图像边缘导向插值方法的性能评估
计算机视觉与模式识别
2015-03-13 v1
摘要
许多插值方法旨在实现高视觉质量，但因无法保持图像结构而失效。边缘承载着用于检测、确定和分类的重要结构信息，因此边缘自适应插值方法成为关注焦点。本文在两组图像上评估了四种边缘导向插值方法与两种传统方法的性能。这些方法包括新边缘导向插值 (NEDI)、边缘引导图像插值 (EGII)、基于曲率的迭代插值 (ICBI)、方向立方卷积插值 (DCCI) 以及两种传统方法：双线性插值和双三次插值。同时，目前尚无参数用于衡量边缘自适应插值方法的边缘保持能力，为此我们提出了两个参数：一个评估准确性，另一个衡量边缘保持能力的鲁棒性。性能评估基于六个参数进行。本文展示了客观评估和视觉分析，并从理论背景和实际结果中得出了结论。
引用
@article{arxiv.1303.6455,
title = {Performance Evaluation of Edge-Directed Interpolation Methods for Images},
author = {Shaode Yu and Qingsong Zhu and Shibin Wu and Yaoqin Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.6455},
year = {2015}
}
备注
9 pages, 5 figures, 2 tables