[发明专利]图像色彩恢复方法、装置、计算机可读存储介质及终端

说明书

一种图像色彩恢复方法、装置、计算机可读存储介质及终端，图像色彩恢复方法包括：利用预设窗口遍历待恢复图像，在每一次滑动预设窗口后，对预设窗口内的所有像素按照水平和竖直方向进行各个颜色分量的插值，以得到插值结果；在每一次滑动预设窗口后，根据插值结果计算预设窗口内的中心像素在四个方向上的权重值以及最终色差；在每一次滑动预设窗口后，根据最终色差以及权重值计算中心像素的绿色分量值，直至利用预设窗口遍历完成待恢复图像，以得到待恢复图像中所有像素的绿色分量值；计算待恢复图像中所有像素的红色分量值和蓝色分量值，以完成待恢复图像的色彩恢复。本发明技术方案可以实现较优的图像颜色恢复的效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像色彩恢复方法、装置、计算机可读存储介质及终端。

背景技术

为了从彩色滤波阵列(Color Filter Array,CFA)图像得到全彩色图像，需要根据某像素点邻域像素信息恢复出该像素的另外两种颜色分量，这个过程通常称为去马赛克(demosaicing)，也称之为颜色插值。去马赛克是CFA图像处理的最重要环节，也是CFA图像进一步处理的必要前提。其利用插值的方法将贝尔(Bayer)图像中每个像素只有一种基色的马赛克图像变换成每个像素都包含红、绿、蓝三色的全彩色图。

现有技术中，按照是否利用到相关性原则可以把这些方法分为两大类：一类是没有利用任何相关性的方法，例如最邻近插值，双线性插值等。在这些方法中未知的绿色分量值仅由其邻域中已知的绿色像素的强度进行估计，对红色和蓝色通道亦是如此。其中最典型，应用最多的就是双线性插值。这一类算法容易实现，在平滑区域也可以得到比较满意的结果，但在高频区域，尤其是边缘区域却失真明显。另一类是利用相关性的方法，这里提到的相关性指的是每个颜色通道内像素间空间关系的相关性和多通道间颜色的相关性。这一类自适应算法常常结合了对图像细节的分析判断以及颜色通道之间的相关性，插值效果要明显优于前一类，大部分的算法都属于这一类，如方向线性最小均方误差算法(Directional Linear Minimum Mean Square-Error,DLMMSE)，基于梯度阈值的分类算法(gradient based threshold free,GBTF)等。这类算法由于考虑到了各个方向上的梯度信息，有较好的抑制边缘失真的效果，改善了还原图像的质量。

但是，一幅自然图像通常由平坦区域、边缘、角点、纹理等基本要素构成，现有的没有利用任何相关性的方法往往只针对某种图像要素具有较好的插值效果。例如双线性插值对红色，绿色和蓝色分量的恢复重建基于3×3模板内的平均，容易造成边缘信息的丢失和模糊。此外，双线性插值恢复每种颜色分量的时候仅仅使用了各自独立的颜色通道来进行，没有考虑不同颜色通道之间的相关性。以GBTF为代表的插值方法考虑了像素周围的梯度并以此计算不同方向上的插值的权重，但在密集的栅格区域，以此方法计算的像素周边的梯度信息不能很好的反映中心像素的信息，会导致较为严重的摩尔纹。

发明内容

本发明解决的技术问题是如何实现较优的图像颜色恢复的效果。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种图像色彩恢复方法，图像色彩恢复方法包括：

利用预设窗口遍历待恢复图像，在每一次滑动所述预设窗口后，对所述预设窗口内的所有像素按照水平和竖直方向进行各个颜色分量的插值，以得到插值结果，所述插值结果包括水平红色平面、水平蓝色平面、竖直红色平面、竖直蓝色平面、初始水平绿色平面、初始竖直绿色平面以及根据所述水平红色平面、水平蓝色平面得到的最终水平绿色平面和根据竖直红色平面、竖直蓝色平面得到的最终竖直绿色平面；在每一次滑动所述预设窗口后，根据所述插值结果计算所述预设窗口内的中心像素在四个方向上的权重值以及最终色差；在每一次滑动所述预设窗口后，根据所述色差平面以及权重值计算所述中心像素的绿色分量值，直至利用所述预设窗口遍历完成所述待恢复图像，以得到所述待恢复图像中所有像素的绿色分量值；计算所述待恢复图像中所有像素的红色分量值和蓝色分量值，以完成所述待恢复图像的色彩恢复。