【摘 要】
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因为图像数据是非平稳且具有很强局部特性的数字信号，为了获得高分辨率的插值图像，提出采用基于经验模式分解(EMD)的图像插值算法。充分利用已知数据，提出改进的获得IMF的算法，不但利用图像数据中的极值，还通过合理统计极值间的数据来得到局部均值，同时提高了运算速度。对图像边沿，建议采用基于SVM的算法进行边界延拓。实验结果证明插值图像具有更高的质量，通过频域特性的分析，说明该插值方法优于传统的插值方法
【机 构】
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扬州大学 物理科学与技术学院，江苏 扬州 225002 扬州大学 信息工程学院，江苏 扬州 225
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因为图像数据是非平稳且具有很强局部特性的数字信号，为了获得高分辨率的插值图像，提出采用基于经验模式分解(EMD)的图像插值算法。充分利用已知数据，提出改进的获得IMF的算法，不但利用图像数据中的极值，还通过合理统计极值间的数据来得到局部均值，同时提高了运算速度。对图像边沿，建议采用基于SVM的算法进行边界延拓。实验结果证明插值图像具有更高的质量，通过频域特性的分析，说明该插值方法优于传统的插值方法。
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