1、近年來，隨著數(shù)字成像技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)碼相機等數(shù)碼產(chǎn)品越來越普及。本論文主要進行了數(shù)碼相機中的顏色插值和圖像銳化的算法研究。為了能夠得到全彩色圖像，需要根據(jù)周圍的采樣點計算出每個像素所缺失的另外兩種顏色分量，而圖像銳化是增強圖像的邊緣即高頻部分，是保證能夠獲得高品質(zhì)圖像的基本途徑之一。
　　 本文針對數(shù)碼相機中Bayer型數(shù)據(jù)的分布特點，提出了一種基于雙線性和邊緣檢測的顏色插值算法。采用綠色分量和紅、藍分量分步插值的組合方式實現(xiàn)

2、顏色恢復。利用圖像數(shù)據(jù)的相關(guān)特性，并引入三角形邊緣檢測算法，在水平方向、垂直方向、45°方向及135°方向四個方向都進行圖像邊緣檢測，一方面可以有效檢測圖像邊緣，提高圖像突變邊緣的插值效果，同時又可以減少參與雙線性運算的像素點數(shù)量，從而減少運算復雜度。
　　 本文針對圖像插值運算后，圖像邊緣不夠明顯，高頻分量減弱的特點，提出了充分利用圖像的時域特性的基于動態(tài)邊緣檢測的圖像銳化算法，對于數(shù)碼相機中的連拍圖像，選擇連續(xù)兩幀的圖像，首

3、先通過總和的絕對差SAD進行動態(tài)檢測，然后利用改進的索貝爾算子進行邊緣檢測，通過前兩步的操作，對于檢測出有動態(tài)變化的邊緣部分，只考慮當前幀，通過改進的拉普拉斯算子模板，利用空域濾波進行空域銳化，對于檢測到?jīng)]有動態(tài)變化的邊緣部分，則同時考慮前后兩幀，利用時域濾波特性，通過改進的拉普拉斯算子模板進行時域銳化?；謴偷膱D像在細節(jié)紋理、邊緣以及色彩方面的效果都比較理想，對于邊緣的噪聲抑制比較明顯，在整個銳化的過程中，引入新的噪聲較少，同時相對于常