Abstract-Single-sensor digital färgkameror använder en process som kallas färgdemosaicking för att producera full färg bilder från de data som fångas av en färgfilter array (CFA). Kvaliteten på demosaickade bilder försämras på grund av det sensorbuller som infördes under bildförvärvsprocessen. Den konventionella lösningen för att bekämpa CFA-sensorbuller är demosaicking först, följt av en separat denoiserande bearbetning. Denna strategi kommer att generera många buller-orsakade färg artefakter i demosaicking processen, som är svåra att ta bort i denoiseringsprocessen. Få denoiserande system som fungerar direkt på CFA-bilderna har presenterats på grund av de svårigheter som uppstått från den röda, gröna och blå sammanflätade mosaik mönster, men en väl utformad "denoising första och demosaicking senare" system kan ha fördelar såsom mindre buller-orsakade färg artefakter och kostnadseffektivt genomförande. Detta dokument presenterar en principkomponentanalys (PCA) baserad rumsligt adaptiv denoiseringsalgoritm, som fungerar direkt på CFA-data med hjälp av ett stödfönster för att analysera den lokala bildstatistiken. Genom att utnyttja de rumsliga och spektral korrelationer som fanns i CFA-avbildningen, den föreslagna metoden kan effektivt undertrycka buller samtidigt bevara färgkanter och detaljer. Experiment som använder både simulerade och verkliga CFA-bilder visar att det föreslagna systemet överträffar många befintliga metoder, inklusive de sofistikerade demosaicking- och denoiseringssystem, både vad gäller objektiv mätning och visuell utvärdering. Index Terms-Adaptive denoising, Bayer mönster, färgfilter array (CFA), demosaicking, principiell komponentanalys (PCA).
Zhang m.fl. Ref hävdade att utföra demosaiering innan denoising kommer att generera buller-orsakade färg artefakter i den demosaiced bilden.
PCA-Based Spatially Adaptive Denoising of CFA Images for Single-Sensor Digital Cameras
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}