基于 RGB 通道优化平均曲率的 Bayer 去马赛克
计算机视觉与模式识别
2017-05-19 v1
摘要
去马赛克图像的颜色伪影通常出现在轮廓处，这是由于跨边缘插值和跨通道混叠造成的。为了解决这个问题，我们提出了一种新的去马赛克方法，基于两种不同的优化平均曲率（MC）模型可靠地重建 Bayer 图像的颜色通道。首先通过最小化变分 MC 模型来估计绿色（G）通道中缺失的像素值。恢复的 G 图像表面的曲率被近似为一个线性 MC 模型，该模型指导红色（R）和蓝色（B）通道的初始重建。随后执行一个细化过程以插值出准确的全分辨率 R 和 B 图像。在基准图像上的实验证实了所提方法在客观和主观质量上的优越性。
引用
@article{arxiv.1705.06300,
title = {Bayer Demosaicking Using Optimized Mean Curvature over RGB channels},
author = {Rui Chen and Huizhu Jia and Xiange Wen and Xiaodong Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.06300},
year = {2017}
}