基于FPGA技术实现彩色图像的Bayer插值变换.doc
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1、基于FPGA技术实现彩色图像的Bayer插值变换引言图像工程在国防、教育、金融、医疗、印刷、智能交通、工业自动化、消费类电子等许多领域获得了广泛应用,发展十分迅速。众所周知,图像传感器作为图像系统的重要部件,基本分为两类:CCD sensor或CMOSsensor。两者都是利用感光二极管(photodiode)进行光电转换,将图像转换为数字数据,而其主要差异是数据传送的方式不同。sensor3彩色数字相机需要3个单色sensor获得彩色图像的R,G,B分量,成本较高。单CCD获得彩色图像的方法是在CCD表面覆盖1个只含红、绿、蓝3色的马赛克滤镜,对其输出信号通过一定的处理算法实现。这个设计理念
2、最初由拜尔提出,所以这种滤镜也被称作拜尔模板(bayer pattern)。LatticeECP FPGA将高效的FPGA结构和高速的专用功能集于一身。LatticeECP-DSP(Economy plus DSP)是其中的第1个产品系列,它在芯片上集成了专用的高性能DSP块。LatticeECP-DSP器件最适合用在具有成本优势的DSP功能应用系统中,比如由软件定义的无线电、无线通信、军事、图像和视频处理系统等。l Bayer插值方法Bayer Pattern的排列格式如图1所示。尽管通过带有Bayer滤镜的单sensor相机采集的原始图像带有R,G,B三基色分量,但是不能不加任何算法处理仅
3、简单地将3种分量分离。这样不仅图像分辨率很差,而且各像素点的三基色分量比例与被摄目标相比,失真也很严重。在图2中,图2(a)为原始彩色图像;图2(b)为仅取红色分量,以灰度模式显示的图像;图2(c)为仅取绿色分量,以灰度模式显示的图像;图2(d)为仅取蓝色分量,以灰度模式显示的图像。将图2(b)(d)图像简单叠加后,即可得到原始图像图2(a)。可是CCD或CMOS sensor采集的原始Bayer图像是不符合这种分离原则的,必须经过一定的图像算法实现。在图像处理领域广泛应用的Bayer插值方法有多种,MCPoilpre对JPEG图像的处理;HSMalvar,等的线性插值法;Remi Jean的
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