本期我們將介紹兩種圖像處理算法，該算法能夠去除CCD相機捕獲的圖像中由於Bayer濾波器引起的馬賽克問題。在圖1中，我們根據Bayer濾波器顯示了bgrg像素排列。如圖所示，對於紅色通道和藍色通道，我們僅保留25％的像素。對於綠色通道，保留50％的像素。為了去除圖像馬賽克，我們將對丟失的像素進行插值。我們使用兩種不同的算法對Beyer圖像進行去馬賽克處理。
圖1：基於拜耳濾波器的像素排列
01. 雙線性插值
雙線性插值是我們用來對Bayer圖像進行去馬賽克的最簡單方法。該方法背後的思想是，由於遺漏像素的值很可能與其現有相鄰像素的值具有相似性，因此我們可以通過取其相鄰像素的平均值來內插每個通道中的遺漏值。換句話說，我們從紅色通道開始，對於任何遺漏的值，我們查看其相鄰像素，如果它們包含一個值，則取其平均值，並將計算出的平均值分配給遺漏的像素。
圖2：雙線性插值算法
如圖2所示，我們可以使用以下等式對Gx，Bx和Rx的值進行插值：
02. 高質量線性插值
該方法由Malvar等人提出。[1]。高質量插值背後的想法是，要對每個通道中的丟失像素進行插值，僅使用位於同一通道上的相鄰像素可能並不準確。換句話說，為了內插圖2中的Gx等綠色像素，我們需要使用其相鄰綠色像素的值以及現有通道的值。例如，如果在Gx的位置有一個紅色值，則必須使用該值以及相鄰的可用綠色值。他們稱其為方法梯度校正插值。
最後，他們提出了8種不同的5 * 5濾鏡，如圖3所示。我們需要將濾鏡卷積為要插值的像素。
圖3：通過[1]進行的高質量線性插值的濾波器係數
例如，如果我們要估計綠色像素的值，而我們在該位置具有紅色像素的值，則需要使用第一個過濾器。我們需要將濾波器中給定的權重乘以給定通道的值，然後將其平均值除以8，因為每個濾波器的權重之和為8。
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