[发明专利]一种基于改进双线性的Bayer格式颜色插值方法有效
申请号: | 201210147381.7 | 申请日: | 2012-05-14 |
公开(公告)号: | CN102665030A | 公开(公告)日: | 2012-09-12 |
发明(设计)人: | 谢磊;陈惠芳;任浩 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | H04N1/58 | 分类号: | H04N1/58;H04N9/04;H04N9/64 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 杜军 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 双线 bayer 格式 颜色 方法 | ||
1. 一种基于改进双线性的Bayer格式颜色插值方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
步骤1.重建全分辨率绿色分量G,具体是:
在仅包含蓝色分量B的像素采样点处,从水平方向和垂直方向综合考虑当前点邻域的绿色分量G及蓝色分量B,计算水平方向梯度 和垂直方向梯度,比较两个方向梯度的大小关系,当<时,则水平方向作为当前点的边缘检测参考方向,选择当前点水平方向上相邻的两个绿色分量G和两个蓝色分量B以及当前的蓝色分量B来计算当前点所缺失的绿色分量G;当>时,则垂直方向作为当前点的边缘检测参考方向,选择当前点垂直方向上相邻的两个绿色分量G和两个蓝色分量B以及当前的蓝色分量B来计算当前点所缺失的绿色分量G;当=时,则选择该像素点周围四个绿色分量G和四个蓝色分量B以及当前的蓝色分量B来计算当前所缺失的绿色分量;
在仅包含红色分量R的像素采样点处,其水平方向梯度、垂直方向梯度分别由相邻的绿色分量G和红色分量R共同计算所得;该点处所缺失的绿色分量G的计算与在仅包含蓝色分量B的像素采样点处计算缺失的绿色分量G的插值过程相同;从水平方向和垂直方向综合考虑当前点邻域的绿色分量G及红色分量R,计算水平方向梯度和垂直方向梯度,比较两个方向梯度的大小关系,当<时,则水平方向作为当前点的边缘检测参考方向,选择当前点水平方向上相邻的两个绿色分量G和两个红色分量R以及当前的红色分量R来计算当前点所缺失的绿色分量G;当>时,则垂直方向作为当前点的边缘检测参考方向,选择当前点垂直方向上相邻的两个绿色分量G和两个红色分量R以及当前的红色分量R来计算当前点所缺失的绿色分量G;当=时,则选择该像素点周围四个绿色分量G和四个红色分量R以及当前的红色分量R来计算当前所缺失的绿色分量;
步骤2.重建全分辨率红色分量R,具体是:
在包含蓝色分量B的像素采样点处,用具有边缘检测的改进型双线性插值算法计算R分量,具体是:从水平方向、垂直方向、45°方向及135°方向四个方向,综合考虑当前点邻域的绿色分量G及红色分量R,进行图像边缘检测;计算垂直方向梯度和水平方向梯度,比较、的值,选择数值较小的方向作为当前像素采样点的边缘参考方向;同时也考虑加入了G分量的修正;
(1)当<时,则垂直方向作为当前点的边缘方向,选择当前点水平方向上相邻的两个绿色分量G作为当前像素采样点的边缘检测参考方向点;
(2)当≥时,则水平方向作为当前点的边缘方向,选择当前点垂直方向上相邻的两个绿色分量G作为当前像素采样点的边缘检测参考方向点;
其次是结合比较45°方向及135°方向,考虑临近同像素分量,并加入绿色分量的修正;引入阀值k;
当<并且<k时,则45°方向作为当前点的边缘方向,选择当前点45°方向上相邻的红色分量R作为当前像素采样点的边缘检测参考方向点;并考虑相邻的两个绿色分量G的作为修正;
当≥并且<k时,则135°方向作为当前点的边缘方向,选择当前点135°方向上相邻的红色分量R作为当前像素采样点的边缘检测参考方向点;并考虑相邻的两个绿色分量G的作为修正;
计算当前像素点与邻近上、下、左、右四个方向的绿色分量的差值,分别是e、f、g、h,综合考虑垂直方向梯度和水平方向梯度的大小;
当并且、时,则选择当前绿色像素点邻近的向上方向的绿色像素点作为计算红色分量的参考点,计算缺失的红色分量;
当并且、时,则选择当前绿色像素点邻近的向下方向的绿色像素点作为计算红色分量的参考点,计算缺失的红色分量;
当并且、时,则选择当前绿色像素点邻近的向左方向的绿色像素点作为计算红色分量的参考点,计算缺失的红色分量;
当并且、时,则选择当前绿色像素点邻近的向右方向的绿色像素点作为计算红色分量的参考点,计算缺失的红色分量;
对于G分量上的R分量的计算,考虑邻近的红色分量R,并且参考邻近的相应绿色分量G的修正;
步骤3.重建全分辨率蓝色分量B,具体是:
在包含红色分量R的像素采样点处,用具有边缘检测的改进型双线性插值算法计算B分量,具体是:从水平方向、垂直方向、45°方向及135°方向四个方向,综合考虑当前点邻域的绿色分量G及蓝色分量B,进行图像边缘检测;计算垂直方向梯度和水平方向梯度,比较、的值,选择数值较小的方向作为当前像素采样点的边缘参考方向;同时也考虑加入了G分量的修正;
(1)当<时,则垂直方向作为当前点的边缘方向,选择当前点垂直方向上相邻的两个绿色分量G作为当前像素采样点的边缘检测参考方向点;
(2)当≥时,则水平方向作为当前点的边缘方向,选择当前点水平方向上相邻的两个绿色分量G作为当前像素采样点的边缘检测参考方向点;
其次是结合比较45°方向及135°方向,考虑临近同像素分量,并加入绿色分量的修正;引入阀值k;
当并且时,则45°方向作为当前点的边缘方向,选择当前点45°方向上相邻的蓝色分量B作为当前像素采样点的边缘检测参考方向点;并考虑相邻的两个绿色分量G的作为修正;
当并且时,则135°方向作为当前点的边缘方向,选择当前点135°方向上相邻的蓝色分量B作为当前像素采样点的边缘检测参考方向点;并考虑相邻的两个绿色分量G的作为修正;
计算当前像素点与邻近上、下、左、右四个方向的绿色分量的差值,分别是e、f、g、h,综合考虑垂直方向梯度和水平方向梯度的大小;
当并且、时,则选择当前绿色像素点邻近的向上方向的绿色像素点作为计算蓝色分量的参考点,计算缺失的蓝色分量;
当并且、时,则选择当前绿色像素点邻近的向下方向的绿色像素点作为计算蓝色分量的参考点,计算缺失的蓝色分量;
当并且、时,则选择当前绿色像素点邻近的向左方向的绿色像素点作为计算蓝色分量的参考点,计算缺失的蓝色分量;
当并且、时,则选择当前绿色像素点邻近的向右方向的绿色像素点作为计算蓝色分量的参考点,计算缺失的蓝色分量;
对于G分量上的蓝色分量B的计算,考虑邻近的蓝色分量B,并且参考邻近的相应绿色分量G的修正。
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