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

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1 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

2 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

3 何謂影像縮放 縮小 放大

4 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

5 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

6 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.

7 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

8 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

9 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

10 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

11 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

12 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

13 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

14 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

15 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.

16 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

17 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）

18 實驗數據 不同的門檻值之間的比較.

19 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。

20 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。

21 報告結束　謝謝聆聽