基于补色CFA模板的图像重构算法及其后续处理研究

采用双线性补色CCD插值算法对插出的图像再进行色空间转换（从CMYG转换到YCrCb空间）,然后分别对Y通道、Cr通道、Cb通道进行滤波处理,最后把图像再转换到RGB原色空间,这样既考虑了C,M,Y,G通道的色彩相关性,又滤掉了部分明显的伪彩。在后续处理中,应用Sobel算子对图像的边缘进行检测,然后对检测出的边缘用改进的中值滤波器滤波,并保持原贝尔模板中的数值不变,使滤波的图像与原始图像更接近,细节比以前的图像更丰富。     

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。     

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。     

基于图像变化检测的CFA插值算法

提出了基于变化检测的CFA插值算法.该算法分为两个步骤:首先采用矢量线性相关法对CFA图像的绿色分量图像进行变化检测,然后在发生变化的区域内进行插值,未发生变化区域内的图像数据被CFA插值后直接拷贝到当前帧的相应位置,避免了在每帧图像内逐点进行插值计算.与现有的插值算法相比,CFA插值算法复杂度大大降低,同时获得较高质量的视频图像.     

基于CIELab颜色空间的矢量彩色图像放大算法

提出了一种基于CIELab颜色空间和矢量滤波器的彩色图像放大算法.该算法利用彩色图像各颜色通道的固有相关性,在CIELab颜色空间中利用矢量滤波器将彩色像素作为矢量集合进行处理,首先将彩色图像从RGB空间转换为CIELab颜色空间,然后在CIELab颜色空间利用矢量滤波器进行空间插值,最后将插值后的图像从CIELab空间转换为RGB颜色空间,得到放大后的彩色图像,保持了彩色图像的空间和频率特性.实验结果表明该算法优于传统算法.     

融合有限差分及梯度的Bayer-CFA插值方法

为了实现对边缘像素点的高精度插值,融合有限差分、图像梯度、图像相关性提出了一种先插值再修正的Bayer彩色滤波阵列(color filter array,CFA)插值方法Bayer-CFA。首先,把CFA图像中的已知像素点作为离散的网格节点,利用像素点间的空间相关性构造插值函数。然后,结合色彩相关性设计插值G像素的水平、垂直方向的插值算子,并用梯度信息建立两个方向的权重因子,实现G平面插值;再根据G像素点左右的已知R像素点的对称性及色彩相关性构建插值函数,应用色差公式完成R平面插值,并用与R平面插值相同的方法完成B平面插值。最后,对每个插值结果,在以其为中心的3×3邻域内进行梯度修正,采用梯度信息构造8个方向的权重因子,用像素点的空间位置决定加权系数,以消除不规则边缘及纹理引起的插值误差。仿真结果表明:相较于EET算法,Bayer-CFA的彩色图像峰值信噪比提高了0.57 dB,S-CIELAB空间的色差降低了0.23;Bayer-CFA在使用梯度修正后能减少伪彩色,沿边缘方向的插值有效削弱了锯齿现象,能保留图像的边缘纹理细节。     

采用亮通道先验的低照度图像增强算法

针对低照度彩色图像亮度偏低、对比度差等问题,提出基于亮通道先验的低照度图像增强算法.首先,分析Retinex算法所存在的缺陷,提出了亮通道先验.然后,将原RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,对亮度分量V使用亮通道先验和引导滤波估计光照分量和反射分量,并且采用自适应对数校正对光照分量进行提升.最后,将增强后的图像转换到RGB彩色空间.实验结果表明:该算法快速有效,能够很好地提升图像整体亮度和对比度,图像细节得到增强,克服了颜色失真和光晕等问题,增强后的彩色图像更为明亮、自然.     

HSV空间彩色X线医学图像增强研究

提出了一种HSV空间彩色X线医学图像增强方法。该方法首先将医学图像转换到HSV颜色空间,然后在HSV空间中分别用Sigmoid函数和线性变换函数对其亮度和饱和度进行增强,再把增强后的图像转换到RGB颜色空间进行显示。在重新定义的Sigmoid函数中,通过引入两个可调节的参数a和b,较好的提高了算法的有效性;在线性函数中引入参数k1和k2,提高了算法的通用性。实验表明算法具有较好的增强效果。     

印刷品检测过程中的色彩空间转换研究

通过建立印刷设备特征模型,采用改进的四面体插值技术实现印刷品检测过程中图像信息从RGB到CMYK的转换.对于四面体插值技术,利用采样点的虚拟扩充方法,获得更大尺寸的三维查找表,进一步提高了空间转换精度;采用距离定位的方法,快速确定包含点的四面体,提高其转换速度.实验证明,该算法空间转换速度和精度有了较大的提高.