基于高斯径向基图像插值模型的采样率转换方法研究

目的:数字图像作为信息的一种载体,在相邻像素点之间具有极强的相关性。工程中经常需要从空域或频域基于采样率转换技术来分析数字图像,而采样率转换过程往往需要较高的计算复杂性。方法:采用高斯径向基插值的方法,获得图像各插值控制点加权系数。在此基础上进一步通过数学推导,从空域、频域角度对采样率转换方法进行研究和实验。结果:基于高斯径向基插值模型的图像空域多采样率转换可以直接通过重采样过程获得,因此不同于一般数字信号处理过程中所采用的经典转换方法。此模型下频域多采样率转换则通过频域滤波后再逆变换完成。在保持较小均方误差的基础上,基于FFT变换,频域多采样率图像转换过程得到了极大的提速。结论:实验结果表明:该算法在需要把图像表达成连续模型,以及通过空频切换进行图像快速采样率转换的应用场合具有相当的实际参考价值。

基于计算统一设备架构的高斯径向基图像插值快速实现方法研究

在医学图像的处理及分析中,常常需要对图像进行插值运算。尽管高斯径向基(GRBF)插值有插值精度高的优点,但运算时间长的不足仍限制了它在图像插值中的应用。因此,本文提出采用基于计算统一设备架构(CUDA)的方法实现二维和三维医学图像的GRBF快速插值。根据CUDA单指令多线程(SIMT)的执行模型,采用合并访存、共享内存等各种合适的内存优化措施。并且在应用对数据空间进行二维分块,三维分体策略的过程中使用基于重叠区域的自然缝合算法来消除图像插值连接边界的失真现象。在保持较高图像插值精度的基础上,二维和三维医学图像GRBF插值各基本计算步骤都得到了极大的加速。实验结果表明:基于CUDA平台的GRBF插值执行效率与传统CPU运算相比明显提高,对其在图像插值中的应用具有相当的参考价值。