基于貝爾模板圖像傳感器的靜態(tài)圖像重構(gòu)和壓縮.pdf

1、論文研究了基于貝爾模板的單CCD原始數(shù)據(jù)的圖像重構(gòu)及其壓縮算法。這些算法在當(dāng)今的數(shù)字?jǐn)z像(相機(jī))產(chǎn)品中屬于核心技術(shù)。圖像重構(gòu)算法可分為兩個統(tǒng)計獨(dú)立的階段，首先是插值算法，之后是圖像增強(qiáng)，主要指偽彩抑制與邊緣增強(qiáng)。插值算法基于像素空間的相關(guān)性及其色譜的相關(guān)性；由于貝爾模板對紅藍(lán)兩種顏色的空間采樣頻率較低，使得這兩個通道在重構(gòu)時容易發(fā)生混淆失真。而綠色是紅(藍(lán))采樣頻率的兩倍可以較精確的重構(gòu)。另外，在圖像的高頻部分，各通道之間的相關(guān)性較強(qiáng)。

2、所以我們直接用綠色的高頻分量來取代紅(藍(lán))的高頻。本論文提出的插值算法采用自適應(yīng)的Sobel邊緣檢測算子計算加權(quán)平均的系數(shù)恢復(fù)出綠色通道，然后再采用通道分解的方法利用綠色通道的高頻信息恢復(fù)出紅色和藍(lán)色，實(shí)驗(yàn)表明該算法取得了較好的效果。但是無論再好的插值算法都會帶來一些失真。這些失真主要有兩種：偽彩色和邊緣模糊。而這種模糊主要發(fā)生在圖像的邊界區(qū)域。本文提出了改進(jìn)的中值濾波算法來消除這種失真。對圖像的中值濾波操作限定在邊界區(qū)域，這樣做的好處

3、是既去掉了彩色噪聲又保留了良好的細(xì)節(jié)。 在國際上，基于原始數(shù)據(jù)的圖像壓縮算法是近四五年才開始的，而且只有少數(shù)學(xué)者進(jìn)行研究。國內(nèi)目前很少有文獻(xiàn)報道針對貝爾模板數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像壓縮研究成果。所以貝爾模板數(shù)據(jù)直接壓縮研究具有重要的意義。 在進(jìn)行貝爾模板數(shù)據(jù)直接壓縮算法中，研究思路的出發(fā)點(diǎn)是對一般圖像壓縮方法進(jìn)行改進(jìn)以適應(yīng)CFA圖像編碼問題。由于貝爾模板的特殊性，傳統(tǒng)全彩圖像編碼技術(shù)并不能提供令人滿意的表現(xiàn)。在設(shè)計壓縮算法時，要盡量

4、做到無損壓縮，至少也應(yīng)該是視覺無損。本文提出了兩種針對貝爾模板直接數(shù)據(jù)的視覺無損壓縮算法。第一種是基于傳統(tǒng)JPEG的。但不同的是本文把整個CFA圖像都作為亮度通道。這樣既避免了色空間轉(zhuǎn)換帶來的數(shù)據(jù)損失，同時由于只采用了亮度通道的量化表使圖像得到了較細(xì)的量化。第二種壓縮算法是基于矢量量化的。算法根據(jù)人類視覺特性對圖像的不同區(qū)域采用不同的量化步長，較好的去掉了視覺冗余。實(shí)驗(yàn)分析的結(jié)果證明，本文的兩種算法都取得了較令人滿意的結(jié)果。除了以上兩種