьшения масштаба.
На рис. 7 представлено 2 рисунка. Сверху показан пример работы представленного алгоритма, снизу – метод усреднения весов, применённый в коммерческом графическом процессоре. Результаты показывают, что предложенный метод лучше методов, описанных в литературе (см. список литературы). Визуальное качество этого метода (при 10-битной точности) сравнимо с показателями реализаций различных алгоритмов, применённых в коммерческих программных продуктах.
Заключение
В данной статье был представлен быстрый метод масштабирования изображений, основанный на усреднении весов смежных пикселей. Алгоритму не присущи блочные артефакты и эффект зубчатых краёв; как результат – хорошее качество изображения.
Алгоритм основан на применении таблиц, заполняемых только однажды, тем самым излишние вычисления сведены к минимуму. Данные таблиц в процессе работы алгоритма только считываются. Цикл обработки изображения очень прост, а его дальнейшее усовершенствование может быть осуществлено, например, ассемблерными средствами.
Данный алгоритм не требует большого количества буферов строк изображения и таблиц, т. е. экономичен с точки зрения объёма потребляемой памяти, а кроме того, эффективен в плане необходимых вычислений. Качество получаемых изображений очень хорошее. Преимущества алгоритма идеальны для реализации в мобильных телефонах и прочих маломощных карманных мультимедиа-устройствах.
[1] A.K. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing
(Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1989).
[2] J. A. Parker, R. V. Kenyon, and D. E. Troxel,
Comparison of interpolation methods for image
resampling, IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol.
2, No. 1, 1983, 31–39.
[3] Chun-Ho Kim, et al., Winscale: An Image-Scaling
Algorithm Using an Area Pixel Model, IEEE
Transactions on Circuits and Systems for Video
Technology, Vol. 13, No. 6, June 2003, 549-553.
[4] A. Amanatiadis and I. Andreadis, Digital Image
Scaling, Instrumentation and Measurement Technology
Conference, Ottawa, Canada, May 17-19, 2005.
[5] A. Amanatiadis and I. Andreadis, Performance
Evaluation Techniques for Image Scaling Algorithms,
IEEE International Workshop on Imaging Systems and
Techniques, Chania, Greece, September 10-12, 2008.
2036