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摘要:
F.Arandiga的图像自适应插值方法在图像边界区域使用了ENO方法进行插值.通过比较差商的绝对值的大小自适应地选择模板,尽量避免所选择的模板中包含间断,有效地抑制了Gibbs振荡,但仍有很多不足.为弥补ENO方法的缺点,提高插值方法的精确度,提出基于加权ENO的图像放大方法.基本思想是将图像的离散化形式看成图像在单元网格上的平均值,先判断每个单元中是否存在图像边界,在图像边界区域使用加权ENO方法插值图像,在光滑区域使用线性平均插值.该放大方法能得到比F. Arandiga的图像自适应插值方法更高阶的精度.
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文献信息
篇名 基于加权ENO的图像放大算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 加权ENO 图像放大 自适应插值
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 222-224
页数 3页 分类号 TN911
字数 3953字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.06.078
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姜东焕 山东科技大学信息科学与工程学院 17 117 6.0 10.0
2 徐光宝 山东科技大学信息科学与工程学院 13 102 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
加权ENO
图像放大
自适应插值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
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