[发明专利]一种基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法

说明书

本发明涉及一种基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，属于图像处理技术领域。该步骤如下包括对CFA图中的绿色平面进行估计,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；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；对丢失的红色和蓝色部分插值；对插值后的红色和蓝色部分进行优化；重构整个全色图像，完成图片去除马赛克。本发明提供的基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，对不规则边缘的重建和微小细节的保存效果良好，对纹理细节保存能力更优越。本发明提供的基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法相比于其他方法，本发明的方法产生更少的可见颜色伪影，如拉链伪影和沿着突变颜色变化的假色伪影。

技术领域

本发明涉及一种基于定向加权插值的CFA图像去马赛克方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

为了降低成本，传感器表面的单传感器数字(SSD)相机用彩色滤光片阵列(CFA)覆盖， 使得当录制时只有三种原色(红色，绿色，和蓝色)值由每个传感器采样。通常，在一个被 捕获像素中，只有一个固定位数(8,12或16位)用于衡量红色的数量(R)，绿色(G)或蓝色(B)。在重建一个全彩图像过程中，一个称为CFA插值过程用于估计其他两个丢失每个像素位置的彩色像素值。这个过程也称为彩色图像去马赛克。

因为每个像素中只有一个颜色元素,因此缺失的颜色必须根据相邻像素估计。为了重构 全色图像，通常使用称为CFA插值或去马赛克的插值处理过程估计每个像素位置处的其他两 个丢失的颜色像素值。图1表示拜耳CFA模式，这是最常见的CFA。

色彩再现的质量取决于CFA模板和使用的马赛克算法。在过去几十年里，已经陆续提 出了多种基于拜耳模式的去马赛克算法。在S.C.Pei等人文章(S.C.Pei,I.K.Tam,IEEETrans.Circuits Syst.Video Technol.13(June(6))(2003)503)中，提出一种有效的 颜色插值方法(ECI)以获得全彩图像通过插入绿色，红色/蓝色的色差程度。最近开发的方 法包括李在文章中提到的(X.Li,IEEE Trans.Image Process.14(March(3))(2005)370) 的连续近似法(SA)，L.Zhang和X.Wu(L.Zhang,X.Wu,IEEE Trans.Image Process.14(December)(2005)2167)的方向线性最小均方误差估计(DL)方法，Pekkucuksen和Altunbasak(I.Pekkucuksen,Y.Altunbasak,IEEE Trans.Image Process.21(January(1))(2012)393.)的基于边缘强度滤波器的方法(ESF)，Lian等人提出的在频域内颜色的自适应滤波器阵列去马赛克(AFD)[N.X.Lian,L.Chang,Y.-P.Tan,V.Zagorodnov,IEEETrans.Image Process.16(October(10))(2007)2515.]，和Cho等人提出的近似方向线 平均值方法(ADLA)[Y.K.Cho,H.S.Kim,H.M.Yang,An efficient color demosaicing usingapproximated directional line averages,in:Proceedings of the ISOCC 2008,vol.02, 24—25November 2008,pp.125—129]。在W.Lu和Y.Tan文章(W.Lu,Y.Tan,IEEETrans. Image Process.12(10)(2003)1194)中，提出了一种有效的定向加权插值法(DWI)通过 利用在绿色和红色/蓝色的planes光谱相关性获得全彩图像。在X.Li,等人文章(X.Li,B. Gunturk,L.Zhang,Proc.SPIE 6822(2008)68221J.)中，有最新的关于去马赛克方法的 调查。虽然这些方法可以用不同的插值方式填充缺失的颜色分量，它们也可以在不同程度上 产生插值假象，此外，这些方法中的大多数都具有非常复杂的预设插值条件，这使得它们不 适合实际应用。

发明内容