基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法技术

本发明专利技术公开了一种基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，包括：获取待插值的Bayer影像，计算其各像素位置处的多尺度方向梯度；基于步骤1得到的多尺度方向梯度计算各方向色差的权重，并根据得到的权重计算色差以对三个通道进行插值；基于局部色比，更新步骤2三通道的插值结果；对原始Bayer影像进行影像边缘对称扩展，并对扩展后的影像边缘像素进行高质量线性插值并将插值结果与步骤3得到的非边缘像素插值结果组合，得到插值优化后的Bayer影像。本发明专利技术能够有效改善影像边缘的伪色和拉链现象，获得完整平滑的彩色图像。获得完整平滑的彩色图像。获得完整平滑的彩色图像。

【技术实现步骤摘要】
基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法


[0001]本专利技术属于遥感影像复原的
，具体涉及一种基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法。

技术介绍

[0002]随着数字成像技术的飞速发展，遥感卫星影像的数据量和分辨率越来越高,获取的数据量呈几何级增长，有限的星上储存容量和传输带宽十分宝贵。因此，吉林一号、珠海一号等视频卫星的相机成像系统一般采用Bayer成像模式捕获影像，这种阵列结构以间隔方式按像素分别放置红、绿、蓝三色滤镜，且绿色滤镜的数量是红（蓝）色的两倍，更加符合人眼对彩色的敏感性。Bayer模板使得卫星相机系统在保证影像质量的同时，大大提升了有效数据的获取数量，对于保证星上资源的有效利用和缓解星地传输压力具有重要意义。对Bayer成像模式的卫星影像插值是处理流程的第一步，插值结果直接影响卫星影像的整体质量和后续处理的精度。
[0003]传统的Bayer插值方法多基于线性插值，双线性插值简单易行，对平滑区域效果处理好，但在边缘处容易失真，并产生较多的伪色和锯齿现象。近年来，各种利用图像梯度信息的方法取得了较好的插值效果，图像梯度的大小和方向体现边缘信息，准确利用梯度不仅可以提高插值精度，可以保护图像的边缘，基于颜色梯度的插值算法考虑到Bayer影像的空间结构，相较于线性插值算法可以避免一些伪色，保持部分纹理，但对影像边缘的描述不够准确，还会产生一些平滑效果。此外，影像内部像素可利用信息较多，目前的大部分插值方法可以取得内部插值的较优结果，但影像边缘像素插值常常存在插值效果差和插值结果丢失等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，该方法能够有效改善影像边缘的伪色和拉链现象，获得完整平滑的彩色图像。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：一种基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，包括如下步骤：步骤1、获取待插值的Bayer影像，计算其各像素位置处的方向色差和多尺度方向梯度；步骤2，基于步骤1得到的多尺度方向梯度计算各方向色差的权重，并根据得到的权重和步骤1的方向色差计算各像素三通道处的色差以对其三个通道进行插值；步骤3，基于局部色比，更新步骤2得到的各像素三个通道的插值结果；步骤4，对原始Bayer影像进行影像边缘对称扩展，并对扩展后的影像边缘像素进行线性插值，并将插值结果与步骤3得到的非边缘像素插值结果融合，得到插值优化后的Bayer影像。
[0006]进一步地，步骤1具体包括如下步骤：步骤1.1，计算待插值的Bayer影像每个像素处水平方向和垂直方向的方向颜色估计值和方向色差，其计算方法为：；；其中，和分别是处的水平和垂直方向的颜色估计值，是待处理Bayer影像中处的像素值；方向色差估计值即为该处方向估计值与原始像素值的差值，记为，绿色通道与红色/蓝色通道的方向色差计算如下：；；其中，、分别对应为处的绿色通道与红色/蓝色通道的方向色差，表示绿色通道，表示红色或蓝色通道其中，r时表示红色，时表示蓝色；步骤1.2，根据各像素处的方向颜色估计值计算各像素处的水平方向和垂直方向的多尺度梯度，其计算公式分别如下：；；其中，和分别表示处的水平和垂直方向的多尺度梯度，d表示步长，取值1~N，表示梯度计算窗口。
[0007]进一步地，步骤2具体包括如下子步骤：步骤2.1，对要插值的每个绿色像素利用步骤1计算的多尺度多方向梯度计算相应权重并根据权重计算色差；步骤2.2，根据步骤2.1计算距离目标像素最近的多个邻近绿色像素在多方向上的权重，并根据权重计算色差以改善目标像素的绿色通道值；步骤2.3，基于改善后的绿色通道值，对红、蓝通道进行插值。
[0008]进一步地，步骤2.2中计算距离目标像素最近的四个邻近绿色像素在多方向上的权重，四个邻近像素的权重通过在局部窗口内的各方向多尺度梯度来计算，权重计算公式如下：
和分别对应表示像素处的水平、垂直方向的多尺度梯度。
[0009]进一步地，步骤2.2中根据得到的权重计算目标像素色差，其计算方法为：进一步地，步骤2.2中根据得到的权重计算目标像素色差，其计算方法为：；；；其中，、分别对应为像素处的绿色通道与红色通道、绿色通道蓝色通道的方向色差，由步骤1计算获得，取1/4，；色差估算完成后，将其添加到可用的目标像素以获得估算的绿色通道值，得到红色位置、蓝色位置处的绿色通道插值为：；；其中，表示红色位置处的绿色通道插值结果，表示蓝色位置处的绿色通道插值结果，、分别对应表示原始Bayer影像中的红色、蓝色通道值。
[0010]进一步地，步骤2.3中对红色和蓝色通道插值具体包括：首先，首先使用7 x 7滤镜插值估计蓝色位置的红色像素值和红色位置的蓝色像素值；其次，计算红绿交叉列中绿色位置处红色通道值和蓝色通道值插值以及蓝绿交叉列中绿色位置处红色通道值和蓝色通道值插值；在绿色坐标处对红色和蓝色像素值插值后，即获得初始的全彩色Bayer影像。
[0011]进一步地，步骤3构建局部色比模型LCR，更新各像素步骤2三个通道的插值结果，
其中局部色比模型LCR为：或；其中，表示处的绿色通道值，表示处的红色/蓝色通道值，C为R则表示红色通道值，C为B则表示蓝色通道值。
[0012]进一步地，步骤3具体包括如下步骤：步骤3.1，由原始Bayer影像中的绿色通道值和步骤2插值得到的红色/蓝色通道值建立局部色比模型，更新原始R或B位置处的G通道插值结果，如下所示：建立局部色比模型，更新原始R或B位置处的G通道插值结果，如下所示：其中，是该式应用的局部色比模型，，表示红色位置处像素的绿色通道插值结果，表示蓝色位置处像素的绿色通道插值结果，、分别对应表示原始Bayer影像中像素的红色、蓝色通道值，是常量；步骤3.2，由步骤3.1插值得到的绿色通道值和原始Bayer影像中的红色/蓝色通道值建立新的局部色比模型，更新原始G位置处的R或B通道插值结果，插值方法：值建立新的局部色比模型，更新原始G位置处的R或B通道插值结果，插值方法：其中，是该式应用的局部色比模型，，、分别对应表示原始G位置处像素的R或B通道插值结果，表示原始Bayer影像中像素的绿色通道值，表示红色位置处的绿色通道插值结果，表示蓝色位置处的绿色通道插值结果。
[0013]进一步地，步骤4具体包括如下步骤：步骤4.1，对原始Bayer影像的边缘进行对称扩展，对称轴为最边缘行列像素，按照左上右下的顺序，向外扩展两个像素宽度；步骤4.2，使用对应位置的线性滤波器对边缘像素进行线性插值；步骤4.3，将步骤4.2插值后的边缘像素结果与步骤3得到的非边缘像素插值结果进行融合，得到插值优化后的Bayer影像。
[0014]进一步地，步骤4.1扩展方法具体为：
；；；；其中，是扩展后的影像，是原始Bayer影像尺寸，为待处理Bayer影像中处的像素值。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术基于局部区域的色比和色差恒定原理，结合多尺度梯度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取待插值的Bayer影像，计算其各像素位置处的方向色差和多尺度方向梯度；步骤2，基于步骤1得到的多尺度方向梯度计算各方向色差的权重，并根据得到的权重和步骤1的方向色差计算各像素三通道处的色差以对其三个通道进行插值；步骤3，基于局部色比，更新步骤2得到的各像素三个通道的插值结果；步骤4，对原始Bayer影像进行影像边缘对称扩展，并对扩展后的影像边缘像素进行线性插值，并将插值结果与步骤3得到的非边缘像素插值结果融合，得到插值优化后的Bayer影像。2.根据权利要求1所述的基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，其特征在于，步骤1具体包括如下步骤：步骤1.1，计算待插值的Bayer影像每个像素处水平方向和垂直方向的方向颜色估计值和方向色差，其计算方法为：；；其中，和分别是处的水平和垂直方向的颜色估计值，是待处理Bayer影像中处的像素值；方向色差估计值即为该处方向估计值与原始像素值的差值，记为，绿色通道与红色/蓝色通道的方向色差计算如下：；；其中，、分别对应为处的绿色通道与红色/蓝色通道的方向色差，表示绿色通道，表示红色或蓝色通道其中，r时表示红色，时表示蓝色；步骤1.2，根据各像素处的方向颜色估计值计算各像素处的水平方向和垂直方向的多尺度梯度，其计算公式分别如下：；；其中，和分别表示处的水平和垂直方向的多尺度梯度，d表示步长，取值1~N，表示梯度计算窗口。3.根据权利要求1所述的基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，其特征在于，步骤2具体包括如下子步骤：步骤2.1，对要插值的每个绿色像素利用步骤1计算的多尺度多方向梯度计算相应权重
并根据权重计算色差；步骤2.2，根据步骤2.1计算距离目标像素最近的多个邻近绿色像素在多方向上的权重，并根据权重计算色差以改善目标像素的绿色通道值；步骤2.3，基于改善后的绿色通道值，对红、蓝通道进行插值。4.根据权利要求3所述的基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，其特征在于，步骤2.2中计算距离目标像素最近的四个邻近绿色像素在多方向上的权重，四个邻近像素的权重通过在局部窗口内的各方向多尺度梯度来计算，权重计算公式如下：下：下：下：下：和分别对应表示像素处的水平、垂直方向的多尺度梯度。5.根据权利要求4所述的基于色差和色比的边缘优化Bayer插值方法，其特征在于，步骤2.2中根据得到的权重计算目标像素色差，其计算方法为：骤2.2中根据得到的权重计算目标像素色差，其计算方法为：；；；其中，、分别对应为像素处的绿色通道与红色通道、绿色通道蓝色通道的方向色差，由步骤1计算获得，取1/4，；色差估算完成后，将其添加到可用的目标像素以获得估算的绿色通道值，得到红色位置、蓝色位置处的绿色...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇晗，董滕滕，吴章平，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：