Python实现简单线性插值去马赛克算法代码示例
更新时间：2024年10月17日 08:35:12 作者：大DA_辉
去马赛克是图像处理中的一项技术,用于从单色彩滤光片阵列（CFA）图像恢复全彩图像,本文介绍了一种基于简单线性插值的去马赛克算法,并展示了如何将MATLAB代码转换为Python代码,需要的朋友可以参考下
前言
在图像处理领域中，去马赛克（Demosaicing）是一项关键技术，用于从单色彩滤波阵列（CFA）图像恢复全彩图像。本文将介绍一种简单的线性插值去马赛克算法，并将其从MATLAB代码转换为Python代码。最终结果将展示如何从Bayer格式的图像数据恢复出RGB全彩图像。
什么是马赛克图像？
马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列（CFA）生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式，其中包括红（R）、绿（G）和蓝（B）三种滤光片，以特定模式排列。去马赛克过程就是从这种单通道图像中恢复出三通道（RGB）的彩色图像。
算法简介
本文实现的去马赛克算法是基于简单线性插值的。它利用邻近像素的值来估计每个像素点的RGB值。具体步骤如下：
- 读取原始Bayer图像数据：从文件中读取Bayer图像数据，并进行必要的格式转换。
- 图像边界扩展：为了方便计算边缘像素的插值，我们对图像进行边界扩展。
- 线性插值计算：根据像素的不同位置（R、G、B），使用邻近像素的值进行插值计算，恢复出RGB图像。
- 显示结果：展示原始Bayer图像和插值后的RGB图像，并与原始彩色图像进行对比。
代码实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def read_raw(file_path, bits, width, height):
with open(file_path, 'rb') as f:
raw_data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)
bayer_data = raw_data.reshape((height, width))
return bayer_data
def demosaic(bayer_data, width, height):
# 扩展图像以便于计算边缘像素
bayer_padding = np.zeros((height + 2, width + 2), dtype=np.float32)
bayer_padding[1:height+1, 1:width+1] = bayer_data
bayer_padding[0, :] = bayer_padding[2, :]
bayer_padding[height+1, :] = bayer_padding[height, :]
bayer_padding[:, 0] = bayer_padding[:, 2]
bayer_padding[:, width+1] = bayer_padding[:, width]
# 插值的主要代码
im_dst = np.zeros((height + 2, width + 2, 3), dtype=np.float32)
for ver in range(1, height + 1):
for hor in range(1, width + 1):
if (ver % 2 == 1 and hor % 2 == 1): # Red pixel
im_dst[ver, hor, 0] = bayer_padding[ver, hor]
im_dst[ver, hor, 1] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor] +
bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 4
im_dst[ver, hor, 2] = (bayer_padding[ver-1, hor-1] + bayer_padding[ver-1, hor+1] +
bayer_padding[ver+1, hor-1] + bayer_padding[ver+1, hor+1]) / 4
elif (ver % 2 == 0 and hor % 2 == 0): # Blue pixel
im_dst[ver, hor, 2] = bayer_padding[ver, hor]
im_dst[ver, hor, 1] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor] +
bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 4
im_dst[ver, hor, 0] = (bayer_padding[ver-1, hor-1] + bayer_padding[ver-1, hor+1] +
bayer_padding[ver+1, hor-1] + bayer_padding[ver+1, hor+1]) / 4
elif (ver % 2 == 1 and hor % 2 == 0): # Green pixel (on Red row)
im_dst[ver, hor, 1] = bayer_padding[ver, hor]
im_dst[ver, hor, 0] = (bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 2
im_dst[ver, hor, 2] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor]) / 2
elif (ver % 2 == 0 and hor % 2 == 1): # Green pixel (on Blue row)
im_dst[ver, hor, 1] = bayer_padding[ver, hor]
im_dst[ver, hor, 2] = (bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 2
im_dst[ver, hor, 0] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor]) / 2
im_dst = im_dst[1:height+1, 1:width+1, :]
return im_dst
# ------------原始格式----------------
file_path = '../images/kodim19_8bits_RGGB.raw'
bayer_format = 'RGGB'
width = 512
height = 768
bits = 8
# --------------------------------------
bayer_data = read_raw(file_path, bits, width, height)
plt.figure()
plt.imshow(bayer_data, cmap='gray')
plt.title('raw image')
plt.show()
im_dst = demosaic(bayer_data, width, height).astype(np.uint8)
plt.figure()
plt.imshow(im_dst)
plt.title('demosaic image')
plt.show()
org_image = plt.imread('../images/kodim19.png')
plt.figure()
plt.imshow(org_image)
plt.title('org image')
plt.show()
结果展示：
总结
到此这篇关于Python实现简单线性插值去马赛克算法的文章就介绍到这了,更多相关Python线性插值去马赛克算法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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