[发明专利]一种基于有限差分及梯度的Bayer-CFA插值方法

说明书

本发明公开一种基于有限差分及梯度的Bayer‑CFA插值方法，包括两步。步骤一，CFA插值：利用有限差分和空间相关性构造插值函数，再结合色彩相关性设计插值算子，用梯度信息建立权重因子，实现G平面插值；利用G像素点左右的已知R像素点的对称性调整插值函数，再结合色彩相关性构建G和B像素点的插值函数，完成R平面插值；最后用R平面的插值思想实现B平面插值。步骤二，修正：采用梯度信息构造八个方向的权重因子，结合像素点的空间位置，基于距离确定加权系数实现修正。本发明能获得了较好的客观指标CPSNR和ΔE_ab，能保护图像的边缘细节，获得高质量的彩色图像。

技术领域

本发明涉及CFA插值方法，尤其涉及一种基于有限差分及梯度的Bayer-CFA插值方法。

背景技术

数字信息时代，数码相机的使用非常普及，为了缩小体积、降低成本，多数设备中仅有一个传感器并覆盖彩色滤波阵列(Color Filter Array，CFA)。此结构的成像设备在每个像素点只能采集到红、绿或蓝中的一个颜色，其余两个颜色需要估计出来，估计的过程被称为去马赛克或者CFA插值。

双线性插值，双三次插值和样条插值等早期的去马赛克方法没有考虑各颜色通道之间的相关性。彩色图像的邻域像素之间具有较强的空间相关性，同时各通道间还存在强烈的色彩(光谱)相关性，充分利用图像相关性才能获得高质量的去马赛克效果。基于颜色比率(如R/G，B/G)的插值方法，基于颜色差值(如G-R，G-B)的插值方法等均考虑了图像的光谱相关性。要获得高质量彩色图像，考虑相关性的同时，还需要结合使用先进的技术手段。

黄丽丽等(黄丽丽,肖亮,韦志辉.彩色图像去马赛克的非局部稀疏表示方法.电子学报,2014,42(2):272-279)利用非局部稀疏性实现了CFA插值。

贾晓芬等(贾晓芬,马立勇,马家辰.基于支持向量机的彩色滤波阵列插值方法.四川大学学报(工程科学版),2010,42(3):145-150.)利用支持向量机设计了一种去马赛克方法。

Buades等(BuadesA,Coll B,Morel JM,et al.Self-similarity driven colordemosaicking.IEEE Transactions on Image Processing,2009,18(6):1192-1202)利用图像自相似性实现了马赛克图像的CFA插值。

上述方法均获得了较好的插值结果，但在伪彩色和边缘模糊方面还有待提高。

图像梯度的大小和方向体现边缘信息，准确利用梯度不仅可以提高插值精度还可以保护图像的边缘。将CFA图像中的已知像素点作为离散的网格节点，利用像素间的空间相关性设计插值函数，可以实现有限差分对连续像素值的逼近，完成对丢失像素值的估计。鉴于此，发明了一种融合梯度、有限差分及图像相关性的Bayer-CFA插值方法。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于有限差分及梯度的Bayer-CFA插值方法。

本发明涉及一种基于有限差分及梯度的Bayer-CFA插值方法，其特征在于，具体按照以下步骤进行：

步骤一，CFA插值：

①利用有限差分和空间相关性构造插值函数；

②G平面插值：结合色彩相关性设计插值算子，用梯度信息建立权重因子，实现G平面插值；

③R平面插值：利用G像素点左右的已知R像素点的对称性调整插值函数，再结合色彩相关性构建G和B像素点的插值函数，完成R平面插值；

④B平面插值：用R平面的插值方法实现B平面插值；

步骤二，梯度修正：采用梯度信息构造八个方向的权重因子，结合像素点的空间位置，使用基于距离的加权系数实现修正。