用于数字相机的CCD颜色插值算法研究

    1 引 言

    一般的数字相机由几个主要部件构成:光学镜头、成像芯片、处理模块、图像存储器、用作预览的液晶显示器等[1],其中决定数字相机品质的关键部分是成像芯片。成像芯片的作用是将光学图像转换成电荷输出,目前数字相机用成像芯片分为CCD和CMOS两类。CCD问世较早,具有制作水平高、生产规模大、成像质量高、技术成熟的特点,CMOS是互补金属氧化物半导体器件,其光电转化功能与CCD相似,区别在于光电转换后的信息传送方式不同。CMOS具有信息读取方式简单、输出信息速率快、耗电省、体积小、质量轻、集成度高、价格低等特点,是未来数字相机理想的成像芯片,但是就目前而言它难以达到CCD芯片的成像质量。

    通常的数字相机使用一个CCD图像传感器,每个像素的三种颜色(R、G、B)中的两种被略去,在后继处理时插值产生。数字相机是为静止的图像设计的,更强调彩色恢复的图像质量,因而插值方法的选择是一个很重要的问题。Bayer颜色滤波阵列(CFA)有很好的彩色信号敏感特性和彩色恢复特性,因此被广泛采用。除了Bayer型以外,还有两种比较常用的CFA:条纹型和马赛克型。

    2 CCD彩色插值算法分析

    插值可以用下式表示

    其中h是由c(xk,yl)决定的插值核,它是插值算法的最主要的部分。

    根据插值核的不同,插值算法可分为很多种,如邻域插值、线性插值、立方卷积插值等。每一种插值方法都有各自的优点和不足,我们可以通过综合的比较来找到一种最实用的插入算法。

    2.1 邻域插值算法

    由于需要插值的像素都有四个相邻的像素,这种方法将被插值像素的颜色分量赋予邻域中任何一个像素的颜色分量作为插值结果。

    2.2 线性插值算法

    这种插值方法考察被插值像素的邻域像素,用邻域中同色分量的平均值作为此像素的该色分量。另有一种中值插值算法,在对绿色分量插值时,去除最大值和最小值,用另两个像素值的平均作为插值结果。

    2.3 考虑相关性的插值算法

    这个方法是通过研究邻域像素的水平和垂直的相关性,选择在相关性大的方向的两个像素进行线性插值,在相关性一样的情况下,此法与线性插值一致。

    基于这种相关性的考虑有两种插值方法。第一种方法认为,由于绿色分量数量最多,其中包含的景像信息也比红色分量和蓝色分量多,因此可将绿色分量作为考察相关性的根据。另一种方法认为,相关性由周围像素的红色、蓝色分量决定,对绿色分量进行插值时,可以考察红、蓝分量的横向和纵向的相关性,选择相关性大的方向做绿色分量的线性插值。