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摩爾紋效應成因分析

捕捉真實和準確顏色一直數字成像的最大挑戰之一,因為黑白傳感器隻能測量光的強度,與光的顏色無關,為此我們設計一個方法來測量每個像素上特定顏色的光的強度。這種方法涉及在每個像素上放置交替顏色的拜耳模式小濾波器。

拜耳模式是由偶數行像素的紅色和綠色交替的濾波器,和奇數行像素的綠色和藍色交替的濾波器組成的。由於人眼對綠色光最敏感,一半的傳感器(像素)對這範圍的波長敏感。值得注意的是,還有其他模式的濾波器,如稀疏色彩濾波器(sparse color filter)陣列,但遠不如拜耳濾波器流行。
從一個由50%的綠光,25%的紅光以及25%的藍光組成的馬賽克模式的傳感器中提取一副完整的彩色圖像是一個挑戰。這個概念就是眾所周知的去馬賽克(demosaicing),它涉及用周圍兩個像素的顏色值去估計這個像素的兩個丟失的顏色值。最簡單的方法是一個線性插值。在綠色像素的情況下,可取鄰近的紅色像素的平均值分配給綠色像素的紅色分量,對於鄰近藍色像素也同樣這樣做(見圖1)。更複雜的方法是用綠色像素周圍5×5正方形裏取紅色和藍色分量的平均值來獲得更準確的顏色(見圖2)。

一般情況這些方法工作的相對較好,但是有些圖像中會出現原始場景中所沒有的圖像偽影。這些偽影一些在圖像原始分辨率就可見,然而另外一些需要放大細節才變得明顯。假著色(false coloring)是偽影中的一種,它是由於在物體邊緣附近的差值誤差,或者顏色的突變引起的沒有在原始場景裏出現的顏色(見圖3)。另外一種類似的偽影是摩爾紋效應( Moiré effect),經常出現在高頻圖案上,如條紋襯衫, 它是由於所使用的插值算法引起的一種擰曲的新圖案(見圖4)。第三種稱為拉鏈(zippering),拉鏈偽影因為物體邊緣周圍去馬賽克算法平均值而導致的線條模糊。一旦放大圖像,這種沿邊緣出現的樓梯或拉鏈式圖案的效應就會變得明顯(見圖5)。


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