貝爾圖象插值和壓縮算法原理及應用

前言
第1章　緒論
1.1　圖像傳感器基本知識
1.1.1　圖像傳感器工作原理
1.1.2　彩色濾波陣列
1.1.3　彩色圖像成像處理流程
1.2　貝爾模板圖像壓縮的研究現(xiàn)狀
1.2.1　常見的圖像壓縮方法
1.2.2　貝爾圖像壓縮研究現(xiàn)狀
1.2.3　存在問題
1.3　插值算法的研究現(xiàn)狀
1.4　標準圖像集
1.5　本書主要內容和研究成果
參考文獻
第2章　貝爾模板CFA圖像的時頻特性
2.1　貝爾模板圖像的視覺機理
2.2　貝爾模板圖像的時域和頻域特性
2.2.1　貝爾模板CFA圖像模型
2.2.2　CFA圖像的色差表示
2.2.3　CFA圖像的分量頻域分析
2.3　貝爾模板圖像小波分析
2.4　貝爾模板圖像壓縮方法與CFA插值算法之間的關系
　 2.4.1　JPEG2000編碼器簡介
　2.4.2　壓縮率與重構圖像PSNR之間的關系
　 2.4.3　率失真性能分析
　2.5　小結
參考文獻
第3章　貝爾模板圖像的低復雜度無損壓縮算法
3.1　JPEG-1S編碼標準算法
3.2　貝爾模板圖像的One-pass無損編碼器研究
3.2.1　因果插值法
3.2.2　固定預測器設計
3.2.3　梯度上下文優(yōu)化
3.2.4　游長編碼
3.3　算術編碼
3.3.1　AACPE算法描述
3.3.2　算法改進
3.4　預測誤差的算術編碼
3.5　實驗
3.6　小結
參考文獻
第4章　基于小波子帶替換的貝爾圖像視覺無損壓縮
4.1　貝爾圖像視覺無損壓縮算法原理
4.2　小波選擇
4.2.1　基于樣條函數(shù)構造bior3.5雙正交小波
4.2.2　bior3.5雙正交小波的整數(shù)提升格式
4.3　貝爾圖像的bior3.5小波變換研究
4.3.1　全彩圖像的貝爾模板采樣
4.3.2　不同采樣位置下貝爾圖像的bior3.5小波變換
4.4　貝爾分量圖像的同位置異分量插值
4.5　貝爾圖像綠色分量的無損壓縮
4.5.1　預測器
4.5.2　基于拉普拉斯分布的熵編碼方法
4.6貝爾圖像紅、藍分量的小波低頻子帶壓縮
4.7　編解碼器的工作步驟
4.8　實驗
4.9　小結
參考文獻
第5章　抑制編碼噪聲的濾波插值法研究
　5.1　濾波插值算法原理
5.1.1　方向插值
5.1.2　色分量的和、差表示
5.1.3　和、差信號真值估計
　5.2　后處理濾波器設計
5.2.1　全彩圖像的最大似然估計
5.2.2　濾波器產生及其特性分析
5.2.3　初始彩色圖像迭代濾波
　5.3　實驗
　5.4　小結
　參考文獻
第6章　貝爾圖像無損編碼器應用實例
　6.1　攝像頭設計原理
　6.2　自動聚焦與自動光圈模塊
6.2.1　聚焦評價函數(shù)算法及實現(xiàn)
6.2.2　聚焦方向搜索算法及實現(xiàn)
6.2.3　步進電動機驅動實現(xiàn)
6.2.4　自動光圈控制
6.3　無損編碼器在FPGA中的實現(xiàn)
6.3.1　因果插值模塊
6.3.2　模式選擇模塊
6.3.3　游長計數(shù)模塊
6.3.4　游長編碼模塊
6.3.5　游長結束判斷模塊
6.3.6　中斷采樣編碼模塊
6.3.7　梯度預測模塊
6.3.8　預測修正模塊
6.3.9　殘差編碼模塊
6.3.10　Golomb-Rice編碼器
　6.4　存儲模塊
　6.5　幀率提升
6.5.1　輸入緩存模塊
6.5.2　SDRAM總線仲裁模塊
6.5.3　主控制器模塊
6.5.4　SDRAM控制器模塊
6.5.5　時序發(fā)生器模塊
6.5.6　輸出緩存模塊
6.6　色空間轉換模塊
　6.7　小結
參考文獻
第7章　總結與展望
參考文獻