基于Hibbard算法的改进型插值算法.pdf
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1、SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯 2023 NO.19 信 息 与 智 能科技资讯SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION基于Hibbard算法的改进型插值算法张烁晨(西安交通大学 陕西西安 710049)摘要:Bayer阵列作为当今最主流的滤光片阵列,与之相关的去马赛克算法已经有了深入研究。随着数码相机和数字化技术的发展,彩色滤光片被广泛应用于各种场景中,因此对Bayer阵列插值算法的改进具有重要的应用价值。该文针对Bayer阵列,首先提出了一种基于Hibbard算法的改进型梯度插值算法。通过对RGB三通道的色彩值取对数,然后进行线性插
2、值,得到各像素点的亮度值,再将得到的亮度值赋予Hibbard算法的对应像素点,进行亮度修正,并对还原的结果采用MSE指标评价相似程度。实验表明:该算法能够有效改善低亮度图片的恢复效果,使细节处亮度更高,视觉效果更清晰。关键词:去马赛克算法 Bayer滤波阵列 彩色梯度插值 最小均方误差中图分类号:TP212文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2023)19-0021-06An Improved Interpolation Algorithm Based on Hibbard AlgorithmZHANG Shuochen(Xian Jiaotong University,Xian,S
3、haanxi Province,710000 China)Abstract:The Bayer array is the most mainstream filter array nowadays,and the demosaicing algorithm related to it has been deeply studied.With the development of digital cameras and digital technology,color filters are widely used in various scenes,so it has important ap
4、plication value to improve the Bayer array interpolation algorithm.In this paper,for Bayer arrays,an improved gradient interpolation algorithm based on the Hibbard algorithm is first proposes,then linearly interpolation is performed by taking the logarithm of the color value of RGB three channels,th
5、e brightness value of each pixel point is obtained,the obtained brightness value is given to the corresponding pixel points of the Hibbard algorithm for brightness correction,and the similarity of restored results is evaluated by the MSE index.Experiments show that this algorithm can effectively imp
6、rove the restoration effect of low-luminosity pictures to make the details brighter and the visual effect clearer.Key Words:Demosaicing algorithm;Bayer filter array;Color gradient interpolation;Minimum mean square error彩色相机的发展已经有几十年的历史,早期的彩色相机的成像过程是在镜头前加装三原色滤光片,依次拍3张照片,然后合成1张彩色照片。但这种方法具有成像模块体积较大,三色图
7、片难以完全匹配等缺陷,如今只有航空航天等少数领域还在使用这种成像方式。随着成像技术的进步,相机的体积显著缩小,同时为了满足摄像的便携性,也必须采用一次成像的方法得到图像,早期的光学彩色相机已经不适合应用于商业。于是出现了适应一次成像的照相方式,其成像原理类似于生物视网膜,即将三原色的感光单元密布在一张底片上,同时获取3个颜色的信息1。一个点的位置只能放入一个感光单元,因此只能记录一个颜色的值。而倘若直接把邻近位置的颜色放在一起,就会产生相差,因此需要通过一定的手段来消除相差2。数码相机出现后,出现了数字化的处理方式,即利用计算机对相邻点进行插值处理,以还原像素点内缺失的颜DOI:10.1666
8、1/ki.1672-3791.2303-5042-5476作者简介:张烁晨(2002),男,本科,研究方向为光学、去马赛克算法。21SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯信 息 与 智 能 2023 NO.19 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯色通道值3。随着近年来数码相机的发展,数字化处理设备的普及,人们获取彩色照片的方式越来越便捷,数字化的成像技术已经发展成为了一门成熟的产业,与之相关的软硬件开发层出不穷。受到缩小成像模块体积与减小成本等因素的限制,当今的彩色相机一般都只有一个感光片。感光片上密布着可以感知光强的小传感器,通
9、过在感光片表面覆盖一张具有特定色彩排列的滤光片(Color Filter Array,CFA)得到原始图像4。这样得到的原始图片中,每一个像素点内只能记录一种颜色的光强。这种原始图片其实是一张由三色像素交错构成的矩阵阵列。不同排列格式的CFA如图1所示。通过对邻域内包含特定颜色的像素进行插值,进而还原某一像素点内缺失通道的色彩值,这种过程称为去马赛克(Demosaicing)处理5。不同CFA阵列的适合场合不同,在同一场合的表现也各有优劣。如今主流的CFA采用的是具有Bayer阵列的滤光片。针对不同阵列的Demosaicing算法有很多,也不尽相同;基于Bayer阵列的插值算法有双线性插值算法
10、、样条插值算法、Cok算法、Hibbard算法等6。由于Demosaicing算法的性能直接影响了最终图像的还原效果,因而在硬件条件不变的情况下,研究更优秀的、更适合图片的算法则可以有效地提升成像的质量。现行的算法在遇到色彩值剧烈变化的区域,以及图像的边缘处,普遍会出现不同程度的颜色失真和拉链效应,使图片出现噪点7。本文提出了一种基于Hibbard算法的改进型插值算法,对RGB三通道先取对数处理,再进行插值,得到总亮度的修正量,最后对Hibbard算法进行亮度修正。相较于原算法,本文的改进算法对于图像色彩暗淡部分的恢复更加清晰,适用于对不明亮图片的还原,且改进算法的结构较简单,具有一定的应用价
11、值。(a)Bayer CFA(b)Mosaic CFA(c)X-Trans CFA图1 不同的CFA阵列图2 对数函数对数据的平缓作用22SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯 2023 NO.19 信 息 与 智 能科技资讯SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION1 对数插值算法传统的Hibbard算法对G通道的还原采用梯度判别法,对梯度较小的通道使用线性插值方法。而线性平均应用于某些亮度较小的区域后,边界像素的还原值会被暗色背景拉低,导致很多细节处的亮度偏小8。而对数函数在其定义域上斜率很小,能够在一定程度上消除暗色背景对总亮度恢复的影响。
12、如果先取对数再求平均,则边界亮度的还原值将会比线性平均更高,具体情况详见图2。而在高亮度部分,由于通道颜色值较大,因而在取对数后,均值与原值的差异将不会很显著。基于Hibbard算法,对RGB三通道均进行取对数处理,如式(1)所示:ln a=12 ln b+ln c(1)如果单纯取对数再求平均,此时相当于取几何平均。注意到对数函数在其自变量值过小时反而斜率很大,因此可以预见对暗色部分进行还原时,反而会产生较大的偏差。而通道颜色值的取值范围是0255,因而这种情况完全有可能发生9。所以引入一定的偏移量(本文采取+e3,以确保数据处于平缓区间),再进行插值,如式(2)所示(以行方向为例):ln(G
13、(ij)+e3)=ln()G()i-1j+e3+ln()G()i+1j+e32(2)此时对数函数在其定义域上就是相当平缓的,求平均值时可以使两点色彩值的贡献更接近,避免出现阴暗背景干扰边界插值的情况。Hibbard算法在还原时具有一定色差,这是算法的固有问题10。实验结果表明:单独采用对数插值时,Hibbard算法原有的色差会被一定程度上放大。这说明对数插值虽然在亮度的还原上具有优势,同时也具有放大色差的副作用。为消除这一副作用,同时保持还原效果,本文采用将对数插值算法和Hibbard算法相融合的方法。具体思路为:分别采用对数插值和Hibbard算法对图片进行还原,生成两张图像;再用对数插值图
14、片在每一个像素点的总亮度值替换Hibbard算法对应像素点处的总亮度,得到合成图片的通道色彩值。由于对数插值并未改变Hibbard算法的基本结构,即G通道插值方向的选取,以及R,B通道以G通道为基准进行还原;只是将具体的插值公式进行改变,因而图片在每个像素点仅有亮度与色差的差别,对应的像素点在匹配度上则没有任何差异11。因此可以只保留对数插值图片的总亮度值(记为0),而不采用其颜色比例。再用得到的总亮度去修正Hibbard算法对应像素点处的总亮度,同时不会产生像差,如式(3)所示(以G通道为例):G(ij)=0G(ij)(3)式(3)中,G(ij)为合成图片在某一像素点处的绿色通道的值,G(i
15、j)为Hibbard算法在该点处绿色通道的值,与0分别为Hibbard算法与对数插值在该点处的总亮度值,总亮度由式(4)计算得到。=R(mn)+G(mn)+B(mn)(4)这样就得到了颜色比例与Hibbard算法一致,但总亮度值与对数插值算法一致的合成图片。在实际应用时应当注意避免分母过小的情况,即在赋值前须事先规定大于一个小量(如取1)时才能进行赋值。同时也可以这样理解:当非常小时,说明该区域是近乎没有亮度的,即黑色区域,因而去掉这些无信息的像素点对图像恢复不会产生影响。融合算法既保留了对数插值在亮度还原上的优势,又保留了Hibbard算法在颜色比例的还原上的优势,没有出现色差放大的情况。2
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