作者:Chin-Chen Chang, Yung-Chen Chou, Yuan-Hui Yu, Kai-Jung Shih

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An image zooming technique based on vector quantization (VQ) approximation 作者:Chin-Chen Chang, Yung-Chen Chou, Yuan-Hui Yu, Kai-Jung Shih 出處: Image and Vision Computing 23 (2005) 1214–1225 報告人:曾俊榕 日期:2010/05/04

摘要 何謂影像縮放 像素拷貝 雙線性 本篇方法設計 步驟1 步驟2 步驟3 實驗數據 結論 Linde-Buzo-Gray (LBG for short)訓練編碼簿 步驟1 步驟2 步驟3 實驗數據 結論

何謂影像縮放 縮小 放大

像素拷貝 通常在2×2區域放大時取左上角像素代表 有顏色部分為實際取點像素值 拷貝真實取樣點

雙線性內插法 先補列再補行,紅色部份為放大後真實取樣點 偶數列: =左右相鄰像素值相加取平均 僅有1個像素值可參考,以外插法作為補點依據 =2×A-B 行部分將列方法改成垂直即可. B A

本篇方法 前製作業 為了每一個區塊與編碼簿做比較之後,可以得到最小的誤差值,本篇利用LBG演算法來訓練編碼簿.

本篇方法步驟1:放大 12 56 11 103 13 23 43 65 44 14 34 53 54 12 56 11 103 13 23 43 65 44 14 34 53 54

本篇方法步驟2:補點 以3*3的滑動區塊作為補點的範圍分為兩種類型: 有邊緣區塊. 無邊緣區塊. a B b C A D c E d

步驟2.1:無邊緣區塊 a B b C A D c E d 設有一個門檻值THS為5,若Max(a,b,c,d)與Min(a,b,c,d)差值的絕對值小於門檻,稱為無邊緣區塊,則 A=(a+b+c+d)/4, B= (a+A+b)/3, C= (a+A+c)/3, D= (b+A+d)/3, E= (c+A+d)/3. 12 13 11 10 14 12 13 10 14

步驟2.2:有邊緣區塊 在類型二中又分為五種狀況分別為: 1.對角線邊界. 2.鋸齒狀邊界. 3.水平邊界. 4.垂直邊界. 5.其他狀況. -1 1 Mh -1 1 Mv

步驟2.2.1:對角線邊界 設門檻值THd=5, 定義 |RMh|=|(-a)+(-b)+c+d| E d 設門檻值THd=5, 定義 |RMh|=|(-a)+(-b)+c+d| |RMV|=|(-a)+b+(-c)+d|若|RMh|與|RMV|兩者皆小於門檻,稱有對角線邊界,則A=(a+d)/2. -1 1 -1 1 Mh Mv

步驟2.2.2:鋸齒狀邊界 設門檻值為THr=5, 若∥RMh|-|RMV∥小於門檻 則A=(較為相似的三個真實取樣像素值總和)/3,  B=(a+A+b)/3,  C=(b+A+c)/3. 12 13 14 未知 10 128 12 14 10 128

步驟2.2.3:水平邊界 設門檻值THl為180, 若|RMh|-|RMV|大於門檻值 則A=(a+b)/2, B=(a+A+b)/3,  B=(a+A+b)/3,  C=(a+A+B)/3,  D=(b+A+B)/3. 128 127 126 32 未知 10 128 126 32 10

步驟2.2.4:垂直邊界 設門檻值THl為180, 若|RMV|- |RMh|大於門檻值 則A=(a+c)/2 , C=(a+A+c)/3,  C=(a+A+c)/3,  B=(a+A+C)/3,  E=(c+A+C)/3. 128 127 32 未知 126 10 128 32 126 10

步驟2.2.5:其他 當與上述步驟都無法補A點的情況下: A=(a+b+c+d)/4.

本篇方法步驟3:剩餘未定義像素補點 針對尚未補點部份採邊緣吻合區塊量化技術side-match finite-state VQ(SMVQ)搜尋編碼簿內與每個3*3區塊比較以較為相似的碼向量將區塊內剩餘部份補齊. Ex: 12 23 56 13 24 20 12 56 13 23 12 23 56 11 13 24 33 20 43 12 23 56 43 11 13 24 33 41 20

實驗數據 Table1為本篇方法VQZ與雙線性內插(bilinear)以及像素拷貝(replication)與立方內插(bicubic)比較雜訊比peak signal to noise ration(PSNR for short)

實驗數據 不同的門檻值之間的比較.

實驗數據 相關係數值cross-correlation(CC)的比較,CC值介於0到1之間,越接近1代表與原圖越接近具有高度相關性。

結論 在本篇方法中,利用了像素之間的關聯性,在邊緣的時候的調配比例處理,以及在未知的補點以SMVQ的方法搜尋編碼簿,都是根據鄰近像素所作出的計算,實驗數據結果都比傳統的線性內插與像素拷貝好。

報告結束 謝謝聆聽