一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法及其系統(tǒng)的制作方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法及其系統(tǒng)，與現(xiàn)有技術(shù)相比解決了縮放結(jié)果出現(xiàn)失真和效率低下的缺陷。本發(fā)明包括以下步驟：初始化視頻特征分析；進(jìn)行向量連分式插值縮放，通過(guò)讀取視頻下一幀圖像，構(gòu)造向量控制網(wǎng)格，由向量控制網(wǎng)格結(jié)合極坐標(biāo)下的連分式有理插值構(gòu)造出有理插值曲面，通過(guò)插值曲面的采樣實(shí)現(xiàn)圖像的縮放，計(jì)算出NT縮放圖像和TN縮放圖像；獲取縮放結(jié)果，設(shè)為平衡因子，計(jì)算縮放結(jié)果，其計(jì)算公式如下：，其中，為NT縮放圖像，為T(mén)N縮放圖像；檢查視頻是否讀取完畢，若讀取完畢，則完成視頻縮放，若未讀取完畢，則繼續(xù)進(jìn)行向量連分式插值縮放的操作。本發(fā)明提高了視頻圖像縮放的質(zhì)量和效率。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法及其 系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及視頻圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體來(lái)說(shuō)是一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式 插值的視頻縮放方法及其系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 圖像、視頻縮放是數(shù)字圖像處理中必不可少的工具，其實(shí)質(zhì)是對(duì)圖像進(jìn)行重采樣， 以實(shí)現(xiàn)圖像的分辨率轉(zhuǎn)換或尺度變換。目前，商業(yè)軟件中所提供的縮放方法采用的是經(jīng)典 的線性插值方法，如PH0T0SH0P、Firework、Soft等。這些軟件所使用的方法簡(jiǎn)單并且快速， 但是由于是采用的線性插值技術(shù)，所以在放大的圖像邊緣會(huì)出現(xiàn)馬賽克、鋸齒狀等各種失 真的現(xiàn)象?，F(xiàn)階段很多研究人員已經(jīng)提出了不同的縮放策略，取得了一定的成功，但是這些 方法的實(shí)現(xiàn)需要一些高清圖像的先驗(yàn)信息，并且方法的執(zhí)行時(shí)間較長(zhǎng)，故不能用于實(shí)際的 應(yīng)用中。針對(duì)各種縮放技術(shù)存在的局限性，在現(xiàn)有的硬件條件下，如何設(shè)計(jì)出一種有效、快 速的縮放方法已經(jīng)成為當(dāng)今急需解決的技術(shù)問(wèn)題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中縮放結(jié)果出現(xiàn)失真和效率低下的缺陷，提供 一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法及其系統(tǒng)來(lái)解決上述問(wèn)題。
[0004] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0005] -種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法，包括以下步驟：
[0006] 初始化視頻特征分析，讀取視頻的第一幀圖像，通過(guò)對(duì)第一幀圖像進(jìn)行分析判斷 該視頻是灰度視頻還是彩色視頻，若為彩色視頻，將彩色視頻沿著R、G、B三個(gè)顏色通道分 別按照灰度視頻的方式執(zhí)行；
[0007] 進(jìn)行向量連分式插值縮放，通過(guò)讀取視頻下一幀圖像，構(gòu)造向量控制網(wǎng)格，由向量 控制網(wǎng)格結(jié)合極坐標(biāo)下的連分式有理插值構(gòu)造出有理插值曲面，通過(guò)插值曲面的采樣實(shí)現(xiàn) 圖像的縮放，計(jì)算出NT縮放圖像R1和TN縮放圖像R2 ;
[0008] 獲取縮放結(jié)果，設(shè)a為平衡因子，計(jì)算縮放結(jié)果Y，其計(jì)算公式如下：
[0009] Y = a ^+(1-a )R2,
[0010] 其中，R1為NT縮放圖像，R2為T(mén)N縮放圖像；
[0011] 檢查視頻是否讀取完畢，若讀取完畢，則完成視頻縮放，若未讀取完畢，則繼續(xù)進(jìn) 行向量連分式插值縮放的操作。
[0012] 所述的進(jìn)行向量連分式插值縮放包括以下步驟：
[0013] 讀取視頻的下一幀圖像，得到輸入圖像X的尺寸為mXn，輸入縮放倍數(shù)k，則縮放 的圖像長(zhǎng)為mXk，寬為nXk ;
[0014] 利用映射關(guān)系找到縮放后圖像中一點(diǎn)Q1, J1)對(duì)應(yīng)到輸入圖像中的位置（i，j)，其 中 i = iVk，j = j/k ;
[0015] 求出該點(diǎn)（i，j)在極坐標(biāo)下的位置（r，0 )，其計(jì)算公式如下：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法，其特征在于，包括以下步 驟： 11) 初始化視頻特征分析，讀取視頻的第一幀圖像，通過(guò)對(duì)第一幀圖像進(jìn)行分析判斷該 視頻是灰度視頻還是彩色視頻，若為彩色視頻，將彩色視頻沿著R、G、B三個(gè)顏色通道分別 按照灰度視頻的方式執(zhí)行； 12) 進(jìn)行向量連分式插值縮放，通過(guò)讀取視頻下一幀圖像，構(gòu)造向量控制網(wǎng)格，由向量 控制網(wǎng)格結(jié)合極坐標(biāo)下的連分式有理插值構(gòu)造出有理插值曲面，通過(guò)插值曲面的采樣實(shí)現(xiàn) 圖像的縮放，計(jì)算出NT縮放圖像R 1和TN縮放圖像R2 ; 13) 獲取縮放結(jié)果，設(shè)α為平衡因子，計(jì)算縮放結(jié)果Y，其計(jì)算公式如下： γ=α R^d-α ) R2, 其中，R1為NT縮放圖像，R2為T(mén)N縮放圖像； 14) 檢查視頻是否讀取完畢，若讀取完畢，則完成視頻縮放，若未讀取完畢，則繼續(xù)進(jìn)行 向量連分式插值縮放的操作。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法，其特 征在于，所述的進(jìn)行向量連分式插值縮放包括以下步驟： 21) 讀取視頻的下一幀圖像，得到輸入圖像X的尺寸為mXn，輸入縮放倍數(shù)k，則縮放的 圖像長(zhǎng)為mXk，寬為nXk ; 22) 利用映射關(guān)系找到縮放后圖像中一點(diǎn)Q1, J1)對(duì)應(yīng)到輸入圖像中的位置（i，j)，其 中 i = iVk，j = j/k ; 求出該點(diǎn)（i，j)在極坐標(biāo)下的位置（r，θ )，其計(jì)算公式如下：
23) 構(gòu)造向量控制網(wǎng)格，對(duì)極坐標(biāo)下的待求像素點(diǎn)（r，Θ)沿著其半徑和角度方向分別 拓展出另外8個(gè)像素點(diǎn)，構(gòu)成3 X 3的向量控制網(wǎng)格ΓΧη，用Rv(〇 < i S ?，〇 S ?)表示圖像 的第i行第j列像素的灰度值向量； 24) 構(gòu)造極坐標(biāo)下的Newton-Thiele有理插值函數(shù)CJ,(rW)，滿(mǎn)足O;.,沒(méi)/) = 1/，求 出該點(diǎn)（r，Θ )的二元向量有理函數(shù)值，即為縮放的圖像某點(diǎn)Q1, J1)的像素值；將 應(yīng)用到向量控制網(wǎng)格Vnixn中，構(gòu)造 mXn個(gè)3X3的二元Newton-Thiele有理插值曲面，得到 一個(gè)縮放的圖像R1; 25) 構(gòu)造極坐標(biāo)下的Thiele-Newton有理插值函數(shù)〇%的，滿(mǎn)足= ?， 求出該點(diǎn)（r，Θ)的二元向量有理函數(shù)值，即為縮放的圖像某點(diǎn)（Uj1)的像素值；將 Ο%的應(yīng)用到向量控制網(wǎng)格Vnixn中，構(gòu)造 mXη個(gè)3 X 3的二元Thiele-Newton有理插值 曲面，得到一個(gè)縮放的圖像R2。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法，其特 征在于，所述的獲取縮放結(jié)果還包括縮放結(jié)果優(yōu)化，縮放結(jié)果優(yōu)化包括以下步驟： 31)輸入原始圖像R和縮放結(jié)果Y，計(jì)算SSIM值，其公式如下： SSIM = L (R, Υ) X C (R, Y) X S (R, Y), 其中L(R，Y)為亮度比較函數(shù)，C(R，Y)為對(duì)比度比較函數(shù)，S(R，Y)為結(jié)構(gòu)相似性比較函 數(shù)； 其中，L(R，Y)的計(jì)算公式如下：
其中
表示原始圖像R的平均亮度，
表示比較圖 像Y的平均亮度，M、N是圖像的尺寸； C (R，Y)的計(jì)算公式如下：
其中
表示原始圖像R的標(biāo)準(zhǔn)差，
表示比較圖像Y的標(biāo)準(zhǔn)差； S (R，Y)的計(jì)算公式如下：

表不兩者的協(xié)方差，其中cl, c2, c3為 常數(shù)值； 32)設(shè)平衡因子α的初始值為0,最大值為1，以α每次增加0.1為基準(zhǔn)循環(huán)計(jì)算縮放 結(jié)果Y和SSM的值； 提取SSIM的值為最大時(shí)的平衡因子α，其對(duì)應(yīng)的縮放結(jié)果Y為最優(yōu)縮放圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法，其特 征在于，所述的構(gòu)造向量控制網(wǎng)格包括以下步驟： 41) 將拓展后的9個(gè)像素點(diǎn)排列如下所示，其中（Γι，Q1)為點(diǎn)（r，Θ): (r〇, Θ 〇) (r〇, Θ j) ( r〇, Θ 2) (r1； Θ 〇) (r1； Θ j) (r" Θ 2) (r2, Θ 〇) (r2, Θ j) (r 2, Θ 2)； 42) 給定d維有限值向量?>￡^Ι = 〇Λ2,7' = (Μ,2,每個(gè)（ri，Θ p排列形式如下：
5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法，其特 征在于，所述的構(gòu)造極坐標(biāo)下的Newton-Thiele有理插值函數(shù)包括以下步驟： 51) 極坐標(biāo)下的二元向量Newton-Thiele有理插值格式定義為：
其中P(rQ，…; Θ。，…，Θ P是混合差商，定義如下： P Cri ; Θ』）=f(ri cos Θ j，n sin Θ』)，Q = 〇, 1，...，m ; j = 〇, 1...，η)，
構(gòu)造的二元向量有理函數(shù)滿(mǎn)足：C(/^,) = /〇:COS?/:+SinA)， ▽(，:.為）￡[1::;;其中11：^:=狀，:）丨2-=〇:;〇: ;叫_/ = 〇!11：，}· , y ， 52) 按照從上到下、從左到右的順序，將圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行二元向量有理函數(shù) i?,Ho·，）的計(jì)算，檢查圖像中所有的點(diǎn)是否處理完畢，若處理完畢，則完成了該階段的縮放 工作，得到NT縮放圖像R1，若未處理完，則繼續(xù)進(jìn)行。
6. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放方法，其特 征在于，所述的構(gòu)造極坐標(biāo)下的Thiele-Newton有理插值C,〇·，的包括以下步驟： 61)極坐標(biāo)下的二元向量Thiele-Newton有理插值格式定義為：
其中P(rQ，…，1^ ; Θ。，···，θ p是混合差商，定義如下：
構(gòu)造的二元向量有理函數(shù)iC(d)滿(mǎn)足：〇，以=/(/;?^,，/;如€),
62)按照從上到下，從左到右的順序，對(duì)圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行二元向量有理函數(shù) 句的計(jì)算，得到?縮放圖像馬。
7. -種基于極坐標(biāo)下的向量連分式插值的視頻縮放系統(tǒng)，其特征在于，包括： 初始化視頻輸入模塊，用于確定視頻類(lèi)型，啟動(dòng)視頻縮放系統(tǒng)； 向量控制網(wǎng)格模塊，用于對(duì)輸入的圖像進(jìn)行分割，產(chǎn)生多個(gè)3X3的圖像塊； 極坐標(biāo)下的Newton-Thiele有理插值模塊，用于通過(guò)向量控制網(wǎng)格模塊構(gòu)建基于 Newton-Thiele的有理插值曲面； 極坐標(biāo)下的Thiele-Newton有理插值模塊，用于通過(guò)向量控制網(wǎng)格模塊構(gòu)建基于 Thiele-Newton的有理插值曲面； SSIM計(jì)算模塊，用于選擇出最優(yōu)的平衡因子從而得到最好的縮放結(jié)果； 所述的初始化視頻輸入模塊與向量控制網(wǎng)格模塊的輸入端相連，所述的向量控 制網(wǎng)格模塊的輸出端分別與極坐標(biāo)下的Newton-Th i e I e有理插值模塊和極坐標(biāo)下的 Thiele-Newton有理插值模塊相連，極坐標(biāo)下的Newton-Thiele有理插值模塊和極坐標(biāo)下 的Thiele-Newton有理插值模塊分別與SS頂計(jì)算模塊的輸入端相連。
【文檔編號(hào)】H04N5/14GK104394300SQ201410637820
【公開(kāi)日】2015年3月4日 申請(qǐng)日期:2014年11月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月12日
【發(fā)明者】檀結(jié)慶, 何蕾, 霍星 申請(qǐng)人:合肥工業(yè)大學(xué)