基于結(jié)構(gòu)保持的去馬賽克算法研究.pdf

1、由于成本和物理結(jié)構(gòu)復(fù)雜的限制，大部分成像設(shè)備使用單片CCD作為接收?qǐng)D像的傳感器，并在其表面覆蓋一層彩色濾波陣列。該陣列只測(cè)量RGB三基色中的一種顏色分量。為了估計(jì)另外兩種缺失的顏色分量，得到全彩圖像，必須進(jìn)行插值，這個(gè)過(guò)程就叫做去馬賽克或CFA插值。CFA插值是圖像識(shí)別、圖像分割等后續(xù)處理的前提，因此研究有效的CFA插值算法具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
　　本文在介紹現(xiàn)有CFA插值的基礎(chǔ)上，針對(duì)Bayer模式的馬賽克圖像，提出了基于結(jié)構(gòu)保

2、持的CFA插值。本文的主要工作包括：
　　1:針對(duì)現(xiàn)有CFA插值重構(gòu)圖像的紋理細(xì)節(jié)丟失問(wèn)題，提出了一種基于殘差平面超分辨重建的CFA插值方法。該方法將圖像去馬賽克問(wèn)題轉(zhuǎn)化為圖像超分辨問(wèn)題，首先對(duì)圖像G分量的特征平面以及G分量的殘差平面進(jìn)行字典學(xué)習(xí)，得到了刻畫(huà)圖像高低頻細(xì)節(jié)的一對(duì)高低分辨率字典，進(jìn)而通過(guò)稀疏表示以及超分辨技術(shù)，重構(gòu)殘差平面，并回加到低分辨率圖像中，得到了具有豐富細(xì)節(jié)信息的高分辨率去馬賽克圖像，有效的保持了圖像中的紋理

3、和邊緣信息。
　　2:針對(duì)R/B分量插值，運(yùn)用了一種改進(jìn)的方向權(quán)重方法，該方法以方向插值為基礎(chǔ)，計(jì)算未知像素四個(gè)方向上的梯度絕對(duì)值和平方，以此對(duì)殘差的估計(jì)值進(jìn)行加權(quán)估計(jì)。
　　3:對(duì)現(xiàn)有去馬賽克精細(xì)化方法的比較，分析各算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了回歸判斷函數(shù)的精細(xì)化算法。該算法通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)圖像的邊緣圖進(jìn)行分析，定義了邊緣相似性度量，同時(shí)結(jié)合色差平面梯度等信息，使用了一個(gè)線(xiàn)性回歸函數(shù)的學(xué)習(xí)器，并以此學(xué)習(xí)器作為集成決策準(zhǔn)則，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)不同