[发明专利]一种基于绿色分量和色差空间的Bayer格式颜色插值方法

摘要

本发明涉及一种基于绿色分量和色差空间的Bayer格式颜色插值方法。目前的颜色插值方法主要存在两类误差：锯齿现象和伪色。本发明在全彩色图像的恢复过程中，采用绿色分量和红蓝分量分步插值的组合方式实现颜色恢复，包括全分辨率绿色分量G的重建、包含红色或蓝色分量的像素点色差R-G或B-G的计算、全分辨率色差图像R-G和B-G的重建、已重建的全分辨率绿色分量和色差图像相加以恢复红色分量R和蓝色分量B。本发明方法有效地解决了图像边缘模糊和细节纹理不清晰问题，降低了图像的颜色失真，能够防止色彩突变，提高色彩平滑度。

主权项

一种基于绿色分量和色差空间的Bayer格式颜色插值方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤1.重建全分辨率绿色分量G，具体方法是：在包含红色分量R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及红色分量R，计算水平方向梯度Hgr和垂直方向梯度Vgr；1 1.当Hgr＞Vgr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；1 2.当Hgr＜Vgr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；1 3.当Hgr＝Vgr时，则选择当前点周围相邻的四个绿色分量G和四个红色分量R以及当前的红色分量R来计算当前点所缺失的绿色分量G；在包含蓝色分量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Hgb和垂直方向梯度Vgb，选择梯度较小的方向作为当前点的边缘方向；1 4.当Hgb＞Vgb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；1 5.当Hgb＜Vgb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；1 6.当Hgb＝Vgb时，则选择当前点周围相邻的四个绿色分量G和四个蓝色分量B以及当前的蓝色分量B来计算当前点所缺失的绿色分量G；步骤2.计算包含红色分量的像素点色差R G和计算包含蓝色分量的像素点色差B G，具体方法是：在包含红色分量R的像素采样点，在步骤1的基础上，当前点包含有原始红色分量R和已重建的绿色分量G，计算差值R G，得到Bayer格式的红绿色差图像；在包含蓝色分量B的像素采样点，在步骤1的基础上，当前点包含有原始蓝色分量B和已重建的绿色分量G，计算差值B G，得到Bayer格式的蓝绿色差图像；步骤3.重建全分辨率色差图像R G和色差图像B G，具体方法为：重建全分辨率色差图像R G的具体方法：在包含色差B G但缺失色差R G的采样点处，周围相邻的有四个红绿色差点，分别位于左上、左下、右下、右上，从左上右下和右上左下两个45度角斜方向综合考虑当前点邻域的绿色分量G和红绿色差R G，分别计算左上右下方向梯度值Hr g和右上左下方向梯度值Vr g，选择梯度值较小的方向作为当前点的边缘方向；3 1.当Hr g＞Vr g时，则右上左下作为当前点的边缘方向，选择当前点右上左下方向上相邻的两个红绿色差R G和两个已重建的绿色分量G以及当前点已重建的绿色分量G来计算当前点所缺失的红绿色差R G；3 2.当Hr g＜Vr g时，则左上右下作为当前点的边缘方向，选择当前点左上右下方向上相邻的两个红绿色差R G和两个已重建的绿色分量G以及当前点已重建的绿色分量G来计算当前点所缺失的红绿色差R G；3 3.当Hr g＝Vr g时，则选择当前点两个45度角斜方向相邻的四个红绿色差R G和四个已重建的绿色分量G以及当前点已重建的绿色分量G来计算当前点所缺失的红绿色差R G；在只包含绿色分量G的像素采样点处，周围相邻的有两个红绿色差点，采用对相邻的两个红绿色差R G取平均并用相邻红绿色差点处的绿色分量和当前点绿色分量G进行修正，得到当前点所缺失的红绿色差R G；重建全分辨率色差图像B G的具体方法：在包含色差R G但缺失色差B G的采样点处，周围相邻的有四个红绿色差点，分别位于左上、左下、右下、右上，从左上右下和右上左下两个45度角斜方向综合考虑当前点邻域的绿色分量G和蓝绿色差B G，分别计算左上右下方向梯度值Hb g和右上左下方向梯度值Vb g，选择梯度值较小的方向作为当前点的边缘方向；3 4.当Hb g＞Vb g时，则右上左下作为当前点的边缘方向，选择当前点右上左下方向上相邻的两个红绿色差B G和两个已重建的绿色分量G以及当前点已重建的绿色分量G来计算当前点所缺失的红绿色差B G；3 5.当Hb g＜Bb g时，则左上右下作为当前点的边缘方向，选择当前点左上右下方向上相邻的两个红绿色差B G和两个已重建的绿色分量G以及当前点已重建的绿色分量G来计算当前点所缺失的红绿色差B G；3 6.当Hb g＝Vb g时，则选择当前点两个45度角斜方向相邻的四个红绿色差B G和四个已重建的绿色分量G以及当前点已重建的绿色分量G来计算当前点所缺失的红绿色差B G；在只包含绿色分量G的像素采样点，周围相邻的有两个蓝绿色差点，采用对相邻的两个蓝绿色差B G取平均并用相邻蓝绿色差点处的绿色分量和当前点绿色分量G进行修正，得到当前点所缺失的蓝绿色差B G；步骤4.重建全分辨率红色分量R和蓝色分量B；重建全分辨率红色分量R的具体方法是：将图像每一个像素采样点中的红绿色差值R G与当前采样点中的绿色分量G相加，计算完图像所有的采样点即得到全分辨率红色分量R，即图像的每一个像素采样点都包含有红色分量R；重建全分辨率蓝色分量B的具体方法是：将图像每一个像素采样点中的蓝绿色差值B G与当前采样点中的绿色分量G相加，计算完图像所有的采样点即得到全分辨率蓝色分量B，即图像的每一个像素采样点都包含有蓝色分量B。