Normalized Weighting Schemes for Image Interpolation Algorithms

要約

画像補間アルゴリズムは、多くの最新の画像処理および分析アプリケーションに浸透しています。
ただし、重み付けスキームが非効率的に非常に非現実的な見積もりを生成すると、エンド ユーザー アプリケーションのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。
したがって、この作業では、著者は、デジタル画像補間操作のためのいくつかの幾何学的形状に基づく 4 つの重み付けスキームを導入しました。
また、各形状の重みの範囲を表すために使用される量は、特に面積の合計が単位平方サイズを超える場合、正規化された面積でした。
導入された 4 つの重み付けスキームは、正四角形の最小辺ベースの直径 (MD)、斜辺ベースの半径 (HR)、三角形の領域の仮想ピクセル長ベースの高さ (AT)、および仮想ピクセル長に基づいています。
円の面積の斜辺ベースの半径 (AC)。
縮小率が小さい場合、HR スキームに基づく画像補間アルゴリズムは、提示された非従来型画像補間アルゴリズムの中で最高の 66.6 % を獲得しました。
しかし、より高いスケーリング比では、AC 方式ベースの画像補間アルゴリズムは、提示された非伝統的なアルゴリズムの中で 66.6% と最高のスコアを記録し、ここで、その画像補間の品質は一般に、非伝統的なアルゴリズムと非伝統的なアルゴリズムの両方によって補間された画像の品質に匹敵するか、優れていました。
従来のアルゴリズム。

要約(オリジナル)

Image interpolation algorithms pervade many modern image processing and analysis applications. However, when their weighting schemes inefficiently generate very unrealistic estimates, they may negatively affect the performance of the end user applications. Therefore, in this work, the author introduced four weighting schemes based on some geometric shapes for digital image interpolation operations. And, the quantity used to express the extent of each shape weight was the normalized area, especially when the sums of areas exceeded a unit square size. The introduced four weighting schemes are based on the minimum side based diameter (MD) of a regular tetragon, hypotenuse based radius (HR), the virtual pixel length based height for the area of the triangle (AT), and the virtual pixel length for hypotenuse based radius for the area of the circle (AC). At the smaller scaling ratio, the image interpolation algorithm based on the HR scheme scored the highest at 66.6 % among non traditional image interpolation algorithms presented. But, at the higher scaling ratio, the AC scheme based image interpolation algorithm scored the highest at 66.6 % among non traditional algorithms presented and, here, its image interpolation quality was generally superior or comparable to the quality of images interpolated by both non traditional and traditional algorithms.

arxiv情報

著者 Olivier Rukundo
発行日 2023-01-31 14:31:46+00:00
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