一种拜耳图像联合去噪插值方法

摘要

本发明提供一种拜耳图像联合去噪插值方法，与现有的联合去噪插值方法相比，本发明方法具有如下优点：在一个局部小窗口内进行去噪和插值，不需要知道全局图像的噪声信息；去噪方法考虑到局部相关性，并同时进行横向和纵向和滤波，增加去噪性能。整体算法简单，只涉及简单的加减乘除运算，且大部分乘除运算能用以为操作代替，利于硬件实现，节省资源；算法性能良好。

主权项

一种拜耳图像联合去噪插值方法，包括：对G通道进行插值：设原始拜耳图像大小为M*N，且需要进行插值的当前点坐标为(m，n)，则G_v(m,n)＝(I(m‑1,n)+I(m+1,n))/2+(2*I(m,n)‑I(m‑2,n)‑I(m+2,n))/4，G_h(m,n)＝(I(m,n‑1)+I(m,n+1))/2+(2*I(m,n)‑I(m,n‑2)‑I(m,n+2))/4，其中I(m,n)表示原始拜耳图像的数据，G_v和G_h分别代表需要进行插值的纵向插值图像和横向插值图像；对B通道和R通道进行插值：BR_v(m,n)＝(I(m‑1,n)+I(m+1,n))/2+(2*G_v(m,n)‑G_v(m‑1,n)‑G_v(m+1,n))/2，BR_h(m,n)＝(I(m,n‑1)+I(m,n+1))/2+(2*G_h(m,n)‑G_h(m,n‑1)‑G_h(m,n+1))/2；得到的BR_v为一列B和一列R的M*N的交织纵向插值图像；同样得到的BR_h为一行B和一行R的M*N的交织横向插值图像；转换G通道和B通道、R通道到总和与德耳塔域，所述总和为G通道与B通道的和或者G通道与R通道的和，所述德耳塔即G通道与B通道的差或者G通道与V通道的差：summation_h＝G_h+BR_h，summation_v＝G_v+BR_v，delta_h＝G_h‑BR_h，delta_v＝G_v‑BR_v，所述summation_h为纵向总和，summation_v为横向总和，delta_h为纵向德耳塔域，delta_v为横向德耳塔域；采用Epsilon滤波器进行第一次去噪处理，当要处理的像素和邻域的像素点差值超过阈值，则判定为不相关，否则相关；通过插值把B通道、R通道的图像插成两幅独立的B和R的完整图像，对R通道，将中间行R通道的值采用其上下两行相加求平均获得，对于B通道，将中间行B通道的值采用其上下两行相加求平均获得；采用Epsilon滤波器进行第二次去噪处理；将横向图案和纵向图案合并，将所述横向图案和纵向图案对应的点求平均值。