基于非局部均值的Bayer型CFA图像去马赛克方法

摘要

本发明公开了一种基于非局部均值的Bayer型CFA图像去马赛克方法，主要解决了现有技术对图像细小边缘部分插值效果不佳的问题。其实现步骤是：(1)输入一幅Bayer型CFA图像；(2)估计亮度；(3)逐像素取图像块作为当前待去马赛克的图像块；(4)提取三组图像块集合；(5)计算图像块的权重；(6)相似图像块加权平均；(7)对当前待去马赛克图像块插值；(8)判断是否完成所有像素的插值，若完成，则执行步骤(9)，否则转入步骤(3)；(9)边缘修正；(10)色度修正；(11)输出彩色图像。本发明能够很好地恢复图像的细小边缘区域的信息，有效抑制了虚假颜色效应，尤其适用于纹理较多的CFA图像。

主权项

一种基于非局部均值的Bayer型CFA图像去马赛克方法，包括如下步骤：(1)输入一幅待去马赛克的Bayer型CFA图像；(2)采用亮度公式估计亮度；(3)在输入待去马赛克的Bayer型CFA图像中逐像素取一个5×5像素大小的图像块作为当前待去马赛克的图像块；(4)在当前待去马赛克图像块的33×33像素大小的邻域中提取三组图像块集合；(5)计算图像块的权重5a)采用高斯核距离公式计算三组图像块集合中每个图像块与当前待去马赛克图像块的高斯核距离；5b)在三组图像块集合中的每组图像块集合内，按高斯核距离由小到大对该组所有图像块进行排序，取前5个图像块作为相似图像块，舍弃其余图像块；5c)采用权重计算公式计算每组图像块集合中5个相似图像块的权重；(6)采用加权平均公式对三组图像块集合中的相似图像块进行加权平均；(7)将加权图像块中的值按像素空间位置一一对应地插入到当前待去马赛克图像块中；(8)判断是否完成所有像素的插值，若完成，则执行步骤(9)，否则转入步骤(3)；(9)用边缘修正方法对插值后图像进行边缘修正；(10)色度修正10a)采用颜色空间转换公式将边缘修正后的图像从RGB空间转换到YUV空间；10b)在YUV空间中对图像的色度矩阵U和V分别进行3×3窗口的中值滤波；10c)将图像从YUV空间转换到RGB空间，并将每个像素中不需要插值的颜色值替换为CFA图像中对应的原有颜色值；10d)判断是否完成了三次色度矩阵U和V的中值滤波，若完成，则执行步骤(11)，否则转入步骤10a)；(11)输出彩色图像。