面向高质量去马赛克的低代价边缘感知
计算机视觉与模式识别
2019-03-27 v2
摘要
使用彩色滤光片阵列（CFA）的数字相机需要去马赛克过程以形成完整的RGB图像。由于当今相机用户通常要求即时查看图像，实际应用的去马赛克算法必须快速。此外，其相关代价应低于使用CFA所节省的代价。为此，我们重访经典的Hamilton-Adams（HA）算法，该算法在速度与精度上均优于许多复杂技术。受HA优势与不足的启发，我们设计了一种极低代价的边缘感知方案。简言之，它通过方向变化之差的logistic函数引导去马赛克。我们通过在基准数据集上运行其开源代码，将我们的算法与28种去马赛克算法进行了广泛比较。与计算代价相近的方法相比，我们的方法实现了显著更高的精度；而与精度相近的方法相比，我们的方法代价明显更低。此外，在当下流行分辨率的测试图像上，我们算法的质量可与顶尖方法媲美，而速度却快数十倍。
引用
@article{arxiv.1806.00771,
title = {Low Cost Edge Sensing for High Quality Demosaicking},
author = {Yan Niu and Jihong Ouyang and Wanli Zuo and Fuxin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.00771},
year = {2019}
}
备注
Corresponding E-mail: [email protected];[email protected]