貝爾圖像自適應插值算法研究.pdf

1、貝爾圖像插值是數(shù)碼相機、攝像機等成像設備的核心技術之一。隨著數(shù)字成像設備在監(jiān)控、消費等領域的廣泛應用，使得關于插值技術理論的研究也在不斷向前發(fā)展。從早期簡單的線性插值法到如今相對成熟的自適應插值法，每種算法都有各自研究的側重點。有的算法追求重構圖像的視覺質量，多用于計算機對貝爾圖像的直接處理；有的算法以具備硬件實現(xiàn)的可行性為目標，在滿足一定圖像質量的情況下，要求縮短硬件的處理時間。然而，實現(xiàn)這些優(yōu)秀算法的關鍵環(huán)節(jié)，掌握在國外知名的傳感器

2、生產(chǎn)廠家手中，通常不被公開或受專利法限制。因此，研究可行有效的自適應插值算法，具有重要的理論意義和應用價值。
　　 本文首先提出一種基于方向標志位的低復雜度插值算法。該算法通過對相鄰綠色分量的判斷，來定義二進制的方向標志位，根據(jù)此標志位的“0”、“1”檢測結果，賦予不同鄰域位置上的色差分量以特定的權重系數(shù)。按此方法重構綠色分量圖像的峰值信噪比PSNR達到37.7dB。由于各顏色分量的高頻部分存在極強的相關性，針對紅藍色分量圖像的

3、高頻部分存在嚴重混疊失真的現(xiàn)象，用已重構的綠色分量的高頻部分替換紅藍分量的高頻部分。按此方法重構的紅藍色分量圖像的PSNR達到36.8dB。實驗表明，重構全彩圖像的平均PSNR達到37dB，與同類算法相比，該算法不僅達到了一定的圖像質量要求，而且計算復雜度更低，易于硬件實現(xiàn)。
　　 本文還提出一種基于同質區(qū)域投影的高質量插值算法。該算法首先結合雙線性的平滑濾波規(guī)則與傳統(tǒng)Sobel算子的邊緣檢測特性，構造出可直接應用于原始貝爾圖像

4、的邊緣檢測算子。進一步分析圖像空間-頻譜的互相關性，劃分圖像的同質區(qū)域。通過計算同質區(qū)域的投影值，確定出圖像不被邊緣穿越的最小鄰域，即待插值像素的最相關鄰域。根據(jù)上述最小鄰域與邊緣算子檢測的梯度信息，重構全彩圖像。實驗表明，該算法獲得了令人滿意的主觀視覺效果，且與同類算法相比，重構全彩圖像的平均PSNR高達40.68dB，人眼視覺差異值 低至1.2598，是目前重構圖像質量較高的插值算法之一。
　　 上述的兩種自適應插值算法中，