[发明专利]一种基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法

权利要求书

1.一种基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，其特征在于：步骤如下：

1)、输入一个待去马赛克的CFA图像；

2)、对CFA图中的绿色平面分别沿着北(N)，南(S)，西(W)和东(E)四个方向对缺失的绿色中心分量进行估计,分别标记为:和并对每个估计值分配适当的权重，计算方向梯度，对绿色平面插值；

3)、针对步骤2)中设置插值后的绿色平面进行优化处理；并使用逆梯度作为加权因子，使用五点梯度逆加权滤波方法优化插入的像素；

4)、对丢失的红色和蓝色部分插值；

5)、对插值后的红色和蓝色部分进行优化；

6)、重构整个全色图像，完成图片去除马赛克。

2.根据权利要求1所述的基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，其特征在于：所述的步骤2)中对缺失的绿色中心分量进行估计，通过利用红色和绿色平面之间的色差，沿着四个方向估计北(N)，南(S)，西(W)和东(E)。用方向信息标记为和根据如下估计式计算估计值：

3.根据权利要求2所述的基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，其特征在于：所述的对估计值分配适当的权重，以R₅为中心的四个方向梯度作为加权因子；利用北，南，西，东方向在每个颜色通道内的颜色梯度相关性，以此来调整每个方向对的贡献；

通过如下式分别计算梯度：

4.根据权利要求1所述的基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，其特征在于：所述步骤2)中，通过反向梯度进行计算的估计权重，通过下式

中分配给的方向估计的权重比例在四个方向定义如下：

5.根据权利要求1所述的基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，其特征在于：使用四个方向上的预估计值和结合其相对应的颜色梯度加权系数w^N，w^S，w^W和w^E，利用自适应加权方法来估计值，其归一化方程如下式：

公式中w^N，w^S，w^W和w^E为加权系数。

6.根据权利要求1所述的基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，其特征在于：所述步骤2)中定义一阶梯度为：Γ_P(k)在GIWF中表述式为:Γ_P(k)＝I_P(k)-I_P(0)；并从灰度局部灰度梯度得到的权重矩阵，权重矩阵W的表述式如下：

通过引入GIWF来优化像素I_p(0)，得到其中,

f是GIWF优化过的中心像素值，ε₀是小正数。

7.根据权利要求1所述的基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，其特征在于：所述步骤3)中，对插入的绿色平面定义为通过如下表示式定义为：四个相邻像素和之间的一阶梯度▽_G对的不同的影响；

8.根据权利要求7所述的基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，其特征在于：通过优化预先插入的像素获得

。