基于Bayer格式數(shù)字圖像傳感器顏色插值及圖像銳化的算法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著數(shù)字成像技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)碼相機(jī)等數(shù)碼產(chǎn)品越來(lái)越普及。本論文主要進(jìn)行了數(shù)碼相機(jī)中的顏色插值和圖像銳化的算法研究。為了能夠得到全彩色圖像，需要根據(jù)周?chē)牟蓸狱c(diǎn)計(jì)算出每個(gè)像素所缺失的另外兩種顏色分量，而圖像銳化是增強(qiáng)圖像的邊緣即高頻部分，是保證能夠獲得高品質(zhì)圖像的基本途徑之一。
　　 本文針對(duì)數(shù)碼相機(jī)中Bayer型數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)，提出了一種基于雙線(xiàn)性和邊緣檢測(cè)的顏色插值算法。采用綠色分量和紅、藍(lán)分量分步插值的組合方式實(shí)現(xiàn)

2、顏色恢復(fù)。利用圖像數(shù)據(jù)的相關(guān)特性，并引入三角形邊緣檢測(cè)算法，在水平方向、垂直方向、45°方向及135°方向四個(gè)方向都進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，一方面可以有效檢測(cè)圖像邊緣，提高圖像突變邊緣的插值效果，同時(shí)又可以減少參與雙線(xiàn)性運(yùn)算的像素點(diǎn)數(shù)量，從而減少運(yùn)算復(fù)雜度。
　　 本文針對(duì)圖像插值運(yùn)算后，圖像邊緣不夠明顯，高頻分量減弱的特點(diǎn)，提出了充分利用圖像的時(shí)域特性的基于動(dòng)態(tài)邊緣檢測(cè)的圖像銳化算法，對(duì)于數(shù)碼相機(jī)中的連拍圖像，選擇連續(xù)兩幀的圖像，首

3、先通過(guò)總和的絕對(duì)差SAD進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè)，然后利用改進(jìn)的索貝爾算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，通過(guò)前兩步的操作，對(duì)于檢測(cè)出有動(dòng)態(tài)變化的邊緣部分，只考慮當(dāng)前幀，通過(guò)改進(jìn)的拉普拉斯算子模板，利用空域?yàn)V波進(jìn)行空域銳化，對(duì)于檢測(cè)到?jīng)]有動(dòng)態(tài)變化的邊緣部分，則同時(shí)考慮前后兩幀，利用時(shí)域?yàn)V波特性，通過(guò)改進(jìn)的拉普拉斯算子模板進(jìn)行時(shí)域銳化?；謴?fù)的圖像在細(xì)節(jié)紋理、邊緣以及色彩方面的效果都比較理想，對(duì)于邊緣的噪聲抑制比較明顯，在整個(gè)銳化的過(guò)程中，引入新的噪聲較少，同時(shí)相對(duì)于常