贝尔图像插值和压缩算法原理及应用出版时间:2010年版内容简介 《贝尔图象插值和压缩算法原理及应用》在系统地介绍基于贝尔模板图像传感器的图像处理基本知识和理论的基础上,结合当前最新研究成果,系统地介绍了作者的研究成果,详细描述了基于贝尔模板图像传感器的图像处理算法及相关开发应用技术,力求向读者展示最新研究状况和热点问题,希望能进一步推动相关研究的发展。《贝尔图象插值和压缩算法原理及应用》可作为信号处理、计算机等专业的硕士研究生和博士研究生专业教材,也可作为从事图像处理、数码照相和摄像研究开发的科技人员的参考书。目录前言第1章 绪论1.1 图像传感器基本知识1.1.1 图像传感器工作原理1.1.2 彩色滤波阵列1.1.3 彩色图像成像处理流程1.2 贝尔模板图像压缩的研究现状1.2.1 常见的图像压缩方法1.2.2 贝尔图像压缩研究现状1.2.3 存在问题1.3 插值算法的研究现状1.4 标准图像集1.5 本书主要内容和研究成果参考文献第2章 贝尔模板CFA图像的时频特性2.1 贝尔模板图像的视觉机理2.2 贝尔模板图像的时域和频域特性2.2.1 贝尔模板CFA图像模型2.2.2 CFA图像的色差表示2.2.3 CFA图像的分量频域分析2.3 贝尔模板图像小波分析2.4 贝尔模板图像压缩方法与CFA插值算法之间的关系 2.4.1 JPEG2000编码器简介 2.4.2 压缩率与重构图像PSNR之间的关系 2.4.3 率失真性能分析 2.5 小结参考文献第3章 贝尔模板图像的低复杂度无损压缩算法3.1 JPEG-1S编码标准算法3.2 贝尔模板图像的One-pass无损编码器研究3.2.1 因果插值法3.2.2 固定预测器设计3.2.3 梯度上下文优化3.2.4 游长编码3.3 算术编码3.3.1 AACPE算法描述3.3.2 算法改进3.4 预测误差的算术编码3.5 实验3.6 小结参考文献第4章 基于小波子带替换的贝尔图像视觉无损压缩4.1 贝尔图像视觉无损压缩算法原理4.2 小波选择4.2.1 基于样条函数构造bior3.5双正交小波4.2.2 bior3.5双正交小波的整数提升格式4.3 贝尔图像的bior3.5小波变换研究 4.3.1 全彩图像的贝尔模板采样4.3.2 不同采样位置下贝尔图像的bior3.5小波变换4.4 贝尔分量图像的同位置异分量插值4.5 贝尔图像绿色分量的无损压缩4.5.1 预测器 4.5.2 基于拉普拉斯分布的熵编码方法4.6贝尔图像红、蓝分量的小波低频子带压缩4.7 编解码器的工作步骤4.8 实验4.9 小结参考文献第5章 抑制编码噪声的滤波插值法研究 5.1 滤波插值算法原理5.1.1 方向插值5.1.2 色分量的和、差表示5.1.3 和、差信号真值估计 5.2 后处理滤波器设计5.2.1 全彩图像的最大似然估计5.2.2 滤波器产生及其特性分析5.2.3 初始彩色图像迭代滤波 5.3 实验 5.4 小结 参考文献第6章 贝尔图像无损编码器应用实例 6.1 摄像头设计原理 6.2 自动聚焦与自动光圈模块6.2.1 聚焦评价函数算法及实现6.2.2 聚焦方向搜索算法及实现6.2.3 步进电动机驱动实现6.2.4 自动光圈控制6.3 无损编码器在FPGA中的实现6.3.1 因果插值模块6.3.2 模式选择模块6.3.3 游长计数模块6.3.4 游长编码模块6.3.5 游长结束判断模块6.3.6 中断采样编码模块6.3.7 梯度预测模块6.3.8 预测修正模块6.3.9 残差编码模块6.3.10 Golomb-Rice编码器 6.4 存储模块 6.5 帧率提升6.5.1 输入缓存模块6.5.2 SDRAM总线仲裁模块6.5.3 主控制器模块6.5.4 SDRAM控制器模块6.5.5 时序发生器模块6.5.6 输出缓存模块6.6 色空间转换模块 6.7 小结参考文献第7章 总结与展望参考文献 上一篇: 灰色理论及其在图像工程中的应用 下一篇: 基于MATLAB的信号与系统实验教程