CN108377369A - Bayer格式彩色图像的Binning方法 - Google Patents

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贾平
梁超
沈宏海
马天翔
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Abstract

本发明公开了一种Bayer格式彩色图像的Binning方法，将Bayer图像中需要Binning的像素融合，视为一个像素单元，根据原始图像中Bayer滤光片的排布方式，将需要Binning区域中的所有红色通道像素、绿色通道像素和蓝色通道像素分别进行加权融合，加权系数由对应颜色像素数及其所在位置决定，可以获得Binning后像素单元对应的红色、绿色以及蓝色分量，再统计整幅图像的红色、绿色以及蓝色通道信息，进行Binning后的颜色校正。本发明可以保证Binning后的彩色图像分辨率等于Bayer图像Binning后的图像分辨率。

Description

Bayer格式彩色图像的Binning方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种Bayer格式彩色图像的Binning方法。
背景技术
Bayer格式彩色图像的Binning方法(Binning为图像数据读出方式)之一如图1所示，将原始图像以Bayer滤光片对应的一组4个相邻像素为基本单元，根据要求的Binning方式进行区域划分，将划分的各个Binning区域的各个基本单元内对应位置的红色、绿色、绿色、蓝色像素灰度值分别进行求和，以求和后的4个位置的灰度值作为Binning后像素单元的4个像素对应的灰度值，通过这种方式可以实现Bayer彩色图像的Binning。Binning后的图像其分辨率成比例降低，这是Binning的处理方式无法避免的。但是这种Binning方式在Binning后获得的图像像素仍然是按照Bayer滤光片定义的红色、绿色、蓝色位置排布的，对Binning后图像进行色彩还原时，需要进行邻域像素的插值处理，将会进一步降低图像的分辨率，导致图像变得模糊、不清晰。
发明内容
本发明为解决现有Bayer格式彩色图像Binning和色彩还原后图像分辨率大幅度降低的问题，提供一种Bayer格式彩色图像的Binning方法。
为了实现上述目的，本发明提供的Bayer格式彩色图像的Binning方法，包括Binning像素单元划分步骤，各像素单元红色、绿色、蓝色颜色通道信息提取融合步骤，全图像颜色信息统计步骤，Binning后像素单元颜色校正步骤；所述Binning像素单元划分按照要求的Binning方式对原始Bayer图像进行区域划分，将其分割成Binning后图像分辨率对应的像素单元。
所述各像素单元红色、绿色、蓝色颜色通道信息提取融合步骤中，
根据原始图像对应的Bayer滤光片的分布方式，对各个像素单元内的红、绿、蓝像素的个数进行统计；
并根据各个像素单元内红色、绿色、蓝色通道内像素的个数以及对应的像素分布位置计算各个像素对应的加权系数；
分别对红色、绿色、蓝色通道内的各个像素进行加权融合，其中，各相同颜色通道内的各个像素的加权系数的权重由所在区域中的位置决定，同颜色通道内所有像素的加权系数之和为1，计算出Binning后各像素单元对应的红色、绿色、蓝色分量的平均值。
所述全图像颜色信息统计步骤中，根据原始图像对应的Bayer滤光片的分布方式，统计出整幅图像各个像素单元内的红、绿、蓝像素的个数，并计算出原始图像中红色、绿色、蓝色通道的平均值。
所述全图像颜色信息统计步骤中，获得原始图像中红色、绿色、蓝色通道的平均值后，计算出整幅图像的平均灰度值，分别利用红色、绿色、蓝色通道的平均值与原始图像的平均灰度值相除计算出整幅图像中红色、绿色、蓝色分量的校正系数。
所述Binning后像素单元颜色校正步骤是根据所述全图像颜色信息统计步骤计算出的整幅图像中红色、绿色、蓝色分量的校正系数，以及所述Binning像素单元划分步骤，所述各像素单元红色、绿色、蓝色颜色通道信息提取融合步骤后获得的具有红色、绿色、蓝色三种颜色分量的平均值的像素单元进行颜色校正。
所述Binning后像素单元颜色校正步骤中，Binning后像素单元内的红色、绿色、蓝色分量平均值分别乘以所述全图像颜色信息统计步骤计算出的整幅图像中红色、绿色、蓝色分量的校正系数，得到校正后的具有红色、绿色、蓝色三种颜色信息的Binning后像素，对所有Binning后的像素单元进行颜色校正，形成具有高分辨率的Bayer格式彩色图像。
本发明的有益效果：本发明所述的Bayer格式彩色图像的Binning方法的核心思想是将原始图像中要求Binning的区域整体视作一个Binning后的像素单元，利用此像素单元对应的原始Bayer彩色图像数据中红色、绿色、蓝色像素值分别进行加权融合，获得像素单元对应的红色、绿色、蓝色信息分量；再对整幅图像进行颜色信息统计和平均灰度值计算，获得图像中红色、绿色、蓝色通道的校正系数，最后对Binning后各像素单元中的红色、绿色、蓝色分量进行颜色校正，实现Bayer格式彩色图像的Binning。采用本发明的Bayer格式彩色图像的Binning方法后获得的Binning彩色图像比传统的Binning方法获得的彩色图像更加清晰；其Binning后的彩色图像分辨率等于Bayer图像Binning后的图像分辨率，而不会像传统Binning方法一样在Binning后还原彩色图像时再次降低图像分辨率。
附图说明
图1所示为传统Bayer格式彩色图像的Binning方法进行2×2Binning的示意图。
图2所示为本发明Bayer格式彩色图像的Binning方法进行2×2Binning的Binning及色彩还原示意图。
图3为采用本发明所述Bayer格式彩色图像的Binning方法进行4×4Binning时，Binning后像素单元内计算红色、绿色、蓝色通道分量的加权融合示意图。
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，以下结合附图及具体实施例，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用以解释本发明，而不构成对本发明的限制。
如图2、3所示的实施例中，Bayer格式彩色图像的Binning方法，根据Binning要求将原始Bayer图像分割成Binning后分辨率对应的像素单元，如4×4Binning或8×8Binning或者更大比例；根据原始图像对应的Bayer滤光片的分布方式，对各个像素单元内的红色、绿色、蓝色通道内像素的个数进行统计；并根据各个像素单元内红色、绿色、蓝色通道内像素的个数以及对应的像素分布位置计算各个像素对应的加权系数；进行红、绿、蓝三个颜色通道内的各个像素进行加权融合，获取各个像素单元对应的红色、绿色、蓝色分量信息；对原始图像中所有的红色、绿色、蓝色像素进行信息统计，计算出红色像素、绿色像素、蓝色像素的平均值以及整幅图像的平均灰度值，求出红色、绿色、蓝色对应的校正系数；利用此校正系数与各个像素单元内对应的红色、绿色、蓝色分量信息进行颜色校正，实现高分辨率的Bayer彩色图像的Binning处理。
如图2、3所示的实施例中，本发明实施例提供的Bayer格式彩色图像的Binning方法，包括Binning像素单元划分步骤，各像素单元红色、绿色、蓝色颜色通道信息提取融合步骤，全图像颜色信息统计步骤，Binning后像素单元颜色校正步骤。Binning像素单元划分步骤为按照要求的Binning方式对原始Bayer图像进行区域划分，将其分割成Binning后图像分辨率对应的像素单元，根据原始图像对应的Bayer滤光片的分布方式，对各个像素单元内的红、绿、蓝像素的个数进行统计；根据划分的各个像素单元内红色、绿色、蓝色像素的个数以及对应的像素分布位置计算各个像素对应的加权系数；分别对红色、绿色、蓝色通道内的各个像素进行加权融合，其中，各相同颜色通道内的各个像素的加权系数的权重由所在区域中的位置决定，同颜色通道内所有像素的加权系数之和为1，计算出Binning后各像素单元对应的红色、绿色、蓝色分量的平均值。根据原始图像Bayer滤光片的排布方式，统计出整幅图像中红色、绿色、蓝色像素的个数，并计算出各个颜色通道的平均值；获得原始图像中红色、绿色、蓝色的平均值后，计算出整幅图像的平均灰度值，分别利用三个颜色通道的平均值与原始图像的平均灰度值相除计算出整幅图像中红色、绿色、蓝色分量的校正系数。根据全图像颜色信息统计步骤计算出的颜色校正系数，以及Binning像素单元划分步骤，各像素单元红色、绿色、蓝色颜色通道信息提取融合步骤后获得的具有红色、绿色、蓝色三种颜色分量的像素单元进行颜色校正；Binning后像素单元内的红色、绿色、蓝色分量平均值分别乘以全图像颜色信息统计步骤计算出的颜色校正系数，得到校正后的具有红色、绿色、蓝色三种颜色信息的Binning后像素，对所有Binning后的像素单元进行颜色校正，实现具有高分辨率的Bayer格式彩色图像的Binning方法。
其中需要说明的是，如图3所示中：
RBinning＝(R1+R2+R3+3×R4)/6；
BBinning＝(3×B1+B2+B3+B4)/6；
CBinning＝(G11+3×G22+G41+G21+G12+3×G31+G32)/12
本实施方式所述的Binning像素单元划分步骤，为根据实际Binning需求进行像素单元分割。
本实施方式所述的各像素单元红色、绿色、蓝色颜色通道信息提取融合步骤，为根据原始图像中Bayer滤光片对应的红色、绿色、蓝色像素排布方式以及像素单元内各颜色像素所在位置计算各个颜色像素对应的加权系数，进行三种颜色通道的加权融合。
本实施方式所述的全图像颜色信息统计步骤，为利用原始Bayer图像中红色、绿色、蓝色通道的平均值分别除以整幅图像的灰度平均值计算出三种颜色通道对应的校正系数。
本实施方式所述的Binning后像素单元颜色校正步骤，为利用所述的全图像颜色信息统计步骤得到的校正系数，并对所述的Binning像素单元划分步骤中划分出的所有像素单元对应的红色、绿色、蓝色分量进行色彩校正，实现Binning后的色彩还原。
本实施方式提出的Bayer格式彩色图像的Binning方法可以在FPGA或DSP或ARM等微处理器中或PC机或任何可编程设备中编程实现。
本实施方式中提到的Bayer格式彩色图像中Bayer滤光片的排布方式可以是“RGGB”或“BGGR”或“GRBG”或“GBRG”，其中“R”代表红色像素，“G”代表绿色像素，“B”代表蓝色像素。
本实施方式仅仅是系统的说明了Bayer格式彩色图像的Binning方法的基本实现原理，而非对实施方式的限定。对于所属技术领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其他不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有实施方式予以穷举。而由此引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所作出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (6)

1.一种Bayer格式彩色图像的Binning方法，其特征在于，包括如下步骤：
Binning像素单元划分步骤；
各像素单元红色、绿色、蓝色颜色通道信息提取融合步骤；
全图像颜色信息统计步骤；
Binning后像素单元颜色校正步骤；
其特征在于：所述Binning像素单元划分步骤中，是按照要求的Binning方式对原始Bayer图像进行区域划分，将其分割成Binning后图像分辨率对应的像素单元。
2.根据权利要求1所述的Bayer格式彩色图像的Binning方法，其特征在于，所述各像素单元红色、绿色、蓝色颜色通道信息提取融合步骤中，
根据原始图像对应的Bayer滤光片的分布方式，对各个像素单元内的红、绿、蓝像素的个数进行统计；
并根据各个像素单元内红色、绿色、蓝色通道内像素的个数以及对应的像素分布位置计算各个像素对应的加权系数；
分别对红色、绿色、蓝色通道内的各个像素进行加权融合，其中，各相同颜色通道内的各个像素的加权系数的权重由所在区域中的位置决定，同颜色通道内所有像素的加权系数之和为1，计算出Binning后各像素单元对应的红色、绿色、蓝色分量的平均值。
3.根据权利要求2所述的Bayer格式彩色图像的Binning方法，其特征在于，所述全图像颜色信息统计步骤中，根据原始图像对应的Bayer滤光片的分布方式，统计出整幅图像各个像素单元内的红、绿、蓝像素的个数，并计算出原始图像中红色、绿色、蓝色通道的平均值。
4.根据权利要求3所述的Bayer格式彩色图像的Binning方法，其特征在于，所述全图像颜色信息统计步骤中，获得原始图像中红色、绿色、蓝色通道的平均值后，计算出整幅图像的平均灰度值，分别利用红色、绿色、蓝色通道的平均值与原始图像的平均灰度值相除计算出整幅图像中红色、绿色、蓝色分量的校正系数。
5.根据权利要求4所述的Bayer格式彩色图像的Binning方法，其特征在于，所述Binning后像素单元颜色校正步骤是根据所述全图像颜色信息统计步骤计算出的整幅图像中红色、绿色、蓝色分量的校正系数，以及所述Binning像素单元划分步骤，所述各像素单元红色、绿色、蓝色颜色通道信息提取融合步骤后获得的具有红色、绿色、蓝色三种颜色分量平均值的像素单元进行颜色校正。
6.根据权利要求5所述的Bayer格式彩色图像的Binning方法，其特征在于，所述Binning后像素单元颜色校正步骤中，Binning后像素单元内的红色、绿色、蓝色分量平均值分别乘以所述全图像颜色信息统计步骤计算出的整幅图像中红色、绿色、蓝色分量的校正系数，得到校正后的具有红色、绿色、蓝色三种颜色信息的Binning后像素，对所有Binning后的像素单元进行颜色校正，形成具有高分辨率的Bayer格式彩色图像。
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