第五章 实验结果评估 28

5.1 插值算法客观评价指标介绍 29

5.2 直观评价 30

5.3 客观评价 33

致谢 36

参考文献 37

第一章 绪论

1.1研究的背景以及意义

单CCD相机已经广泛应用到工业制造的各个领域，单CCD相机是以CCD传感器作为图样的传感器，如下图(a)所示，介绍了CCD的单芯片彩色结构，它上面覆盖着一层Bayer格式的彩色滤波矩阵，通过这个彩色滤波矩阵来获得图像的彩色信息。如下图(b)所示，我们看到R、G、B分别表示透红色、透绿色和透蓝色的滤波阵列单元，R、G、B的贝尔模板的主要特性是以间隔的方式放置红色、绿色、蓝色的滤镜，而且绿色滤镜是红色(或蓝色)滤镜的2倍。事实上，由于受到物理结构的限制，CCD彩色图像传感器在一个像素点上只能采集R、G、B颜色的一个分量，这就是CFA格式图像的实现。为了通过贝尔矩阵模型的图像信息中恢复出彩色图像，我们将每个通道缺失的两种颜色值恢复出来，我们通过一个像素的周围的像素来估计出缺失的两种像素的值的过程叫做去马赛克(CFA插值)。论文网

上面我们介绍了照相机中马赛克成像的原因。下图(2-1)就是马赛克图像，我们可以看到该图片是一个马赛克图片，其中我们可以从放大的图像中看到R、G、B三个通道，这就是我们所说的摄像机未处理的马赛克图像。

从Bayer模板图像传感器获得的原始CFA图像中，在每个像素位置均丢失了另外两种基色，因此必须通过有效的算法来估计这些丢失的像素值才能恢复出全彩图像。如下图(2-2)为彩色图像插值的原理图。

CFA插值算法是成像过程中计算负荷最大的环节，同时也是数字成像设备的核心技术之一。事实上，去马赛克算法的提出已经有很多年了，从早期的简单的几种线性插值算法到如今的各种混合算法。随着算法的改进，数码相机得到的图像质量越来越好，然而由于相机的运算能力，一些算法已经不能在数码相机上计算，需要借助计算机来完成。这样就出现了一些设备，将图像以RAW格式输出，借助计算机进行图像处理。这样也为更多复杂有效的算法提供了平台。因此，对于研究高质量的高效的图像处理算法，对于科学研究仍然是个挑战，并且对于去马赛克的算法研究仍然有很大的发展空间。来!自~优尔论-文|网www.youerw.com

1.2去马赛克算法研究现状

1.3本文的工作安排

第一章介绍了彩色图像重构的研究背景和意义以及现在研究去马赛克的一些现状。

第二章介绍了图像的一些基础知识，包括一些彩色模型的介绍、Bayer图像的视觉机理、CFA模型的介绍。

第三章介绍了CFA插值的一些算法描述，包括双线性插值、一阶微分插值等插值算法。

第四章介绍了自己对上面一些方法的改进，主要针对块匹配插值算法的改进和自相似算法的改进

第五章介绍了评价图像质量的一些客观性指标，以及通过六副图像的去马赛克的指标进行比较以及总结。比较了各个算法去马赛克的统计值。