專利名稱：一種從原始拜爾插值到全彩色的轉(zhuǎn)換方法和模塊的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種插值轉(zhuǎn)換方法和模塊，能把從圖形傳感器得到的原始數(shù)據(jù)(通常是拜爾(Bayer))圖像陣列，通過(guò)插值補(bǔ)位得到每個(gè)像素的全彩(RGB)圖像，節(jié)省系統(tǒng)資源，不但適用于軟件程序，由于其可以并行處理，尤其適宜應(yīng)用于硬件電路實(shí)現(xiàn)。
背景技術(shù)：
采集彩色數(shù)字圖像，必須使用RGB三個(gè)通道的傳感器陣列。但是為了降低成本，目前常見(jiàn)的原始圖形感光陣列都是每個(gè)像素只有某一種顏色(R/G/B之一)的單色采樣感光陣列。具體的陣列格式不止一種，但是為了實(shí)現(xiàn)最終的全尺寸高彩應(yīng)用，必須使用某種方法來(lái)恢復(fù)丟失的色彩分量。簡(jiǎn)單地針對(duì)像素鄰域做平均操作來(lái)得到RGB三個(gè)分量會(huì)引入負(fù)面的馬賽克Mosaick蛻化。常見(jiàn)地改進(jìn)方法是使用雙線性或者三次樣條插值轉(zhuǎn)換，更進(jìn)一步是使用色調(diào)均衡的思路或者做特殊濾波處理，使得色調(diào)變換更加平滑，避免馬賽克現(xiàn)象出現(xiàn)。但是這些方法仍然效果不佳，容易出現(xiàn)偏色現(xiàn)象，或者判斷運(yùn)算操作太多，而不適宜工程應(yīng)用。
發(fā)明內(nèi)容
為了實(shí)現(xiàn)從拜爾Bayer陣列到三原色全彩的轉(zhuǎn)換，本發(fā)明提供一種轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)方式，解決了常規(guī)插值變換中引入的圖像顏色劇烈變化帶來(lái)的不良效果。能夠結(jié)合圖像的全局特點(diǎn)和局部特征做自適應(yīng)變換，運(yùn)算處理相對(duì)簡(jiǎn)單，而且實(shí)際應(yīng)用中還可以多路操作并行化，進(jìn)一步加快處理速度。
本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是引入針對(duì)每幅圖像的全局描述參數(shù)interpolate_case和deadzoom_threshold，分別描述當(dāng)前圖像的判斷方向和梯度極限值。針對(duì)raw bayer圖像的每個(gè)像素只有RGB三個(gè)分量之一的信號(hào)，引入每個(gè)像素及其局域像素的色調(diào)梯度判斷，結(jié)合人類視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)綠色Green更為敏感的特點(diǎn)，先得到全幅圖像的綠色分量G，再進(jìn)一步得到剩下的顏色分量紅色和藍(lán)色(R/B)。
本發(fā)明的有益效果是，不局限于某種具體的圖像傳感器型號(hào)和拜爾陣列類型，馬賽克蛻化不明顯，減小了圖像的偏色誤差，色調(diào)變化平滑，得到了更好的可視效果(定量體現(xiàn)在均方誤差更小)?？梢詫?shí)時(shí)進(jìn)行插值轉(zhuǎn)換運(yùn)算，易于使用硬件電路實(shí)現(xiàn)。
下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說(shuō)明。
圖1是本發(fā)明的原理圖，從原始的bayer陣列轉(zhuǎn)換得到每個(gè)像素RGB全彩圖。
圖2是第一步運(yùn)算，得到每個(gè)像素點(diǎn)的綠色分量Green示意圖。
圖3是第二步運(yùn)算，得到每個(gè)像素點(diǎn)剩下的分量Red/Blue示意圖。
結(jié)合已有的色彩分量，可得到整幀圖像的RGB全彩圖。
在圖例中，字母R/G/B分別代表對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的紅色Red/綠色Green/藍(lán)色Blue分量，數(shù)字標(biāo)示不同的像素點(diǎn)。
具體實(shí)施例方式
在圖1中，是原始bayer格式的傳感器陣列，順序依次是RGRG...為第一行的采樣值類型，GBGB...為第二行的采樣值類型，以下各行類似。
在圖2所示實(shí)例中，對(duì)于每個(gè)像素，首先要求得到綠色分量G。分為兩種情況如果像素5本身就是綠色，則G已知。另一種可能是如圖2所示，綠色分量G5經(jīng)過(guò)計(jì)算而得。引入?yún)?shù)
H＝|G4-G6|+|2*B5-B3-B7|/2
(1)
V＝|G2-G8|+|2*B5-B1-B9|/2 (2)
HV＝|H-V| (3)
結(jié)合該圖的全局特征interpolate_case和deadzoom_threshold參數(shù)，利用上述公式可得
if(HV＞＝deadzoom_threshold){if(H＜V){G5＝(G4+G6)/2+(2*B5-B3-B7)/4}else{G5＝(G2+G8)/2+(2*B5-B1-B9)/4}}else{if(interpolate_case){G5＝(G4+G6)/2+(2*B5-B3-B7)/4}else{G5＝(G2+G8)/2+(2*B5-B1-B9)/4}}
結(jié)合上面兩種方法，可以得到全圖中每個(gè)像素的G分量。
在圖3中，由于圖像中所有像素的G分量已經(jīng)得到，為了求得某個(gè)像素的藍(lán)色B分量，結(jié)合當(dāng)前像素鄰域的B分量，先建立以下方向梯度作為判斷條件
D_h＝|B10-B13|
D_v＝|B10-B12|(4)
D_nw＝|B10-B11|
D_ne＝|B10-(B12+B13)/2|
進(jìn)一步，求得4個(gè)方向梯度的最小值
D_k＝min(D_h，D_v，D_nw，D_ne)(5)
最后可得
if(D_k＝D_h){B10＝(B10+B13)/2-(G10+G13)/2+G10}<!-- SIPO <DP n="2"> --><dp n="d2"/>elseif(D_k＝D_h){B10＝(B10+B12)/2-(G10+G12)/2+G10}elseif(D_k＝D_nw){B10＝(B10+B11)/2-(G10+G11)/2+G10}elseif(D_k＝D_ne){B10＝(B10+(B12+B13)/2)/2-(G10+(G12+G13)/2)/2+G10}
針對(duì)全圖的每一個(gè)像素，都可以按照類似的方法計(jì)算，得到新的B分量。
同法，可以在已經(jīng)求得所有像素G分量的前提下，求出所有像素的R分量。
對(duì)于不同的bayer格式，都可以先求得G分量，然后得到R/B分量。
綜上所述，對(duì)于任意格式、大小的raw bayer格式圖像，都可以得到對(duì)應(yīng)的全彩RGB圖像。
權(quán)利要求
1.一種從raw bayer圖像插值到全彩rgb圖像的轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)，其特征是引入針對(duì)每幅圖像的全局描述參數(shù)interpolate_case和deadzoom_threshold，分別描述當(dāng)前圖像的整體判斷方向和梯度極限值，針對(duì)raw bayer圖像的特點(diǎn)，引入每個(gè)像素及鄰域像素的色調(diào)梯度判斷。利用全局描述符，先得到全幅圖像的綠色分量G，再進(jìn)一步得到剩下的顏色分量紅色R/藍(lán)色B實(shí)現(xiàn)方法。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)，其特征是先通過(guò)每個(gè)點(diǎn)附近的梯度判斷以及圖像的全局特征參數(shù)interpolate_case和deadzoom_threshold，計(jì)算得到圖中每個(gè)像素的綠色。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)，其特征是在得到各點(diǎn)的綠色以后，進(jìn)一步以之為參考，通過(guò)各個(gè)相關(guān)點(diǎn)的梯度特征得到新的紅色和藍(lán)色。
4.本發(fā)明可適用于任意格式、大小的raw bayer格式圖像，都可以得到對(duì)應(yīng)的全彩RGB圖像。
全文摘要
一種從原始bayer圖像插值到全彩rgb圖像的轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)，引入針對(duì)每幅圖像的全局描述參數(shù)interpolate－case和deadzoom－threshold，分別描述當(dāng)前圖像的整體判斷方向和梯度極限值，針對(duì)原始bayer圖像的特點(diǎn)，引入每個(gè)像素及鄰域像素的色調(diào)梯度判斷，其特征是先得到全幅圖像的綠色分量，再進(jìn)一步得到剩下的顏色分量紅色和藍(lán)色。
文檔編號(hào)H04N9/04GK1780405SQ20051002621
公開(kāi)日2006年5月31日 申請(qǐng)日期2005年5月26日 優(yōu)先權(quán)日2005年5月26日
發(fā)明者羅巍, 李林, 黃寅, 陶葉軍 申請(qǐng)人:智多微電子(上海)有限公司