一种彩色图像处理方法及装置

摘要

本发明公开了一种彩色图像处理方法及装置。本发明利用Bayer图，分别估计各像素点的估计值，以及各像素点的修正项的估计值；然后根据各像素点的权值和修正项的权值，计算各像素点的值，再利用各像素点的值重构彩色图像。本发明基于色差与空间相关的原理，对颜色本身及其修正项，均充分考虑了空间和色差相关性，使得彩色图像的去马赛克效果相对以前的方法有较大的改善。由于充分考虑每个项的相关性，特别是在容易出现块效应和伪彩色的边缘处，图像更加清晰，色彩效果更好。而且，各个颜色通道的估计是相互不相关的，可以并行计算各个颜色通道的颜色值，这样也大大加快了彩色图像处理的速度。

主权项

1.一种彩色图像处理方法，其特征在于，该方法包括：利用Bayer图，分别估计各像素点的估计值，以及各像素点的修正项的估计值；然后根据各像素点的权值和修正项的权值，计算各像素点的值，再利用各像素点的值重构彩色图像；所述各像素点的估计值包括R像素点的G_i,j值的估计值B像素点的G_i,j值的估计值R像素点的B_i,j值的估计值B像素点的R_i,j值的估计值R^B_i,j、G像素点的R_i,j值的估计值G像素点的B_i,j值的估计值i，j分别表示像素点在Bayer图中的横坐标和纵坐标；所述${{\hat{G}}^R}_{i,j}=\frac{G_{i-1,j}f\left(c_{i-1,j}\right)+G_{i+1,j}f\left(c_{i+1,j}\right)+G_{i,j-1}f\left(c_{i,j-1}\right)+G_{i,j+1}f\left(c_{i,j+1}\right)}{f\left(c_{i-1,j}\right)+f\left(c_{i+1,j}\right)+f\left(c_{i,j-1}\right)+f\left(c_{i,j+1}\right)},$其中，$\begin{array}{c}{c}_{i-1,j}=|G_{i-1,j}-G_{i+1,j}|+|R_{i,j}-R_{i-2,j}|\\ c_{i+1,j}=|G_{i-1,j}-G_{i+1,j}|+|R_{i+2,j}-R_{i,j}|\\ c_{i,j-1}=|G_{i,j-1}-G_{i,j+1}|+|R_{i,j-2}-R_{i,j|}\\ c_{i,j+1}=|G_{i,j-1}-G_{i,j+1}|+|R_{i,j}-R_{i,j+2}|\end{array}$为像素点的权值，f()为一种减函数且要求大于0；所述${{\hat{G}}^B}_{i,j}=\frac{G_{i-1,j}f\left(c_{i-1,j}\right)+G_{i+1,j}f\left(c_{i+1,j}\right)+G_{i,j-1}f\left(c_{i,j-1}\right)+G_{i,j+1}f\left(c_{i,j+1}\right)}{f\left(c_{i-1,j}\right)+f\left(c_{i+1,j}\right)+f\left(c_{i,j-1}\right)+f\left(c_{i,j+1}\right)},$其中，$\begin{array}{c}{c}_{i-1,j}=|G_{i-1,j}-G_{i+1,j}|+|B_{i,j}-B_{i-2,j}|\\ c_{i+1,j}=|G_{i-1,j}-G_{i+1,j}|+|B_{i+2,j}-B_{i,j}|\\ c_{i,j-1}=|G_{i,j-1}-G_{i,j+1}|+|B_{i,j-2}-B_{i,j}|\\ c_{i,j+1}=|G_{i,j-1}-G_{i,j+1}|+|B_{i,j}-B_{i,j+2}|\end{array}$为像素点的权值，f()为一种减函数且要求大于0；所述${{\hat{B}}^R}_{i,j}=\frac{B_{i-1,j-1}f\left(c_{i-1,j-1}\right)+B_{i+1,j+1}f\left(c_{i+1,j+1}\right)+B_{i+1,j-1}f\left(c_{i+1,j-1}\right)+B_{i-1,j+1}f\left(c_{i-1,j+1}\right)}{f\left(c_{i-1,j-1}\right)+f\left(c_{i+1,j+1}\right)+f\left(c_{i+1,j-1}\right)+f\left(c_{i-1,j+1}\right)},$其中，$\begin{array}{c}{c}_{i-1,j-1}=|B_{i-1,j-1}-B_{i+1,j+1}|+|R_{i-2,j-2}-R_{i,j}|\\ c_{i+1,j+1}=|B_{i-1,j-1}-B_{i+1,j+1}|+|R_{i+2,j+2}-R_{i,j}|\\ c_{i-1,j+1}=|B_{i-1,j+1}-B_{i+1,j-1}|+|R_{i-2,j+2}-R_{i,j}|\\ c_{i+1,j-1}=|B_{i-1,j+1}-B_{i+1,j-1}|+|R_{i+2,j-2}-R_{i,j}|\end{array}$为像素点的权值，f()为一种减函数且要求大于0；所述${{\hat{R}}^B}_{i,j}=\frac{R_{i-1,j-1}f\left(c_{i-1,j-1}\right)+R_{i+1,j+1}f\left(c_{i+1,j+1}\right)+R_{i+1,j-1}f\left(c_{i+1,j-1}\right)+R_{i-1,j+1}f\left(c_{i-1,j+1}\right)}{f\left(c_{i-1,j-1}\right)+f\left(c_{i+1,j+1}\right)+f\left(c_{i+1,j-1}\right)+f\left(c_{i-1,j+1}\right)},$其中，$\begin{array}{c}{c}_{i-1,j-1}=|R_{i-1,j-1}-R_{i+1,j+1}|+|B_{i-2,j-2}-B_{i,j}|\\ c_{i+1,j+1}=|R_{i-1,j-1}-R_{i+1,j+1}|+|B_{i+2,j+2}-B_{i,j}|\\ c_{i-1,j+1}=|R_{i-1,j+1}-R_{i+1,j-1}|+|B_{i-2,j+2}-B_{i,j}|\\ c_{i+1,j-1}=|R_{i-1,j+1}-R_{i+1,j-1}|+|B_{i+2,j-2}-B_{i,j}|\end{array}$为像素点的权值，f()为一种减函数且要求大于0；所述${{\hat{R}}^G}_{i,j}=\frac{R_{i,j-1}f\left(c_{i,j-1}\right)+R_{i,j+1}f\left(c_{i,j+1}\right)}{f\left(c_{i,j-1}\right)+f\left(c_{i,j+1}\right)},$其中，$\begin{array}{c}{c}_{i,j-1}=|G_{i,j-2}-G_{i,j}|+|R_{i,j-1}-R_{i,j+1}|\\ c_{i,j+1}=|G_{i,j+2}-G_{i,j}|+|R_{i,j+1}-R_{i,j-1}|\end{array}$为像素点的权值，f()为一种减函数且要求大于0；所述${B^G}_{i,j}=\frac{B_{i,j-1}f\left(c_{i,j-1}\right)+B_{i,j+1}f\left(c_{i,j+1}\right)}{f\left(c_{i,j-1}\right)+f\left(c_{i,j+1}\right)},$其中，$\begin{array}{c}{c}_{i,j-1}=|G_{i,j-2}-G_{i,j}|+|B_{i,j-1}-B_{i,j+1}|\\ c_{i,j+1}=|G_{i,j+2}-G_{i,j}|+|B_{i,j+1}-B_{i,j-1}|\end{array}$为像素点的权值，f()为一种减函数且要求大于0。