45、计算摄影：超分辨率、去模糊、图像抠图与合成技术解析

计算摄影：超分辨率、去模糊、图像抠图与合成技术解析

1. 超分辨率与去模糊

超分辨率和去模糊是计算摄影中的重要技术，旨在提升图像的质量和清晰度。其中，颜色图像去马赛克是超分辨率的一个特殊应用，在大多数数码静态相机中每天都会用到。

1.1 颜色图像去马赛克

颜色图像去马赛克是将颜色滤镜阵列（CFA）的样本转换为全彩色RGB图像的过程。最常用的CFA是Bayer模式，其中绿色（G）传感器的数量是红色和蓝色传感器的两倍。

从已知的CFA像素值转换为全RGB图像是一项具有挑战性的任务。与常规的超分辨率不同，去马赛克伪像通常会产生虚假颜色或高频图案拉链效应，这些在人眼中非常明显。

为了解决这些问题，多年来已经开发了各种技术。为了减少拉链效应，大多数技术使用绿色通道的边缘或梯度信息来推断红色和蓝色通道的合理值，因为绿色通道采样更密集，信息更可靠。为了减少颜色边缘的伪影，一些技术进行颜色空间分析，例如在颜色对立通道上使用中值滤波。

Bennett等人（2006）的方法从初始去马赛克结果中局部形成双色模型，使用一个移动的5×5窗口来找到两种主导颜色。一旦在每个像素处估计了局部颜色模型，就使用贝叶斯方法来鼓励像素值沿着每个颜色线分布，并围绕主导颜色值聚类，从而减少光晕。贝叶斯方法还支持去马赛克和超分辨率的同时应用，即可以将多个CFA输入合并为更高质量的全彩色图像。

以下是颜色图像去马赛克的主要步骤：
1. 获取CFA样本 ：从相机传感器获取颜色滤镜阵列的样本。
2. 边缘和梯度信息提取 ：从绿色通道提取边缘和梯度信息。