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对于图像放大技术而言,重要的就是要权衡到图像质量以及计算复杂度。传统的基于线性或三次样条插值的方法会带来图像模糊和锯齿边缘等失真,为了解决这一问题,人们提出一种基于迭代和学习的算法,但是这种方法带来了很高的计算复杂度。综合以上几点本文提出了一种基于自适应协方差的图像放大方法(adaptive covariance-based edge diffusion,ACED)。该方法能很好地权衡图像放大性能和复杂度之间的关系。在这种方法中,提出了一种联合边缘判别准则,并自适应选择扩散模板来估计局部协方差系数,