基于CCD靜態(tài)圖像的摩爾紋去除算法研究.pdf

1、在用數(shù)碼相機拍攝含有規(guī)則紋理的圖像時,經常會在紋理部分產生莫名其妙的彩色條紋,這就是彩色摩爾紋。摩爾紋現(xiàn)象主要發(fā)生在圖像的高頻部分,由于R/B分量采樣率較低,所以R/B分量比G分量更容易產生摩爾紋。通常情況下摩爾紋面積較大、形式多樣,因此摩爾紋的消除工作存在一定的困難。消除摩爾紋目前有三種途徑:一是在相機鏡頭前添加低通濾波過程;二是在后期用圖像處理軟件消除摩爾紋;三是尋求更好的插值方法。本文重點討論第三種方法,在分析摩爾紋成因的基礎上,

2、探討傳統(tǒng)插值算法的優(yōu)缺點,提出更為有效的插值方法。
　　 本文的研究所用濾波陣列是Bayer型CFA。根據(jù)Bayer型CFA的結構可知,圖像插值是獲取全彩色圖像的必經步驟,在對圖像插值時,要充分考慮色彩相關性,沿著紋理的方向進行,以減少跨越邊緣的情況。
　　 在研究分析經典算法的基礎上,本文提出兩種改進算法。算法一是基于綠色像素變化方向的插值,通過比較鄰域內R和G、B和G的關聯(lián)值大小,選擇關聯(lián)性高的通道來協(xié)助G通道判斷邊

3、緣方向;在完成初步插值后,利用三個顏色通道在高頻部分的相關性,用準確的高頻值替換估計的高頻值,有效地抑制了插值帶來的摩爾紋現(xiàn)象,邊緣質量得到了一定的提高。算法二對自適應算法進行了改進,采用不同的方法判斷G通道的插值方向;在對R/B通道的插值中,根據(jù)鄰域的關聯(lián)性,做了權值的修正,提高R/B分量的準確性。本文還對后期處理做了改進,利用雙邊濾波對圖像進行修正。最后,本文討論了經典的質量評價指標,并用這些指標對文中所述插值算法進行綜合分析和評價