[发明专利]一种新型边缘自适应CFA彩色图像插值方法

说明书

技术领域：

本申请涉及应用于数码相机或数码摄像机等便携数码成像设备的从经过Bayer型彩色滤波阵列采集的每个像素只有红、绿、蓝其中一种颜色分量的马赛克彩色图像原本的全彩色图像的方法。

背景技术：

由于物理结构的限制，CCD和CMOS彩色图像传感器在一个像素上智能采集RGB颜色的一个分量，并且是通过使用彩色滤波阵列(Color FilterArray，或称CFA)来实现的。为了恢复出另外两个颜色分量，必须使用插值的方法，通常称这种插值为彩色插值(Color Interpolation)或者彩色去马赛克(Color Demosaicing)处理。目前业界应用最为普遍的是Bayer型彩色滤波阵列。

关于demosaicing算法的研究在过去二十年来一直是研究热点，文献中报道了大量有价值的算法，一般可分为两类：一类是插值在R、G、B三通道内独立进行；另一类则是结合通道间的相关性进行插值。前者中典型方法有最近邻法、双线性法、双立方法和基于样条的插值方法，这种算法简单，易于硬件实现，但用这些方法插值得到的图像的质量并不理想，主要是图像边缘的失真比较明显，包括边缘模糊效应和颜色失真效应。

后一类算法利用了各个颜色分量之间的相关性，在一定程度上提高了得到的插值图像的质量。早期有基于色度比恒定的算法，它采用在图像的小平滑区域内，色度(定义为R/G，B/G，G≠0)基本保持恒定的理论，实现时首先恢复绿色分量，然后利用色度恒定的原则对红色和蓝色通道进行插值。在此基础上，发展出了基于色度差恒定的算法，它利用了在图像的小平滑区域内色差(定义为R-G，B-G)基本保持恒定的理论。这两种方法都比较简单有效，但对边界区域并不支持。

为合理解决边界插值问题，发展出了基于边界的插值算法。为避免插值跨越边界，在恢复绿色分量时，首先计算方向算子来检测边界，从而选择不同的插值方向。为进一步减小图像边缘的颜色失真，基于色度比恒定原则或色度差恒定原则，通过增加颜色校正过程进一步降低了边缘的颜色失真。

文献提出了基于协方差特征的通用图像插值算法，并将其应用于彩色插值领域，其主要思想是用基于协方差特征的插值来代替线性插值，由于这种方法具有良好的边缘自适应特性，从而获得了比普通的基于色差空间的线性插值方法更好的效果，其缺点是计算量比较大。

文献提出了一种基于有理函数的通用图像插值方法，并将其推广到通用的彩色图像插值领域。由于基于有理函数的插值算子是一种非线性算子，其本具有保持边界和保持细节的特性，因而用这种方法可以获得比普通的线性插值更好的效果。

本申请综合考虑以上各种算法的优缺点，提出了一种新型边缘自适应的CFA彩色图像插值方法。

申请内容：

本申请的目的在于提供一种用于数码相机或数码摄像机等移动数码成像设备的，快速有效的从经过Bayer型彩色滤波阵列采集的每个像素只有红、绿、蓝其中一种颜色分量的马赛克彩色图像出高质量的全彩色图像的彩色插值方法。

下面详细介绍本申请的具体技术方案：

一种新型边缘自适应CFA彩色图像插值方法，该方法包括：

在红色/蓝色采样点上恢复绿色分量；

在红色/蓝色采样点上恢复蓝色/红色分量；

在绿色采样点上恢复红色/蓝色分量；

校正在红色/蓝色采样点上恢复的绿色分量。

其特征在于：

本申请所述方法在红色/蓝色采样点上恢复绿色分量时，首先计算得到该采样点在十二个不同方向上的梯度，然后根据计算结果判断该采样点是位于平滑区域还是边缘区域，最终根据采样点所处的不同区域采取不同的插值方案在色差空间(R-G or B-G)进行插值恢复绿色分量。

本申请所述方法在上述步骤计算色差值时，绿色分量都是原始采样点，而红色/蓝色分量遵循如下的规则：如果参与计算的采样点区域的红色/蓝色分量已经通过插值恢复，则用恢复的分量参与色差计算；如果参与计算的采样点区域的红色/蓝色分量尚未通过插值恢复，则通过最近两个邻域相同颜色分量线性插值恢复采样点红色/蓝色分量，并参与色差计算。

本申请所述方法在红色/蓝色采样点上恢复蓝色/红色分量时，仅考虑待恢复分量四个最近相同颜色的采样点，计算得到相应的方向上的梯度，并判断该采样点的区域，采取不同的插值方案在色差空间(R-G or B-G)进行插值恢复蓝色/红色分量。