[发明专利]一种改善拜尔图像质量的图像处理方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种改善拜尔图像质量的图像处理方法及装置。

背景技术

近年来，随着电子技术的发展，使用CMOS传感器(Sensor)作为消费类产品摄像头已经被广泛应用。为了减少整机体积和成本，减少整机的器件数量已经变得越来越重要。在这种情况下，将图像信号处理器(ISP，Image SignalProcessor)部分集成到消费类处理芯片中就是一种很好的选择。在ISP中，关系到最终图像质量的一个重要步骤就是拜尔图像处理(BPI，Bayer PatternInterpolation)。

BPI的输入是拜尔格式的图像。拜尔图像就是在一行中绿色像素和蓝色像素交替出现，而在下一行中红色像素和绿色像素交替出现。同时，绿色-蓝色行和红色-绿色行交替出现，因此记录的绿色像素数为红色像素和蓝色像素的两倍。通常的拜尔图像为原始数据，也就是说，原始数据中，每个像素点只有一种颜色数据(R，或者G，或者B)，这个颜色数据是真实的，最可信的。BPI处理就是使每个像素具有三种颜色分量(R、G和B)，得到输出后的图像数据。

如图1所示，为一种常规的BPI处理方法示意图，其中，O1，O2，O3，O4代表原始象素点位置，N代表处理之后像素点的位置。每个处理后像素的位置分别针对原像素向下，向右移动了1/4像素距离。也就是说，BPI处理后，所有的像素点都没有在原始输入的像素点，而是偏移了1/4像素点位置，而且，处理后像素点的三种颜色分量，全部是通过处理得到的，并没有保留拜尔图像原始数据中该像素点像素值。

如图2所示，其中，O1，O2，O3，O4代表原始象素点位置，N代表处理之后像素点的位置。对于处理后的像素点：

绿色分量：通过周围两个绿色像素点像素值取平均；

红色分量：通过周围4个红色像素点像素值加权以后取平均；

蓝色分量：通过周围4个蓝色像素点像素值加权以后取平均。

计算的原则为：与该像素点离得最近的同色像素点，加权9倍；离得次近的两个同色像素点，加权3倍；离得最远的同色像素点，加权1倍；然后相加以后，除以16以取平均。

图2中仅示意出了绿色分量的计算方法，其余红色/蓝色分量的计算方法与此类似。

可以看出，上述现有技术中的BPI处理方法，是没有保留原始数据中各像素点的像素值，也就是说，最原始、最真实的颜色数据没有保留，处理后的每种颜色分量都是通过计算得到，因而会影响处理效果，进而影响到处理后的图像的效果。

现有技术中，也有保留原始数据中各像素点的像素值的BPI处理方法，此类方法中，为了保证处理后图像的效果，一般需要进行非常复杂的计算，导致相应的执行器件成本很高；而有些处理方法仅是简单的取周围几个像素点进行平均，处理后输出的图像色彩失真很大，不能满足用户对图像质量的要求。

发明内容

本发明实施例通过保留当前像素点的原始像素值作为其对应的颜色分量，以及分别确定出用于计算当前像素点的其它颜色分量的相邻像素点进行BPI处理，提供一种计算简单且处理后图像质量高的拜尔图像处理方法及装置。

本发明提供的改善拜尔图像质量的图像处理方法，包括：

对于图像中的红R/绿G/蓝B像素点，保留其自身像素值作为处理后该像素点像素值对应的R/G/B分量；

对于R/B像素点，根据其自身像素值、周围最邻近的4个G像素点的像素值和4个R/B像素点的像素值，计算处理后该R/B像素点像素值的G分量；以及根据其自身像素值、周围最邻近的4个R/B像素点的像素值和4个B/R像素点的像素值，计算处理后该R/B像素点像素值的B/R分量；

对于G像素点，根据其自身像素值、周围最邻近的2个R/B像素点的像素值和8个G像素点的像素值，计算处理后该G像素点像素值的R/B分量。

根据本发明提供的上述方法，对于R/B像素点，计算处理后像素值对应的G分量时，分别设定其周围最邻近的4个G像素点的加权系数为2；最邻近的4个R/B像素点的加权系数为-1；

对于R像素点计算处理后像素值对应的B分量时，分别设定其周围最邻近4个R像素点的加权系数为-1.5；以及对于B像素点计算处理后像素值对应的R分量时，分别设定其周围最邻近4个B像素点的加权系数为-1.5；

对于G像素点，计算处理后像素值对应的R/B分量时，分别设定其周围最邻近的4个G像素点和所在行/列最邻近的2个G像素点的加权系数为-1；其余最邻近的2个G像素点的加权系数为0.5。