基于FPGA的Bayer图像彩色恢复快速算法研究及实现

分析了一种基于Bayer滤色矩阵的图像彩色恢复快速算法,该算法采用考虑相关性的边缘定向线性插值法,运算速度快,恢复图像边缘清晰,并使用FPGA实现上述算法,充分发挥FPGA的并行处理能力,大大提高了运算速度。     

一种基于压缩感知的图像去马赛克算法

文中提出了一种基于分块压缩感知的图像去马赛克算法.该算法首先将Bayer色彩滤镜阵列采样值等效为压缩感知理论中感知矩阵采样所得的压缩数据.其次通过结合Bayer色彩滤镜阵列自身特点训练分块稀疏字典.最后在训练所得稀疏字典的基础上利用分块压缩感知重构算法便可精确重构出Bayer色彩滤镜阵列采样结果.由于训练所得稀疏字典能有效降低与Bayer色彩滤镜采样阵列之间的相关性,因此文中所提出的图像去马赛克算法能有效对单一Bayer色彩滤镜阵列采样值进行重构.通过实验验证表明：新的图像去马赛克算法明显优于传统插值算法,重构所得彩色图像在去除假色影响的同时能完整保留原始图像的细节信息.     

一种Bayer图像的插值与去噪方法

为了改善彩色图像还原效果,降低硬件设计复杂性,分析了彩色插值对脉冲噪声的影响,以及彩色插值与去噪先后顺序对图像质量造成的影响,提出一种基于5×5窗口的先去噪后插值的彩色图像还原方法。采用阈值检测噪点的中值滤波算法去除Bayer图像的脉冲噪声,后采用基于梯度的插值算法完成彩色插值。仿真结果表明,该方法还原的图像性能指标优于传统方法,可以有效去除脉冲噪声,同时较好的保留图像细节,且算法复杂度不高,实时性好,易于硬件实现。     

基于FPGA硬件的彩色图像恢复系统设计

为实现数字图像的实时处理,在FPGA上应用硬件描述语言实现功能模块的方法,利用FPGA技术,在数码摄影系统前端对Bayer格式图像进行实时彩色复原,并对系统进行调试.选用四合一简单算法处理Bayer图像,使其恢复成全彩色图像,并用MATLAB软件先验证算法的正确性与可靠性,最后在ISE上进行工程仿真.仿真实验表明,系统工作实时、正确、可靠.     

基于自适应非局部均值滤波的图像去块算法

针对传输和存储中原始图像被JPEG和MPEG等标准进行压缩而产生的块效应,提出了一种图像去块算法.该算法选取非局部均值滤波作为框架,并通过机器学习来确定和优化参数,使得非局部均值滤波可以做到自适应处理.结果表明,该算法去块效果优于目前最新的形状自适应滤波法和维纳滤波法.     

基于压缩传感理论的彩色图像去马赛克

利用目前最新的压缩传感理论在信号恢复方面的优势,本文提出了一种新型彩色图像去马赛克算法.首先,为了满足压缩传感的约束等距性条件,采用随机马赛克模式得到原始数据;然后把彩色图像去马赛克问题转化为基于压缩传感的信号恢复问题,并充分考虑彩色图像RGB通道的相关性,建立彩色图像的扩展联合稀疏表示模型;最后采用基追踪(BP)算法求解去马赛克问题,得到恢复的真彩色图像.实验证明,本算法能有效减少传统算法恢复图像中出现的锯齿现象,所得到的彩色恢复图像具有更好的视觉效果.客观评价结果显示,本文算法结果的峰值信噪较基于双线性插值和基于梯度等传统算法的结果有明显提高.实验结果验证了本文算法的优越性,显示算法具有重要的应用前景.     

基于快速残差插值和卷积神经网络的去马赛克算法

针对传统插值法存在的图像细节不能很好恢复的不足,利用卷积神经网络作为残差插值法的后处理操作,提出了一种基于残差插值和卷积神经网络的去马赛克算法。方法分为初始去马赛克和细节恢复后处理两部分。先用改进的基于梯度的快速残差插值法实现初步去马赛克插值,并针对恢复图像中包含了彩色伪影,细节丢失等问题,再使用深度残差网络学习恢复图像与理想全彩色图像之间的映射,实现后处理。在Kodak数据集和IMAX数据集上的实验结果表明,该方法结果在主观视觉特性和客观评价指标两方面相较于传统方法都有明显改进。     

基于人眼视觉特性的自适应空域彩色图像数字水印算法

以静态图像压缩编码、彩色空间转换、人眼视觉特性(HVS)为基础，提出了一种将灰度图像(即数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术，实现了以灰度图像作为水印信号的数字水印算法；(2)充分利用人眼视觉特性(HVS)，实现了数字水印图像的自适应嵌入，增强了算法的透明性和鲁棒性；(3)能够依据原始彩色载体图像内容，实现数字水印嵌入深度的智能调节，(4)检测水印信息时，不需要原始载体图像．同时实验结果也表明：该自适应空域彩色图像数字水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

加权自适应的去隔行算法

考虑到运动补偿技术中运动估计失效的情况，提出了一种有效的混合去隔行方法。将运动补偿技术与基于方向的时空滤波方向相结合， 地插值结果是运动补偿时间插值和基于方向的时空中值滤波方法和加权和。在运动矢量估计不准确的情况下，利用权值的自适应使基于方向的时间中值滤波占主导地位，有效保持图像中的运动边界，并减小运动补偿的插值误差。实验结果表明，该算法计算简便且容易实现，具有较好的视觉效果。     

一种彩色图像的自适应混合滤波

设计了一种彩色图像的自适应混合滤波方法.该方法先判断窗口内含噪类型,然后用矢量加权均值滤波抑制高斯噪声,用矢量加权中值滤波抑制脉冲噪声,其权值均由滤波窗口内像素与窗口中心像素的距离得到.该混合滤波算法能够自适应地选择滤波方式,提高了滤波性能.     

基于梯度方向的反马赛克算法

目前数字图像采集系统中采用的反马赛克算法存在插值伪像严重、算法计算量大等问题.为了解决上述问题,本文提出了一种基于梯度方向的反马赛克算法,可提升实际应用中反马赛克处理性能.计算当前像素位置水平和竖直梯度,并据此完成G分量的插值恢复,采用双线性插值完成R分量和B分量恢复并用G分量进行校正处理.从复合峰值信噪比（CPSNR）以及计算量两方面将本算法与其他典型算法进行对比,本文算法以更低的运算量,获得优秀的反马赛克性能.这种高性价比的特点有利于其未来完成硬件电路实现,并应用于实时成像等高技术领域.      

自适应比例合成反马赛克算法的提出与应用

为解决实际应用中的反马赛克问题,给出一种自适应比例合成算法.对G通道进行梯度比例合成插值,R,B通道采用G通道的梯度校正双线性插值结果,从复合峰值信噪比(CPSNR)和计算量两个角度,将自适应比例合成算法与其它几种典型的反马赛克插值算法进行对比.自适应比例合成算法以较小的计算量获得较高的CPSNR,适合于实际应用.该算法已应用在某多通道CMOS图像采集系统中,效果理想.     

基于贝尔模板的文本图像压缩及重构算法的研究

针对文本图像提出了直接对CFA原始数据进行压缩的算法,即首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后把不利于压缩的高频分量中比较多的亮度分量进行低通滤波,再用结构分离法把梅花形的亮度分量转化为矩形,最后分别采用JPEG2000压缩亮度和色度通道。为了估计解压恢复的CFA模板丢失的彩色分量,应用改进的自适应模糊匹配插值算法,对它周围四个相邻连接的像素分配一个模糊隶属度,从而利用相邻信息,且把这个隶属度作为加权平均工具来重构全彩图像。通过实验验证,这种贝尔数据直接压缩方法带来的失真很小,插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中也能获得令人满意的效果。     

采用局部差分模型描述的彩色图像配准技术

针对光照方向、强度、色彩或摄像头参数等因素的变化导致待配准彩色图像对间存在复杂的色彩变化,从而严重影响彩色图像配准效果的问题,提出了一种对彩色变化不敏感的彩色图像配准方法.该方法首先根据彩色图像间的von Kries彩色变换模型,建立图像的彩色不变量空间,在此空间利用尺度不变量特征转换(SIFT)算法完成特征点的检测;为加快运算速度,采用2阶局部差分模型(LDP)方法对特征点进行描述,并完成彩色图像特征间的初匹配;再进一步利用RANSAC算法消除误匹配特征点对,得到最终的匹配特征点对.实验结果表明,该彩色图像配准方法与其他算法相比,可以快速、准确地获得彩色图像间的映射关系,因此更加适合存在色彩变化的彩色图像的配准.     

预估计最小平方误差初始值方法改善交替映射算法性能

改进交替映射算法以提高反马赛克插值的峰值信噪比(PSNR)性能.采用预估计最小平方误差思想,改进交替映射插值算法的初始值估计,计算改进算法和其它典型反马赛克方法的峰值信噪比,采用典型测试图片作为测试源进行比较.结果表明,改进算法的峰值信噪比高于其它典型插值算法的峰值信噪比,插值恢复图像的伪像也少于其它算法.改进的交替映射算法具有最好的峰值信噪比和最少的插值伪像,说明改变初始值方法可以提高交替映射算法的性能.     

一种基于边缘信息的贝尔模板彩色插值方法

针对贝尔模板滤波图像的彩色插值还原,提出了一种基于边缘信息的插值方法.该方法利用了边缘信息,能够有效降低边缘区域的噪声,同时利用了色饱和度信息,提高了低饱和度区域的还原质量.实验证明,与其他方法相比,该方法能够得到较理想的还原效果,结果图像边缘轮廓清晰,彩色噪声较少.     

基于奇异值分解的多通道彩色图像数字水印算法

一种基于SVD奇异值分解的的自适应彩色图像数字水印算法,利用FCM自适应的选择合适水印嵌入的小波块,对选取的小波块进行SVD分解,得到每个分块的奇异值,选取每块最大的奇异值,并进行排序。利用混沌序列进行混沌置乱,最后实现水印的嵌入。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

基于交替投影滤波器组的插值算法

在初始插值为边缘检测插值的基础上提出了交替投影滤波器组插值算法,提高了图像的信噪比,锐化了图像的边缘,减少了图像高频信息的错误像素的数量,提高了视觉质量,而且计算复杂度较低。