【摘 要】
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利用传统的方法进行图像放大时，往往其边缘层数也进行了成倍的增加，极度扩展了边缘的宽度，从而产生图像轮廓层次模糊现象。本文利用梯度自适应扩散获取边缘轮廓层作为图像放大约束，进而对轮廓层直接进行曲线插值重采样，而并不额外增加边缘层数，从而保证了放大后的图像在视觉上的边缘锐化效果。对于非轮廓层的平坦区域，则选择构建双三次 Coons 插值曲面并进行重采样，既能很好的保证平坦区域的平滑性，又能保证算法运算
【机 构】
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山东财经大学计算机科学与技术学院 济南 250014 山东财经大学计算机科学与技术学院 济南 25
【出 处】
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2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018
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利用传统的方法进行图像放大时，往往其边缘层数也进行了成倍的增加，极度扩展了边缘的宽度，从而产生图像轮廓层次模糊现象。本文利用梯度自适应扩散获取边缘轮廓层作为图像放大约束，进而对轮廓层直接进行曲线插值重采样，而并不额外增加边缘层数，从而保证了放大后的图像在视觉上的边缘锐化效果。对于非轮廓层的平坦区域，则选择构建双三次 Coons 插值曲面并进行重采样，既能很好的保证平坦区域的平滑性，又能保证算法运算速度。在插值曲线及插值曲面构建过程中，本文给出了各插值条件的估计新方法。
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