一种马赛克插值方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种马赛克插值方法和系统，涉及图像数据处理技术，方法包括：以n*n窗口遍历Bayer格式图像，计算n*n窗口中心点上、下、左和右方向上的梯度数值，并计算水平方向和竖直方向的梯度数值；根据中心点上、下、左和右方向上的梯度数值计算中心点水平方向和竖直方向的绿色分量插值结果A1、A2；根据水平方向和竖直方向的梯度数值，对中心点水平方向和竖直方向的绿色分量插值结果A1、A2加权后得到中心点缺失的绿色分量插值结果B；根据当前像素点的绿色分量插值结果B，以及当前像素点色差分量，计算红色分量插值结果和蓝色分量插值结果。本发明专利技术提出了一种基于梯度数值融合的去马赛克算法，通过准确高效的梯度检测过程确定图像中存在的梯度数值。在的梯度数值。在的梯度数值。

【技术实现步骤摘要】
一种马赛克插值方法和系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理技术，尤其涉及一种马赛克插值方法和系统。

技术介绍

[0002]图像是视觉信息的重要载体，具有极为丰富的信息含量表达。最常见的图像获取方式是通过相机，其中图像传感器负责将外界入射光线转变为电子流，图像处理器负责生成合适的数字图像。传感器成像过程采用CFA阵列对入射光线进行滤波，以降低成像成本。最常见的CFA阵列为Bayer格式，经Bayer格式滤光后的成像图像称为Raw图，每个位置仅包含R、G、B三色分量之一，对应呈现灰度的成像效果。由于人眼对色彩更加敏感，为了提升图像视觉效果，需要使用去马赛克算法将Bayer图像恢复成RGB真彩图像，去马赛克算法是决定相机成像质量的核心算法，高效低复杂度的去马赛克算法一直是业界的研究热点。传统去马赛克算法往往过于简单，多数忽略了边缘信息的作用，造成插值质量较差，产生插值结果伪彩和拉链效应。代表性的插值算法原理简介如下：双线性插值是最简单的去马赛克方法，其简单利用插值中心点附近区域内的颜色信息，采取均值加权计算恢复插值中心缺失的色彩分量。双线性插值的优点是计算代价低、原理简单，然而均值的加权权重和边缘信息的忽略使得其插值后的图像在高频边缘区域容易产生伪彩和拉链效应。
[0003]高质量线性插值在双线性插值的基础上，增加了对不同色彩平面之间相关性的考虑。对于Bayer图像的不同插值情况，基于大量图像数据集拟合了线性插值的最佳权重，获得了优于双线性插值的色彩恢复质量同时计算代价增加不大。然而其也并未利用图像中的梯度数值，因此无法识别边缘和平坦区域，在边缘附近产生较大的插值误差。
[0004]HA插值算法是经典的内容自适应插值算法，在线性插值基础上增加了对图像边缘信息的检测和利用。首先计算待插值中心各方向上的梯度值，选取梯度最小的方向插值缺失的绿色分量，然后计算缺失的红蓝色分量。HA算法由于利用了图像中的梯度数值，取得了较好的边缘恢复效果，但其边缘检测手段过于简单，且未对插值后的图像误差进行纯化处理，因此也存在着视觉效果缺陷。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术中的缺点，提供了一种马赛克差值方法。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术通过下述技术方案得以解决：一种马赛克插值方法，包括以下步骤：接收Bayer格式图像；以n*n窗口遍历Bayer格式图像，n为5以上的奇数；计算n*n窗口中心点上、下、左和右方向上的梯度数值，并计算水平方向和竖直方向的梯度数值；根据中心点上、下、左和右方向上的梯度数值计算中心点水平方向的绿色分量插
值结果A1和竖直方向的绿色分量插值结果A2；根据水平方向和竖直方向的梯度数值，对中心点水平方向的绿色分量插值结果A1和竖直方向的绿色分量插值结果A2加权后得到中心点缺失的绿色分量插值结果B；根据上述步骤完成所有中心点绿色分量插值结果B计算之后，根据当前像素点的绿色分量插值结果B，以及当前像素点的色差分量，计算红色分量插值结果和蓝色分量插值结果。
[0007]作为一种优选方案，所述计算n*n窗口中心点上、下、左和右方向上的梯度数值的计算方法包括：左方向的梯度数值计算包括：在窗口范围内，根据中心点左行的像素点，以及中心点左行像素点上下各延伸一行以上像素点的数据，计算梯度数值，并加重中心点左行像素点计算的参数的权重；右方向的梯度数值计算包括：在窗口范围内，根据中心点右行的像素点，以及中心点右行像素点上下各延伸一行以上像素点的数据，计算梯度数值，并加重中心点右行像素点计算的参数的权重；上方向的梯度数值计算包括：在窗口范围内，根据中心点上列的像素点，以及中心点上列像素点左右各延伸一列以上像素点的数据，计算梯度数值，并加重中心点上列像素点计算的参数的权重；下方向的梯度数值计算包括：在窗口范围内，根据中心点下列的像素点，以及中心点下列像素点左右各延伸一列以上像素点的数据，计算梯度数值，并加重中心点下列像素点计算的参数的权重。
[0008]作为一种优选方案，计算水平方向和竖直方向的梯度数值的方法，包括：水平方向的梯度数值计算包括：计算左方向和右方向的梯度数值的和值；竖直方向的梯度数值计算包括：计算上方向和下方向的梯度数值的和值。
[0009]作为一种优选方案，所述根据中心点上、下、左和右方向上的梯度数值计算中心点水平方向的绿色分量插值结果A1和竖直方向的绿色分量插值结果A2的方法，包括：比较左方向和右方向的梯度数值相对大小，若其中一方向的梯度数值超过另一方向的梯度数值的第一预设参数倍，则取比较为小的梯度数值作为水平方向的绿色分量插值结果A，若两个方向的梯度数值相差倍数在第一预设参数倍以内，则采用HA插值算法计算；比较上方向和下方向的梯度数值的相对大小，若其中一方向的梯度数值超过另一方向的梯度数值的第一预设参数倍，则取比较为小梯度数值作为竖直方向的绿色分量插值结果A，若两个方向的梯度数值相差倍数在第一预设参数倍以内，则采用HA插值算法计算。
[0010]作为一种优选方案，所述根据水平方向和竖直方向的梯度数值，对中心点水平方向的绿色分量插值结果A1和竖直方向的绿色分量插值结果A2加权后得到中心点缺失的绿色分量插值结果B的方法，包括：比较中心点水平方向和竖直方向的梯度数值的相对大小，若其中一个方向的梯度数值大于另一个方向的梯度数值的第二预设参数倍，则取比较为小的方向的绿色分量插值结果作为中心点缺失的绿色分量插值结果B；比较中心点水平方向和竖直方向的梯度数值的相对大小，若其中一个方向的梯度数值大于另一个方向的梯度数值超过第三预设参数倍，取两个方向的绿色分量插值结果
A1、A2加权计算作为中心点缺失的绿色分量插值结果B，加权计算方法包括：降低比较为大的方向的绿色分量插值结果，或加重比较为小的方向的绿色分量插值结果的权重；其中，第二预设参数大于第三预设参数。
[0011]作为一种优选方案，根据当前像素点的绿色分量插值结果B，以及当前像素点的色差分量，计算红色分量插值结果和蓝色分量插值结果的方法，包括：绿色采样位置的红色分量同行的红色分量插值和蓝分量插值计算：绿色采样位置原始色度减去恢复绿色分量后的所述绿色采样位置的色差分量。
[0012]作为一种优选方案，根据当前像素点的绿色分量插值结果B，以及当前像素点的色差分量，计算红色分量插值结果和蓝色分量插值结果的方法，包括：红色采样位置的蓝色分量计算：所述红色采样位置的绿色分量插值结果B减去恢复绿色分量后的所述红色采样位置的色差分量；蓝色采样位置的红色分量计算：所述蓝色采样位置的绿色分量插值B结果减去恢复绿色分量后的所述蓝色采样位置的色差分量。
[0013]作为一种优选方案，马赛克插值方法还包括插值优化方法，先优化绿色分量插值结果，再根据绿色优化后的绿色分量插值结果计算红色分量插值结果和蓝色分量插值结果，优化绿色分量插值结果包括：对原始采样位置的红色采样位置和蓝色采样位置的绿色分量插值进行优化；计算完成插值后的窗口中心点的上、下、左和右四个点的色差值，以及中心点的色差值；根据上、下、左和右四个点的色差本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种马赛克插值方法，其特征在于，包括以下步骤：接收Bayer格式图像；以n*n窗口遍历Bayer格式图像，n为5以上奇数；计算n*n窗口中心点上、下、左和右方向的梯度数值，并计算水平方向和竖直方向的梯度数值；根据中心点上、下、左和右方向上的梯度数值计算中心点水平方向的绿色分量插值结果A1和竖直方向的绿色分量插值结果A2；根据水平方向和竖直方向的梯度数值，对中心点水平方向的绿色分量插值结果A1和竖直方向的绿色分量插值结果A2加权后得到中心点缺失的绿色分量插值结果B；根据上述步骤完成所有中心点绿色分量插值结果B计算之后，根据当前像素点的绿色分量插值结果B，以及当前像素点的色差分量，计算红色分量插值结果和蓝色分量插值结果。2.根据权利要求1所述的一种马赛克插值方法，其特征在于，所述计算n*n窗口中心点上、下、左和右方向上的梯度数值的计算方法包括：左方向的梯度数值计算包括：在窗口范围内，根据中心点左行的像素点，以及中心点左行像素点上下各延伸一行以上像素点的数据，计算梯度数值，并加重中心点左行像素点计算的参数的权重；右方向的梯度数值计算包括：在窗口范围内，根据中心点右行的像素点，以及中心点右行像素点上下各延伸一行以上像素点的数据，计算梯度数值，并加重中心点右行像素点计算的参数的权重；上方向的梯度数值计算包括：在窗口范围内，根据中心点上列的像素点，以及中心点上列像素点左右各延伸一列以上像素点的数据，计算梯度数值，并加重中心点上列像素点计算的参数的权重；下方向的梯度数值计算包括：在窗口范围内，根据中心点下列的像素点，以及中心点下列像素点左右各延伸一列以上像素点的数据，计算梯度数值，并加重中心点下列像素点计算的参数的权重。3.根据权利要求1或2所述的一种马赛克插值方法，其特征在于，所述计算水平方向和竖直方向的梯度数值的方法，包括：水平方向的梯度数值计算包括：计算左方向和右方向的梯度数值的和值；竖直方向的梯度数值计算包括：计算上方向和下方向的梯度数值的和值。4.根据权利要求1或2所述的一种马赛克插值方法，其特征在于，所述根据中心点上、下、左和右方向上的梯度数值计算中心点水平方向的绿色分量插值结果A1和竖直方向的绿色分量插值结果A2的方法，包括：比较左方向和右方向的梯度数值相对大小，若其中一方向的梯度数值超过另一方向的梯度数值的第一预设参数倍，则取比较为小的梯度数值作为水平方向的绿色分量插值结果A1，若两个方向的梯度数值相差倍数在第一预设参数倍以内，则采用HA插值算法计算；比较上方向和下方向的梯度数值的相对大小，若其中一方向的梯度数值超过另一方向的梯度数值的第一预设参数倍，则取比较为小梯度数值作为竖直方向的绿色分量插值结果A2，若两个方向的梯度数值相差倍数在第一预设参数倍以内，则采用HA插值算法计算。5.根据权利要求4所述的一种马赛克插值方法，其特征在于，所述根据水平方向和竖直
方向的梯度数值，对中心点水平方向的绿色分量插值结果A1和竖直方向的绿色分量插值结果A2加权后得到中心点缺失的绿色分量插值结果B的方法，包括：比较中心点水平方向和竖直方向的梯度数值的相对大小，若其中一个方向的梯度数值大于另一个方向的梯度数值的第二预设参数倍，则取比较为小的方向的绿色分量插值结果作为中心点缺失的绿色分量插值结果B；比较中心点水平方向和竖直方向的梯度数值的相对大小，若其中一个方向的梯度数值...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军，张智涵，范益波，殷海兵，朱旭东，
申请(专利权)人：杭州雄迈集成电路技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：