基于圖像傳感器的原始數(shù)據(jù)壓縮及彩色圖像重構(gòu)算法.pdf

1、論文研究了基于圖像傳感器的原始數(shù)據(jù)壓縮及其彩色圖像重構(gòu)算法以及重構(gòu)后圖像的后續(xù)處理算法。這些算法在當(dāng)今的數(shù)字成像設(shè)備中屬于核心技術(shù)。為了減少其成本和體積，在單CCD數(shù)字成像設(shè)備中通過對CFA(彩色濾鏡陣列，以貝爾模板為主)獲得的原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行插值來獲得全彩圖像。常見算法有：最鄰近插值法、雙線性插值法、邊緣檢測插值法等。本課題在現(xiàn)有插值算法基礎(chǔ)上開展研究，主要貢獻(xiàn)是： (1)本研究在雙線性插值法基礎(chǔ)上設(shè)計了補(bǔ)色CCD的插值算法，

2、使其適合于補(bǔ)色CCD傳感器獲得的CFA原始數(shù)據(jù)； (2)本研究提出了基于圖像內(nèi)容的自適應(yīng)CFA插值算法，在計算量和插值效果間取得平衡以滿足高實時性要求； (3)對于插值效果、客觀質(zhì)量評價要求嚴(yán)格的應(yīng)用，本研究改進(jìn)了傳統(tǒng)的模糊匹配插值算法，在降低計算量的同時改善圖像質(zhì)量； (4)針對利用Sobel算子和一階梯度加權(quán)平均插值方法在綠色通道存在一定隨機(jī)偏差的缺陷，引入針對綠色通道的邊緣檢測并中值濾波，在不改變綠色通道數(shù)

3、據(jù)的情況下有效去除了原算法的隨機(jī)偏差，在計算量增加不多的前提下獲得了圖像邊緣、細(xì)節(jié)恢復(fù)效果很好的插值算法。 通過使用大量不同類型和特征的圖像測試上述四種方案，結(jié)果表明：在相同條件下，無論是主觀還是客觀圖像質(zhì)量，所提出的算法的插值效果都有很好的表現(xiàn)。 最近四、五年，國際上開始有人研究基于原始數(shù)據(jù)的圖像壓縮算法，但相關(guān)文獻(xiàn)鮮有報道。插值后的圖像在傳輸和存儲之前要進(jìn)行壓縮，參與壓縮的數(shù)據(jù)是CFA原始數(shù)據(jù)的三倍。本研究提出了在C

4、FA原始數(shù)據(jù)插值之前直接進(jìn)行壓縮的算法。 本課題采用兩種方法進(jìn)行原始數(shù)據(jù)壓縮：結(jié)構(gòu)變換法和矢量量化編碼方法。前者基于貝爾模板空間結(jié)構(gòu)的特殊性對模板的結(jié)構(gòu)依據(jù)不同分量進(jìn)行分離，同時考慮用結(jié)構(gòu)變換和結(jié)構(gòu)分離法把梅花形的綠色(亮度)分量轉(zhuǎn)化為矩形。為了獲得高壓縮比，對高頻分量比較多的通道進(jìn)行低通濾波以利于壓縮，最后采用國際標(biāo)準(zhǔn)分別壓縮各通道數(shù)據(jù)；后者首先根據(jù)貝爾模板的特性對CFA原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理，然后使用訓(xùn)練好的碼書對每一矢量塊編

5、碼，從而實現(xiàn)對貝爾原始數(shù)據(jù)的壓縮編碼。本研究采用改進(jìn)的LBG算法訓(xùn)練碼書，并對得到的碼書用合并法進(jìn)一步優(yōu)化，最終得到性能優(yōu)良的碼書。試驗得到兩種原始數(shù)據(jù)壓縮方法各自特點：前者帶來的失真很小，解壓恢復(fù)的貝爾原始數(shù)據(jù)的PSNR(峰值信噪比)值平均在45.57dB左右，無損壓縮比平均可以達(dá)到1.96∶1；而后者雖是有損壓縮，但壓縮比特率達(dá)到0.88bits/pixel時，解碼恢復(fù)的貝爾模板原始數(shù)據(jù)的PSNR值平均不低于34.4dB。