Winscale

Winscale: An Image-Scaling Algorithm Using an Area Pixel Model
Chun-Ho Kim, Si-Mun Seong, Jin-Aeon Lee, and Lee-Sup Kim

IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, VOL. 13, NO. 6, JUNE 2003 549

Winscale: алгоритм масштабирования изображений, использующий модель пикселей, основанную на учете их площади. Аннотация: в этой статье мы предлагаем новый алгоритм масштабирования, winscale, который выполняет увеличение/уменьшение изображения, анализируя сразу область, а не отдельные пиксели. Предлагаемый алгоритм имеет низкую сложность: он использует не более четырех пикселей исходного изображения для расчета одного пикселя получаемого изображения. Алгоритм обладает хорошими характеристиками – выходное изображение получается с ровными краями, а также используется переменное размытие. Алгоритм разрабатывался и тестировался на программируемой логической матрице. Тестовые сцены отображались на жидкокристаллическом мониторе с помощью цифрового визуального интерфейса. Стоимость оборудования и качество изображения сравнимы с таковыми при разработке обычных алгоритмов масштабирования изображения. Доказано, что winscale обладает хорошим качеством масштабирования и низкой сложностью. Winscale может использоваться в различных цифровых устройствах, в которых необходимо масштабирование изображения, в частности в приборах, требующих высокого качества изображений с желательно низкой стоимостью аппаратных средств.

ВВЕДЕНИЕ

Оцифровка изображений крайне полезна. В таком виде изображения проще передавать, обрабатывать и хранить. Не так давно цифровые устройства, такие как жидкокристаллические дисплеи (LCD) или плазменные панели (PDP), непосредственно использующие цифровые данные в отображении графической информации, стали весьма популярны. Тем не менее, применение драйверов кодирования строк изображения (например, для плоских дисплеев (FPD)) связано с некоторыми трудностями. Для передачи через аналоговый кабель, цифровой поток изображения должен быть конвертирован в аналоговые сигналы цифро-аналоговым преобразователем. Впоследствии, для отображения информации на FPD, аналоговые сигналы должны быть восстановлены в цифровые сигналы аналогово-цифровым преобразователем. При процессе передачи качество изображения может ухудшиться, и изображение искажается шумом. Чтобы решить эту проблему, прямые цифровые интерфейсы, такие как DVI, которые имеют высокую помехоустойчивость, были недавно разработаны и стали популярными в индустрии дисплеев. Хотя разрешения источников изображения различные (например, VGA, SVGA, XGA, SXGA), физическое разрешение экрана цифрового дисплея устройства фиксированы. В случае если разрешение потока изображения, формируемое главным компьютером отличается от разрешения экрана цифрового устройства отображения, масштабирование изображения необходимо. В процессе масштабирования качество изображения должно быть сохранено как можно лучше. Желательно также вычислить шаг масштабирования при использовании специализированных аппаратных средств для предотвращения снижения производительности центрального или графического процессора (GPU). Как правило, видеокарты компьютеров имеют встроенные функции масштабирования. Тем не менее, масштабирование самим дисплеем также возможно и иногда даже желательно для снижения нагрузки на видеокарту. В таких случаях необходима аппаратная реализация этой задачи. Кроме того, желательно снизить материальные затраты на аппаратное обеспечение. Неплохие результаты показывает масштабирование потока данных без буфера кадров. Но в таком случае требуются буферы строк для вертикального масштабирования. Очевидна зависимость цены от количества буферов. Основная идея алгоритмов масштабирование изображений – отображение функции двух переменных на новую растровую сетку. Простейший метод ближайшего соседа отображает ближайший пиксель исходного изображения. Этот метод считается методом выборки и хранения нулевого порядка, обладающим хорошей высокочастотной характеристикой, но ухудшающим качество изображения за счет сглаживания. Чаще всего на практике применяется билинейный метод, являющийся методом выборки и хранения первого порядка. В билинейном методе значения получаемых пикселей меняются линейно в зависимости от позиции обрабатываемого пикселя. Существует более сложный метод – бикубический. К недостаткам билинейного и бикубического методов можно отнести эффект размытия, ухудшающий высокочастотную характеристику. С недавних пор используются другие методы: основанные на свойствах многочленов, адаптивной модели [9] и корреляционных матриц. Тем не менее, эти методы выполняют достаточно сложные вычисления. Существует ещё один способ, коэффициент масштабирования которого устанавливается равным степени двойки. Однако, из-за дробного отношения сторон большинства мониторов, данный метод неприменим. В этой статье представлен алгоритм «winscale» – новый метод изменения разрешения изображения, анализирующий область пикселей входного изображения для расчета пикселей масштабируемого изображения. Данный метод обладает хорошей высокочастотной характеристикой, а качество полученного изображения лучшее, чем при использовании билинейного метода. Этот метод подходит для разных цифровых устройств отображения. Он сохраняет края изображения и может работать с потоком данных напрямую, требуя при этом небольшой объём памяти всего лишь под четыре буфера строк. Алгоритм был реализован на программируемой логической матрице (FPGA), некоторые проверки выполнялись на жидкокристаллическом дисплее. Качество изображения и сложность алгоритма сравнимы с характеристиками обычных алгоритмов масштабирования.

1 2 3 4 5 6

<< Назад Вперед >>