貝爾圖像插值算法及壓縮算法的研究.pdf

1、中北大學學位論文貝爾圖像插值算法及壓縮算法的研究摘要隨著數(shù)字成像設備在工業(yè)監(jiān)控，消費等各個領域的廣泛應用，推動了相關理論技術及應用的研究不斷深入細化。但是由于成本、工藝等多方面因素的制約，現(xiàn)階段攝像設備大多采用單CCD貝爾模板。插值算法是數(shù)碼相機的關鍵技術，同時也是成像過程中計算負荷最大的環(huán)節(jié)。插值算法性能的好壞直接決定圖像質(zhì)量的好壞。圖像因為其數(shù)據(jù)量很大，并且是很重要的一種二位信號，所以在存儲和傳輸?shù)倪^程中有必要對其進行壓縮處理。本文

2、提出了一種低復雜度的貝爾圖像插值方法和基于小波變換的貝爾圖像壓縮方法。本文通過一種僅由相鄰的綠色分量決定、定義為二進制的方向標志位，并根據(jù)標志位的“0”、“1”判斷，賦予不同的相關鄰域色差分量和權重系數(shù)，由此，得到了平均PSNR高達37.7dB的綠色分量重構圖像。在分析各顏色分量頻率相關性的基礎上，提出了利用已重構的綠色分量的高頻部分替換混疊失真明顯的紅（藍）分量的高頻分區(qū)域的辦法，重構出平均PSNR大于36dB的紅（藍）分量圖像。本文

3、采用多小波對貝爾圖像進行一層分解。分析不同幅度的子帶系數(shù)，以及不同子帶圖像在恢復圖像時的權重，權重大的子帶圖像和子帶系數(shù)選擇較高的量化精度，權重小的子帶圖像和子帶系數(shù)只做粗略量化。以各個子帶的樣本標準差作為量化閾值，對子帶系數(shù)進行自適應二進制算術編碼，有損壓縮比為3.1：1，重構圖像PSNR達到42dB。本文提出的貝爾圖像插值方法和基于小波變換的貝爾圖像壓縮算法，可以廣泛應用于圖像傳感器成像設備當中，有效提高設備存儲效率。關鍵詞：貝爾圖

4、像，插值，壓縮，小波變換中北大學學位論文Intheprocessofrestationofimageiftheweightsofdifferentsubbimagesaswellasdifferentmagnitudesubbcoefficientsaredifferentthequantitativethresholdreliesoneachsubbsamplestarddeviation:thehigherweightchooses

5、thebetterquantifyaccuracywhiletheloweroneonlyhavearoughquantitative.Wedevelopadaptivebinaryarithmeticcodingtocompresscoefficientsofeverysubb.Lossycompressionratiocanachieve3.1:1PSNRofrecoveredimageis42dB.TheCFAdemosaicin