基于循环平移的CFA图像色彩再现MATLAB实现

资 源 简 介

本项目实现Tian等人提出的CFA图像色彩插值算法，通过循环平移技术对Bayer模式图像进行高质量色彩重建，有效抑制插值伪影，提升图像视觉质量。提供MATLAB代码实现与示例演示。

详 情 说 明

基于循环平移的CFA图像色彩再现算法实现

项目介绍

本项目实现了2010年J. Tian等人提出的基于循环平移技术的CFA图像色彩插值算法。该算法针对Bayer模式CFA图像进行高质量色彩重建，通过循环平移策略有效抑制传统插值方法产生的伪影，显著提升重建图像的视觉质量。算法结合自适应插值机制，能够在不同图像区域采用最优插值策略，确保色彩还原的准确性和边缘保持能力。

功能特性

• 高质量色彩重建：采用循环平移技术对Bayer模式CFA图像进行色彩插值
• 伪影抑制：有效减少传统插值方法常见的色彩伪影和锯齿现象
• 自适应插值：根据图像局部特征动态调整插值策略
• 多格式支持：支持uint8和uint16两种数据格式的输入输出
• 性能评估：自动计算PSNR、SSIM等图像质量评估指标
• 可视化对比：生成原始CFA图像与重建结果的并排对比图

使用方法

基本调用

% 读取CFA图像 cfa_image = imread('input.bmp');

% 使用默认参数进行色彩重建 rgb_image = main(cfa_image);

高级参数设置

% 自定义循环平移次数和插值核大小 rgb_image = main(cfa_image, 'ShiftTimes', 8, 'KernelSize', 5);

参数说明

• cfa_image：输入的单通道Bayer模式CFA图像（uint8/uint16格式）
• ShiftTimes：循环平移次数，默认值为5次
• KernelSize：插值核大小，默认值为3×3

输出结果

• 三通道全彩色重建图像（RGB格式，与输入同数据类型）
• 算法性能指标（PSNR、SSIM等质量评估参数）
• 插值过程可视化对比图（原始CFA/重建结果并排显示）

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的色彩再现算法流程，包括图像预处理、循环平移操作、自适应插值计算、色彩重建优化以及结果评估与可视化。该文件整合了算法核心模块，能够根据输入的CFA图像和可选参数执行完整的色彩再现过程，并输出高质量的重建图像及相关性能指标。