[发明专利]一种基于P模式色彩滤镜阵列的去马赛克方法及装置

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于色彩滤镜阵列的去马赛克方法及装置。

背景技术

图像传感器（sensor）是将光信号转换成电信号的器件，图像传感器每个感光单元称为一个像素，像素值的大小表征了感应到的光照强度大小，但是无法表征颜色。为了表征颜色，通常在图像传感器前加一块色彩滤镜，每个色彩滤镜单元对应一个像素，只允许单一颜色的光通过并被图像传感器捕获。经过这样的处理，像素值就可以表征特定颜色光强的大小。

然而经过色彩滤镜阵列CFA（Color Filter Array）被图像传感器捕获的图像是马赛克形式的，需要通过插值算法来去马赛克，因此去马赛克算法也称为色彩滤镜阵列插值算法（CFAI）。

目前业界主流的CFA都是基于拜尔模式（Bayer Pattern）的，也称为Bayer Pattern CFA。Bayer Pattern CFA每4个滤镜单元中有2个G（绿色）、1个R（红色）和1个B（蓝色）单元，因此能捕获25%的R（红光）、50%的G（绿光）以及25%的B（蓝光）。经过Bayer Pattern CFA的图像都是马赛克（Mosaic）形式的，需要通过色彩滤镜阵列插值算法进行去马赛克（Demosaic）处理。

出于实际应用中对感光性能的要求，Kodak等公司推出了一种新的CFA，它不仅包括R、G、B三种颜色滤镜单元，还包括所有波长的光全都透过的亮度滤镜单元。如图1所示，该滤镜阵列中亮度滤镜单元（P）表示所有波长的光全部透过的滤镜，其信息完全是亮度信息。可以看到亮度信息占到整个图像传感器的50%，G分量占25%，R分量和B分量各占12.5%。由于其排列形式多种多样，业界并没有统一的规范的称呼，在下文中对于满足这种性质的CFA，统称为P Pattern CFA（P模式色彩滤镜阵列）。

Kodak公司基于P Pattern CFA的去马赛克方法如图2所示，首先将RAW数据（经过图像传感器成像出来的原始数据，通常是马赛克形式的）分离成亮度分量（P分量，Pan Pixels）和色彩分量（C，Color Pixels），并对亮度分量和色彩分量进行下采样（Downsample），分别对亮度分量，以及色彩分量与亮度分量的差值（CDiff）进行去马赛克插值（Interpolate），然后将CDiff上采样（Upsample）后与亮度分量相加，得到输出的彩色去马赛克图像Result。

然而由于处理流程和插值算法本身的局限性，导致得到的去马赛克图像分辨率和锐度低，表现在实际场景中就是人眼感觉清晰度低。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于P模式色彩滤镜阵列的去马赛克方法及装置，针对经过P Pattern CFA后，图像传感器成像出来的RAW数据进行去马赛克处理，能够有效提升图像清晰度，达到更好的人眼感受。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

一种基于P模式色彩滤镜阵列的去马赛克方法，用于对经过P模式色彩滤镜阵列后被图像传感器获得的原始数据进行去马赛克处理，该方法包括步骤：

将所述原始数据分离成亮度分量和色彩分量；

对亮度分量采用基于方向判断的插值方法进行去马赛克插值，得到各像素的第一亮度值P；

对色彩分量进行下采样后，分别进行去马赛克插值，然后进行上采样；

根据去马赛克插值后的色彩分量计算出各像素的第二亮度值Y，并将色彩分量乘以所述第一亮度值P与所述第二亮度值Y的比值映射得到最终的色彩分量输出。

其中，所述对亮度分量采用基于方向判断的插值方法进行去马赛克插值，包括如下步骤：

对于亮度分量中缺少亮度值的像素，计算其水平方向中心差分的梯度|D_H|和垂直方向中心差分的梯度|D_V|；

比较该像素水平方向中心差分的梯度|D_H|和垂直方向中心差分的梯度|D_V|，如果|D_H|<|D_V|，则按照水平方向进行插值，计算该像素的第一亮度值P为水平方向上该像素的相邻像素亮度值的均值；否则按照垂直方向进行插值，计算该像素的第一亮度值P为垂直方向上该像素的相邻像素亮度值的均值。

进一步地，所述对亮度分量采用基于方向判断的插值方法进行去马赛克插值，还包括步骤：