数字图像处理中插值算法的研究(3)

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②数字图像中信息可以被极大的压缩，能够很大程度压缩的原因是由于图像的数据特征决定的。一幅图像尺寸相对于它所包含的像素点完全可以忽略不计，所以在这众多的像素点中必然要有很多是完全相同的像素点，除了相同之外还有绝大部分是相似的，所以我们并不需要记录每一点的像素值就能记录下一幅图像。

③图像质量受到人为因素的影响大，数字图像处理后的图像最权威是人的观察和评价，相同的一幅图像，不同的群众给出的评价结果可能相差很大，即便同一个人对相同的图像也不一定完全相同，由于人的成像过程相当的复杂，受环境因素、视力情况、人的心绪爱及文化素养影响很大，所以对图像质量的评价方法还有待进一步深入研究，以便能够形成方便准确客观的评价方法。

④重建性好，数字图像爱能够处理与模拟图像处理的根本不同在于，它依靠的不适自然界的某种物质来保存记忆图像，而是完全的简单的高低电平，由于电平自身的客观性使得数字图像的回复变得简单而且更加准确精细。

⑤处理精度高，就目前的技术而言数字图像处理能够是图像的精度达到任意想要的精度，这时因为数字图像处理实质上是对一个个数字矩阵来进行的，要提高数字图像处理的精度我们只需要改变数组的参数就可以进行精度的提高；

⑥应用范围大，前面已经提到过，人类所接受的信息当中有75%是通过视觉系统获得的，而视觉信息即是图像，因此大到宇宙银河、恒星地球小到大山河流建筑动物人类甚至细菌等微生物世界都是有一幅幅图像组成，为了更好的认识这个世界人类需要从这些图像中获取所需信息就会用到图像处理技术。

⑦涉及科学领域广，数字图像处理涉及计算机科学、生物医学、通讯科学、物理学、化学、地理学、光学、颜色科学、电路和电视技术等，当把图像处理应用到某个具体的场合时，还会涉及到与之相关的专业领域。

1.3插值算法简介

图像的几何处理大致上可出现有两种方法:⑴向前映射法，其原理是将输入图像的灰度逐个像素地转移到输出图像中，即从原图像坐标。⑵向后映射法,它是向前映射法的逆操作,即输入像素逐个映射回输入图像中。如果一个输出像素映射过来的不是输入图像采样栅格的整数坐标处的像素点，而是处在非整数坐标出，则其灰度值就需要基于整数坐标的灰度值进行推断,这就是插值.常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值、立方卷积插值、B-样条插值法、拉格朗日插值算法、牛顿多项式插值算法、双通道插值、分形插值、小波变换插值…

全文章节大致内容:第二章会讲到数字图像处理的基本要素，如图像分类、图像放大定义；第三章则是对传统意义的插值算法介绍，有最邻近插值、双线性插值、立方卷积插值、多项式插值、样条插值；第四章粗浅的探讨了一些自适应插值如双通道、分形、小波变换等；第五章介绍对图像质量的评价来比较算法处理效果的优劣，有主观评价也有客观评价，各种评价有自身的长处也有短处；第六章对全文进行将要的总结。

2数字图像的放大

2.1灰度图

把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。可以把一幅灰度图像考虑为一个矩阵，其行代表图像横坐标，列代表图像的纵坐标，以此来确定图像的每个点，而相应的矩阵中每点元素的值表示该处图像的灰度级，如果灰度级只有分别代表黑和白的0和1，则称这种灰度图为二值图像。现实的图像的灰度值矩阵是无穷大的，计算机处理时我们只能去有限个值，那么这就关系到采样的问题。要得到清晰度越高的图像，就需要更大的采样密度也就更能保证减少图像的失真，经过放大后的效果也就更好。当然，我们在比较算法的优劣时所使用的都是数字化好的图像数据，所以不要考虑数字化的精度。不过，图像在数字化过程中会自动取为整数，但输出设备并非是刚好为256级，所以，为了减小运算的误差只在最后输出时才对灰度值取整。文献综述