Image Processing_5 Demosaic
Như ta đã biết, hình ảnh sau khi qua sensor vào hệ thông sẽ dưới dạng Bayer Matrix RGB.
Túc là mỗi pixel sẽ mang thông tin của 1 màu duy nhất Red hoặc Green hoặc Blue. Một bức ảnh hoàn chỉnh lại được tạo lên từ các pixel, mỗi pixel sẽ là kết quả của sự trộn lẫn của ba màu cơ bản Red/Green/Blue.
Như vậy từ ma trận RGB ban đầu ta cần tạo ra một ma trận ảnh mới với mỗi pixel cần có đủ thông tin của ba màu R/G/B. Hình dưới là mô tả đơn giản cho xử lý Demosaic.
 |
| Demosaic processing |
Việc tính toán nội suy nhằm tái hiện các ma trận màu có thể thực hiện theo nhiều cách. Cách đơn giản nhất, ta có thể lấy trung bình cộng của các điểm ảnh xung quanh để sinh ra điểm ảnh khuyết thiếu.
Cách tính toán này khá đơn giản và tiết kiệm thời gian. Tuy nhiên khi tái hiện ảnh sẽ có các nhiễu gọi là zipper noise và xuất hiện các màu không mong muốn. Hiện tượng này rất dễ nhận ra ở những khu ảnh có độ thay đổi màu sắc liên tục như hàng rào, áo kẻ...
 |
| Ảnh thật (trái) vs ảnh xử lý lỗi(phải) |
Trong những năm gần đây, thuật toán DLMMSE (Directional Linear Minimum Mean Square) được sử dụng để nâng cao chất lượng của xử lý Demosaic. Thuật toán cải thiện đáng kể trong việc giảm các zipper noise và hạn chế sinh ra các màu lạ.
 |
| mô tả cơ bản thuật toán DLMMSE |
Một lần nữa ta lại thấy sự ưu tiên trong xử lý màu Green. Như đã nêu trong phần 2 về sự nhạy cảm của mắt người với màu Green, ngoài ra do số lượng pixel Green luôn gấp đôi các màu khác nên việc xử lý màu Green sẽ đem lại độ chính xác cao hơn cho phép nội suy ma trận. Một lý do nữa, trong dải giá trị màu sắc thì Green nằm giữa Red và Blue, việc dùng Green làm ma trận cơ bản để tính toán R-G và B-G sẽ giảm thiểu sai số cũng như số lượng logic trong design sẽ giảm đi.
Comments
Post a Comment