Iterative Image Interpolation vs. Traditional Interpolation Methods

Abstract

ABSTRACT
Image interpolation is an important image processing operation applied in
diverse areas ranging from computer graphics, rendering, editing, medical image
reconstruction, and online image viewing. In this paper, image is interpolated from a
lower resolution (LR) to a higher resolution (HR) based on the combination of two
different procedures. First, an adaptive algorithm interpolating locally image pixel
values along the direction is applied, where second order image derivative is low. Then
interpolated values are modified using an iterative refinement to minimize the
differences in second order image derivatives, maximize the second order derivative
values and smooth the curves. The first algorithm itself provides edge-preserving
images that are measurable better than those obtained with conventional methods
presented in this literature. Objective and subjective tests on a series of natural images
show the advantages of the used technique over existing approaches.

الملخص
إن استكمال قيم الصورة عملية مهمة لمعالجة الصورة حيث طبقت في مجالات متنوعة منها رسومات
الحاسوب والإعادة والتحرير، وإعادة بناء صورة طبية، وعرض صورة على الإنترنت. في هذا البحث،
استكملت الصورة قيمها من الدقة الواطئة إلى الدقة العالية استنادا على تطبيق إجراءين مختلفين. أولا، تطبيق
الخوارزمية التكيفية لاستكمال قيم نقاط الصورة محليا على طول الاتجاه حيث المشتقة الثانية للصورة تكون
واطئة. ثم القيم المولدة تعدل بتطبيق تنقية تكرارية لتقليل الاختلافات في المشتقة الثانية للصورة، إذ يزيد قيم
المشتقة الثانية ويصقل المنحنيات. فالخوارزمية الأولى ذاتها توفر صوراً مع الحفاظ على حافاتها على نحو قابل
للقياس بشكل أفضل من تلك المكتسبة بالطرائق التقليدية المقدمة في هذا البحث. وتشير الاختبارات الموضوعية
والذاتية على مجموعة من الصور الطبيعية إلى فوائد التقنية المقترحة مقارنة بالطرائق الموجودة حالياً.