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很多數字相機采用電荷耦合器件(CCD)作爲(wéi / wèi)其感光元器件。CCD 的(de)原理很簡單:我們可以(yǐ)把它想象成一(yī / yì /yí)個(gè)沒有蓋子(zǐ)的(de)芯片,上(shàng)面整齊地(dì / de)排列着很多小的(de)感光單元,光線中的(de)光子(zǐ)撞擊每個(gè)單元後,在(zài)這(zhè)些單元中會産生電子(zǐ)(光電效應),而(ér)且光子(zǐ)的(de)數目與電子(zǐ)的(de)數目互成比例。但在(zài)這(zhè)一(yī / yì /yí)過程中,光子(zǐ)的(de)波長并沒有被轉換爲(wéi / wèi)任何形式的(de)電信号,換言之(zhī),CCD 裸芯片實際上(shàng)都沒有把色彩信息轉換爲(wéi / wèi)任何形式的(de)電信号。那麽采用 CCD 作爲(wéi / wèi)感光元件的(de)彩色數字相機是(shì)如何生産彩色圖像的(de)?其圖像存在(zài)哪些優缺點?本文将回答這(zhè)個(gè)問題。
我們首先從相對簡單的(de)黑白數字相機入手。
如圖所示,物體在(zài)有光線照射到(dào)它時(shí)将會産生反射,這(zhè)些反射光線進入鏡頭光圈照射在(zài)CCD芯片上(shàng),在(zài)各個(gè)單元中生成電子(zǐ)。
曝光結束後,這(zhè)些電子(zǐ)被從 CCD 芯片中讀出(chū),并由相機内部的(de)微處理器進行初步處理。此時(shí)由該微處理器輸出(chū)的(de)就(jiù)是(shì)一(yī / yì /yí)幅數字圖像了(le/liǎo)。
CCD 芯片按比例将一(yī / yì /yí)定數量的(de)光子(zǐ)轉換爲(wéi / wèi)一(yī / yì /yí)定數量的(de)電子(zǐ),但光子(zǐ)的(de)波長,也(yě)就(jiù)是(shì)光線的(de)顔色,卻沒有在(zài)這(zhè)一(yī / yì /yí)過程中被轉換爲(wéi / wèi)任何形式的(de)電信号,因此 CCD 實際上(shàng)是(shì)無法區分顔色的(de)。
在(zài)這(zhè)種情況下,如果我們希望使用 CCD 作爲(wéi / wèi)相機感光芯片,并輸出(chū)紅、綠、藍三色分量,就(jiù)可以(yǐ)采用一(yī / yì /yí)個(gè)分光棱鏡和(hé / huò)三個(gè) CCD,如右圖所示。棱鏡将光線中的(de)紅、綠、藍三個(gè)基本色分開,使其分别投射在(zài)一(yī / yì /yí)個(gè) CCD 上(shàng)。這(zhè)樣以(yǐ)來(lái),每個(gè) CCD 就(jiù)隻對一(yī / yì /yí)種基本色分量感光。
這(zhè)種解決方案在(zài)實際應用中的(de)效果非常好,但它的(de)最大(dà)缺點就(jiù)在(zài)于(yú),采用3個(gè) CCD + 棱鏡的(de)搭配必然導緻價格昂貴。因此科研人(rén)員在(zài)很多年前就(jiù)開始研發隻使用一(yī / yì /yí)個(gè) CCD 芯片也(yě)能輸出(chū)各種彩色分量的(de)相機。
如果在(zài) CCD 表面覆蓋一(yī / yì /yí)個(gè)隻含紅綠藍三色的(de)馬賽克濾鏡,再加上(shàng)對其輸出(chū)信号的(de)處理算法,就(jiù)可以(yǐ)實現一(yī / yì /yí)個(gè) CCD 輸出(chū)彩色圖像數字信号。由于(yú)這(zhè)個(gè)設計理念最初由拜爾(Bayer)先生提出(chū),所以(yǐ)這(zhè)種濾鏡也(yě)被稱作拜爾濾鏡。
如上(shàng)圖所示,該濾鏡的(de)色彩搭配形式爲(wéi / wèi):一(yī / yì /yí)行使用藍綠元素,下一(yī / yì /yí)行使用紅綠元素,如此交替;換言之(zhī),CCD 中每4個(gè)像素中有2個(gè)對綠色分量感光,另外兩個(gè)像素中,一(yī / yì /yí)個(gè)對藍色感光、一(yī / yì /yí)個(gè)對綠色感光。從而(ér)使得每個(gè)像素隻含有紅、綠、藍三色中一(yī / yì /yí)種的(de)信息,但我們希望的(de)是(shì)每個(gè)像素都含有這(zhè)三種顔色的(de)信息。
所以(yǐ)接下來(lái)要(yào / yāo)對這(zhè)些像素的(de)值使用“色彩空間插值法”進行處理。
以(yǐ)上(shàng)圖中左下角的(de)紅色區域爲(wéi / wèi)例,我們需要(yào / yāo)的(de)是(shì)丢失了(le/liǎo)的(de)綠色與藍色的(de)值。而(ér)插值法可以(yǐ)通過分析與這(zhè)個(gè)紅色像素相鄰的(de)像素計算出(chū)這(zhè)兩個(gè)值。在(zài)這(zhè)個(gè)例子(zǐ)中,算法發現該區域像素綠色像素均含有大(dà)量電荷,但藍色像素電荷數爲(wéi / wèi)零,所以(yǐ)可以(yǐ)計算出(chū),這(zhè)個(gè)紅色像素實際上(shàng)是(shì)黃色的(de)。
如果以(yǐ)上(shàng)圖爲(wéi / wèi)例對3 CCD 的(de)成像結果與單 CCD + 色彩插值處理後的(de)結果進行比較,我們将發現所得圖片完全一(yī / yì /yí)緻。但該結論僅對這(zhè)幅圖像成立!因爲(wéi / wèi)這(zhè)副圖片色彩對比簡單、邊界規則。而(ér)在(zài)實際應用中,即使最成熟的(de)色彩插值算法也(yě)會在(zài)圖片中産生低通效應。所以(yǐ),單 CCD 彩色相機生成的(de)圖片比3 CCD 彩色相機生成的(de)圖片更加模糊,這(zhè)點在(zài)圖像中有超薄或纖維形物體的(de)情況下尤爲(wéi / wèi)明顯。但是(shì),單 CCD 彩色相機使得
CCD 數字相機的(de)價格大(dà)大(dà)降低,而(ér)且随着電子(zǐ)技術的(de)發展,今天 CCD 的(de)質量都有了(le/liǎo)驚人(rén)的(de)進步,因此大(dà)部分彩色數碼相機都采用了(le/liǎo)這(zhè)種技術。
在(zài)成像原理一(yī / yì /yí)節的(de)講解過程中,我們使用的(de)是(shì)把一(yī / yì /yí)幅圖片中的(de)紅、綠、藍三色分離而(ér)得的(de)三副圖片。現在(zài),
我們将使用這(zhè)張圖片的(de)原始數字圖像介紹兩種簡單的(de)插值處理算法。
(i) 臨近像素複制法
填補缺失的(de)色彩值的(de)最簡單方法就(jiù)是(shì)從臨近像素中獲取色彩值。以(yǐ)拜爾濾鏡中第二行第一(yī / yì /yí)個(gè)綠色像素爲(wéi / wèi)例,
在(zài)源圖像中該點實際是(shì)紅色的(de),但經拜爾濾鏡中綠色鏡片過濾後,該點色值爲(wéi / wèi)零。我們隻需要(yào / yāo)把臨近紅藍像素中的(de)紅色與藍色值複制到(dào)該像素中,就(jiù)能獲得其RGB值(255,0,0)。
就(jiù)此例而(ér)言,這(zhè)種插值法計算出(chū)了(le/liǎo)正确的(de)RGB值。但在(zài)實際應用當中,對于(yú)靜止圖像,這(zhè)種簡單的(de)插值法所生成的(de)結果是(shì)不(bù)可接受的(de)。但由于(yú)它算法簡單且不(bù)耗費多少時(shí)間,我們可以(yǐ)将其用于(yú)對圖像質量要(yào / yāo)求不(bù)高的(de)視頻數據流中(例如視頻預覽)。
(ii) 臨近像素均值法(雙線性插值)
我們可以(yǐ)對“複制插值法”作出(chū)的(de)最直接改進就(jiù)是(shì)使用若幹臨近像素的(de)均值。如下圖所示,這(zhè)種方法對于(yú)上(shàng)例中的(de)象素點,同樣可以(yǐ)計算出(chū)正确的(de)RGB值(255,0,0)。
但針對圖中第二個(gè)示例像素點的(de)計算指出(chū)了(le/liǎo)均值法的(de)一(yī / yì /yí)個(gè)重大(dà)缺陷:均值法有低通特性,并由此将清晰的(de)邊界鈍化。如該點 RGB 值本應是(shì)(255,0,0),但計算後變成了(le/liǎo)(255,128,64),即由紅色變成了(le/liǎo)棕橙色。
當然,今天大(dà)部分數字相機的(de)色彩插值算法都要(yào / yāo)大(dà)大(dà)優于(yú)上(shàng)面介紹的(de)兩種基本算法,但是(shì)使用相機的(de)現場工程師幾乎不(bù)大(dà)可能調整或改變一(yī / yì /yí)款相機内置的(de)色彩插值算法。爲(wéi / wèi)了(le/liǎo)提供給用戶更大(dà)的(de)靈活性,映美精 DBK 21F04, DBK 21AF04, DBK 21BF04, DBK 31AF03,DBK 31BF03, DBK 41AF02 及 DBK 41BF02 型号的(de)1394 系列相機 與 DBK21AU04, DBK 21BU04, DBK 31AU03, DBK 31BU03, DBK 41AU02 及 DBK 41BU02 型号的(de)USB2.0 系列相機
都取消了(le/liǎo)色彩插值計算,它們尤其适用于(yú)需要(yào / yāo)自行處理原始數據圖像的(de)用戶。
在(zài)以(yǐ)測量爲(wéi / wèi)目的(de)的(de)應用場合,色彩插值法存在(zài)以(yǐ)下重要(yào / yāo)缺點 :
• 每個(gè)像素都具有紅、綠和(hé / huò)藍的(de)色彩值,但這(zhè)三個(gè)值中隻有一(yī / yì /yí)個(gè)真正來(lái)自CCD。其它兩個(gè)值都由插值法計算而(ér)得,因此都是(shì)估算值。
• 這(zhè)些估算值不(bù)僅幹擾測量過程本身,而(ér)且它們都會給總線及計算機 CPU 增加不(bù)必要(yào / yāo)的(de)負載。
舉例說(shuō)明
如上(shàng)圖所示,源圖像由色彩非常接近的(de)兩個(gè)區域組成。左半邊像素的(de)RGB值爲(wéi / wèi)(0,255,128),右半邊的(de)像素值爲(wéi / wèi)(0,255,144)。如采用臨近像素均值法進行插值處理,會得到(dào)紅、綠、藍三色的(de)三幅圖像(結果如下圖)。
如圖所示,紅色圖隻有64個(gè)灰度級爲(wéi / wèi)0的(de)值,而(ér)綠色圖中隻有64個(gè)灰度級爲(wéi / wèi)255的(de)值。因此,這(zhè)兩幅圖對于(yú)區分不(bù)同區域起不(bù)到(dào)任何作用。隻有藍色柱狀圖顯示出(chū)了(le/liǎo)一(yī / yì /yí)個(gè)介于(yú)32個(gè)128值與24個(gè)144值之(zhī)間的(de)“谷”。谷底的(de)8個(gè)灰度級爲(wéi / wèi)136的(de)值是(shì)色彩插值低通效應的(de)結果,它證明了(le/liǎo)這(zhè)一(yī / yì /yí)算法使得原本清晰的(de)邊界變得模糊。
如果我們基于(yú)原始圖像進行分析,如下圖所示:
由上(shàng)面三個(gè)柱狀圖可見,直接對數字原始圖像進行柱狀圖分析有如下兩點優勢:
• 可以(yǐ)省去占總量三分之(zhī)二的(de)冗餘信息。
• 由于(yú)沒有使用插值處理,諸如邊界模糊之(zhī)類的(de)幹擾得以(yǐ)避免。
三幅柱狀圖再次表明紅色和(hé / huò)綠色圖對于(yú)我們的(de)分析沒有意義,而(ér)藍色柱狀圖則準确的(de)反映了(le/liǎo)源圖像的(de)關系。
綜上(shàng)所述,在(zài)圖像測量應用領域,我們不(bù)推薦對原始圖像進行色彩插值處理,相反,把從CCD獲得的(de)電荷直接轉換爲(wéi / wèi)數字原始圖像、并對其進行分析有助于(yú)簡化問題、提高效率。
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