摘 要

数字图像放大技术主要基于插值算法。本文在介绍插值算法时首先介绍了最近邻插值、双线性插值和双三次差值三种插值算法，并从数学形态上分析其插值核函数引起的计算量和处理效果的不同。同时，图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。噪声种类很多，如：电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。在图像处理中，图像去噪是一个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。

建立在PM-MF上提出了一种新型放大图像的方法，并将其应用于图像放大，改善了放大图像的效果。新型的位图放大方法结合了P-M模型，添加了中值滤波，形成了P-M模型，在此模型的基础上创新提出了图像模糊的处理。得到了一个放大位图的算法，使得图像更为清晰，放大效果更好。

关键词：图像放大，插值技术，分辨率变换，小波去噪，图像处理、扩散方程目  录
摘 要 i
ABSTRACT ii
第一章 绪 论 1
第二章 数字图像处理理论基础 2
2.1 数学插值介绍 2
2.1.1 生产实践上的插值问题[2] 2
2.1.2 数学上常见的插值类型[3] 3
2.2 数字图像（image）数字图像处理基本知识介绍 3
2.2.1 什么是数字图像 3
2.2.2 数字图像在计算机内的处理 5
2.2.3  数字图像处理概述[5] 6
2.2.4 数字图像文件格式[6] 7
第三章 几种图像去噪方法 9
3.1 滤波去噪方法 9
3.1.1空域滤波 9
3.1.2 频域低通滤波法 11
3.2 小波去噪 14
3.2.1 小波去噪的发展历程 14
3.2.2小波去噪的研究现状 15
3.2.3 小波去噪方法 17
第四章 数字图像放大技术 18
4.1 数字图像放大技术概述 18
4.1.1 什么是数字图像放大 18
4.1.2 数字图像放大的算法概述 18
4.2 扩散方程的图像放大[7] 19
4.2.1最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation） 19
4.2.2 各向异性扩散（Anisotropic Diffusion） 20
第五章 总 结 26
5.1 论文总结 26
5.2 数字图象放大技术展望 26
致  谢 27
参考文献 28
毕业设计小结 29