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基于小波变换和边缘检测的Bayer图像压缩和彩色插值

作　者: 黄喆
导　师: 宋占杰
学　校: 天津大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: Bayer 原始数据 小波压缩 CFA插值
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


近年来,数码相机普及程度越来越高,已经涉及科研和生活的各个方面。Bayer滤波阵列是单片CCD传感器数码相机最常用的滤波阵列。目前图像传感器的分辨率越来越高,对存储空间和传输带宽的要求也随之提高。传统的先插值后压缩的方式,数据量是原始数据直接压缩的近3倍。因此,对Bayer滤波阵列数据进行原始数据压缩具有重要的意义。Bayer滤波阵列数据每个像素点只保留了一种颜色,需要经过插值才能获得全彩图像,对插值算法的研究具有必要性和现实性。本文所做的工作主要包括以下两个部分:(1)原始数据压缩部分首先对小波压缩编码算法进行了研究,在分析和比较前人的算法的基础上,选择表现较好的SPIHT压缩编码作为原始数据的核心压缩算法。根据Bayer滤波阵列不宜直接压缩的特点,在分析和比较了前人对Bayer滤波阵列数据压缩算法的基础上,结合小波提升算法和SPIHT压缩算法,对两种基于结构变换的原始数据压缩算法进行了改进。经过测试,本文的压缩算法主观和客观效果优于原来的算法,总体压缩效果较好。将有实用价值的改进型SPIHT算法做为一个备选项加到本文算法中。此算法适用于对图像感兴趣区域要求高,而对背景区域要求低的场合。(2) CFA插值部分本文对这些年来的CFA插值算法进行了研究,并对它们进行了分类比较,重点介绍了几个典型的插值算法,分析了她们各自的优缺点。对CFA插值算法的结果失真进行了分析,并介绍了应对办法。CFA插值容易造成边缘的失真,而现有算法难以对各种边缘都得到较好的插值效果。本文提出了一种基于边缘类型的自适应渐进插值法。首先对图像边缘进行预判定,根据边缘类型不同来进行自适应插值。实验证明,此算法对各种边缘都能兼顾插值效果。为提高插值质量,在后处理方面,采用迭代渐进插值方式,使用低复杂度的基于色差恒定的插值步骤以及合理的迭代终止条件,能使迭代次数保持在两次左右。从而使算法能在得到高质量插值图像的同时保持较低的复杂度。在插值算法的最后部分,提出了分块插值这个优化步骤作为本文插值算法的备选项,并阐述了复杂度控制方法,提高了算法的实用性。

全文目录


中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-12
  1.1 研究背景  8-10
  1.2 课题意义  10
  1.3 论文内容和组织结构  10-12
第二章 Bayer 图像压缩和插值理论基础  12-34
  2.1 图像压缩理论基础  12-15
    2.1.1 数据压缩原理  12
    2.1.2 图像压缩编码系统  12-13
    2.1.3 图像压缩分类  13-14
    2.1.4 图像压缩标准  14-15
  2.2 基于小波变换的图像压缩技术  15-28
    2.2.1 小波变换及其优势  16
    2.2.2 Mallat 算法  16-21
    2.2.3 小波提升  21-22
    2.2.4 小波变换编码系统  22-25
    2.2.5 小波编码算法  25-28
  2.3 Bayer 图像原始数据压缩  28-32
    2.3.1 图像传感器  28-29
    2.3.2 Bayer CFA 阵列  29-30
    2.3.3 原始数据压缩  30-32
  2.4 Bayer CFA 图像插值  32-33
    2.4.1 CFA 插值原理  32
    2.4.2 CFA 插值方法  32-33
  2.5 本章小结  33-34
第三章 基于SPIHT 编码的Bayer 图像原始数据压缩  34-49
  3.1 传统Bayer 图像压缩方法  34-35
  3.2 基于SPIHT 编码和结构分离的Bayer 原始数据压缩  35-44
    3.2.1 基于结构分离的Bayer 原始数据压缩  35-37
    3.2.2 基于SPIHT 编码和结构分离的Bayer 原始数据压缩  37-42
    3.2.3 算法实验结果与分析  42-44
  3.3 基于SPIHT 编码和改进型结构变换的Bayer 原始数据压缩  44-48
    3.3.1 基于改进型结构变换的Bayer 原始数据压缩  44-45
    3.3.2 基于SPIHT 编码和改进型结构变换的Bayer 原始数据压缩  45-47
    3.3.3 算法实验结果与分析  47-48
  3.4 本章小结  48-49
第四章 基于边缘类型的自适应渐进插值法  49-71
  4.1 典型的插值方法  49-57
    4.1.1 基于单通道空间相关性的插值算法  50
    4.1.2 基于颜色通道间相关性的插值算法  50-52
    4.1.3 综合利用两种相关性的插值算法  52-57
  4.2 插值算法的失真分析  57-60
  4.3 基于边缘类型的自适应渐进插值法  60-69
    4.3.1 插值步骤  60-65
    4.3.2 后处理步骤  65-66
    4.3.3 实验结果分析  66-69
    4.3.4 算法优化和复杂度控制  69
  4.4 本章小结  69-71
第五章 总结与展望  71-73
  5.1 本文工作总结  71-72
  5.2 未来工作展望  72-73
参考文献  73-76
发表论文和参加科研情况说明  76-77
致谢  77

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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