接触式图像传感器彩色图像重建方法研究

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接触式图像传感器于20世纪80年代末面世,1998年首次应用于扫描仪,21世纪初开始广泛应用于金融机具中,例如点钞机、清分机、ATM机等,目前仍处于发展阶段。在金融机具应用背景下,接触式图像传感器的图像存在分辨率丢失、三色分离及噪声问题,对于这些问题的研究,目前仍处于起步阶段。本文将金融机具应用背景下的接触式图像传感器的彩色图像作为主要研究对象,旨在采用软件算法的方式解决其分辨率丢失问题、三色分离问题和噪声问题,从而在不增加硬件成本的前提下提高接触式图像传感器的图像质量,最终提高金融机具的识别与鉴伪能力。本文结合图像处理领域中的相关研究,完成了以下几项工作:分析了接触式图像传感器的器件结构及成像原理,并对接触式图像传感器拍摄的彩色图像进行了建模,分析其图像的颜色模式及退化过程。提出针对接触式图像传感器彩色图像的重建算法需要解决的问题包括:分辨率丢失问题、三色分离问题和噪声问题。针对接触式图像传感器图像的分辨率丢失问题,提出了基于群组和在线字典学习的超分辨率重建算法。利用图像非局部自相似性对图像块划分群组;再利用在线字典学习算法,结合外部图像数据和输入图像自身数据,为每个群组训练更为合适的字典;最后采用基于同步稀疏表示的重建算法,使单个颜色通道的图像分辨率得到提升。实验结果表明本算法结果优于其它经典算法,能够获得更加锐利的边缘和更加丰富的细节,很好的补充了丢失的信息,提高了图像的分辨率。针对将单色通道超分辨率重建算法应用于彩色图像的问题,结合引导滤波器实现了彩色图像重建算法。通过将超分辨率重建获得的亮度通道图像作为引导图像对色度通道的插值放大图像进行引导滤波,使得色度通道获得亮度通道的锐利边缘和丰富细节。实验结果表明本算法能进一步补充信息,提高图像的分辨率。针对接触式图像传感器图像的三色分离问题,提出了结合超分辨率重建和图像去马赛克算法的接触式图像传感器彩色图像的重建算法。通过结合图像去马赛克算法中常用到的通道间相关假设作为正则项参与图像的重建,充分利用了不同颜色通道之间的相关性,为接触式图像传感器彩色图像的重建提供信息。实验结果表明本算法能在一定程度上减轻图像中的混叠效应,抑制三色分离现象。针对金融机具应用背景下运算资源及运算时间有限的问题,提出了基于灰度变换的接触式图像传感器彩色图像的快速重建算法,并结合归一化互信息对其进行了改进。此算法针对图像的特点而设计,主要采用线性运算,从而使得资源占用及运算时间都大大降低,使得接触式图像传感器彩色图像重建在金融机具上的实现成为可能。实验结果表明,本算法能在较短的运算时间内消除三色分离现象、提升图像分辨率,获得较好的重建结果。本文采用主观评价和客观评价结合的方式来评价算法的重建结果图像。通过接触式图像传感器模拟图像和真实图像的实验结果表明,本算法能很好的解决图像的分辨率丢失问题、三色分离问题和噪声问题。在实际工程应用中,对于难以识别的字符,使用本算法重建的图像能使识别率由91%提升至97%。目前,本算法已申请专利,并处于公示状态。
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