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  • 阅读数:427发布于2020-10-30 16:53:20

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    bayer格式插值算法实现 复制本文链接

    bayer格式插值红蓝算法实现

           每一个像素仅仅包括了光谱的一部分,必须通过插值来实现每个像素的RGB值。为了从Bayer格式得到每个像素的RGB格式,我们需要通过插值填补缺失的2个色彩。插值的方法有很多(包括领域、线性、3*3等),速度与质量权衡,最好的线性插值补偿算法。其中算法如下:  

      R和B通过线性领域插值,但这有四种不同的分布,如下图所示:

                           

           在(a)与(b)中,R和B分别取邻域的平均值。

      在(c)与(d)中,取领域的4个B或R的均值作为中间像素的B值。 


    bayer格式插值绿算法实现

                 

      由于人眼对绿光反应最敏感,对紫光和红光则反应较弱,因此为了达到更好的画质,需要对G特殊照顾。在上述(c)与(d)中,扩展开来就是上图的(e)与(f)中间像素G的取值,者也有一定的算法要求,不同的算法效果上会有差异。经过相关的研究,

      (e)中间像素G值的算法如下:  

                      

      (f)中间像素G值的算法如下:

                           

      CMOS摄像头这部分转换是在内部用ADC或者ISP完成的,生产商为了降低成本必然会使得图像失真。当然用外部处理器来实现转换,如果处理器的速度足够NB,能够胜任像素的操作,用上面的算法来进行转换,皆大欢喜。不过上述算法将直接成倍提高了算法的复杂度,速度上将会有所限制。因此为了速度的提成,可以直接通过来4领域G取均值来中间像素的G值,将会降低一倍的速率,而在性能上差之甚微,算法如下:

      

                      

      如果能够通过损失图像的额质量,来达到更快的速度,还可以取G1、G2的均值来实现,但是这样的做法会导致边沿以及跳变部分的失真。

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