[发明专利]一种基于改进双线性的Bayer格式颜色插值方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种基于绿色分量和边缘检测的Bayer格式颜色插值方法，具体是一种绿色分量和红蓝分量分步插值的组合方式实现颜色恢复的方法。

背景技术

随着数码相机、扫描仪和其他计算机输入设备越来越普及，作为图像系统中最重要的组成部分，CCD和CMOS传感器也逐渐的被人们所熟知。为了能够得到对原始图像最详尽的描述，一般需要三组CCD传感器。然而为了降低体积和成本，大多数的数字静态摄像机(数码相机、数字视频录像机等)都只使用一组CCD或CMOS传感器。一般会在数字相机图像传感器上覆盖颜色滤波阵列，因为Bayer格式颜色滤波阵列具有很好的颜色信号敏感性和颜色恢复特性，而每一个敏感点只允许一种颜色分量通过，因此图像的每一个像素点都只有一种颜色灰度值。为了恢复完整的彩色图像，需要通过颜色插值技术利用每个采样点周围的颜色来计算另外两种缺失的颜色分量。目前数字相机系统中，大多数颜色滤波阵列只有一种颜色分量有较高的采样频率，相比其他两种颜色分量采样也较多。在Bayer格式颜色滤波阵列中，绿色分量 (G) 是红色分量 (R) 或蓝色分量 (B) 的两倍，占图像总采样点的一半，包含更多的图像信息，并且由于人眼对绿色分量较红色分量和蓝色分量更为敏感，因此大多颜色插值算法一般先重建图像每个像素点的绿色分量，然后再重建另外两种颜色分量。目前比较典型的颜色插值算法有以下几种：

双线性插值算法：该算法在对一个像素点的某种颜色值进行插值运算时，用与该点相邻的同种像素点的对应像素值，通过算术平均来计算。每估算一个像素点的两个未知颜色值将会用到与其相邻的8个像素点的像素值，计算时涉及到的相关像素较多。

基于连续色调的插值算法：该算法是第一个用到数码相机里的插值算法，是根据图像色调具有相关性来完成插值的。该算法主要包括两个步骤：首先使用双线性插值算法对像素点G进行估计，然后再根据色调相关性估计出其他两个未知的像素值。

边缘导向插值算法：这种方法的提出主要是为了克服边缘的模糊问题。在插值过程中，首先比较水平方向上和垂直方向上的梯度大小，插值时取梯度较小的方向上的像素点作为估算点计算当前待求颜色分量值。为了尽量减少算法复杂度，首先利用该算法重建图像每个像素点的绿色分量，然后利用双线性和已重建的绿色分量的补偿修正来恢复红色和蓝色分量。

基于渐进的插值算法：该算法利用了人眼对于绿色分量比较敏感的视觉特性来实现插值。该算法主要包括两个步骤：首先使用边缘导向插值算法对像素G完成估计。然后利用估计出的G分量再来估计其他两个未知像素值，同时考虑先前估计出的绿色分量的修正。

适应性颜色层插值算法：该算法对红、绿、蓝三种分量均采用基于边缘导向插值算法进行插值恢复，该算法在考虑图像边缘的时候，是通过绿色分量G及红色R或蓝色B分量来确定的。

中值滤波颜色插值算法：该算法主要包括三个步骤：首先采用双线性颜色插值算法分别计算出图像所有像素点的红色R、绿色G、蓝色B三个颜色分量的值，然后对这三个颜色分量相互之间的差值分别进行中值滤波，其主要作用是消除双线性颜色插值算法所带来的误差，特别是对伪彩色的抑制效果非常好。