【摘 要】
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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
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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
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