基于图像缩放的新算法研究与应用

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-12页
·研究背景与意义	第7-8页
·图像缩放技术方法概述	第8-10页
·灰度数字图像缩放	第8-9页
·彩色数字图像缩放	第9页
·当前图像缩放算法中存在的问题	第9-10页
·主要工作与论文结构	第10-12页
·本文的主要工作包括	第10页
·本文的论文结构	第10-12页
第二章 经典图像缩放插值算法	第12-16页
·最近邻域法	第12-13页
·双线性内插算法	第13-14页
·双三次内插算法	第14-15页
·本章小结	第15-16页
第三章 边缘检测及插值方向判定方法	第16-22页
·边缘检测方法及 Canny 边缘算子法	第16-19页
·图像边缘特性研究	第16-17页
·边缘检测方法及Canny 边缘算子法	第17-19页
·内邻域基于边缘最大梯度的插值方向判定方法	第19-21页
·本章小结	第21-22页
第四章 基于图像子块加权缩小的自适应修正算法	第22-32页
·基于图像子块加权均值缩小算法原理	第22-24页
·本节算法基本原理	第22-23页
·对上面方法进行对比拉伸的处理	第23-24页
·对图像加权平均缩小改进的自适应修正算法	第24-26页
·加权平均自适应修正算法对彩色图像缩小的实现	第26-27页
·实验结果和算法性能分析	第27-31页
·图像质量主观评价	第27-29页
·图像质量客观评价	第29-31页
·本章小结	第31-32页
第五章 基于边缘梯度多方向优化的加权插值放大算法	第32-48页
·基于梯度信息的加权插值方法	第32-33页
·基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法	第33-34页
·基于边缘梯度多方向优化的加权插值放大算法	第34-39页
·经典图像插值算法模糊成因分析	第35-36页
·梯度多方向优化的加权插值放大算法步骤	第36-39页
·改进算法与原算法对比分析	第39-40页
·算法的实验结果与分析	第40-47页
·图像放大的质量评价方法	第40页
·图像质量主观评价	第40-45页
·图像质量客观评价	第45-47页
·本章小结	第47-48页
第六章 总结与展望	第48-49页
致谢	第49-50页
参考文献	第50-53页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第53页