基于CMOS图像传感器的彩色摩尔纹抑制电路的设计

摘要

随着高新技术产业的发展，数字化视频监控技术被应用到人们生活的方方面面。目前，生产厂家一般采用单片图像传感器表面覆盖彩色滤波阵列的方式获取景物的色彩信息，然后通过色彩恢复算法得到全彩色图像信息。假如算法的性能不好，图像中颜色突变的区域会出现明显的彩色摩尔纹现象。因此，对彩色摩尔纹抑制算法的研究对图像质量的提高具有重要意义。
　　本文改进的算法首先对图像中绿色分量进行恢复，对上下左右四个梯度值进行对比以确定图像信息边缘，然后在方向梯度值最小的像素块内完成色彩恢复。常用滤波阵列的采样特点使得彩色摩尔纹最有可能出现在红、蓝分量的恢复过程中。因此除了采用对角四个梯度方向精确判断用于红、蓝分量恢复的像素块外，使用信息保真度较高的绿色分量进行亮度补偿。另外，由于色彩恢复算法采用了加权平均的运算，所以图像中的细节信息必然会模糊，为了凸显景物的高频信息的细节，本文增加了图像后处理的硬件电路设计。在电路设计中考虑了面积、功耗等因素。
　　论文最后给出了彩色摩尔纹抑制电路的功能仿真及FPGA验证结果。为了评价算法质量，本文研究了图像评价标准，计算并给出了重构图像的PSNR数据图表，通过视觉感受和PSNR对比证明了本文采用的彩色摩尔纹抑制算法合理，与常用色彩恢复算法相比，G、R/B色彩通道的PSNR值分别提高了1.5dB和0.2dB以上，图像质量得到较大提高，可有效抑制彩色摩尔纹的产生。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 论文背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．3 研究内容与设计指标

1．3．1 研究内容

1．3．2 设计指标

1．4 论文组织结构

第二章 图像采集理论基础

2．1 图像传感器技术

2．1．1 发展与现状

2．1．2 工作原理

2．1．3 OV7725简介

2．2 论文相关的色彩空间模型

2．2．1 RGB色彩模型

2．2．2 Raw RGB数据格式

2．3 摩尔纹简介

2．3．1 经典摩尔纹

2．3．2 彩色摩尔纹

2．4 图像增强算法简介

2．5 本章小结

第三章 彩色摩尔纹抑制算法研究

3．1 CFA图像恢复算法概述

3．2 常用CFA图像恢复算法介绍

3．2．1 双线性法

3．2．2 色比恒定法

3．2．3 基于梯度边缘算法

3．2．4 Adams-Hamilton自适应算法

3．2．5 Ron Kimmel加权系数法

3．2．6 图像恢复算法对比

3．3 彩色摩尔纹抑制算法

3．3．1 算法介绍

3．3．2 算法硬件可行性分析

3．4 本章小结

第四章 算法的硬件电路设计

4．1 硬件架构及模块划分

4．2 电路模块设计

4．2．1 行数据缓冲控制模块

4．2．2 彩色摩尔纹抑制算法模块

4．2．3 图像增强算法模块

4．2．4 异步FIFO模块

4．2．5 总线接口模块

4．3 本章小结

第五章 功能仿真与FPGA原型验证

5．1 VCS功能仿真

5．2 FPGA原型验证

5．2．1 FPGA原型验证平台搭建

5．2．2 FPGA原型验证

5．3 结果分析

5．3．1 图像性能指标分析

5．3．2 结论

5．4 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文