一種基于邊緣檢測的顏色插值方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，根據(jù)邊緣檢測的結果對采樣圖像進行綠色像素插值、藍色像素插值和紅色像素插值，然后根據(jù)色差定律進行色差預測估計和梯度加權，從而將Bayer格式圖像恢復成全彩色圖像，結合了邊緣導向的方向性插值和四個方向上的梯度加權對插值像素進行修正，有效減少了因非邊緣插值而導致的顏色失真，提高了采集圖像的質量，更加精確；采用局部窗口圖像遍歷法對圖像進行遍歷，并在局部窗口中主要運用加減乘除進行簡單運算，避免了復雜的運算過程，提高了算法的實時性。本發(fā)明可廣泛應用于圖像處理領域。
【專利說明】一種基于邊緣檢測的顏色插值方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理領域，尤其是一種基于邊緣檢測的顏色插值方法。

【背景技術】
[0002] 以數(shù)碼相機（Digital Still Camera)為代表的數(shù)字成像技術逐漸取代傳統(tǒng)的模 擬成像技術，成為學術界及產(chǎn)業(yè)界的研究熱點。數(shù)碼相機正逐漸取代傳統(tǒng)的相機成為產(chǎn)業(yè) 界主流的消費類成像產(chǎn)品，而數(shù)字成像系統(tǒng)則更廣泛地應用于智能交通、醫(yī)學影像、智能監(jiān) 控等領域。
[0003] 大部分數(shù)碼相機和消費電子產(chǎn)品均使用CMOS或CCD攝像頭進行圖像采集，為了降 低成本，通常采用單CMOS或CCD傳感器并在其前面加上顏色濾波陣列（CFA)采集圖像，而 Bayer格式的顏色濾波陣列是所有CFA中應用最廣泛的。
[0004] 顏色插值算法是將數(shù)碼相機采集到Bayer格式圖像恢復出全彩色圖像的核心算 法。雖然相關算法已經(jīng)提出了很多年并在國內(nèi)外得到了廣泛的研究，但在追求高性能、高速 度的今天，人們對算法的性能和復雜度有了更高的要求。目前已提出的顏色插值算法對平 滑的區(qū)域插值效果較好，但在邊緣的地方會出現(xiàn)不同程度的失真，如存在Zipper效應、彩 色摩爾紋和虛假色等，降低了采集圖像的質量，精確度較低。此外，目前的顏色插值算法大 多運算過程復雜，實時性較差。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了解決上述技術問題，本發(fā)明的目的是：提供一種精確度高、實時性較好的，基 于邊緣檢測的顏色插值方法。
[0006] 本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種基于邊緣檢測的顏色插值方 法，包括：
[0007] A、輸入Bayer格式的采樣圖像；
[0008] B、對采樣圖像進行邊緣檢測，從而得到采樣圖像的邊緣；
[0009] C、在采樣圖像中，采用局部窗口圖像遍歷法對已知紅色像素或藍色像素的采樣點 沿邊緣方向進行綠色像素插值，從而得到完整的綠色分量；
[0010] D、在采樣圖像中，采用局部窗口圖像遍歷法對已知紅色像素的采樣點沿邊緣方向 進行藍色像素插值和對已知藍色像素的采樣點沿邊緣方向進行紅色像素插值，得到第一藍 色分量和第一紅色分量；
[0011] E、在采樣圖像中，采用局部窗口圖像遍歷法對已知綠色像素的采樣點進行藍色像 素插值和紅色像素插值，從而得到第二藍色分量和第二紅色分量，然后根據(jù)第一藍色分量 和第二藍色分量的組合、第一紅色分量和第二紅色分量的組合得到完整的藍色分量和紅色 分量；
[0012] F、根據(jù)色差定律和完整的綠色分量、藍色分量、紅色分量，對插值得到的紅、綠、藍 像素點進行四個方向上的色差預測估計和梯度加權，從而得到新的插值像素點并根據(jù)新的 插值像素點生成全彩色圖像，所述四個方向為上、下、左、右這四個方向或為左上、右上、左 下、右下這四個方向。
[0013] 進一步，所述步驟B，其包括：
[0014] B1、以待求像素點為中心選取5X5的像素窗口；
[0015] B2、在5X5的像素窗口內(nèi)采用邊緣檢測算子進行邊緣檢測，從而確定待求像素點 的邊緣方向。
[0016] 進一步，所述步驟B2,其具體為：
[0017] 根據(jù)待求像素中心采樣點所屬的類型和所求的缺失像素分量，計算邊緣檢測算 子，然后根據(jù)邊緣檢測算子確定待求像素點的邊緣方向：
[0018] a.若待求像素中心采樣點為紅色像素點R(i，j)已知且所求的缺失像素分量為綠 色像素分量，則邊緣檢測算子的計算公式為：
[0019] Hg α，j) = | g α，j-i) -g α，j+i) |+12R α，j) -r α，j-2) -r α，j+2) |，
[0020] Vg(i，j) = |G(i_l，j)_G(i+l，j) | + |2R(i，j)-R(i_2, j)_R(i+2, j) |，
[0021] 其中，Hg(i，j)和Vg(i，j)分別為水平方向和垂直方向的邊緣檢測算子，G(i，j) 為采樣點中已知的像素，此時，若H g (i，j) < V g (i，j)，則判定中心采樣點R (i，j)處于水平 邊緣；若Hg(i, j) > Vg(i, j),貝U判定中心采樣點處于垂直邊緣，若Hg(i, j) = Vg(i, j),貝lj 判定中心采樣點不處于邊緣位置；
[0022] b.若待求像素中心采樣點為紅色像素點R(i,j)已知且所求的缺失像素分量為藍 色像素分量，則邊緣檢測算子的計算公式為：
[0023] Hb(i, j) = |B(i_l, j-l)_B(i+l, j+1) H2g(i，j)-g(i_l，j-l)_g(i+l，j+Ι) |，
[0024] Vb (i，j) = IB (i-1，j+1) -B (i+1，j-1) I +1 2g (i，j) -g (i-1，j+1) -R (i+1，j-1) I，
[0025] 其中，Hg(i，j)和Vg(i，j)分別為左上右下對角線方向和左下右上對角線方向的 邊緣檢測算子，B(i，j)為采樣點已知的像素，g(i，j)為插值得到的像素，此時，若Hb(i，j) <Vb(i，j)，則判定中心采樣點處于左上右下對角線方向的邊緣；若Hb(i，j) > Vb(i，j)， 則判定中心采樣點處于左下右上對角線的邊緣，若Hb (i，j) = Vb (i，j)，則判定中心采樣點 不處于邊緣位置。
[0026] 進一步，所述步驟C中采用局部窗口圖像遍歷法對已知紅色像素的采樣點沿邊緣 方向進行綠色像素插值這一步驟，其包括：
[0027] C11、對已知紅色像素的采樣點沿邊緣方向計算待求像素點缺失的綠色像素：

【權利要求】
1. 一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：包括： A、 輸入Bayer格式的采樣圖像； B、 對采樣圖像進行邊緣檢測，從而得到采樣圖像的邊緣； C、 在采樣圖像中，采用局部窗口圖像遍歷法對已知紅色像素或藍色像素的采樣點沿邊 緣方向進行綠色像素插值，從而得到完整的綠色分量； D、 在采樣圖像中，采用局部窗口圖像遍歷法對已知紅色像素的采樣點沿邊緣方向進行 藍色像素插值和對已知藍色像素的采樣點沿邊緣方向進行紅色像素插值，得到第一藍色分 量和第一紅色分量； E、 在采樣圖像中，采用局部窗口圖像遍歷法對已知綠色像素的采樣點進行藍色像素 插值和紅色像素插值，從而得到第二藍色分量和第二紅色分量，然后根據(jù)第一藍色分量和 第二藍色分量的組合、第一紅色分量和第二紅色分量的組合得到完整的藍色分量和紅色分 量； F、 根據(jù)色差定律和完整的綠色分量、藍色分量、紅色分量，對插值得到的紅、綠、藍像素 點進行四個方向上的色差預測估計和梯度加權，從而得到新的插值像素點并根據(jù)新的插值 像素點生成全彩色圖像，所述四個方向為上、下、左、右這四個方向或為左上、右上、左下、右 下這四個方向。
2. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：所述步驟 B，其包括： B1、以待求像素點為中心選取5X5的像素窗口； B2、在5X5的像素窗口內(nèi)采用邊緣檢測算子進行邊緣檢測，從而確定待求像素點的邊 緣方向。
3. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：所述步驟 B2,其具體為： 根據(jù)待求像素中心采樣點所屬的類型和所求的缺失像素分量，計算邊緣檢測算子，然 后根據(jù)邊緣檢測算子確定待求像素點的邊緣方向： a. 若待求像素中心采樣點為紅色像素點R(i，j)已知且所求的缺失像素分量為綠色像 素分量，則邊緣檢測算子的計算公式為： Hg(i, j) = |G(i, j-l)-G(i, j+1) | + |2R(i, j)-R(i, j-2)-R(i, j+2) |, Vg(i，j) = |G(i-l，j)-G(i+l，j) | + |2R(i，j)-R(i-2, j)-R(i+2, j) I， 其中，Hg(i，j)和Vg(i，j)分別為水平方向和垂直方向的邊緣檢測算子，G(i，j)為采 樣點中已知的像素，此時，若Hg(i，j) <Vg(i，j)，則判定中心采樣點R(i，j)處于水平邊 緣；若Hg(i, j) > Vg(i, j),貝U判定中心采樣點處于垂直邊緣，若Hg(i, j) = Vg(i, j),貝U判 定中心采樣點不處于邊緣位置； b. 若待求像素中心采樣點為紅色像素點R(i，j)已知且所求的缺失像素分量為藍色像 素分量，則邊緣檢測算子的計算公式為： Hb(i, j) = |B(i-l, j-l)-B(i+l, j+1) | + |2g(i, j)-g(i-l, j-l)-g(i+l, j+1) |, Vb(i，j) = |B(i-l，j+l)-B(i+l，j-1) | + |2g(i，j)-g(i-l，j+l)-R(i+l，j-1) I， 其中，Hg(i，j)和Vg(i，j)分別為左上右下對角線方向和左下右上對角線方向的邊 緣檢測算子，B(i，j)為采樣點已知的像素，g(i，j)為插值得到的像素，此時，若Hb(i，j) <Vb(i，j)，則判定中心采樣點處于左上右下對角線方向的邊緣；若Hb(i，j) > Vb(i，j)， 則判定中心采樣點處于左下右上對角線的邊緣，若Hb (i，j) = Vb (i，j)，則判定中心采樣點 不處于邊緣位置。
4. 根據(jù)權利要求3所述的一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：所述步驟 C中采用局部窗口圖像遍歷法對已知紅色像素的采樣點沿邊緣方向進行綠色像素插值這一 步驟，其包括： C11、對已知紅色像素的采樣點沿邊緣方向計算待求像素點缺失的綠色像素： 若待求像素點的邊緣方向為水平邊緣方向，則缺失的綠色像素 g(i，j)的計算公式為：
若待求像素點的邊緣方向為垂直邊緣方向，則缺失的綠色像素 g(i，j)的計算公式為：
若待求像素點不處于邊緣位置，則缺失的綠色像素 g(i，j)的計算公式為：
C12、將5X5的像素窗口按從左到右，由上到下的順序遍歷整幅采樣圖像，從而求得完 整的綠色分量。
5. 根據(jù)權利要求4所述的一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：所述步驟D 采用局部窗口圖像遍歷法已知紅色像素的采樣點沿邊緣方向進行藍色像素插值這一步驟， 其包括： C21、對已知藍色像素的采樣點沿邊緣方向計算待求像素點缺失的藍色像素： 若待求像素點的邊緣方向為左上右下的對角線方向，則缺失的藍色像素 b(i，j)的計 算公式為：
若待求像素點的邊緣方向為左下右上的對角線方向，則缺失的藍色像素 b(i，j)的計 算公式為：
若待求像素點不處于邊緣位置，則缺失的藍色像素 b(i，j)的計算公式為：
C22、將5X5的像素窗口按從左到右，由上到下的順序遍歷整幅采樣圖像，從而求得第 一藍色分量。
6. 根據(jù)權利要求5所述的一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：所述步驟 E，其包括： E1、以待求像素點為中心選取5 X 5的像素窗口，在5 X 5的窗口內(nèi)計算待求像素點缺失 的紅色分量和藍色分量： 若待求像素點位于"R-G"格式排列的行內(nèi)，則待求像素點缺失的紅色分量r(i，j)和缺 失的藍色分量b(i，j)的計算公式為：
若待求像素點位于"G-B"格式排列的行內(nèi)，則待求像素點缺失的紅色分量r(i，j)和缺 失的藍色分量b(i，j)的計算公式為：
E2、將5X5的像素窗口從左到右，由上到下遍歷整幅采樣圖像，從而求得綠色像素點 上缺失的第一藍色分量和第一紅色分量； E3、將第一藍色分量與第二藍色分量、第一紅色分量和第二紅色分量進行組合，從而得 到完整的藍色分量和紅色分量。
7. 根據(jù)權利要求6所述的一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：所述步驟 F，其包括： F1、根據(jù)插值得到的紅、綠、藍像素點計算待插值像素點在四個方向上最近鄰像素的色 差； F2、根據(jù)四個方向上的最近鄰像素的色差和待插值像素點已知顏色通道計算待插值的 顏色通道在這四個方向上的預估值； F3、對四個方向上的預估值進行加權，從而獲得新的插值像素點并根據(jù)新的插值像素 點生成全彩色圖像。
8. 根據(jù)權利要求7所述的一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：所述步驟 F1，其具體為： 若待插值像素點為綠像素點，則以插值得到的紅、藍像素為最近鄰像素，并計算待插值 像素點在四個方向上的最近鄰像素的色差；若待插值像素點為紅色像素點，則以插值得到 的綠像素為最近鄰像素，并計算待插值像素點在四個方向上的最近鄰像素的色差；若待插 值像素點為藍色像素點，則以插值得到的綠像素為最近鄰像素，并計算插值像素點在四個 方向上的最近鄰像素的色差。
9. 根據(jù)權利要求8所述的一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：所述步驟 F2,其具體為： 若四個方向為上、下、左、右方向，且待插值像素點為綠像素點且紅色采樣點R(i，j)已 知，則根據(jù)色差定律，待插值像素點在這四個方向上的綠像素預估值分別為：
其中，GN(i，j)為待插值像素點在上方向的綠像素預估值，Gs(i，j)為待插值像素點在 下方向的綠像素預估值，Gw(i，j)為待插值像素點在左方向的綠像素預估值，GE(i，j)為待 插值像素點在右方向的綠像素預估值。
10.根據(jù)權利要求9所述的一種基于邊緣檢測的顏色插值方法，其特征在于：所述步驟 F3,其包括： F31、根據(jù)梯度計算公式計算待插值像素點在四個方向上的梯度大小，所述梯度計算公 式為：
其中，βΝ為待插值像素點在上方向上的梯度大小，03為待插值像素點在下方向上的 梯度大小，為待插值像素點在左方向上的梯度大小，待插值像素點在右方向上的 梯度大??； F32、根據(jù)待插值像素點在四個方向上的梯度大小計算待插值像素點在四個方向上的 預估值加權系數(shù)，所述待插值像素點在四個方向上的預估值加權系數(shù)的計算公式為：
其中，αΝ為待插值像素點在上方向上的預估值加權系數(shù)，〇5為待插值像素點在下方 向上的預估值加權系數(shù)，aw為待插值像素點在左方向上的預估值加權系數(shù)，待插值 像素點在右方向上的預估值加權系數(shù)； F33、根據(jù)待插值像素點在四個方向上的綠像素預估值和預估值加權系數(shù)計算新的綠 像素插值點，所述新的綠像素插值點像素 f (i，j)的計算公式為：
【文檔編號】H04N9/64GK104159091SQ201410369731
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年7月30日 優(yōu)先權日:2014年7月30日
【發(fā)明者】龐志勇, 陳弟虎, 張媛 申請人:廣東順德中山大學卡內(nèi)基梅隆大學國際聯(lián)合研究院, 中山大學