基于FPGA的彩色图像Bayer变换实现
双线性插值法具有运算简单，易于实现的优点。其本质是一低通滤波器，缺点是忽略了不同彩色分量之间的相关信息以及图像的边缘。这样，错误数据在复原的图像边缘会造成模糊甚至出现颜色混叠。
1．2 Ron Kimmel方法
Ron Kimmel方法对于绿色像素，计算该点在各个方向的梯度，然后对梯度值加权进行平均；对红色和蓝色像素分量，取则红色和蓝色分量对绿色的比值进行加权平均。这种方法可以显著改善图像中物体边缘的颜色混叠。
1．3 Optimal Recovery方法
Optimal Recovery方法计算复杂度较高，但也是目前公开发表的图像质量最佳的算法。一般的嵌入式系统很难实时完成。本文图像处理系统采用Lattice的FPGA芯片LFECPRIM50，充分利用FPGA的天然并行结构，实时(1 208×1 024图像，12帧／s)实现Bayer转换算法，收到了很好的效果。Optimal Recovery算法如下：
(1)如图4所示，完成图中所示P5处绿色像素插值尽可能利用精细尺度模式。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/191646.htm
(2)计算蓝色分量需要2步：
1．4 峰值信噪比PSNR
峰值信噪比PSNR和归一化色彩差NCD的计算公式分别为：
式中：MSE是原图像与处理图像之间均方误差(mean square error)；I表示原图像第n个像素值；P表示处理后的图像第n个像素值；Fram-esize表示图像大小，如l 280×1 024；PSNR值越大，就代表失真越少。
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