Для реализации быстрого и качественного масштабирования изображений на аппаратной платформе программируемой логической матрицы (Field Programmable Gate Array, FPGA) предложен адаптивный алгоритм масштабирования с интерполяцией по девяти точкам. Сначала был предложен базовый алгоритм интерполяции по девяти точкам для снижения использования логических ресурсов, достигнутый эффект масштабирования значительно превосходит метод ближайшего соседа, но немного уступает билинейной интерполяции, при этом края изображения недостаточно четкие. Для оптимизации масштабирования краев изображения базового алгоритма интерполяции по девяти точкам был предложен адаптивный алгоритм, совмещающий интерполяцию по девяти точкам и метод ближайшего соседа. Проведен сравнительный анализ и экспериментальная проверка указанных алгоритмов на программном и аппаратном уровнях с использованием MATLAB и FPGA соответственно. Результаты экспериментов показывают, что адаптивный алгоритм интерполяции по девяти точкам повышает пик сигнала на шум (PSNR) по сравнению с алгоритмами ближайшего соседа и билинейной интерполяции на 0.3~2.5 дБ, а аппаратные ресурсы потребляются на 20% меньше по сравнению с билинейной интерполяцией. Алгоритм снижает проблемы размытости краев и серьёзных искажений изображений, характерные для традиционных алгоритмов, и при этом требует меньше ресурсов FPGA, что повышает его практическую ценность.

масштабирование изображений; программируемая логическая матрица; линейная интерполяция; адаптивная интерполяция