CN107517367B - 拜尔域图像插值方法、装置、图像处理芯片及存储装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种拜尔域的图像插值方法、装置、图像处理芯片及存储装置，所述方法中，对图像中的坐标点（m,n）在G通道进行插值的具体步骤包括：二阶梯度值计算步骤：分别计算坐标点（m,n）在垂直方向的二阶梯度值和水平方向的二阶梯度值,其中，坐标点（m,n）的色度值用来表示；插值分量计算步骤：分别计算坐标点（m,n）在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh；插值计算步骤：计算坐标点（m,n）的G通道的插值g。采用本发明的技术方案，可提高图像插值的效果。

Description

拜尔域图像插值方法、装置、图像处理芯片及存储装置
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种拜尔域图像插值方法、装置、图像处理芯片及存储装置。
背景技术
数码相机涉及光学、机械、电子领域。透过相机镜头进入的光线在成像元件的作用下转换为可处理的数字信号，然后在影像运算芯片的作用下储存在存储设备中。一般的数码相机由光学镜头、成像芯片、图像处理部分、图像存储器、显示器等部件组成。而在这些部件中图像传感器是数码相机成像部件的最核心结构，最常用的有光电荷耦合器件CCD(Charge-Coupled Device)和互补金属氧化物半导体集成电路CMOS(Complementary MetalOxide Semiconductor)两种。同时，数码相机内的图像处理软件模块能够提高去除由于硬件原因产生的噪声等，来提高图像的质量，是数码相机形成图像的过程中必不可少的关键步骤。
根据三基色理论，全彩色图像的每个像素点通常由红、绿、蓝三颜色值构成，则需要三片CCD来恢复彩色图像。由于成本和物理结构复杂度的限制，大部分影像采集设备都用覆盖有一层彩色滤波阵列(cofor filter array)的单片CCD来采集图像，这样CCD图像传感器在每个像素上只能采集到红、绿、蓝三基色的一个颜色分量。
如图1所示，为了得到全彩色图像，需要采用合适的插值算法在每个点恢复出另外两种颜色分量，这就是去马赛克算法。目前存在的彩色滤波阵列模型中，由于拜尔域的图像具有更好的彩色信号敏感特性和彩色恢复特性，因此应用比较广泛。
早期的去马赛克算法有最邻近插值算法、双线性插值算法和立方样条插值算法。此类算法简单且执行速度快，但插值恢复得到的图像效果并不理想，主要是图像边缘失真比较明显，包括边缘模糊效应和颜色失真效应。
Hamilton提出了基于二阶Laplacian算子的方向插值算法，将红色和蓝色的二阶梯度作为修正因子来计算绿色分量，将水平和垂直方向的二阶梯度的较小者作为修正因子加在对应的插值方向上，恢复出全部的绿色分量后，以绿色分量的二阶梯度作为修正因子来恢复红色和蓝色分量；由于增加了二阶梯度作为方向判断的修正因子，所以提高了插值方向判断的准确性。Hamilton算法有较好的插值效果，而且算法简单，很多数码设备都采用了Hamilton算法。由于只是将一个方向的二阶梯度值作为修正因子，导致进行插值时，仍然催在伪色效应，导致图像失真，图像质量不佳。
发明内容
本发明实施例提供了一种拜尔域的图像插值方法、装置、图像处理芯片及存储装置，旨在解决现有技术的插值算法存在伪色效应的技术问题。
在本发明实施例中，提供了一种拜尔域的图像插值方法，所述方法中，对图像中的坐标点(m,n)在G通道进行插值的具体步骤包括：
二阶梯度值计算步骤：分别计算坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff和水平方向的二阶梯度值hor_diff,其中，坐标点(m,n)的色度值用I(m,n)来表示；
插值分量计算步骤：分别计算坐标点(m,n)在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh；
插值计算步骤：计算坐标点(m,n)的G通道的插值g,公式如下：
g＝gv*hor_diff/(hor_diff+ver_diff)+gh*ver_diff/(hor_diff+ver_diff)。
在本发明实施例中，所述二阶梯度值计算步骤中，坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff的计算公式如下：
ver_diff＝|2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2)|+|I(m,n+1)-I(m,n-1)|。
在本发明实施例中，所述二阶梯度值计算步骤中，坐标点(m,n)在水平方向的二阶梯度值hor_diff的计算公式如下：
hor_diff＝|2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n)|+|I(m-1,n)-I(m+1,n)|。
在本发明实施例中，所述插值分量计算步骤中，所述垂直方向的插值分量gv的计算公式如下：
gv＝(I(m,n+1)+I(m,n-1))/2+(2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2))/4。
在本发明实施例中，所述插值分量计算步骤中，所述水平方向的插值分量gh的计算公式如下：
gh＝(I(m-1,n)+I(m+1,n))/2+(2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n))/4。
在本发明实施例中，还提供了一种拜尔域的图像插值装置，其特征在于，所述系统包括：
二阶梯度值计算模块，用于分别计算对图像中的坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff和水平方向的二阶梯度值hor_diff,其中，坐标点(m,n)的色度值用I(m,n)来表示；
插值分量计算模块，用于分别计算坐标点(m,n)在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh；
插值计算模块，用于计算坐标点(m,n)的G通道的插值g,公式如下：
g＝gv*hor_diff/(hor_diff+ver_diff)+gh*ver_diff/(hor_diff+ver_diff)。
在本发明实施例中，所述二阶梯度值计算模块采用如下公式计算坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff：
ver_diff＝|2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2)|+|I(m,n+1)-I(m,n-1)|。
在本发明实施例中，所述二阶梯度值计算模块采用如下公式计算坐标点(m,n)在水平方向的二阶梯度值hor_diff：
hor_diff＝|2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n)|+|I(m-1,n)-I(m+1,n)|。
在本发明实施例中，所述插值分量计算模块采用如下公式计算所述垂直方向的插值分量gv：
gv＝(I(m,n+1)+I(m,n-1))/2+(2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2))/4。
在本发明实施例中，所述插值分量计算模块采用如下公式计算所述水平方向的插值分量gh：
gh＝(I(m-1,n)+I(m+1,n))/2+(2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n))/4。
在本发明实施例中，还提供了一种图像处理芯片，所述图像处理芯片包括至少一处理器、存储器及接口，所述至少一处理器、存储器及接口均通过总线连接；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述图像处理芯片执行上述的图像插值方法。
在本发明实施例中，还提供了一种存储装置，所述存储装置上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述的图像插值方法的步骤。
与现有技术相比较，采用上述图像插值方法、装置、图像处理芯片及存储装置，对拜尔域的图像进行G通道插值时，同时将坐标点的垂直方向的二阶梯度值和水平方向的二阶梯度值作为修正因子，与坐标点在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh进行运算，根据垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh的比例来得到坐标点在G通道的插值，从而使得得到的插值与水平方向和垂直方向的色度都相关，插值的颜色过渡更平滑，减少了伪色效应，提高了图像插值的效果。
附图说明
图1是现有技术的拜尔域的图像插值的示意图；
图2是本发明实施例一提供的拜尔域的图像插值方法的实现流程图；
图3是本发明实施例一提供的图像插值方法中的图像坐标示意图；
图4是本发明实施例二提供的图像插值装置的结构示意图；
图5是本发明实施例三提供的图像处理芯片的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，本发明的拜尔域的图像插值方法，主要描述了在对拜尔域的图像中的蓝色(B)或者红色(R)的像素点的G(绿色)通道进行插值的过程。
以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细描述：
实施例一
图2示出了本发明实施例一提供的拜尔域的图像插值方法的实现流程，所述方法中，对图像中的坐标点(m,n)在G通道进行插值的具体步骤包括步骤S1至步骤S3，下面分别进行详细说明。
步骤S1、二阶梯度值计算步骤：分别计算坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff和水平方向的二阶梯度值hor_diff。
如图3所示，BR表示颜色为蓝色或者红色的像素点，G表示绿色的像素点。坐标点(m,n)的色度值用I(m,n)来表示，坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff的计算公式如下：
ver_diff＝|2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2)|+|I(m,n+1)-I(m,n-1)|。
坐标点(m,n)在水平方向的二阶梯度值hor_diff的计算公式如下：
hor_diff＝|2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n)|+|I(m-1,n)-I(m+1,n)|。
步骤S2、插值分量计算步骤：分别计算坐标点(m,n)在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh。
步骤S2中，所述垂直方向的插值分量gv的计算公式如下：
gv＝(I(m,n+1)+I(m,n-1))/2+(2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2))/4。
在本发明实施例中，所述插值分量计算步骤中，所述水平方向的插值分量gh的计算公式如下：
gh＝(I(m-1,n)+I(m+1,n))/2+(2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n))/4。
需要说明的是，步骤S1和步骤S2并非固定的顺序，步骤S2也可以放在步骤S1之前来进行。
步骤S3、插值计算步骤：计算坐标点(m,n)的G通道的插值g,公式如下：
g＝gv*hor_diff/(hor_diff+ver_diff)+gh*ver_diff/(hor_diff+ver_diff)。
需要说明的是，在上述公式中，计算坐标点(m,n)的G通道的插值g时，同时将坐标点的垂直方向的二阶梯度值ver_diff和水平方向的二阶梯度值hor_diff作为修正因子，与坐标点在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh进行运算，根据垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh的比例来得到坐标点在G通道的插值，从而使得得到的插值与水平方向和垂直方向的色度都相关，插值的颜色过渡更平滑，减少了伪色效应，提高了图像插值的效果。
实施例二
图4示出了本发明实施例二提供的拜尔域的图像插值装置，所述装置包括二阶梯度值计算模块21、插值分量计算模块22和插值计算模块23。下面详细进行说明。
所述二阶梯度值计算模块21，用于分别计算对图像中的坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff和水平方向的二阶梯度值hor_diff。
将坐标点(m,n)的色度值用I(m,n)来表示，所述二阶梯度值计算模块21采用如下公式计算坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff：
ver_diff＝|2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2)|+|I(m,n+1)-I(m,n-1)|。
所述二阶梯度值计算模块21采用如下公式计算坐标点(m,n)在水平方向的二阶梯度值hor_diff：
hor_diff＝|2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n)|+|I(m-1,n)-I(m+1,n)|。
所述插值分量计算模块22，用于分别计算坐标点(m,n)在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh。
所述插值分量计算模块22采用如下公式计算所述垂直方向的插值分量gv：
gv＝(I(m,n+1)+I(m,n-1))/2+(2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2))/4。
所述插值分量计算模块22采用如下公式计算所述水平方向的插值分量gh：
gh＝(I(m-1,n)+I(m+1,n))/2+(2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n))/4。
所述插值计算模块23，用于计算坐标点(m,n)的G通道的插值g,计算公式如下：
g＝gv*hor_diff/(hor_diff+ver_diff)+gh*ver_diff/(hor_diff+ver_diff)。
需要说明的是，上述图像插值装置中，各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与实施例一的图像插值方法基于同一构思，其带来的技术效果与实施例一相同，具体内容可参见实施例一中的相关叙述，此处不再赘述。
实施例三
如图5所示，本发明实施例三中，提供一种图像处理芯片，其包括至少一处理器310、存储器320及接口330，所述至少一处理器310、存储器320及接口330均通过总线连接；
所述存储器320存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器310执行所述存储器320存储的计算机执行指令，使得所述图像处理芯片执行实施例一所述的图像插值方法。
进一步地，本发明实施例还提供了一种存储装置，所述存储装置上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现实施例一所述的图像插值方法的步骤。
综上所述，采用上述图像插值方法、装置、图像处理芯片及存储装置，对拜尔域的图像进行G通道插值时，同时将坐标点的垂直方向的二阶梯度值和水平方向的二阶梯度值作为修正因子，与坐标点在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh进行运算，根据垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh的比例来得到坐标点在G通道的插值，从而使得得到的插值与水平方向和垂直方向的色度都相关，插值的颜色过渡更平滑，减少了伪色效应，提高了图像插值的效果。
值得注意的是，本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的步骤或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤，而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种拜尔域的图像插值方法，其特征在于，所述方法中，对图像中的坐标点(m,n)在G通道进行插值的具体步骤包括：
二阶梯度值计算步骤：分别计算坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff和水平方向的二阶梯度值hor_diff,其中，坐标点(m,n)的色度值用I(m,n)表示，ver_diff＝|2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2)|+|I(m,n+1)-I(m,n-1)|，hor_diff＝|2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n)|+|I(m-1,n)-I(m+1,n)|；
插值分量计算步骤：分别计算坐标点(m,n)在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh，gv＝(I(m,n+1)+I(m,n-1))/2+(2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2))/4，gh＝(I(m-1,n)+I(m+1,n))/2+(2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n))/4；
插值计算步骤：计算坐标点(m,n)的G通道的插值g,计算公式如下：
g＝gv*hor_diff/(hor_diff+ver_diff)+gh*ver_diff/(hor_diff+ver_diff)。
2.一种拜尔域的图像插值装置，其特征在于，所述装置 包括：
二阶梯度值计算模块，用于分别计算对图像中的坐标点(m,n)在垂直方向的二阶梯度值ver_diff和水平方向的二阶梯度值hor_diff,其中，坐标点(m,n)的色度值用I(m,n)来表示，
ver_diff＝|2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2)|+|I(m,n+1)-I(m,n-1)|，
hor_diff＝|2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n)|+|I(m-1,n)-I(m+1,n)|；
插值分量计算模块，用于分别计算坐标点(m,n)在G通道中的垂直方向的插值分量gv和水平方向的插值分量gh，gv＝(I(m,n+1)+I(m,n-1))/2+(2*I(m,n)-I(m,n+2)-I(m,n-2))/4，gh＝(I(m-1,n)+I(m+1,n))/2+(2*I(m,n)-I(m-2,n)-I(m+2,n))/4；
插值计算模块，用于计算坐标点(m,n)的G通道的插值g,公式如下：
g＝gv*hor_diff/(hor_diff+ver_diff)+gh*ver_diff/(hor_diff+ver_diff)。
3.一种图像处理芯片，其特征在于，所述图像处理芯片包括至少一处理器、存储器及接口，所述至少一处理器、存储器及接口均通过总线连接；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述图像处理芯片执行权利要求1所述的图像插值方法。
4.一种存储装置，其特征在于，所述存储装置上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现权利要求1所述的图像插值方法的步骤。
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