CN105141838A - 去马赛克方法以及使用该方法的装置 - Google Patents

去马赛克方法以及使用该方法的装置 Download PDF

Info

Publication number
CN105141838A
CN105141838A CN201510512470.0A CN201510512470A CN105141838A CN 105141838 A CN105141838 A CN 105141838A CN 201510512470 A CN201510512470 A CN 201510512470A CN 105141838 A CN105141838 A CN 105141838A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mentioned
pixel
value
blue pixel
vertical
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201510512470.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105141838B (zh
Inventor
王园园
梁爱民
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Granfei Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Zhaoxin Integrated Circuit Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Zhaoxin Integrated Circuit Co Ltd filed Critical Shanghai Zhaoxin Integrated Circuit Co Ltd
Priority to CN201510512470.0A priority Critical patent/CN105141838B/zh
Publication of CN105141838A publication Critical patent/CN105141838A/zh
Priority to US14/972,556 priority patent/US10083497B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN105141838B publication Critical patent/CN105141838B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4015—Image demosaicing, e.g. colour filter arrays [CFA] or Bayer patterns

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Color Television Image Signal Generators (AREA)

Abstract

本发明的实施例提出一种由处理单元执行的去马赛克方法以及使用该方法的装置。该方法包括如下步骤：取得具贝尔格式图像的帧，其包括多个红色像素、多个绿色像素以及多个蓝色像素，其中上述红色像素、绿色像素以及蓝色像素交错排列；为每一红色像素计算绿色值，以及为每一蓝色像素计算绿色值；在上述为每一红色或蓝色像素计算绿色值的步骤中，还包含依据红色或蓝色像素及其多个周围像素在水平方向和垂直方向上的色差梯度选择第一插值法以及第二插值法中的一个，以及使用选择的插值法计算上述红色或蓝色像素的绿色值；接着，为每一红色像素计算蓝色值，以及为每一蓝色像素计算红色值。

Description

去马赛克方法以及使用该方法的装置
技术领域
本发明涉及一种图像处理技术，特别涉及一种去马赛克方法以及使用该方法的装置。
背景技术
图像信号处理器(ISP，ImageSignalProcessor)使用的去马赛克算法(Demosaicingalgorithm)用来将图像传感器(imagesensor)输出的不完整图像采点重建出完整的色彩图像，图像传感器前覆盖着颜色滤波阵列(CFA，ColorFilterArray)。颜色滤波阵列是颜色滤波的马赛克图案。商业实施上，最常见的颜色滤波阵列配置是贝尔滤镜(Bayerfilter)。贝尔滤镜的奇数列(或偶数列)包含交错的红色及绿色滤镜，而其偶数列(或奇数列)包含交错的绿色及蓝色滤镜。绿色滤镜的数目二倍于红色或蓝色滤镜，因为人类眼睛对绿色光线较敏感。然而，传统的去马赛克算法不适用重建具有斜线纹理(texture)或者边界(edge)的图像。因此，需要一种去马赛克方法以及使用该方法的装置，用以克服如上所述的缺点。
发明内容
本发明的实施例提出一种由处理单元执行的去马赛克方法。取得具贝尔格式图像的帧，其中包含多个红色像素、多个绿色像素以及多个蓝色像素，其中上述红色像素、绿色像素以及蓝色像素交错排列。为每一红色像素计算绿色值，以及为每一蓝色像素计算绿色值。在上述为每一红色或蓝色像素计算绿色值的步骤中，还包含依据红色或蓝色像素及其多个周围像素在一水平方向和一垂直方向上的色差梯度选择第一插值法以及第二插值法中的一个，以及使用选择的插值法计算红色或蓝色像素的绿色值。接着，为每一红色像素计算蓝色值，以及为每一蓝色像素计算红色值。
本发明的实施例提出一种去马赛克装置，包含相机模块控制器以及处理单元。相机模块控制器耦接于相机模块，而处理单元耦接于相机模块控制器。处理单元通过相机模块控制器控制相机模块取得具贝尔格式图像的帧，其中包括多个红色像素、多个绿色像素以及多个蓝色像素，其中红色像素、绿色像素以及蓝色像素交错排列。处理单元依据每一红色像素或蓝色像素及其多个周围像素在水平方向和垂直方向上的色差梯度选择第一插值法以及第二插值法中的一个，接着，使用选择的插值法计算红色或蓝色像素的绿色值。处理单元接着为每一红色像素计算蓝色值，以及为每一蓝色像素计算红色值。
本发明提出的前述去马赛克方法及其装置在计算贝尔格式图像中红色或蓝色像素的绿色值时充分考虑了该红色或蓝色像素及其周围像素在水平方向和垂直方向上的色差，依据2个方向的不同色差所体现的图像的性质(例如是否存在边界方向)来选择不同插值法，以实现更优的去马赛克效果。
附图说明
图1是依据本发明实施例的运算装置的系统架构图。
图2至图3是依据本发明实施例由处理单元执行的去马赛克方法流程图。
图4是依据本发明实施例的8x8贝尔格式图像示意图。
【符号说明】
110处理单元；130帧缓存器；
150易失性存储器；170相机模块控制器；
190相机模块；S210～S290方法步骤；
S310～S370方法步骤；
R(1，1)、R(1，3)、…、R(7，5)、R(7，7)红色像素；
B(2，2)、B(2，4)、…、B(8，6)、B(8，8)蓝色像素；
G(1，2)、G(1，4)、…、G(8，5)、G(8，7)绿色像素。
具体实施方式
以下说明为完成发明的优选实现方式，其目的在于描述本发明的基本精神，但并不用以限定本发明。实际的发明内容必须参考权利要求书。
必须了解的是，使用于本说明书中的“包含”、“包括”等词，用以表示存在特定的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、元件和/或组件，但并不排除可加上更多的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、元件、组件，或以上的任意组合。
在权利要求中使用如“第一”、"第二"、"第三"等词用来修饰权利要求中的元件，并非用来表示之间具有优先权顺序，先行关系，或者是一个元件先于另一个元件，或者是执行方法步骤时的时间先后顺序，仅用来区别具有相同名字的元件。
图1是依据本发明实施例的运算装置的系统架构图。此系统架构可实施于桌上型计算机、笔记型计算机、平板计算机、手机、数字相机、数字录像机等，至少包含处理单元110。处理单元110可使用多种方式实施，例如以专用硬件电路或通用硬件(例如，单一处理器、具并行处理能力的多处理器、图形处理器或其他具运算能力的处理器)，并且在执行固件或软件时，提供之后所描述的功能。处理单元110可整合于图像信号处理器(ISP，ImageSignalProcessor)中，并且可通过相机模块控制器170控制相机模块190用以捕捉多个帧。相机模块190可包含图像传感器，例如，互补式金属氧化物半导体(complementarymetal-oxide-semiconductor，CMOS)、电荷耦合元件(charge-coupleddevice，CCD)等传感器，用以感测由红、绿、蓝光强度所形成的图像，以及包含读取电子电路，用以从图像传感器搜集感测到的数据。然而，图像传感器中有瑕疵的像素无法正确地感测光线强度。所以，处理单元110可使用去马赛克方法将贝尔格式图像(Bayerpattern)的图像重建成完整图像，并将重建后结果存储在帧缓存器(framebuffer)130。易失性存储器150，例如动态随机存取存储器(DRAM，DynamicRandomAccessMemory)，用以存储执行过程中需要的数据，例如，变量、数据表(datatables)等。具体而言，贝尔格式图像包括交错排列的多个红色像素(R)、多个绿色像素(G)以及多个蓝色像素(B)。去马赛克方法具体而言是为贝尔格式图像中的每一红色(R)/蓝色像素(B)计算绿色值(RG/BG)，然后为每一红色像素(R)计算蓝色值(RB)并且为每一蓝色像素(B)计算红色值(BR)，以及为每一绿色像素(G)计算其红色值(GR)及蓝色值(GB)，从而重建RGB三通道完整的图像。
图2是依据本发明实施例由处理单元执行的去马赛克方法流程图。此流程开始于由处理单元110通过相机模块控制器170控制相机模块190以取得具贝尔格式图像的帧，其包括交错排列的多个红色像素、多个绿色像素以及多个蓝色像素(步骤S210)。处理单元110为每一红色像素(R)计算绿色值(RG)(步骤S230)，以及为每一蓝色像素(B)计算绿色值(BG)(步骤S250)。详细来说，依据红色或蓝色像素(R/B)及其多个周围像素在水平方向和垂直方向上的色差梯度选择第一插值法以及第二插值法中的一个，并使用选择的插值法计算该红色或蓝色像素(R/B)的绿色值(RG/BG)。接着，处理单元110为每一红色像素(R)计算蓝色值(RB)(步骤S270)以及为每一蓝色像素(B)计算红色值(BR)(步骤S290)。本发明本实施例的去马赛克方法在计算贝尔格式图像中红色或蓝色像素的绿色值时充分考虑了该红色或蓝色像素及其周围像素在水平方向和垂直方向上的色差梯度，依据2个方向的不同色差梯度所体现的图像的性质(例如是否存在边界方向)来选择不同插值法，以实现更优的去马赛克效果。
图3是依据本发明实施例由处理单元执行的去马赛克方法流程图。此流程开始于由处理单元110通过相机模块控制器170控制相机模块190以取得具贝尔格式图像的帧，其包括交错排列的多个红色像素、多个绿色像素以及多个蓝色像素(步骤S310)。处理单元110为每一红色像素(R)计算绿色值(RG)(步骤S320)，以及为每一蓝色像素(B)计算绿色值(BG)(步骤S330)，即首先重建整个G平面(Gplane)。接着，处理单元110为每一红色像素(R)计算蓝色值(RB)(步骤S340)，以及为每一蓝色像素(B)计算红色值(BR)(步骤S350)。为红色像素以及蓝色像素分别计算蓝色值以及红色值的虚拟码将于以下段落描述。处理单元110再为每一绿色像素(G)计算红色值(GR)(步骤S360)以及为每一绿色像素(G)计算蓝色值(GB)(步骤S370)。为绿色像素分别计算红色值以及蓝色值的虚拟码亦将在以下段落描述。值得注意的是，步骤S320和步骤S330之间不分先后顺序，步骤S340和步骤S350之间不分先后顺序，步骤S360和步骤S370之间不分先后顺序。此外，在不同插值算法中，步骤S340与步骤S350也可能发生在步骤S360与步骤S370之前或之后，可能依赖于在步骤S320及S330选择何种插值法来重建绿色平面。
图4是依据本发明实施例的8x8贝尔格式图像示意图。帧的奇数列包含交错的红色及绿色像素(又可称为Gr-像素)，例如，{R(1，1)、G(2，1)、R(3，1)、G(4，1)、R(5，1)、G(6，1)、R(7，1)、G(8，1)}，而帧的偶数列包含交错的绿色(又可称为Gb-像素)及蓝色像素，例如，{G(1，2)、B(2，2)、G(3，2)、B(4，2)、G(5，2)、B(6，2)、G(7，2)、B(8，2)}。以下所称的红色像素、绿色像素以及蓝色像素是指从图像传感器检测到的原始数据，而红色值、绿色值以及蓝色值是指依据周围像素的数据计算出的插值值。
接下来结合图3与图4详述本发明实施例由处理单元执行的去马赛克方法流程。处理单元110计算每一红色像素(R-pixel)的绿色值(RG-value)(步骤S320)，以及每一蓝色像素(B-pixel)的绿色值(BG-value)(步骤S330)。步骤S320及步骤S330用以先取得绿色平面(greenplane)。在步骤S320，详细来说，针对每一个红色像素，先选择使用例如加权插值法(WeightedInterpolation)以及边界方向插值法(Edge-directedInterpolation)中的何者，接着，使用选择的方法计算此红色像素位置上的绿色值。在步骤S330，类似地，针对每一个蓝色像素，先选择使用例如加权插值法以及边界方向插值法中的何者，接着，使用选择的方法计算此蓝色像素位置上的绿色值。加权插值法及边界方向插值法可概称为插值法，用以依据每一个红色像素或蓝色像素及其多个周围像素的像素值计算该位置上的绿色值。
计算红色或蓝色像素位置上的绿色值的细节说明如下：首先，计算红色或蓝色像素的水平系数(horizontalcoefficient)及垂直系数(verticalcoefficient)。每个红色或蓝色像素位置上的水平系数VH(i，j)可使用公式(1)计算：
VH(i，j)＝(G(i，j-1)+G(i，j+1))/2+(2*V(i，j)-V(i，j-2)–V(i，j+2))/4(1)
其中，V(i，j)可代表任何一个红色或蓝色像素，G(i，j-1)及G(i，j+1)分别代表沿着水平方向(x-轴)的前一个及后一个绿色像素，V(i，j-2)及V(i，j+2)分别代表沿着水平方向(x-轴)的前一个及后一个红色或蓝色像素。参考图4，举一个例子，假设V(i，j)为红色像素R(3，3)：G(i，j-1)及G(i，j+1)分别代表G(3，2)值及G(3，4)值，V(i，j-2)及V(i，j+2)分别代表R(3，1)值及R(3，5)值。举另一个例子，假设V(i，j)为蓝色像素B(4，4)：G(i，j-1)及G(i，j+1)分别代表G(4，3)值及G(4，5)值，V(i，j-2)及V(i，j+2)分别代表B(4，2)值及B(4，6)值。每个红色或蓝色像素位置上的垂直系数VV(i，j)可使用公式(2)计算：
VV(i，j)＝(G(i-1，j)+G(i+1，j))/2+(2*V(i，j)-V(i-2，j)–V(i+2，j))/4(2)
其中，V(i，j)可代表任何一个红色或蓝色像素，G(i，j-1)及G(i，j+1)分别代表沿着垂直方向(y-轴)的前一个及后一个绿色像素，V(i，j-2)及V(i，j+2)分别代表沿着垂直方向(y-轴)的前一个及后一个红色或蓝色像素。参考图4，举一个例子，假设V(i，j)为红色像素R(3，3)：G(i-1，j)及G(i+1，j)分别代表G(2，3)值及G(4，3)值，V(i-2，j)及V(i+2，j)分别代表R(1，3)值及R(5，3)值。举另一个例子，假设V(i，j)为蓝色像素B(4，4)：G(i-1，j)及G(i+1，j)分别代表G(3，4)值及G(5，4)值，V(i-2，j)及V(i+2，j)分别代表B(2，4)值及B(6，4)值。
处理单元110依据每个红色或蓝色像素值及其前述计算的水平系数计算水平色差值(horizontalchrominancedifference)。每个红色或蓝色像素位置上的水平色差值CH(i，j)可使用公式(3)计算：
CH(i，j)＝V(i，j)–VH(i，j)(3)
其中，V(i，j)可代表任何一个红色或蓝色像素，VH(i，j)代表此红色或蓝色像素的水平系数。此外，处理单元110依据每个红色或蓝色像素值及其前述计算的垂直系数计算垂直色差值(verticalchrominancedifference)。每个红色或蓝色像素位置上的垂直色差值CV(i，j)可使用公式(4)计算：
CV(i，j)＝V(i，j)–VV(i，j)(4)
其中，V(i，j)可代表任何一个红色或蓝色像素，VV(i，j)代表此红色或蓝色像素的垂直系数。
处理单元110接着依据每个红色或蓝色像素的水平色差值以及其第一水平邻近像素(即沿x-轴的下一个同通道的红色或蓝色像素)的水平色差值计算该红色或蓝色像素的水平梯度(horizontalgradient)。每个红色或蓝色像素位置上的水平梯度DH(i，j)可使用公式(5)计算：
DH(i，j)＝|CH(i,j)-CH(i,j+2)|(5)
其中，CH(i，j)代表此红色或蓝色像素的水平色差值，CH(i，j+2)代表其第一水平邻近像素的水平色差值。以及，处理单元110还依据每个红色或蓝色像素的垂直色差值以及其第一垂直邻近像素(即沿y-轴的下一个同通道的红色或蓝色像素)的垂直色差值计算该红色或蓝色像素的垂直梯度(verticalgradient)。每个红色或蓝色像素位置上的垂直梯度DV(i，j)可使用公式(6)计算：
DV(i，j)＝|CV(i,j)-CV(i+2,j)|(6)
其中，CV(i，j)代表此红色或蓝色像素的垂直色差值，CV(i+2，j)代表其第一垂直邻近像素的垂直色差值。
处理单元110接着依据计算的该红色或蓝色像素的水平梯度以及多个水平邻近像素各自计算的水平梯度计算该红色或蓝色像素的水平梯度和(deltaofhorizontalgradient)。每个红色或蓝色像素位置上的水平梯度和DeltaH(i，j)可使用公式(7)计算：
DeltaH(i，j)＝DH(i-2，j-2)+DH(i-2，j)+DH(i-1，j-1)+weight*DH(i，j-2)+weight*DH(i，j)+DH(i+1，j-1)+DH(i+2，j-2)+DH(i+2，j)(7)
DeltaH(i，j)代表该红色或蓝色像素的水平梯度和，DH(i，j)代表该红色或蓝色像素自身的水平梯度，DH(i-2，j-2)、DH(i-2，j)、DH(i-1，j-1)、DH(i，j-2)、DH(i+1，j-1)、DH(i+2，j-2)以及DH(i+2，j)分别代表多个水平邻近像素(多个水平邻近像素包括V(i-2，j-2)、V(i-2，j)、U(i-1，j-1)、V(i，j-2)、U(i+1，j-1)、V(i+2，j-2)及V(i+2，j))各自计算的水平梯度(其计算方法理同公式(1)(3)及(5))，weight代表一权重值。举例来说，红色像素R(3，3)的水平梯度和DeltaH(3，3)为DH(1，1)、DH(1，3)、DH(2，2)、DH(3，1)、DH(3，3)、DH(4，2)、DH(5，1)及DH(5，3)的加权总和，即为R(1，1)、R(1，3)、B(2，2)、R(3，1)、R(3，3)、B(4，2)、R(5，1)及R(5，3)的水平梯度的加权总和。以及，处理单元110还依据计算的该红色或蓝色像素的垂直梯度以及多个垂直邻近像素各自计算的垂直梯度计算该红色或蓝色像素的垂直梯度和(deltaofverticalgradient)。每个红色或蓝色像素位置上的垂直梯度和DeltaV(i，j)可使用公式(8)计算：
DeltaV(i，j)＝DV(i-2，j-2)+weight*DV(i-2，j)+DV(i-2，j+2)+DV(i-1，j-1)+weight*DV(i，j)+DV(i-1，j+1)+DV(i，j-2)+DV(i，j+2)(8)
DeltaV(i，j)代表该红色或蓝色像素的垂直梯度和，DV(i，j)代表该红色或蓝色像素自身的垂直梯度，DV(i-2，j-2)、DV(i-2，j)、DV(i-2，j+2)、DV(i-1，j-1)、DV(i-1，j+1)、DV(i，j-2)以及DV(i，j+2)分别代表多个垂直邻近像素(多个垂直邻近像素包括V(i-2，j-2)、V(i-2，j)、V(i-2，j+2)、U(i-1，j-1)、U(i-1，j+1)、V(i，j-2)以及V(i，j+2))各自计算的水平梯度(其计算方法理同公式(2)(4)及(6))，weight代表一权重值。举例来说，红色像素R(3，3)的垂直梯度和DeltaV(3，3)为DV(1，1)、DV(1，3)、DV(1，5)、DV(2，2)、DV(3，3)、DV(2，4)、DV(3，1)及DV(3，5)的加权总和，即为R(1，1)、R(1，3)、R(1，5)、B(2，2)、R(3，3)、B(2，4)、R(3，1)及R(3，5)的垂直梯度的加权总和。
接着，针对每一个红色像素或蓝色像素，处理单元110依据水平梯度和以及垂直梯度和选择使用加权插值法以及边界方向插值法中的何者。举例来说，当水平梯度和及垂直梯度和间的差异绝对值大于第一阈值(例如220)时，或者当水平梯度和自身即小于或等于第二阈值(例如20)时，或者当垂直梯度和自身即小于或等于第二阈值时，选择使用边界方向插值法计算此像素位置上的绿色值。当以上三个条件皆不满足时，选择使用加权插值法计算此像素位置上的绿色值。此外，针对每一个红色像素或蓝色像素，处理单元110存储选择加权插值法或边界方向插值法计算此像素的绿色值的信息于易失性存储器150。值得注意的是，本发明实施例根据每个蓝色或红色像素的水平梯度和与垂直梯度和判断每个像素是否属于边界(edge)或方向(direction)，由于边界(edge)或方向(direction)处垂直于边界方向的色差梯度值比沿着边界方向的色差梯度值大，因此如果该像素位置的前述水平梯度和与垂直梯度和的差异较大，则说明该像素处于边界，则采用适用于边界的第二插值法(仅沿着边界方向插值，例如边界方向插值法)，否则采用适用于普通图像的第一插值法(例如加权插值法)。但本发明的第一和第二插值法不限于在边界方向插值法与加权插值法中选择，也包括其他插值法。
接着，处理单元110计算每一红色像素(R-pixel)的蓝色值(RB-value)(步骤S340)，以及每一蓝色像素(B-pixel)的红色值(BR-value)(步骤S350)。如果步骤S320和S330采用第二插值法(仅沿着边界方向插值，例如边界方向插值法)，本发明还对采取第二插值法恢复绿色平面的红色或蓝色像素的蓝色值或红色值的计算(步骤S340及S350)作出改进，在这种情形下，步骤S340及S350详细言之为：处理单元110首先计算每一红色或蓝色像素的多个周围像素在第一方向和第二方向上的色差值，并且依据计算的在第一方向及第二方向的色差值计算在第一方向及第二方向的多个权重值，然后处理单元110依据计算的在第一方向及第二方向的色差值、权重值及每一蓝色或红色像素经由前述插值法计算得到的绿色值计算各蓝色或红色像素待计算的红色或蓝色值。值得注意的是，前述第一方向与上述第二方向相互垂直，且第一方向及上述第二方向分别与水平方向(x-轴方向)和垂直方向(y-轴方向)呈一定夹角(例如45度)，即本发明在步骤S340及S350的计算既同时考虑了两个相互垂直的方向，又考虑了这两个方向上色差的权重。计算红色像素的蓝色值或蓝色像素的红色值的范例虚拟码如下所示：
H＝|(VG(i-1，j-1)-V(i-1，j-1))-(VG(i+1，j+1)-V(i+1，j+1))|；
V＝|(VG(i-1，j+1)-V(i-1，j+1))-(VG(i+1，j-1)-V(i+1，j-1))|；
weight1＝1/(1+2*|(VG(i-3，j-3)-V(i-3，j-3))-(VG(i-1，j-1)-V(i-1，j-1))|+H)；
weight2＝1/(1+2*|(VG(i+3，j-3)-V(i+3，j-3))-(VG(i+1，j-1)-V(i+1，j-1))|+V)；
weight3＝1/(1+2*|(VG(i-3，j+3)-V(i-3，j+3))-(VG(i-1，j+1)-V(i-1，j+1))|+V)；
weight4＝1/(1+2*|(VG(i+3，j+3)-V(i+3，j+3))-(VG(i+1，j+1)-V(i+1，j+1))|+H)；
a＝(VG(i-1，j-1)-V(i-1，j-1))*weight1+(VG(i+1，j-1)-V(i+1，j-1))*weight2+(VG(i-1，j+1)-V(i-1，j+1))*weight3+(VG(i+1，j+1)-V(i+1，j+1))*weight4；
b＝weight1+weight2+weight3+weight4；
UV(i，j)＝UG(i，j)-a/b；其中，当U(i，j)为蓝色像素时，V(i-1，j-1)、V(i+1，j+1)、V(i-1，j+1)、V(i+1，j-1)、V(i-3，j-3)、V(i+3，j-3)、V(i-3，j+3)及V(i+3，j+3)代表该蓝色像素周围的红色像素，VG(i-1，j-1)、VG(i+1，j+1)、VG(i-1，j+1)、VG(i+1，j-1)、VG(i-3，j-3)、VG(i+3，j-3)、VG(i-3，j+3)及VG(i+3，j+3)代表周围的红色像素经由前述插值法计算得到的绿色值，UG(i，j)代表该蓝色像素经由前述插值法计算得到的绿色值，UV(i，j)代表该蓝色像素待计算的红色值，以及当U(i，j)为红色像素时，V(i-1，j-1)、V(i+1，j+1)、V(i-1，j+1)、V(i+1，j-1)、V(i-3，j-3)、V(i+3，j-3)、V(i-3，j+3)及V(i+3，j+3)代表该红色像素周围的蓝色像素，VG(i-1，j-1)、VG(i+1，j+1)、VG(i-1，j+1)、VG(i+1，j-1)、VG(i-3，j-3)、VG(i+3，j-3)、VG(i-3，j+3)及VG(i+3，j+3)代表周围的蓝色像素经由前述插值法计算得到的绿色值，UG(i，j)代表该红色像素经由前述插值法计算得到的绿色值，UV(i，j)代表红色像素待计算的蓝色值。参考回图4。举一个例子来说，假设U(i，j)为蓝色像素值B(4，4)：V(i-1，j-1)为红色值R(3，3)，而VG(i-1，j-1)为在步骤S320计算出的绿色值RG(3，3)。V(i-1，j+1)为红色像素值R(3，5)，而VG(i-1，j+1)为在步骤S320计算出的绿色值RG(3，5)。V(i+1，j-1)为红色像素值R(5，3)，而VG(i+1，j-1)为在步骤S320计算出的绿色值RG(5，3)。V(i+1，j+1)为红色像素值R(5，5)，而VG(i+1，j+1)为在步骤S420计算出的绿色值RG(5，5)。V(i-3，j-3)为红色像素值R(1，1)，而VG(i-3，j-3)为在步骤S320计算出的绿色值RG(1，1)。V(i-3，j+3)为红色像素值R(1，7)，而VG(i-3，j+3)为在步骤S320计算出的绿色值RG(1，7)。V(i+3，j-3)为红色像素值R(7，1)，而VG(i+3，j-3)为在步骤S320计算出的绿色值RG(7，1)。V(i+3，j+3)为红色像素值R(7，7)，而VG(i+3，j+3)为在步骤S320计算出的绿色值RG(7，7)。UG(i，j)为在步骤S330计算出的绿色值BG(4，4)，而UV(i，j)则为最终计算出的红色值BR(4，4)。举另一个例子来说，假设U(i，j)为红色像素值R(5，5)：V(i-1，j-1)为蓝色像素值B(4，4)，而VG(i-1，j-1)为在步骤S330计算出的绿色值BG(4，4)。V(i-1，j+1)为蓝色像素值B(4，6)，而VG(i-1，j+1)为在步骤S330计算出的绿色值BG(4，6)。V(i+1，j-1)为蓝色像素值B(6，4)，而VG(i+1，j-1)为在步骤S330计算出的绿色值BG(6，4)。V(i+1，j+1)为蓝色像素值B(6，6)，而VG(i+1，j+1)为在步骤S330计算出的绿色值BG(6，6)。V(i-3，j-3)为蓝色像素值B(2，2)，而VG(i-3，j-3)为在步骤S330计算出的绿色值BG(2，2)。V(i-3，j+3)为蓝色像素值B(2，8)，而VG(i-3，j+3)为在步骤S330计算出的绿色值BG(2，8)。V(i+3，j-3)为蓝色像素值B(8，2)，而VG(i+3，j-3)为在步骤S330计算出的绿色值BG(8，2)。V(i+3，j+3)为蓝色像素值B(8，8)，而VG(i+3，j+3)为在步骤S330计算出的绿色值BG(8，8)。UG(i，j)为在步骤S320计算出的绿色值RG(5，5)，而UV(i，j)则为最终计算出的蓝色值RB(5，5)。
接着，处理单元110计算每一绿色像素(G-pixel)的红色值(GR-value)(步骤S360)，以及每一绿色像素(G-pixel)的蓝色值(GB-value)(步骤S370)。在步骤S360，处理单元110依据相邻红色像素以及相邻蓝色像素先前在步骤S320及S330所选择何种插值法的信息选择使用加权插值法或边界方向插值法计算每一绿色像素的红色值。详细来说，针对绿色像素G(i，j)，当相邻像素值U(i，j-1)及V(i-1，j)皆使用第一插值法(例如加权插值法)计算绿色值时，处理单元110选择使用第一插值法(例如加权插值法)计算此像素的红色值。反之，当相邻像素值U(i，j-1)或V(i-1，j)存在一个使用第二插值法(例如边界方向插值法)计算绿色值时，处理单元110选择使用第二插值法(例如边界方向插值法)计算此像素的红色值。参考回图4。举例来说，针对绿色像素G(4，5)，处理单元110参考易失性存储器150中存储蓝色像素B(4，4)及红色像素R(3，5)在步骤S320及S330选择加权插值法或边界方向插值法的信息，如果B(4，4)和R(3，5)分别在步骤S330及S320皆使用加权插值法计算绿色值时，则处理单元110选择使用加权插值法计算G(4，5)的红色值，否则使用边界方向插值法计算。类似地，针对绿色像素G(i，j)，当相邻像素U(i，j-1)及V(i-1，j)皆使用第一插值法(例如加权插值法)计算绿色值时，处理单元110选择使用第一插值法(例如加权插值法)计算此像素的蓝色值。反之，当相邻像素值U(i，j-1)或V(i-1，j)存在一个使用第二插值法(例如边界方向插值法)计算绿色值时，处理单元110选择使用第二插值法(例如边界方向插值法)计算此像素的蓝色值。参考回图4。举例来说，针对绿色像素G(5，4)，处理单元110参考易失性存储器150中存储红色像素R(5，3)及蓝色像素B(4，4)在步骤S320及S330选择加权插值法或边界方向插值法的信息，如果R(5，3)和B(4，4)分别在步骤S320及S330皆使用加权插值法计算绿色值时，则处理单元110选择使用加权插值法计算G(5，4)的蓝色值，否则使用边界方向插值法计算。
虽然图1中包含了以上描述的元件，但不排除在不违反发明的精神下，使用更多其他的附加元件，已达成更佳的技术效果。此外，虽然图2、3、4的处理步骤采用特定的顺序来执行，但是在不违法发明精神的情况下，本领域技术人员可以在达到相同效果的前提下，修改这些步骤间的顺序，所以，本发明并不局限于仅使用如上所述的顺序。
虽然本发明使用以上实施例进行说明，但需要注意的是，这些描述并非用以限缩本发明。相反地，此发明涵盖了本领域技术人员显而易见的修改与相似设置。所以，本申请权利要求范围须以最宽广的方式解释来包含所有显而易见的修改与相似设置。

Claims (15)

1.一种去马赛克方法，由处理单元执行，包含：
取得具一贝尔格式图像的一帧，其中上述贝尔格式图像包括多个红色像素、多个绿色像素以及多个蓝色像素，其中上述红色像素、绿色像素以及蓝色像素交错排列；
为每一上述红色像素计算绿色值；
为每一上述蓝色像素计算绿色值；
为每一上述红色像素计算蓝色值；以及
为每一上述蓝色像素计算红色值，
其中于上述为每一上述红色或蓝色像素计算绿色值的步骤中，还包含：
依据上述红色或蓝色像素及其多个周围像素在一水平方向和一垂直方向上的色差梯度选择第一插值法以及第二插值法中的一个；以及
使用上述选择的插值法计算上述红色或蓝色像素的上述绿色值。
2.如权利要求1所述的去马赛克方法，其中上述第一插值法为加权插值法，以及上述第二插值法为边界方向插值法。
3.如权利要求1所述的去马赛克方法，其中，依据上述红色或蓝色像素及其多个周围像素在水平方向和垂直方向上的色差选择第一插值法以及第二插值法中的一个的步骤，还包含：
依据上述红色或蓝色像素以及上述周围像素计算上述红色或蓝色像素的水平系数及垂直系数；
依据上述红色或蓝色像素以及上述水平系数计算上述红色或蓝色像素的第一水平色差值；
依据上述红色或蓝色像素以及上述垂直系数计算上述红色或蓝色像素的第一垂直色差值；
依据上述第一水平色差值以及第一水平邻近像素的第二水平色差值计算上述红色或蓝色像素的第一水平梯度；
依据上述第一垂直色差值以及第一垂直邻近像素的第二垂直色差值计算上述红色或蓝色像素的第一垂直梯度；
依据上述第一水平梯度以及多个水平邻近像素的多个第二水平梯度计算上述红色或蓝色像素的水平梯度和；
依据上述第一垂直梯度以及多个垂直邻近像素的多个第二垂直梯度计算上述红色或蓝色像素的垂直梯度和；以及
依据上述水平梯度和以及上述垂直梯度和选择上述第一插值法以及上述第二插值法中的一个。
4.如权利要求3所述的去马赛克方法，其中，上述第一水平系数使用以下公式计算：
VH(i，j)＝(G(i，j-1)+G(i，j+1))/2+(2*V(i，j)-V(i，j-2)–V(i，j+2))/4，
VH(i，j)代表上述水平系数，V(i，j)代表上述红色或蓝色像素，G(i，j-1)及G(i，j+1)分别代表沿着上述水平方向的前一个及后一个绿色像素，以及V(i，j-2)及V(i，j+2)分别代表沿着上述水平方向的前一个及后一个红色或蓝色像素，以及
上述第一垂直系数使用以下公式计算：
VV(i，j)＝(G(i-1，j)+G(i+1，j))/2+(2*V(i，j)-V(i-2，j)–V(i+2，j))/4，
VV(i，j)代表上述垂直系数，V(i，j)代表上述红色或蓝色像素，G(i，j-1)及G(i，j+1)分别代表沿着上述垂直方向的前一个及后一个绿色像素，以及V(i，j-2)及V(i，j+2)分别代表沿着上述垂直方向的前一个及后一个红色或蓝色像素。
5.如权利要求4所述的去马赛克方法，其中，上述第一水平色差值使用以下公式计算：
CH(i，j)＝V(i，j)–VH(i，j)
CH(i，j)代表上述第一水平色差值，V(i，j)代表上述红色或蓝色像素，以及VH(i，j)代表上述水平系数，以及上述第一垂直色差值使用以下公式计算：
CV(i，j)＝V(i，j)–VV(i，j)
CV(i，j)代表上述第一垂直色差值，V(i，j)代表上述红色或蓝色像素，以及VV(i，j)代表上述垂直系数。
6.如权利要求5所述的去马赛克方法，其中，上述第一水平梯度使用以下公式计算：
DH(i，j)＝|CH(i,j)-CH(i,j+2)|
DH(i，j)代表上述第一水平梯度，CH(i，j)代表上述第一水平色差值，以及CH(i，j+2)代表上述第一水平邻近像素的上述第二水平色差值，其中上述第一水平邻近像素沿上述水平方向的下一个红色或蓝色像素，以及上述第一垂直梯度使用以下公式计算：
DV(i，j)＝|CV(i,j)-CV(i+2,j)|
DV(i，j)代表上述第一垂直梯度，CV(i，j)代表上述第一垂直色差值，以及CV(i+2，j)代表上述第一垂直邻近像素的上述第二垂直色差值，其中上述第一垂直邻近像素沿上述垂直方向的下一个红色或蓝色像素。
7.如权利要求6所述的去马赛克方法，其中，上述水平梯度和使用以下公式计算：
DeltaH(i，j)＝DH(i-2，j-2)+DH(i-2，j)+DH(i-1，j-1)+weight*DH(i，j-2)+weight*DH(i，j)+DH(i+1，j-1)+DH(i+2，j-2)+DH(i+2，j)
DeltaH(i，j)代表上述水平梯度和，DH(i，j)代表上述第一水平梯度，DH(i-2，j-2)、DH(i-2，j)、DH(i-1，j-1)、DH(i，j-2)、DH(i+1，j-1)、DH(i+2，j-2)以及DH(i+2，j)代表上述第二水平梯度，以及上述垂直梯度和使用以下公式计算：
DeltaV(i，j)＝DV(i-2，j-2)+weight*DV(i-2，j)+DV(i-2，j+2)+DV(i-1，j-1)+weight*DV(i，j)+DV(i-1，j+1)+DV(i，j-2)+DV(i，j+2)
DeltaV(i，j)代表上述垂直梯度和，DV(i，j)代表上述第一垂直梯度，DV(i-2，j-2)、DV(i-2，j)、DV(i-2，j+2)、DV(i-1，j-1)、DV(i-1，j+1)、DV(i，j-2)以及DV(i，j+2)代表上述第二垂直梯度，weight代表一权重值。
8.如权利要求3所述的去马赛克方法，其中，依据上述水平梯度和以及上述垂直梯度和选择上述第一插值法以及上述第二插值法中的一个的步骤，还包含：
当上述水平梯度和与上述垂直梯度和间的差异绝对值大于一第一阈值时，或当上述水平梯度和小于或等于一第二阈值时，或当垂直梯度和小于或等于第二阈值时，选择上述第二插值法；以及
否则，选择上述第一插值法。
9.如权利要求8所述的去马赛克方法，其中上述第一阈值至少十倍于上述第二阈值。
10.如权利要求1所述的去马赛克方法，其中为每一上述红色像素以及每一上述蓝色像素分别计算上述蓝色值以及上述红色值的步骤，还包含：
计算上述红色或蓝色像素的多个周围像素在第一方向和第二方向上的色差值；
依据上述计算的在上述第一方向及第二方向的色差值计算在上述第一方向及第二方向的多个权重值；以及
依据上述计算的在上述第一方向及第二方向的色差值、权重值及上述蓝色或红色像素经由插值法计算得到的上述绿色值计算上述蓝色或红色像素待计算的红色或蓝色值。
11.如权利要求10所述的去马赛克方法，其中上述第一方向与上述第二方向相互垂直，且上述第一方向及上述第二方向分别与上述水平方向和上述垂直方向呈一定夹角。
12.如权利要求1所述的去马赛克方法，其中为每一上述红色像素以及每一上述蓝色像素分别计算上述蓝色值以及上述红色值的步骤，还包含使用以下虚拟码：
H＝|(VG(i-1，j-1)-V(i-1，j-1))-(VG(i+1，j+1)-V(i+1，j+1))|；
V＝|(VG(i-1，j+1)-V(i-1，j+1))-(VG(i+1，j-1)-V(i+1，j-1))|；
weight1＝1/(1+2*|(VG(i-3，j-3)-V(i-3，j-3))-(VG(i-1，j-1)-V(i-1，j-1))|+H)；
weight2＝1/(1+2*|(VG(i+3，j-3)-V(i+3，j-3))-(VG(i+1，j-1)-V(i+1，j-1))|+V)；
weight3＝1/(1+2*|(VG(i-3，j+3)-V(i-3，j+3))-(VG(i-1，j+1)-V(i-1，j+1))|+V)；
weight4＝1/(1+2*|(VG(i+3，j+3)-V(i+3，j+3))-(VG(i+1，j+1)-V(i+1，j+1))|+H)；
a＝(VG(i-1，j-1)-V(i-1，j-1))*weight1+(VG(i+1，j-1)-V(i+1，j-1))*weight2+(VG(i-1，j+1)-V(i-1，j+1))*weight3+(VG(i+1，j+1)-V(i+1，j+1))*weight4；
b＝weight1+weight2+weight3+weight4；
UV(i，j)＝UG(i，j)-a/b；
其中，当U(i，j)为上述蓝色像素时，V(i-1，j-1)、V(i+1，j+1)、V(i-1，j+1)、V(i+1，j-1)、V(i-3，j-3)、V(i+3，j-3)、V(i-3，j+3)及V(i+3，j+3)代表上述蓝色像素周围的红色像素，VG(i-1，j-1)、VG(i+1，j+1)、VG(i-1，j+1)、VG(i+1，j-1)、VG(i-3，j-3)、VG(i+3，j-3)、VG(i-3，j+3)及VG(i+3，j+3)代表上述周围的红色像素经由插值法计算得到的绿色值，UG(i，j)代表上述蓝色像素经由插值法计算得到的绿色值，UV(i，j)代表上述蓝色像素待计算的红色值，以及当U(i，j)为上述红色像素时，V(i-1，j-1)、V(i+1，j+1)、V(i-1，j+1)、V(i+1，j-1)、V(i-3，j-3)、V(i+3，j-3)、V(i-3，j+3)及V(i+3，j+3)代表上述红色像素周围的蓝色像素，VG(i-1，j-1)、VG(i+1，j+1)、VG(i-1，j+1)、VG(i+1，j-1)、VG(i-3，j-3)、VG(i+3，j-3)、VG(i-3，j+3)及VG(i+3，j+3)代表上述周围的蓝色像素经由插值法计算得到的绿色值，UG(i，j)代表上述红色像素经由插值法计算得到的绿色值，UV(i，j)代表上述红色像素待计算的蓝色值。
13.如权利要求1所述的去马赛克方法，其中，还包含：
为每一上述绿色像素计算红色值；以及
为每一上述绿色像素计算蓝色值，
其中，前述为每一上述绿色像素计算红色值或蓝色值的步骤，还包含：
依据相邻红色像素以及相邻蓝色像素选择上述第一插值法或上述第二插值法的信息为每一上述绿色像素选择上述第一插值法以及上述第二插值法中的一个；以及
使用上述选择的插值法计算每一上述绿色像素上的上述红色值或上述蓝色值。
14.如权利要求13所述的去马赛克方法，其中，依据相邻红色像素以及相邻蓝色像素选择上述第一插值法或上述第二插值法的信息为每一上述绿色像素选择上述第一插值法以及上述第二插值法中的一个的步骤，还包含：
当上述相邻红色像素以及上述相邻蓝色像素皆使用上述第一插值法计算绿色值时，选择上述第一插值法；以及
否则，选择上述第二插值法，
其中上述相邻红色像素及上述相邻蓝色像素分别与该绿色像素左侧相邻及上侧相邻。
15.一种去马赛克装置，包含：
相机模块控制器，耦接于相机模块；以及
处理单元，耦接于上述相机模块控制器，通过上述相机模块控制器控制上述相机模块取得具一贝尔格式图像的一帧，其中上述贝尔格式图像包括多个红色像素、多个绿色像素以及多个蓝色像素，其中上述红色像素、绿色像素以及蓝色像素交错排列；依据每一上述红色像素或蓝色像素及其多个周围像素在一水平方向和一垂直方向上的色差梯度选择第一插值法以及一第二插值法中的一个，接着，使用上述选择的插值法计算上述红色或蓝色像素的绿色值；为每一上述红色像素计算蓝色值；以及为每一上述蓝色像素计算一红色值。
CN201510512470.0A 2015-08-19 2015-08-19 去马赛克方法以及使用该方法的装置 Active CN105141838B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510512470.0A CN105141838B (zh) 2015-08-19 2015-08-19 去马赛克方法以及使用该方法的装置
US14/972,556 US10083497B2 (en) 2015-08-19 2015-12-17 Demosaicing methods and apparatuses using the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510512470.0A CN105141838B (zh) 2015-08-19 2015-08-19 去马赛克方法以及使用该方法的装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105141838A true CN105141838A (zh) 2015-12-09
CN105141838B CN105141838B (zh) 2018-08-07

Family

ID=54727036

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510512470.0A Active CN105141838B (zh) 2015-08-19 2015-08-19 去马赛克方法以及使用该方法的装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10083497B2 (zh)
CN (1) CN105141838B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109658358A (zh) * 2018-12-25 2019-04-19 辽宁工程技术大学 一种基于多导向滤波的快速bayer彩色重建方法
CN110089103A (zh) * 2016-12-28 2019-08-02 华为技术有限公司 一种去马赛克方法及装置
CN110517189A (zh) * 2019-08-02 2019-11-29 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法和装置，及存储介质
CN111510691A (zh) * 2020-04-17 2020-08-07 Oppo广东移动通信有限公司 颜色插值方法及装置、设备、存储介质

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6889336B2 (ja) 2018-01-16 2021-06-18 ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション 画像デモザイク処理システムおよび方法
US10567724B2 (en) * 2018-04-10 2020-02-18 GM Global Technology Operations LLC Dynamic demosaicing of camera pixels
US10856443B2 (en) 2018-06-06 2020-12-01 Apple Inc. Cladded metal structures for dissipation of heat in a portable electronic device
CN110009553A (zh) * 2019-03-19 2019-07-12 上海珏能电子科技有限公司 一种从Bayer格式获取每个像素RGB值的算法
CN114466170B (zh) * 2021-08-27 2023-10-31 锐芯微电子股份有限公司 图像处理方法及系统
CN117057995A (zh) * 2023-08-23 2023-11-14 上海玄戒技术有限公司 图像处理方法、装置、芯片、电子设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102630019A (zh) * 2012-03-27 2012-08-08 上海算芯微电子有限公司 去马赛克的方法和装置
CN103347190A (zh) * 2013-07-25 2013-10-09 华北电力大学 一种边相关的联合彩色去马赛克和放大方法
CN104537625A (zh) * 2015-01-05 2015-04-22 中国科学院光电技术研究所 一种基于方向标志位的Bayer彩色图像插值方法
CN104732561A (zh) * 2013-12-18 2015-06-24 展讯通信（上海）有限公司 一种图像的插值方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100721338B1 (ko) * 2004-12-30 2007-05-28 엘지전자 주식회사 디지털 촬영장치의 색상 보간법
KR100818447B1 (ko) * 2006-09-22 2008-04-01 삼성전기주식회사 컬러 필터를 사용하여 검출된 영상의 컬러 보간 방법
US9582853B1 (en) * 2015-08-03 2017-02-28 Intel Corporation Method and system of demosaicing bayer-type image data for image processing

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102630019A (zh) * 2012-03-27 2012-08-08 上海算芯微电子有限公司 去马赛克的方法和装置
CN103347190A (zh) * 2013-07-25 2013-10-09 华北电力大学 一种边相关的联合彩色去马赛克和放大方法
CN104732561A (zh) * 2013-12-18 2015-06-24 展讯通信（上海）有限公司 一种图像的插值方法及装置
CN104537625A (zh) * 2015-01-05 2015-04-22 中国科学院光电技术研究所 一种基于方向标志位的Bayer彩色图像插值方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110089103A (zh) * 2016-12-28 2019-08-02 华为技术有限公司 一种去马赛克方法及装置
CN110089103B (zh) * 2016-12-28 2020-08-07 华为技术有限公司 一种去马赛克方法及装置
US11017501B2 (en) 2016-12-28 2021-05-25 Huawei Technologies Co., Ltd. Demosaicing method and apparatus
CN109658358A (zh) * 2018-12-25 2019-04-19 辽宁工程技术大学 一种基于多导向滤波的快速bayer彩色重建方法
CN110517189A (zh) * 2019-08-02 2019-11-29 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法和装置，及存储介质
CN110517189B (zh) * 2019-08-02 2023-03-21 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法和装置，及存储介质
CN111510691A (zh) * 2020-04-17 2020-08-07 Oppo广东移动通信有限公司 颜色插值方法及装置、设备、存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
US20170053379A1 (en) 2017-02-23
CN105141838B (zh) 2018-08-07
US10083497B2 (en) 2018-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105141838A (zh) 去马赛克方法以及使用该方法的装置
US8532426B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
US7425933B2 (en) Systems and methods for correcting green disparity in imager sensors
TWI513297B (zh) Image processing apparatus and image processing method
JP5918915B2 (ja) カラーフィルタを有するセンサを用いて、改善されたカラー画像を作成するための方法およびデバイス
CN105551050B (zh) 一种基于光场的图像深度估计方法
US9374567B2 (en) Image processing method and apparatus, and imaging device
CN106375740A (zh) 生成rgb图像的方法、装置和系统
JP6046927B2 (ja) 画像処理装置及びその制御方法
CN107454285A (zh) 图像噪声估计方法及装置与图像提取装置
TWI449027B (zh) 適應性畫素補償方法
US8587705B2 (en) Hardware and software partitioned image processing pipeline
CN108734668B (zh) 图像色彩恢复方法、装置、计算机可读存储介质及终端
WO2022061879A1 (zh) 图像处理方法、装置和系统，计算机可读存储介质
CN111539892A (zh) Bayer图像的处理方法、系统、电子设备和存储介质
TWI524782B (zh) 影像處理裝置與影像處理方法
US20150055861A1 (en) Methods and Systems for Image Demosaicing
CN109285113B (zh) 一种基于梯度的改进彩色图像插值方法
US20140355872A1 (en) Method for determining interpolating direction for color demosaicking
CN107786857A (zh) 一种图像还原方法及装置
CN105991937A (zh) 一种基于Bayer格式图像的虚拟曝光方法及装置
US20120008859A1 (en) Reducing Erroneous Colors in Edge Areas with Chromatic Abberation
CN111242087B (zh) 物体识别方法及装置
CN107886550B (zh) 图像编辑传播方法和系统
CN107517367A (zh) 拜尔域图像插值方法、装置、图像处理芯片及存储装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20211206

Address after: Room 201, No. 2557, Jinke Road, pilot Free Trade Zone, Pudong New Area, Shanghai 201203

Patentee after: Gryfield Intelligent Technology Co.,Ltd.

Address before: Room 301, 2537 Jinke Road, Zhangjiang hi tech park, Shanghai 201203

Patentee before: VIA ALLIANCE SEMICONDUCTOR Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address

Address after: 201203, 11th Floor, Building 3, No. 889 Bibo Road, China (Shanghai) Pilot Free Trade Zone

Patentee after: Granfei Intelligent Technology Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: Room 201, No. 2557, Jinke Road, pilot Free Trade Zone, Pudong New Area, Shanghai 201203

Patentee before: Gryfield Intelligent Technology Co.,Ltd.

Country or region before: China