基于贝尔模板图像传感器的静态图像重构和压缩

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文基于贝尔模板图像传感器的静态图像重构和压缩摘要论文研究了基于贝尔模板的单cCD原始数据的图像重构及其压缩算法。这些算法在当今的数字摄像(相机)产品中属于核心技术。图像重构算法可分为两个统计独立的阶段，首先是插值算法，之后是图像增强，主要指伪彩抑制与边缘增强。插值算法基于像素空间的相关性及其色谱的相关性；由于贝尔模板对红蓝两种颜色的空间采样频率较低，使得这两个通道在重构时容易发生混淆失真。而绿色是红(蓝)采样频率的两倍可以较精确的重构。另外，在图像的高频部分，各通道之间的相关性较强。所以我

2、们直接用绿色的高频分量来取代红(蓝)的高频。本论文提出的插值算法采用自适应的Sobel边缘检测算子计算加权平均的系数恢复出绿色通道，然后再采用通道分解的方法利用绿色通道的高频信息恢复出红色和蓝色，实验表明该算法取得了较好的效果。但是无论再好的插值算法都会带来一些失真。这些失真主要有两种：伪彩色和边缘模糊。而这种模糊主要发生在图像的边界区域。本文提出了改进的中值滤波算法来消除这种失真。对图像的中值滤波操作限定在边界区域，这样做的好处是既去掉了彩色噪声又保留了良好的细节。在国际上，基于原始数据的图像压缩算法是近四五年太原

3、理工大学硕士研究生学位论文才开始的，而且只有少数学者进行研究。国内目前很少有文献报道针对贝尔模板数据进行图像压缩研究成果。所以贝尔模板数据直接压缩研究具有重要的意义。在进行贝尔模板数据直接压缩算法中，研究思路的出发点是对一般图像压缩方法进行改进以适应CFA图像编码问题。由于贝尔模板的特殊性，传统全彩图像编码技术并不能提供令人满意的表现。在设计压缩算法时，要尽量做到无损压缩，至少也应该是视觉无损。本文提出了两种针对贝尔模板直接数据的视觉无损压缩算法。第一种是基于传统JPEG的。但不同的是本文把整个CFA图像都作为亮度通

4、道。这样既避免了色空间转换带来的数据损失，同时由于只采用了亮度通道的量化表使图像得到了较细的量化。第二种压缩算法是基于矢量量化的。算法根据人类视觉特性对图像的不同区域采用不同的量化步长，较好的去掉了视觉冗余。实验分析的结果证明，本文的两种算法都取得了较令人满意的结果。除了以上两种算法，本文还给出了两种基于小波变换和整数小波变换的压缩算法设计思路。关键词：图像传感器，原始数据，CFA插值，压缩2太堕些三查堂堡圭婴窒生堂焦堡奎————————————————————————————————————_———————————

5、一。STILLIMAGERECONSTRUCTIONANDCOMPRESSIONFORCCDSAMPLESBASEDONBAYERPATTERNABSTRACTThisdissertationmainlydiscussesBayerdatacompressionandCFAdemosaicing．CFAdemosaisingisnecessarybeforefullyRGBcolorimage．AdvancedCFAdemosaicingalgorithmsaresomekindofpropertyofcameram

6、anufacture．Bayerdatacompressionisquiterecentissue．Itissignificantlytodevelopresearchinthesefields，sincescarcelyanypeoplecareabouttheCFAdemosaicingandevenfewabouttheBayerdatacompression-Inasingle．chipdigitalcolor-imagingsensor，flcolorfilterarray(CFA)isusedtoobta

7、insampledspectralcomponents(red，greerlandblue)inaninterleavedfashion。Colordemosaicingistheprocessofinterpolatingtheseregularlyspacedsampledvaluesintothedensepixelmapsforeachspectralcomponent．CFAdemosiacingmethodisrelativelydeveloped．Awidediscussionaboutmostofde

8、mosaisingalgorithmstodayispresent-Severalsimpleandfastexamplesaregiven．WhateveralgorithmsDatialsmoothnessandcolorcorrelationaretwomainlyfactorswhicheffectreconstructedimageq