一种BAYER格式图像数据插值方法

摘要

本发明公开了一种BAYER格式图像数据插值方法，该方法包括如下步骤：(1)选择BAYER格式图像中缺少G值数据的像素点(i，j)进行G值填充，具体步骤为，①以像素点(i，j)为中心选取n*n计算区域；②统计①中选取的区域内所有像素点的水平梯度值、垂直梯度值，得到水平梯度总值SUM_H和垂直梯度总值SUM_V；③比较水平梯度总值SUM_H和垂直梯度总值SUM_V的大小，对像素点(i，j)进行G值填充；(2)完成步骤(1)后对BAYER格式图像中缺少R、G、B中至少一种数据的像素点进行填充。本发明的运算量比常规的CFA算法的运算量要小很多，并且在运算过程中占用内存资源比较小，比较容易的在FPGA和DSP中实现。

主权项

一种BAYER格式图像数据插值方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)选择BAYER格式图像中缺少G值数据的像素点(i，j)进行G值填充：具体步骤为，①以像素点(i，j)为中心选取n*n计算区域；②统计①中选取的区域内所有像素点的水平梯度值、垂直梯度值，得到水平梯度总值SUM_H和垂直梯度总值SUM_V，计算①中选取的区域内的每个像素点的水平梯度值H_CONV(i,j)、垂直梯度值V_CONV(i,j)；计算计算区域内的所有像素点的水平梯度总值SUM_H、垂直梯度总值SUM_V，a、采用如下公式计算每个像素点的水平梯度值H_CONV(i,j)H_CONV(i,j)＝|Bay(i‑1,j)‑Bay(i+1,j)|，其中，2≤i≤n,1≤j≤n；Bay(i‑1,j)、Bay(i+1,j)分别表示BAYER格式图像中像素点(i‑1,j)、(i+1,j)的像素值；b、采用如下公式计算每个像素点的垂直梯度值V_CONV(i,j),V_CONV(i,j)＝|Bay(i,j‑1)‑Bay(i,j+1)|，其中，1≤i≤n,2≤j≤n‑1；Bay(i,j‑1)和Bay(i,j+1)分别表示BAYER格式图像中像素点(i,j‑1)、(i,j+1)的像素值；c、统计水平梯度总值$SUM\_H=\underset{i=2}{\overset{n-1}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}H\_CONV(i,j);$统计垂直梯度总值$SUM\_V=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=2}{\overset{n-1}{\Sigma }}V\_CONV(i,j);$③比较水平梯度总值SUM_H和垂直梯度总值SUM_V的大小，对像素点(i，j)进行G值填充，SUM_H<SUM_V时，对(i,j)点的G值进行填充时，利用沿该点水平方向最临近的四个像素点的值进行填充，填充(i,j)点的G值的按照如下公式Bay(i,j)＝(‑1*Bay(i‑2,j)+2*Bay(i‑1,j)+2*Bay(i,j)+2*Bay(i+1,j)‑Bay(i+2,j))/4；当SUM_H>SUM_V时，对(i,j)点的G值进行填充时，利用沿该点竖直方向最临近的四个像素点的值进行填充，填充(i,j)点的G值的按照如下公式：Bay(i,j)＝(‑1*Bay(i,j‑2)+2*Bay(i,j‑1)+2*Bay(i,j)+2*Bay(i,j+1)‑Bay(i,j+2))/4；当SUM_H＝SUM_V时,填充(i,j)点G值利用该点以及与该点在水平方向、垂直方向分别最临近的四个像素点的值进行确定，填充(i,j)点的G值的按照如下公式：Bay(i,j)＝(‑1*Bay(i‑2,j)+2*Bay(i‑1,j)+2*Bay(i,j)+2*Bay(i+1,j)‑Bay(i+2,j)‑Bay(i,j‑2)+2*Bay(i,j‑1)+2*Bay(i,j)+2*Bay(i,j+1)‑Bay(i,j+2))/8；其中，(n‑1)/2<i<[M‑(n‑1)/2‑1]；(n‑1)/2<j<[N‑(n‑1)/2‑1]，M和N分别表示该BAYER格式图像的行数、列数，n为预设值且为不小7的奇数；(2)对完成步骤(1)后的BAYER格式图像中缺少R、G、B三个数据中至少一种的像素点进行填充。