Python实现简朴线性插值去马赛克算法代码示例

2024-11-5 02:48| 发布者: db4d5a85| 查看: 242| 评论: 0

摘要: 目录前言什么是马赛克图像？算法简介代码实现总结前言在图像处理惩罚领域中，去马赛克（Demosaicing）是一项关键技术，用于从单色彩滤波阵列（CFA）图像规复全彩图像。本文将先容一种简朴的线性插值去马赛克

前言

在图像处理惩罚领域中，去马赛克（Demosaicing）是一项关键技术，用于从单色彩滤波阵列（CFA）图像规复全彩图像。本文将先容一种简朴的线性插值去马赛克算法，并将其从MATLAB代码转换为Python代码。最终结果将展示怎样从Bayer格式的图像数据规复出RGB全彩图像。

什么是马赛克图像？

马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列（CFA）生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式，其中包括红（R）、绿（G）和蓝（B）三种滤光片，以特定模式排列。去马赛克过程就是从这种单通道图像中规复出三通道（RGB）的彩色图像。

算法简介

本文实现的去马赛克算法是基于简朴线性插值的。它利用相近像素的值来估计每个像素点的RGB值。具体步骤如下：

读取原始Bayer图像数据：从文件中读取Bayer图像数据，并举行须要的格式转换。
图像边界扩展：为了方便盘算边缘像素的插值，我们对图像举行边界扩展。
线性插值盘算：根据像素的差别位置（R、G、B），使用相近像素的值举行插值盘算，规复出RGB图像。
显示结果：展示原始Bayer图像和插值后的RGB图像，并与原始彩色图像举行对比。

代码实现

[code]import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def read_raw(file_path, bits, width, height): with open(file_path, 'rb') as f: raw_data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8) bayer_data = raw_data.reshape((height, width)) return bayer_data def demosaic(bayer_data, width, height): # 扩展图像以便于盘算边缘像素 bayer_padding = np.zeros((height + 2, width + 2), dtype=np.float32) bayer_padding[1:height+1, 1:width+1] = bayer_data bayer_padding[0, :] = bayer_padding[2, :] bayer_padding[height+1, :] = bayer_padding[height, :] bayer_padding[:, 0] = bayer_padding[:, 2] bayer_padding[:, width+1] = bayer_padding[:, width] # 插值的主要代码 im_dst = np.zeros((height + 2, width + 2, 3), dtype=np.float32) for ver in range(1, height + 1): for hor in range(1, width + 1): if (ver % 2 == 1 and hor % 2 == 1): # Red pixel im_dst[ver, hor, 0] = bayer_padding[ver, hor] im_dst[ver, hor, 1] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor] + bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 4 im_dst[ver, hor, 2] = (bayer_padding[ver-1, hor-1] + bayer_padding[ver-1, hor+1] + bayer_padding[ver+1, hor-1] + bayer_padding[ver+1, hor+1]) / 4 elif (ver % 2 == 0 and hor % 2 == 0): # Blue pixel im_dst[ver, hor, 2] = bayer_padding[ver, hor] im_dst[ver, hor, 1] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor] + bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 4 im_dst[ver, hor, 0] = (bayer_padding[ver-1, hor-1] + bayer_padding[ver-1, hor+1] + bayer_padding[ver+1, hor-1] + bayer_padding[ver+1, hor+1]) / 4 elif (ver % 2 == 1 and hor % 2 == 0): # Green pixel (on Red row) im_dst[ver, hor, 1] = bayer_padding[ver, hor] im_dst[ver, hor, 0] = (bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 2 im_dst[ver, hor, 2] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor]) / 2 elif (ver % 2 == 0 and hor % 2 == 1): # Green pixel (on Blue row) im_dst[ver, hor, 1] = bayer_padding[ver, hor] im_dst[ver, hor, 2] = (bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 2 im_dst[ver, hor, 0] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor]) / 2 im_dst = im_dst[1:height+1, 1:width+1, :] return im_dst # ------------原始格式---------------- file_path = '../images/kodim19_8bits_RGGB.raw' bayer_format = 'RGGB' width = 512 height = 768 bits = 8 # -------------------------------------- bayer_data = read_raw(file_path, bits, width, height) plt.figure() plt.imshow(bayer_data, cmap='gray') plt.title('raw image') plt.show() im_dst = demosaic(bayer_data, width, height).astype(np.uint8) plt.figure() plt.imshow(im_dst) plt.title('demosaic image') plt.show() org_image = plt.imread('../images/kodim19.png') plt.figure() plt.imshow(org_image) plt.title('org image') plt.show() [/code]

结果展示：