在显示应用领域,为取得最佳的全屏图像显示效果,需要对不同分辨率的输入图像进行缩放操作,以匹配终端显示设备的物理分辨率,而图像缩放算法的好坏直接影响图像显示的质量。在数字图像处理系统中,检验算法优劣和系统性能与图像质量评价技术又是密不可分的。因此,数字图像缩放(Digital Image Resizing)算法和图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)方法作为数字图像处理技术中的两项关键技术越来越受到关注。基于实际项目背景,论文围绕数字图像缩放技术及其质量评价方法进行深入研究,主要内容如下:1.针对系统前端采集压缩编码中重采样缩放技术存在的问题,提出一种匹配的数字图像下/上采样滤波算法。根据误差最小化原则,算法利用求取的下采样滤波器参数,推导出相对应的上采样滤波器,以达到两者匹配的目的。这样不仅能够提高解码后图像质量,同时可以提升编解码性能,更有利于图像的后处理操作。与JSVM(Joint Scalable Video Model)标准的仿真实验结果相比,匹配的重采样缩放算法在性能上有较大提高,其峰值信噪比显著增加。2.针对经典图像插值方法边缘处理效果较差造成图像质量较低,自适应插值算法存在模型复杂、插值速度慢的问题,提出两种不同的图像等比例插值算法,边缘定向平滑图像插值算法和区域指导图像插值算法。前者是一种能够有效增强图像边缘轮廓的插值算法,其结合双线性插值和边缘定向平滑滤波器的特点,使得图像能够在平坦和非平坦区域取得理想效果。后者是一种基于阈值判断的区域指导插值算法(Area-Directed Image Interpolation Algorithm Based on Threshold,ADT),算法通过阈值判断的方法对插值点周围进行区域划分,利用近邻法和众数法判定插值点所属区域,对属于不同区域类型的插值点,采用不同权值大小的线性插值公式实现自适应插值,提高图像质量。仿真实验结果表明,边缘定向平滑的方法与边缘自适应插值算法相比,显著提高插值速度,与经典插值算法相比,有效降低边缘锯齿和边缘模糊现象,使得插值后图像获得较好视觉效果,图像质量提高;区域指导算法,作为一种新的自适应插值算法,解决了经典插值算法对边缘处理效果较差造成的图像质量较低的问题,与边缘自适应算法相比,在保证图像质量的前提下,显著提高插值速度,使得插值后图像获得较好主观视觉效果和客观评价结果。3.针对基于内容感知的图像非等比例缩放算法中已有经典算法存在高计算复杂度,运算速度慢,不具有普适性的问题,提出两种不同的图像非等比例缩放算法,基于随机置乱的内容感知图像缩放算法(Content-A ware Image Resizing Algorithm Based on Random Permutation,CARP)及基于行/列合并和能量扩散的内容感知图像缩放算法。前一种算法利用视觉显著图随机重置能量序列的方式,使得在保护主体区域不被破坏的情况下,避免对非重要区域过度操作造成的图像局部失真现象。后一种算法通过合并能量最低两行/列和在能量最低两行/列之间插入新的行/列实现图像缩小和放大,以保护图像重要区域。为避免过度合并造成图像局部失真,提升合并后行/列能量,并将其能量扩散至周围四行/列,使得缩放后图像较好保留重要区域和整体视觉效果。实验结果表明,基于随机置乱的内容感知方法与线裁剪算法相比,显著提高处理速度,缩放尺度越大,算法平均计算时间降低幅度越明显,但在非重要区域仍存在较低程度形变;基于行/列合并和能量扩散的内容感知方法与线裁剪算法相比,提高缩放速度同时,有效避免图像局部区域失真现象,获得较好主观视觉效果和客观评价结果,图像类型适用范围较大,具有普适性。4.针对目前已有一些无参考图像质量评价算法通用性差,且模型复杂,存在高计算复杂度的问题,提出一种基于图像空域统计特征的无参考图像质量评价算法。算法提出利用图像对数统计特性,通过度量失真图像与自然图像统计特征之间的偏差,实现无参考图像质量评价。仿真实验结果表明,与现有无参考技术相比,本文提出算法简单有效,适用于多种图像失真类型,且与人类主观感知具有较好一致性。