new edge-directed interpolation这篇文章所提算法的matlab实现

资 源 简 介

new edge-directed interpolation这篇文章所提算法的matlab实现

详 情 说 明

本文介绍《New Edge-Directed Interpolation》一文中提出的经典边缘导向插值算法的核心思想与实现要点。该算法主要用于图像超分辨率重建，其核心优势在于能够沿着边缘方向进行插值，避免传统双线性插值造成的边缘模糊问题。

算法原理分为三个关键阶段： 初始插值阶段：通常采用简单的双线性插值或双三次插值生成初始高分辨率图像，作为后续优化的基础。 边缘方向检测：通过分析低分辨率图像中像素梯度，计算局部主导边缘方向（通常限定为水平、垂直或两个对角线方向）。这一步骤需要设计合适的梯度算子来准确捕捉边缘走向。 方向性插值修正：根据检测到的边缘方向调整插值权重，确保新生成的像素值沿边缘走向分布，而非均匀混合边缘两侧像素。这种自适应策略能显著保持边缘锐度。

在MATLAB实现时需特别注意： 使用conv2函数高效计算水平/垂直梯度 方向判定需要通过比较不同方向的梯度幅值来实现 插值修正阶段应采用向量化操作避免循环 可结合imfilter优化边缘检测步骤

该算法属于经典的非线性插值方法，比传统方法在保留纹理和边缘方面有明显改进，适用于医学影像、卫星图像等对边缘清晰度要求较高的场景。后续改进算法如NEDI（New Edge-Directed Interpolation）均在此基础上发展而来。