學位論文
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Item 基於整數型態之色彩插補演算法設計(2011) 張明凱; M. K.. Chang近年來，大多數消費型數位相機為了減少體積與製作成本，採用前方覆蓋一層彩色濾波陣列(Color Filter Array)的感光元件。而由於CFA的結構，將造成各個像素點僅能擷取到光的三原色(紅、綠、藍)其中之一的資訊。色彩插補演算法的目的在即於藉由鄰近像素點的顏色資訊估測各像素點上所失去的另外兩種顏色，達到還原真實影像的效果。 目前有許多的色彩插補演算法被提出，雖然在逐年的發展之下，影像還原已有相當不錯的品質，但在計算複雜度與影像品質間仍然無法取得令人滿意的結果。因此，本篇論文提出一種整數型態的插補演算法，在降低計算複雜度後還能保有一定的影像還原品質。本文提出的方法主要特點為利用理想整數濾波器來插補綠色以及使用包含方向之雙線性濾波器進一步提升插補後的品質。期望藉由本文提出的低複雜度的演算法能提高被實作的可能性。 實驗方面我們使用柯達24張圖片做測試，並分別以數據和視覺評估的方式做比較。實驗結果證實，本文提出的整數型態的演算法能有效的減少執行時間且在主觀的視覺上也能得到不錯的效果。Item 結合像素差異法與SURF之景深量測系統(2012) 蔡宗翰; Zong-Han Cai本文提出一種結合像素差異法與SURF演算法之景深量測系統。方法是使用單一相機，利用不同拍攝距離所產生的影像畫面，結合SURF演算法匹配兩張影像，接著用ICF演算法移除較差的SURF匹配點，以完成自動選擇參考點。藉由在不同拍攝距離時，目標物特徵點於影像畫面中所產生像素值的差異，實現對於目標物之距離量測，並進一步利用影像畫面中各個目標物特徵點之距離資訊，以平滑內插處理後繪製出景深圖。Item 基於可變大小分類器及比例式權重之方向性色彩插補演算法設計(2010) 曾仁岡; Jen-Kang Tseng近年來，為了減少產品的體積及製作成本，大部分消費型數位相機都採用前方覆蓋一層彩色濾光陣列(CFA)的單一感光元件來擷取影像。由於CFA的結構，每一個像素都只能得到紅、藍、綠三原色其中一個顏色的資訊。色彩插補演算法主要的目的即是利用鄰近像素所得到的顏色資訊來估測CFA影像所失去的顏色。雖然目前許多色彩插補演算法已被提出，然而在計算複雜度與插補結果上無法同時得到令人滿意的結果。有鑑於此，本論文提出一個低計算複雜度且可以有效提升插補品質的演算法。此方法主要有四個特點，分別為，利用七個係數取代原有五個係數的方向低通濾波器來插補綠色，利用可變大小的方向濾波器來尋找影像邊緣的部分，利用比例式的權重插補綠色，以及使用改良式的中值濾波來改善插補後的影像。我們除了使用常見的Kodak 24張圖片之外，還使用其他兩組色彩飽和度較高的影像來進行分析和比較。實驗結果證實，本論文所提出的色彩插補演算法，在PSNR值或是SCIELab等客觀的評估中可以得到比近期所提出的演算法還要好的結果，而在主觀的視覺評估方面也可以得到不錯的視覺效果。Item 高動態範圍下的影像融合與色調重現(2008) 黃瑋琦; Wei-Chi Huang色調重現目的是去調整或映射高動態範圍影像，調整影像圖素的亮度以及更好的對比度。本論文提出一個完善的彩色影像系統對於在極高動態範圍下場景的影像拍攝。用五張不同曝光的原始影像作融合來拓展動態範圍的概念，搭配色調重現和局部對比增強演算法以重現原始影像的對比和細節。 系統首先融合多張不同曝光的原始影像以獲得更多的動態範圍資訊，融合後原始影像的有效動態範圍可以擴展到256倍，接著對影像在不同亮度下重複抽取邊緣以擷取影像的細節，我們所提出的色調重現演算法將所擷取到的最佳邊緣統計圖作等化以分配到更均勻分佈的區域。最後區域對比增強使影像的細部更明顯。經由實驗結果，我們提出的高動態範圍影像系統能夠在色調重現及色彩鮮明度上得到好的結果。Item 數位相機之色調重現演算法設計(2007) 陳聯暘; Lien-Yang Chen色調重現是藉由調整或映射高動態範圍影像，保存原始所看到影像的亮度以及更好的對比度，以獲得真實影像的色調呈現。本論文提出一個影像色調調整的方法，並且整合到我們所開發的穩健的彩色影像處理流程中。藉由影像的巨集邊緣資訊，將巨集邊緣統計分佈圖等化重新分佈，等化分佈的過程中尋求每張圖的色調曲線特性。經由實驗證明，我們提出的色調重現演算法能適應各種場景及環境光源，改善影像的對比及色彩的鮮明度。 除了在PC模擬之外，我們也將演算法移植到嵌入式系統發展版上。針對系統板的特性及加速執行運算速度，改變變數的宣告型態成為整數以及利用查表法技巧。實驗結果證明提出的演算法能適應於一般的嵌入式系統中，並且執行消耗的功率低於個人電腦執行的消耗功率。Item 數位相機上的多重曝光影像融合(2006) 徐健智; Chien-Chih Hsu融合多張不同曝光的畫面可呈現具高動態範圍的情境，本論文提出一個影像融合方法，藉由融合兩張連續但不同曝光的視訊畫面，提升畫面的動態範圍，使得在融合畫面中比在典型曝光畫面中更容易找尋移動物件與偵測人臉，提出的方法已實現在具強健硬體平台與軟體平台的消費型數位相機中，由實驗結果顯示影像融合的速度接近每秒四個畫面。 融合多張不同曝光倍率的影像對於在高動態範圍的情境下拍攝靜態影像是十分有用的，然而在實際相機應用面上，由於拍攝者造成相機輕微晃動或是情境中被拍攝者輕微移動皆會使得情境改變，此種情境改變必須進行補償。本論文提出一個完整的影像融合系統，藉由融合三張不同曝光的影像，以達到延展影像動態範圍的目標。不像大部分影像融合演算法均針對被處理過的影像進行融合，且嘗試去還原拍攝系統的轉換函數，我們提出的演算法直接針對還未經過任何影像處理的原始影像資料進行融合。此影像融合系統中亦包含整體性與局部性抖動補償演算法，能有效補償晃動的問題並且得到穩定的融合結果。