动态单像素模板算法

高斯模板用于图像旋转时会产生较严重的模糊,其原因是大邻域的亮度值加权平均造成的。为减小加权平均的邻域范围,提出图像空域变换的小邻域局部相关性原理。据此提出动态单像素模板算法:将当前像素分割为3×3的子像素,对每一个子像素求得一个模板。用当前像素的这9个模板之一和邻域像素的亮度进行卷积运算求得变换后的亮度值。实验和分析表明,它消除了高斯模板旋转图像时产生模糊的问题。旋转图像的质量与双线性插值算法相近,同时具有比双线性插值算法和高斯模板算法更高的计算性能。

细粒度动态单像素模板算法

针对高斯模板用于图像旋转时,使图像产生模糊的问题,提出细粒度动态单像素模板算法。根据图像小邻域局部相关性原理,将当前像素分割为5×5的子像素,对每一个子像素求得一个模板。用当前像素的这25个模板之一代替高斯模板进行图像旋转,消除了高斯模板旋转图像时产生模糊的问题。该算法旋转图像的质量与双线性插值算法相近,且具有更高的计算性能。