标清电视图像转为高清电视图像的插值算法

摘 要：高清电视图像的质量，由于传统的图像方法使得像素形状改变所以很难保证，因此在标清图像转为高清电视图像的过程中，由于分辨率的不同，所以这个转变是极其困难的。为了使像素形状改变造成的插值误差得到消除，就要对标清的电视图像进行修剪，为保障像素点的精确位置，就要运用像素中心点坐标进行双线性插值。对于运用插值最后产生的高清电视图像，本文在后续的过程中做了锐化处理。运用传统算法得到的高清电视图像在质量上远不如运用本文的方法得到的高清电视图像。

关键词：双线性插值；高清电视图像；图像锐化；像素中心点坐标

1. 引言

现如今最需要解决的问题就是，就是为了使高清电视时代的电视设备可以利用标清电视时代录制的电视节目，而要把标清电视信号转变为高清电视信号。但是，我们就高清电视图像来说是正方形，分辨率是1920×1080，长宽比是16：9，像素长宽比是1：1；标清电视图像是长方形，分辨率是720×576，长宽比是4：3，像素长宽比是16：15。新的插值算法的研究就是，针对于在标清电视图像转变为高清电视图像时，常常运用传统的图像几何放大算法，基本就是采用插值法，运用双线性插值、样条函数插值、最近邻插值等，但是运用这种传统算法的前提就是像素形状不发生改变，然后对其进行放大，但是传统的方法并不适用。

2. 标清电视图像的前期处理

对于标清电视图像要在事先做好图像处理，已达到标清电视图像在转变为高清电视图像后不发生形变。修剪和移位、非线性变形、线性变形、贴黑边等都是常用的方法。为保障最后图像的尺寸长宽为720：405=16：9，本文运用剪裁的方法，针对于标清电视图像剩下405行像素点，上裁85行像素点，下裁86行像素点，并且使长和宽的放大倍数相等。

一般情况下，计算机的图像像素不会出现小数的情况，它是用整数来表示的。而且我们来计算计算机像素的像素的方法是通过计算机屏幕上，左上角给出一点的坐标值，这种计算方法是不正确的，不精确的。因为计算机的屏幕是矩形的，当标清电视图像放大的时候，整的图像就会变形，由原来的矩形变为正方形，这个时候，原来左上角的点的位置就会发上改变，那么像素值就会发生改变。像素值如果不精确，就会影响很多工作的进行，例如，双线性的插值，在插值的过程中，需要多次的用到像素的坐标，把坐标值的正确性直接关系到颜色的正确性。如果用一个点的位置来表示整个物体的位置，就需要选择一个中精确的重心，用重心来代替原来的左上方点的值，在计算机的表情图像上也会产生一定量的位置偏移，这个偏移量很小，但是也会对双线值、还有颜色造成影响，所以还需要对图像中每个像素的重心的坐标的RGB值进行计算，然后再将这个计算结果覆盖到整个方形的像素中，这样像素值的准确性就会提高。就可以对整个像素进行图形颜色的改变。整个过程的首要工作是计算矩形的像素坐标，在计算出放大之后，正方形的像素值，最后再进行图像的转变。

3.1计算标清和高清电视图像像素的中心点坐标

首先要做的便是对当前的电视图像进行标清式计算，对裁剪后的图像惊醒像素中心坐标点的标注。只需要经过一系列的计算便可以的得到当前图像四个领域中的坐标，用数字表示为下列形式：（ 0，0） ，（ 1，0） ，（ 0，1） ，（ 1，1） 。其表示方法不仅是用数学数字的变现方式，在其专业中也经常用到中心点表示方式：（1 / 2，1 / 2） ，（3 / 2，1 / 2） ，（1 / 2，3 / 2） ，（3 / 2，3 / 2） 。在得到四位基础坐标之后便可以对其他的坐标一次推理，只要根据（n + 1 / 2，m + 1 / 2）的计算方式便可以得到任意行任意列的中心坐标（其中m为行，n为列）。

电视图像的中心坐标有不同，而像素中的颜色指数不同，其像素的计算就是需要根据其分布在高清电视图片中的不同位置来进行的。高清和标清的电视图像的不同由下图中的表现便可得到两者之间分辨率的差别。如图所示，左上角处的四个像素的中心点坐标分别为以下四项：（3 / 16，3 / 16） ，（9 / 16，3 / 16） ，（3 / 16，9 / 16） ，（9 / 16，9 / 16） 。按照以上这些坐标便可以得到行列数为m，n的中心坐标：（3n / 8+3 / 16+3m / 8+3 / 16） 。

3.2双线性插值法求高清电视图像的像素颜色

在计算到这里的时候就需要将（ n +1 / 2，m +1 / 2） （ 其中 m= 1，2，…，405； n = 1，2，…，720） 中的 720 × 405 个的颜色差值，并且在此基础上求得（3n" / 8+3 / 16，3m" / 8+3 / 16） （ 其中 m" = 1，2，…，1080 ； n" = 1，2，…，1920） 共 1920 × 1080 个点的颜色值。

图 1 标清电视图像投

插值的方法有很多，但是就现在情况而言，采用最多的便是RGB双线性插值法。以红色为例（R）为例：对电视图像上的红色像素点进行计算，首先必须将高清的图像转投到标清的电视图像中（图1）。在得到中心点坐标之后：（3n" / 8+3 / 16，3m" / 8+3 / 16），便可以将其周边4个的图像像素点计算出来：（ n +1 / 2，m +1 / 2） ，（ n +3 / 2，m +1 / 2） ，（ n +1 / 2，m +3 / 2） ，（ n +3 / 2，m +3 / 2） 。记 X1= n +1 / 2，y1= m +1 / 2，X2= n +3 / 2，y2= m +3 / 2，Ain、A（ m +1） n、Am（ n + 1）、A（ m +1） （ n +1）所对应的红色值为f（X1，y1） ，f（ X2，y1） ，f（ X1，y2） ，f（Xx，y2） ，以上这些数值都是已知的。记 x =3n" / 8+3 / 16，y =3m" / 8+3 / 16，便可以根据双线性插值公式将最后结果直接计算得到。

经过了上述的过程，就可以高清电视图像的像素值，将其中设置为点R（x，y），点R是任意值，所以整个方法可以用于所有像素值计算。

同样的方法还可以计算出两外两个量，分别是G和B，代表的是每个像素的颜色值，这边是整个图像过程的转换。

3.3高清电视图像的后续处理

当高清的图像放大之后，整个图像的数据量会迅速的增大，变为原来的6、7倍，所以，放大之后的图像会变得模糊，这个时候就需要对高清的电视图像进行锐化，正常情况下，我们只需要用3 ×3 的锐化模板，就可以得到清楚地图像。

1 / 7

并且，为了达到应有的锐化效果，对高清电视图像进行卷积也是一项必须的工作内容。

4. 结论

对于传统的插值方法和本文提出的新插值方法的插值效果运用实验的方法来进行比较。对于电视图像的一部分效果图如下：原始的标清电视图像（图2）， 为利用传统方法插值出来的图像效果（图3），利用像素中心点坐标插值出来的图像效果（图4）。

通过图像比较来看，对于本文提出的标清电视图像转为高清电视图像的插值方法是明显有效的。■

参考文献

[1]陈华.从标清清晰度电视到高清晰度电视[J].现代电视技术，2008，（ 10） ： 62 -64.

[2]何斌，马天予，王运坚，等.数字图像处理（ 第 2 版） [M].北京： 人民邮电出版社，2009： 199 -206.

推荐访问:图像 转为 算法 高清电视 插值