《贝尔图象插值和压缩算法原理及应用》（程永强，谢克明）【摘要

来源：互联网   发布日期：2011-08-29 22:16:33   浏览：6058次  

　　1.2.2 贝尔图像压缩研究现状
　　在摄像设备中，在图像存储或传输前应压缩编码。通常的方法是采用JPEG、JPEG2000等标准压缩CFA插值后的全彩图像，再存储或传输，简称插值后压缩机制；另外一种方法是采用插值前压缩机制，即直接压缩贝尔CFA图像，然后存储或传输。这两种压缩机制各有优缺点：前者采用国际标准算法，可获得较高的压缩比，被广泛利用，缺点是增加了数据量和信息冗余，随着图像传感器分辨率增加，计算量会急剧增大，大大增加了硬件复杂度、体积、处理时间以及设备能耗，对于实时性、低能耗、小体积的便携式设备（如无线内窥镜、数码相机等）性能的提高是非常不利的；后者的优点是在成像设备中避免了复杂的获得全彩图像的过程，被压缩的CFA图像数据可以存储或传输到：PC（个人计算机）等具有丰富计算资源的设备上，进行离线解压缩处理，解压缩后人们可以根据需求选用任意复杂的高性能插值算法，获得更为满意的图像。同时，由于CFA图像数据量仅为全彩图像的1／3，不需要进行计算量庞大的插值重建及全彩图像压缩处理，可大大增加每秒实时存储的图像数量，在便携式成像设备中有很好的应用前景。直接压缩CFA图像的缺点是直接采用当今国际标准图像压缩算法获得的压缩比很低，目前尚未形成直接压缩CFA图像的国际标准，现有的算法不能被国际上广泛认可接受，只是作为一些企业或研究机构的私有技术。
　　近年来关于贝尔CFA图像压缩的研究，可归结为以下代表性方法：
　　1）结构分离变换，如图1.11所示，贝尔CFA图像可视为全彩图像按照贝尔模板格式降采样各个基色分量图像所得到的结果。在这些研究中把将采样后的各色分量分离出来，R与B分量图像是松散的矩形形状，去掉空白点，变成紧凑的矩形图像；而含有亮度信息的G分量是梅花形，这种形状无法直接进行压缩，必须对其进行结构变换，把梅花形阵列转变成紧凑型矩形图像，如图1-12所示，然后对各基色分量用JPEG-2000／JPEG-Ls国际图像压缩标准对其直接压缩。有损压缩率可以达到几十倍甚至上百倍，但是随着压缩比提高，图像质量急剧下降，即使采用这些优秀的标准算法，平均无损压缩比也难以提高。
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