面向深空探测Bayer图像的高效编码

本文提出一种基于JPEG2000标准的Bayer图像高性能RBCR(Remove Bayer Component Relation,RBCR)压缩算法。在RBCR压缩算法中,根据Bayer图像相关性较高的特点,对Bayer图像进行颜色分量分离,得到处理单元子图,对各子图进行1×4整型离散余弦变换,降低Bayer图像中各颜色分量空间域内的相关性;对变换后的各分量DCT系数使用标准JPEG2000算法独立完成小波变换、Tier1编码、MQ编码和率失真斜率计算等,再基于率失真斜率联合截取方法完成各个分量的码流截取,即使用相同的率失真斜率门限值,按照率失真斜率值由高到低的顺序依次完成所有分量编码码块的码流截取,最后各个分量的截取结果再进行独立的码流组织输出。在RBCR算法中通过加入DCT变换降低Bayer图像相关性和对各个分量码流的率失真斜率联合截取,提高恢复图像质量且精确控制了码率。实验结果表明,RBCR算法与各个分量独立压缩方法相比,恢复图像质量得到提升,尤其在4倍的压缩倍数下效果最佳,峰值信噪比平均提高1.814dB,复杂峰值信噪比平均提高2.414dB。可以满足深空探测低复杂度和高质量图像的要求。

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。

单幅Bayer格式图像的快速去雾方法

为了降低雾天对成像的影响,获得实时的去雾效果,对彩色图像处理流程进行改进,提出一种新颖快速的基于Bayer图像和暗原色先验模型的单幅图像去雾方法。针对Bayer图像像素排列特点,对原有暗原色先验去雾算法进行了优化和改进。运用四叉树细分算法估算大气光,根据Bayer图像特点修正了引导滤波器(Guided Filter),并利用修正的滤波器优化大气透射图,恢复出无雾Bayer图像,采用去马赛克及系列后处理算法获得清晰的显示图像。实验结果表明,新方法在一定程度上改善了原算法去雾效果,并显著提高了运算速度。

基于Bayer格式图像的实时色彩还原算法

为了实现大面阵高帧频CMOS相机输出的Bayer格式图像的实时精准还原,恢复其真实色彩,减少整幅图像(特别是边缘图像)的色彩失真,提出一个既能够准确还原图像色彩又能够尽量减少复杂性的算法。首先对目标图像进行预处理,即将图像进行扩大,整幅图像采用统一算法进行色彩还原,以减少边缘处像素单独还原所增加的计算量。而后利用改进的梯度插值,通过计算一个5×5邻域内的水平梯度边缘值和竖直梯度边缘值,统计其两个方向边缘值的和来对边界方向进行仲裁。最后利用G分量插值结果对其他两分量进行还原,从而大大减小了传统算法所引入的色彩失真。用MSE、PSNR两种方法对本文提出的改进算法进行评估,结果表明本方法能够改善图像色彩还原程度、锐化图像边缘、提升计算效率、减少色彩失真。该方法可以实现12k×5k@10 f/s的图像数据实时色彩还原。本算法不仅色彩还原优于传统算法,而且适合使用FPGA实现高速图像数据的实时色彩还原。

一种用硬件实现的Bayer格式图像恢复算法

针对传统的双线性Bayer彩色图像恢复算法恢复效果不理想,边界部分不明显,局部图像有团块等问题,提出了一种基于硬件实现的Bayer图像快速插值算法。采用梯度算法对Bayer格式图像绿色通道进行恢复,根据像素点所属的颜色组对蓝色通道进行恢复。实验结果表明,本文算法比双线性法有更好的峰值信噪比(PSNR)值,RGB3个通道的PSNR值均比双线性法高5dB以上,而且算法消耗时间比双线性法少,恢复的图像视觉效果更好。实验处理一幅512×512的全彩图像仅需要9.3ms,完全可以满足实时性的要求,因此,本文算法在对实时性要求高的场合有很好的应用前景。

Bayer彩色序列图像的电子稳像

提出了一种适合Bayer彩色序列图像的电子稳像方法。该方法根据Bayer彩色图像特点,通过色彩还原和RGB至YCbCr颜色空间的变换,将Bayer彩色图像转换为灰度图像。采用灰度投影算法估计两幅图像之间的运动量;通过计算灰度图像在水平和垂直方向的投影特征数据,构造当前图像和参考图像投影数据之间的相关函数;依据最小误差匹配准则,估计两幅图像之间的水平和垂直位移量。为解决传统补偿算法在处理奇数运动量时的颜色失真问题,基于双线性插值算法构建了适合Bayer彩色图像的运动补偿算法。最后,对Bayer彩色序列样本图像进行了色彩还原和图像稳定实验。结果表明,本文方法可以实现像元级运动量检测,运动补偿后的序列图像峰值信噪比优于40db。实验显示,本文方法可行且有效,适合Bayer彩色序列图像的运动估计和运动补偿,可以实现序列图像的稳定输出。

一种基于Bayer型图像数据的自适应非局部均值滤波算法

针对非局部均值降噪算法在Bayer型图像数据上的应用优化,提出一种自适应平滑系数优化算法。基于当前局部均方差以及均值的比值确定噪声系数,根据噪声系数确定划分区域,自适应调整非局部均值降噪的平滑系数,提高纹理区域的细节表现。同时融合LOG变换之后的降噪优化数据,提高图像中暗部区域的降噪表现。此优化算法较传统的非局部均值算法在主观体验上有较大的改善。

基于FPGA的彩色图像实时采集系统设计

为了从单片Bayer格式图像探测器获取高质量实时彩色图像,研究并设计了一套基于FPGA硬件的彩色图像实时采集系统。介绍了针对MT9M011图像探测器的寄存器配置时序的设计。重点研究了影响彩色图像质量的Bayer格式图像去马赛克算法,该算法首先对Bayer格式原图进行二阶拉普拉斯修正,利用色差和梯度关系确定丢失的绿色分量,再结合给定像素周围的4个色差进行插值计算,分别得到丢失的红色分量和蓝色分量,从而完成彩色图像的恢复。设计了基于千兆以太网(GigE)的图像传输机制,使系统数据吞吐率大大提高。实验数据表明,系统插值算法在峰值信噪比(PSNR)方面相比双线性插值,R、G、B三通道均提高约15dB左右,图像目视细节丰富,伪彩色得到有效抑制;在分辨率为1 280×1 024、帧频为15f/s的情况下,可以实时输出全彩色图像。目前,系统已经工程应用,其优异表现满足了项目实际需要。

基于TMS320DM642白平衡图像处理系统

针对CMOS图像传感器输出的Bayer格式的图像数据,利用TI公司的TMS320DM642数字信号处理器的专用视频端口,可以实现图像捕获、数据传输的无缝连接的特点,构建了以DM642为核心的图像实时处理系统。在DM642中采用插值滤波的方法,将从Micron公司的MT9V403CMOS图像传感器所捕获的10位Bayer格式图像数据,转换为24位RGB格式彩色图像数据,再根据当前背景计算出对图像R、G、B三个分量的调整系数,用这三个系数对整个图像红、绿、蓝三色的强度进行调整即白平衡图像处理,以修正外部光线所造成的误差。并且在一定显示分辨率范围内达到实时传输图像的要求。

一种适用于无线传感网图像节点单元的彩色图像压缩方法

针对无线传感器网络节点单元的特点,提出了一种适合这种节点单元的高效、低复杂度彩色有损压缩方法,对从图像传感器采集的原始BAYER彩色阵列图像数据进行低通滤波与降采样后,再把数据从RGB空间转换到YCbCr空间,最后利用JPEG算法对该数据进行压缩。试验结果表明该压缩方法与常规先插值后压缩方法以及类似先压缩后插值的压缩方法相比,在低码率条件下有更高的压缩性能和更低的实现复杂度。

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FPGA和CMOS传感器的三维高清实时视频系统

利用现场可编程门阵列(FPGA)高速和并行处理的特点,结合高清CMOS图像传感器,设计基于FPGA的三维高清实时视频处理系统,分析CMOS图像传感器的配置方法以及两路CMOS图像数据的输出处理和图像数据的Bayer格式转换算法.研究并实现了基于FPGA的DDR2SDRAM分时读写操作的处理方法,实现720像素/120Hz三维高清视频图像的实时显示.视频显示清晰稳定,系统延时约为1/30秒.

高清视频并行处理的研究

本文基于一款具有并行运算能力的数字信号处理器,完成了一个高清视频处理系统.该系统中,高清摄像采集芯片输出的视频图像采用Bayer格式,数字信号处理器获取视频后,通过已申请专利的基于绝对时刻块截断编码变换的Bayer图像压缩算法进行压缩.此算法综合考虑了运算复杂性和压缩率,使得在现有平台和网络上实现高清视频传输成为可能.该系统中,高清摄像采集芯片可直接与数字信号处理器的视频端口连接,无需外部解码器,这样既提高了系统的集成度,也降低了开发的时间和成本.为了提高代码的稳定性和可维护性,数字信号处理器程序采用了一种专为视频处理算法设计的程序框架,所以不必考虑底层驱动和任务间协作的可靠性问题.该系统可用于交通自动化等领域,具有低成本、可靠性高等特点.

基于FPGA的高分辨率彩色实时成像系统设计

为了从单片Bayer格式图像探测器中获取更高分辨率实时彩色图像,设计了一套基于FPGA硬件的彩色图像实时采集系统。重点研究了影响彩色图像质量的Bayer格式图像去马赛克放大算法,该算法首先估计原始Bayer格式图像中丢失的绿色通道信息;然后计算颜色差R-G和B-G;接着将梯度方法用于确定丢失的绿色像素,放大绿色通道;最后,放大颜色差值图像R-G和B-G,再结合放大的绿色通道,便可恢复出红色和蓝色通道信息,得到放大全彩色图像。为了减少数据量,设计了基于FPGA的JPEG压缩功能,同时设计了千兆以太网(GigE)图像传输机制,使系统数据吞吐率大大提高。试验数据表明,在分辨率为2 352×1 728、帧频为20f/s的情况下,可以实时输出全彩色放大图像。目前,系统已经工程应用,其优异表现满足了项目实际需要。

用于无线内窥镜系统的高效、低复杂度的准无损和无损压缩算法

为了降低无线内窥镜系统中无线通信的带宽以及无线发射的功耗,该文提出了一种高效、低复杂度的基于类似BAYER彩色图像阵列的数字图像无损和准无损压缩/解压缩算法。通过对标准图像库中的7幅图像进行压缩的结果表明,该文提出的压缩算法比常规先插值后压缩的算法以及先压缩后插值的算法均具有更高的压缩性能和更低的复杂度;可实现对指定ROI区域实现无损压缩,其它区域实现准无损压缩。算法对无线内窥镜图像进行压缩时,可以获得平均图像压缩码率2.18bit/pixel,且PSNR大于47.57dB。

Bayer阵列图像去马赛克算法综述

Bayer阵列图像去马赛克技术是对稀疏采样的Bayer阵列图像进行RGB信息重建,图像重建质量是成像设备评价的重要因素之一,同时也对其他计算机视觉任务(如图像分割、人脸识别)产生影响。随着深度学习方法的快速发展,图像去马赛克领域提出了多种高性能算法。为了便于研究者更全面了解图像去马赛克算法的原理和研究进展,本文对该领域的经典算法和深度学习算法进行综述。首先对Bayer采样阵列原理和图像去马赛克技术进行概述。然后将现有方法分为传统方法和基于深度学习方法两类进行总结,同时根据去马赛克任务是否具有独立性,将深度学习方法分为独立去马赛克任务和联合去马赛克任务两类,分析不同方法的原理和优缺点,重点阐述基于深度学习的去马赛克方法的网络结构和重建机理,介绍去马赛克领域常用的公共数据集和性能评价指标,并对图像去马赛克相关实验进行分析对比。最后,围绕网络深度、运算效率和实用性等方面分析了现阶段图像去马赛克技术面临的挑战及未来发展方向。目前,基于深度学习的图像去马赛克方法已成为主流发展方向,但仍然存在计算成本较高、实际应用性不强等问题。因此,如何开发出重建精度高、处理时间短以及实用性强的图像去马赛克方法,是该领域未来重要的研究方向。

基于FPGA的自动白平衡算法设计

为了满足工程项目需求,获取生动彩色图像,设计了一套基于FPGA实现的自动白平衡算法。首先,将RGB图像转换成YCrCb格式,然后将图像划分成16个图像子块,分别统计色差,选择色彩丰富的图像块进行白平衡校正因子的计算,从而完成图像白平衡操作。算法以一片Xilinx公司FPGA作为硬件开发平台,使用Verilog-HDL硬件描述语言并采用由总到分的模块化开发对整个系统进行硬件描述。实验结果表明,所设计的自动白平衡算法获取的彩色图像色彩逼真,算法难度适中、便于硬件开发,具有非常好的工程应用前景。

改进的联合去马赛克与放大算法及其硬件实现

为了从单CCD/CMOS图像探测器相机拍摄的Bayer格式图像恢复出更高分辨率全彩色图像,设计了一种改进的联合去马赛克与放大算法。首先,估计原始Bayer格式图像中丢失的绿色通道信息,根据颜色梯度的比较结果,将水平或垂直方向的绿色通道信息作为彩色图像的G分量,并根据彩色图像颜色通道之间高度相关的特性,计算颜色差R-G和B-G;然后,将去马赛克过程中的梯度方法继续用于确定丢失的绿色像素,放大绿色通道;最后,对颜色差值图像R-G和B-G进行放大,即可恢复出红色和蓝色通道信息,得到放大的全彩色图像。试验结果表明,算法恢复出的高分辨率彩色图像的峰值信噪比(PSNR)有较明显提升,且主观目视清晰、边缘锐利,特别是硬件实现方面能够做到实时处理。目前,本文算法已经在Xilinx公司的FPGA上实现,并用于工程实践。满足了项目实际需要。