滤色阵列的设计研究

摘要

在数字彩色成像中，原始图像一般是通过一个覆盖了滤色阵列的传感器获取的。滤色阵列(color filter array, CFA)只允许传感器的每个像素记录一种颜色的值。从原始图像重建全彩色图像的过程称为去马赛克（demosaicking）。CFA可能会导致不可逆转的颜色错误，因此，它与去马赛克算法一样，是决定重建彩色图像质量的关键因素。Bayer CFA是市场上最为流行的CFA，但是，它有两个根本性的不足。第一个是它在频域里存在光谱重叠，使得它倾向于发生混叠错误。第二个不足是它阻塞了大部分的入射光，制约了它在高速成像和低光照成像问题中的性能。经过几十年的研究，许多新的CFA被提出以克服Bayer CFA的这两个不足。然而，仍然存在一些重要问题亟待研究。第一，一些研究者已经指出动物视网膜的不规则布局有利于减少混叠错误。但是，所有受生物视网膜启发的CFA都把不规则布局简化为使用正方形像素的规则布局。第二，基于频域的CFA设计是一种有理论依据的最小化光谱重叠的设计方法。然而，已有的频域设计方法都需要大量的人工参与。第三，人们对高光敏感彩色摄像机的需求变得越来越强烈。但是，这一问题并未得到研究者的充分关注。
　　本文对CFA设计所涉及的上述三个重要问题进行研究，主要取得了以下创新成果:
　　(1)提出了彭罗斯(Penrose)像素布局用于彩色成像。彭罗斯像素布局可以均匀三着色，这就保证了重建彩色图像的质量。此外，彭罗斯像素布局仅使用两种形状的像素，制造相对简单（虽然不及正方形和六边形像素布局简单）。如果将来采用不规则像素布局用于彩色成像，应首先考虑彭罗斯像素布局。为了测试彭罗斯像素布局的性能，我们提出了一个基于稀疏表示的彭罗斯去马赛克算法，该算法比规则去马赛克算法更为困难。实验结果表明，彭罗斯像素布局要优于规则像素布局。
　　(2)提出了一种自动的频域设计CFA的方法。该方法基于CFA的频域结构表示。我们首先利用多目标优化来得到频域结构的候选。这些候选的频域分量之间的重叠被最小化。然后，优化每个候选的参数，我们将该步骤形式化为一个约束优化问题，并使用交错方向法(alternating direction method，ADM)来求解。所提出的参数优化方法可适用于任意的频域结构，包括含有共轭色度副本的频域结构。实验结果验证了所提方法的优越性。
　　(3)提出了一种有理论依据的设计高光敏感CFA的方法。该方法也依赖于CFA的频域结构表示。我们首先得到频域结构候选，这些候选可以得到具有或超过期望全色像素(panchromatic pixels)比例的CFA.然后，优化每个候选的参数得到对应的CFA.这些CFA中全色像素的比例可达到甚至超过期望值，并且，对混叠错误的健壮性较好。我们把该步骤形式化为一个约束优化问题，并用ADM进行求解。实验结果验证了所提方法及CFA的优越性，这些优势在低光照环境下更为明显。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 引言

1．2 滤色阵列的研究现状

1．2．1 滤色阵列的分类

1．2．2 已有滤色阵列存在的不足

1．3 有待研究的问题

1．4 本文工作

2 背景知识介绍

2．1 已有的去马赛克算法

2．1．1 启发式方法

2．1．2 方向插值法

2．1．3 基于频域的方法

2．1．4 基于小波的方法

2．1．5 基于重建的方法

2．2 交错方向法

2．3 本章小结

3 基于彭罗斯拼嵌的滤色阵列

3．1 引言

3．2 彭罗斯去马赛克

3．2．1 彭罗斯和正方形像素布局的映射关系

3．2．2 彭罗斯去马赛克模型

3．2．3 彭罗斯去马赛克模型的求解

3．3 实验结果

3．3．1 实验设置

3．3．2 与规则像素滤色阵列的比较

3．3．3 与针对Bayer滤色阵列的去马赛克算法的比较

3．4 本章小结

4 基于频域自动设计的滤色阵列

4．1 引言

4．2 基于频域的滤色阵列设计

4．2．1 滤色阵列的频域表示

4．2．2 基于频域的滤色阵列设计方法

4．3 基于频域的自动滤色阵列设计

4．3．1 方法概述

4．3．2 产生频域结构候选

4．3．3 优化参数

4．3．4 滤色阵列参数模型的求解

4．3．5 定理1的证明

4．4 实验结果

4．4．1 实验设置

4．4．2 参数优化方法的比较

4．4．3 滤色阵列的比较

4．5 本章小结

5 高光敏感的滤色阵列

5．1 引言

5．2 滤色阵列的频域结构表示

5．2．1 主要符号

5．2．2 频域结构

5．3 设计高光敏感的滤色阵列

5．3．1 产生频域结构候选

5．3．2 优化参数

5．3．3 参数优化模型的求解

5．4 实验结果

5．4．1 实验设置

5．4．2 参数优化方法的比较

5．4．3 滤色阵列的比较

5．5 本章小结

6 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

攻读博士学位期间发表的学术论文

学位论文数据集