[发明专利]基于非局部均值的Bayer型CFA图像去马赛克方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及图像恢复技术领域的基于非局部均值的Bayer型CFA图像去马赛克方法。本发明可用于恢复单传感芯片相机中CFA图像的完整彩色信息，从而弥补由于减少相机硬件成本所带来的图像彩色信息的丢失；同时，也可用于计算机中对相机以“Raw Mode”方式保存的原始数据进行处理，从而获得高质量的彩色图像。

背景技术

单传感相机采用单片CCD或CMOS传感芯片，通过在传感器前覆盖一个颜色滤波阵列(color filer array，CFA)来捕获图像。这种方式所捕获的CFA图像为一种马赛克图像，每个像素点只有三基色中的一个颜色值，而另外两个颜色值则需要根据其邻域信息来插值，这一颜色插值技术被称为“去马赛克”(demosaicing)。

现有的CFA图像去马赛克技术可以简单地分为线性插值技术和非线性插值技术。线性插值最简单也最具代表性的有双线性插值和双立方插值。双线性插值和双立方插值技术的优点在于其实现简单，速度快；但其缺点也是显而易见的：在图像中会产生严重的人工痕迹(如彩色镶边，即虚假颜色效应)，尤其在图像的高频部分更为突出。相对地，非线性插值技术更复杂，由于考虑了RGB通道间的相关性，其插值效果明显要优于线性插值技术。这一类技术有很多，例如，Wenmain Lu和Yap-peng Tan在文章中“Color filter array demosaicing：new method and performance measures”(IEEE Trans.Image Process.，vol.12，no.10，pp.1194-1210，Oct.2003)中提出的去马赛克方法。非线性插值技术虽然可以获得优质彩色图像，但其复杂度高，计算代价大。

微软公司提出的专利申请“用于彩色图像去马赛克的优质梯度校正线性插值”(申请日：2005年03月15日，申请号：200510055929.5，公开号：CN1722852)中公开了一种用于彩色图像去马赛克的梯度校正线性插值方法和系统。该方法和系统首先使用现有的线性插值技术如双线性插值技术来估算所需颜色的值，然后通过计算当前像素上所需色彩的梯度来计算校正项，最后线性组合该插值和校正项以产生像素上遗漏色彩值。该方法直接使用梯度来影响和校正由现有插值技术估计的色彩值。但不足之处是：仅仅利用了梯度来校正双线性插值的结果，虽然比双线性插值有了很大改进，但对图像细节部分处理效果仍然不太理想，虚假颜色效应依然严重。

西安电子科技大学提出的专利“基于边缘方向插值的CFA图像去马赛克方法”(申请日：2011年07月22日，申请号：201110207617.7，公开号：CN102254301)中提出一种基于边缘方向插值的去马赛克方法。该方法根据图像的边缘走向来插值，使得图像的边缘部分的插值效果有了明显提高。该方法的不足之处是：该方法是通过梯度来判断边缘方向，对于大的边缘能获得较好的插值结果，但是对于细小的边缘则无法判断边缘方向，所以该方法对细小边缘和纹理区域插值结果不理想。

发明内容

本发明针对现有去马赛克算法对图像的细小边缘和纹理区域插值效果不佳的缺陷，提出了一种基于非局部均值的Bayer型CFA图像去马赛克方法，本发明采用了非局部均值的思想，将图像分块处理，在当前图像块的邻域中搜索相似图像块，利用图像的结构相似性对当前图像块进行插值，使得图像的高频部分的插值结果有显著的提高，有效抑制了虚假颜色效应。

为实现上述目的，本发明包括如下主要步骤：

(1)输入一幅待去马赛克的Bayer型CFA图像；

(2)采用亮度公式估计亮度；

(3)在输入待去马赛克的Bayer型CFA图像中逐像素取一个5×5像素大小的图像块作为当前待去马赛克的图像块；

(4)在当前待去马赛克图像块的33×33像素大小的邻域中提取三组图像块集合；

(5)计算图像块的权重

5a)采用高斯核距离公式计算三组图像块集合中每个图像块与当前待去马赛克图像块的高斯核距离；

5b)在三组图像块集合中的每组图像块集合内，按高斯核距离由小到大对该组所有图像块进行排序，取前5个图像块作为相似图像块，舍弃其余图像块；

5c)采用权重计算公式计算每组图像块集合中5个相似图像块的权重；

(6)采用加权平均公式对三组图像块集合中的相似图像块进行加权平均；

(7)将加权图像块中的值按像素空间位置一一对应地插入到当前待去马赛克图像块中；