CN1988591A - 一种实现异常点数值校正的色彩插值方法 - Google Patents

一种实现异常点数值校正的色彩插值方法 Download PDF

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Abstract

本发明一种实现异常点数值校正的色彩插值方法包括如下步骤：1)建立色彩插值矩阵步骤，以BAYER矩阵中的任一点为中心建立5×5的插值矩阵，各点均以一个已知色和两个未知色表示，该三色为R、G和B，且该中心点的已知色为R或B；2)校正中心点已知色值步骤，根据该矩阵中与中心点同已知色的点的已知色值校正该中心点的已知色值；3)确定基准步骤，判断该中心点所在的横向和纵向的色彩变化趋势，选择中心点所在的横向或纵向作为插值运算基准方向；4)插值中心点两个未知色值步骤。本发明可以消除图像中出现的异常点，防止异常色彩值扩散，使图像的细节更加真实，色彩更加逼真，而且会对图像的边界部分进行加强，使边缘部分图像更加清晰，防止出现伪色彩。

Description

一种实现异常点数值校正的色彩插值方法
【技术领域】
本发明涉及一种色彩插值方法，特别是在数字图像处理过程中对所获得的Bayer矩阵进行异常点校正，并同时进行色彩插值的方法。
【背景技术】
在数字图像处理过程中，必须对通过BAYER色彩矩阵得到的图像进行色彩插值，使图像的色彩得以恢复。以往的方法大都通过空间相关性或色彩的相关性对象素点插值，但是按照这种方法，如果在BAYER矩阵中出现异常的点会扩展到周围的插值中去，严重影响到色彩插值的效果；另外，单一地使用某一种方法会往往导致图像在边界部分会出现模糊，或者在精细结构中会出现伪色彩，这些都会对色彩插值的效果产生不良的影响。
【发明内容】
本发明的目的在于提供一种能对图像中的异常点进行校正并提高图像质量的色彩插值方法。
本发明的目的是这样实现的：该实现异常点数值校正的色彩插值方法，包括如下步骤：
1)建立色彩插值的矩阵步骤，以插值点为中心点建立5X5的Bayer矩阵，各点均以一个已知色和两个未知色表示，该三色为R、G和B，且该中心点的已知色为R或B；
2)校正中心点已知色值步骤，根据该矩阵中与中心点同已知色的点的已知色值的差值关系来校正该中心点的已知色值；
3)确定基准步骤，判断该中心点所在的横向和纵向的色彩变化趋势，选择中心点所在的横向或纵向作为插值运算基准方向；
4)插值中心点两个未知色值步骤，将基准方向上以中心点的未知色为已知色的点的平均值作为该中心点未知色的估算值，将在该基准方向上的另两个同已知色的点的值与该中心点已知色值的差值对该估算值进行修正，以得到该中心点的两个未知色的插值。
所述的步骤2)中，校正的原则如下：如果中心点的已知色值比周围同色点的值都大某一设定值或都小于该设定值，则用该周围点的已知色值的平均值来替换该中心点的已知色值，反之，则保留该中心点的已知色值。
该实现异常点数值校正的色彩插值方法包括如下步骤：
1)建立色彩插值Bayer矩阵步骤，以插值点为中心点建立5X5的Bayer矩阵，各点均以一个已知色和两个未知色表示，该三色为R、G和B，且该中心点的已知色为G；
2)校正中心点已知色值步骤，根据该矩阵中与中心点相同已知色的点的值的差值关系来校正该中心点的已知色值；
3)校正中心点的周围点的已知色值步骤，校正中心点周围的两个已知色为B和两个已知色为R的点的已知色值；
4)插值中心点的两个未知色值步骤，分别以中心点周围两个已知色为R或B的点的校正后的已知色值的平均值作为该中心点的R和B的估算值，将该中心点的已知色值与周围同已知色点的已知色值的差值对该估算值进行修正，以得到该中心点的R值和B值。
所述的步骤2)和3)中，校正的原则是：如果某点的已知色值比周围同已知色点的已知色值都大一设定值，而且与周围点的已知色值的平均值的差值也大于该设定值，则用该周围点的已知色值的平均值来替换该点的已知色值，反之，则保留该点的已知色值。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：本发明可以消除图像中出现的异常点，防止异常色彩值在插值中的扩散，使图像的细节更加真实，色彩更加逼真，而且会对图像的边界部分进行加强，使边缘部分图像更加清晰，防止出现伪色彩。
【附图说明】
图1和图4分别是中心点为蓝色和红色的Bayer矩阵。
图2和图3是中心点为绿色的Bayer矩阵。
图5是本发明的流程图。
【具体实施方式】
请参阅图1至图5所示，本发明一种实现异常点数值校正的色彩插值方法是利用5X5的Bayer矩阵对图像中进行插值。该5X5的Bayer阵列包括两种情况：1)中心点的已知色为蓝色(如图1所示)或红色(如图4所示)，而绿色点的位置一样；2)中心点的已知色为绿色，而红色点和蓝色点的位置可以互换，如图2和图3所示。
对于第一种情况，该插值方法的步骤是：
1)建立色彩插值的矩阵步骤，以插值点为中心点建立5X5的Bayer矩阵，各点均以一个已知色和两个未知色表示，该三色为R、G和B，且该中心点的已知色为R或B；
2)校正中心点已知色值步骤，根据该矩阵中与中心点同已知色的点的已知色值的差值关系来校正该中心点的已知色值；
3)确定基准步骤，判断该中心点所在的横向和纵向的色彩变化趋势，选择中心点所在的横向或纵向作为插值运算基准方向；
4)插值中心点两个未知色值步骤，将基准方向上以中心点的未知色为已知色的点的平均值作为该中心点未知色的估算值，将在该基准方向上的另两个同已知色的点的值与该中心点已知色值的差值对该估算值进行修正，以得到该中心点的两个未知色的插值。
对于步骤2)，该校正的原则是：“如果中心点的已知色值比周围所有同已知色点的已知色值都大某一设定值(Th)或者比周围所有同已知色点的已知色值都小该设定值(Th)，则认为这个点出现异常，并用周围这些点的已知色值的平均值来替换该点的已知色值；反之，则保留。其校正的具体过程如下：
Ra＝1/8*(R11+R13+R15+R31+R35+R51+R53+R55)；
Rb＝R33+Th；
Rs＝R33-Th；
如果R11＞Rb，R13＞Rb，R15＞Rb，R31＞Rb，R35＞Rb，R51＞Rb，R53＞Rb，R55＞Rb同时成立，或R11＜Rs，R13＜Rs，R15＜Rs，R31＜Rs，R35＜Rs，R51＜Rs，R53＜Rs，R55＜Rs同时成立，那么R33＝Ra，反之R33＝R33。
经过对R33点的校正后，可以计算得到H1和V1两个参数：
H1＝|G32-G34|+|R33-R31+R33-R35|
V1＝|G23-G43|+|R33-R13+R33-R53|
上述两个参数H1、V1分别描述了中心点所在纵向和横向两个方向的色彩变化趋势，该变化趋势分两个方面描述：横向和纵向相邻绿色点的差值分别为|G32-G34|和|G23-G43|，中心点红色的实际值R33与横向和纵向相邻点(R31+R35)/2和(R13+R53)/2的差值(由于在色彩对亮度的贡献中，绿色的贡献最大，所以绿色差距所占的比重比红色差距所占的比重要大)。参数小的方向色彩数值在表示亮度的变化趋势上更有真实性，所以，插值运算时就可以运用亮度变化趋势小的色彩数值进行计算。
根据上述的推导，对于图4中的以红色为中心点的情形，G33和B33的插值运算如下：
如果H1＜V1：
G33＝1/2*(G32+G34)+1/4*(R33-R31+R33-R35)；
B33＝1/4*(B22+B24+B42+B44)+1/4*(R33-1/2*(R13+R53)+1/2*(G32+G34)-1/2*(G23+G43))；
如果H1＞V1：
G33＝1/2*(G23+G43)+1/4*(R33-R13+R33-R53)；
B33＝1/4*(B22+B24+B42+B44)+1/4*(R33-1/2*(R31+R35)+1/2*(G23+G43)-1/2*(G32+G34))；
如果H1＝V1：
G33＝1/4*(G32+G34+G23+G43)+1/8*(R33-R31+R33-R35+R33-R13+R33-R53)；
B33＝1/4*(B22+B24+B42+B44)+1/8*(R33-R31+R33-R35+R33-R13+R33-R53)；
上述的插值方法中，G33和B33的插值运用亮度变化趋势小的已知色值对未知色值进行插值运算，包括两个部分：用亮度变化趋势小的横向或纵向的相邻同已知色点的平均值进行估算，用中心点与亮度变化趋势小的相邻同已知色的点的差值来对该估算值进行修正，从而得到一个更接近真实的色彩插值。在对B33和G33的插值运算中，由于对色彩亮度的贡献中，绿色差距所占的比重比红色差距所占的比重大，所以也需要在插值时考虑横或纵方向之间绿色的偏差。
对于第二种情况，其插值方法的步骤如下：
1)建立色彩插值Bayer矩阵步骤，以插值点为中心点建立5X5的Bayer矩阵，各点均以一个已知色和两个未知色表示，该三色为R、G和B，且该中心点的已知色为G；
2)校正中心点已知色值步骤，根据该矩阵中与中心点相同已知色的点的值的差值关系来校正该中心点的已知色值；
3)校正中心点的周围点的已知色值步骤，校正中心点周围的两个已知色为B和两个已知色为R的点的已知色值；
4)插值中心点的两个未知色值步骤，分别以中心点周围两个已知色为R或B的点的校正后的已知色值的平均值作为该中心点的R和B的估算值，将该中心点的已知色值与周围同已知色点的已知色值的差值对该估算值进行修正，以得到该中心点的R值和B值。
请参阅图3，对于步骤2)，校正原则如下：如果G33与周围的八个同已知色的点的已知色值的差值都大于参数Th，而且，G33与这八个点的已知色值的平均值的差距也都大于Th，那么认为G33异常，用周围八个同已知色的点的平均值取代原来的值。计算过程如下：
Ga＝1/8*(G13+G22+G24+G31+G35+G42+G44+G53)；
如果|G33-G13|＞Th，|G33-G22|＞Th，|G33-G24|＞Th，|G33-G31|＞Th，|G33-G35|＞Th，|G33-G42|＞Th，|G33-G44|＞Th，|G33-G53|＞Th同时|G33-Ga|＞Th，那么G33＝Ga。
校正G33后，由于用来进行R33(或B33)插值运算评估的参考点只有两个，为了减少参考点异常对插值运算的影响，同样需要校正R32、R34(即R33的参考点)和B23、B43(即B33的参考点)，其校正方法与第一种情况中对R33(或B33)的校正原理相同。R32周围的同已知色参考点是R12、R14、R34、R52和R54，R34周围的同已知色参考点是R12、R14、R32、R52和R54，B23周围的同色参考点是B21、B25、B41、B43和B45，B43周围的同已知色参考点是B21、B23、B25、B41、B45，考虑各点与校正点的位置关系，各点所占的权重也略有不同。加权计算的平均值公式如下：
Ral＝1/8*(2*R12+R14+2*R34+2*R52+R54)
Rar＝1/8*(R12+2*R14+2*R32+R52+2*R54)
Bau＝1/8*(2*R21+2*R25+R41+2*R43+R45)
Bad＝1/8*(R21+2*R23+R25+2*R41+2*R45)
利用如G33校正相同的原则：如果R32(或R34、B23、B43)与周围的五个同已知色的参考点的差值都大于参数Th，而且与这五个点的加权平均值差距也都大于Th，那么认为R32(或R34、B23、B43)异常，用加权平均值取代原来的值，否则使用原来的数值。
经过对上述四个点的校正后，可以得到无异常的参考点用来进行插值运算。插值使用了基本点作参考评估，绿色点作补偿修正的方法。插值公式如下：
R33＝1/2*(R32+R34)+1/4*(G33-R1+G33-Rr)
B33＝1/2*(B23+B43)+1/4*(G33-Bu+G33-Bd)；
其中：
R1＝1/4*(G33+G31+G22+G42)；
Rr＝1/4*(G33+G35+G24+G44)；
Bu＝1/4*(G33+G13+G22+G24)；
Bd＝1/4*(G33+G53+G42+G44)；
从上式可以看出，同样，该插值估算也是分两个部分，用经过校正后的相邻两点的平均值产生一个估算值，再用中心点绿色值与相邻绿色点的绿色值的差值来对此估算值进行修正，得到最后的色彩插值。
以绿色为中心点的其它插值方法同上，只是将红色和蓝色的位置互换一下就可以了。

Claims (8)

1.一种实现异常点数值校正的色彩插值方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)建立色彩插值的矩阵步骤，以插值点为中心点建立5×5的Bayer矩阵，各点均以一个已知色和两个未知色表示，该三色为R、G和B，且该中心点的已知色为R或B；
2)校正中心点已知色值步骤，根据该矩阵中与中心点同已知色的点的已知色值的差值关系来校正该中心点的已知色值；
3)确定基准步骤，判断该中心点所在的横向和纵向的色彩变化趋势，选择中心点所在的横向或纵向作为插值运算基准方向；
4)插值中心点两个未知色值步骤，将基准方向上以中心点的未知色为已知色的点的平均值作为该中心点未知色的估算值，将在该基准方向上的另两个同已知色的点的值与该中心点已知色值的差值对该估算值进行修正，以得到该中心点的两个未知色的插值。
2.如权利要求1所述的一种实现异常点数值校正的色彩插值方法，其特征在于：所述的步骤2)中，校正的原则如下：如果中心点的已知色值比周围同已知色点的已知色值都大某一设定值或都小于该设定值，则用该周围点的已知色值的平均值来替换该中心点的已知色值，反之，则保留该中心点的已知色值。
3.如权利要求1所述的一种实现异常点数值校正的色彩插值方法，其特征在于：所述的步骤3)中，将色彩变化趋势小的横向或纵向作为插值运算基准方向。
4.如权利要求3所述的一种实现异常点数值校正的色彩插值方法，其特征在于：如中心点的已知色为R，则所述的步骤3)中，
横向上的的色彩变化趋势为：H1＝|G32-G34|+|R33-R31+R33-R35|，纵向上的色彩变化趋势为：V1＝|G23-G43|+|R33-R13+R33-R53|，所述的步骤4)中，
如H1＜V1，则
G33＝1/2*(G32+G34)+1/4*(R33-R31+R33-R35)；
B33＝1/4*(B22+B24+B42+B44)+1/4*(R33-1/2*(R13+R53)+1/2*(G32+G34)-1/2*(G23+G43))；
如H1＞V1，则
G33＝1/2*(G23+G43)+1/4*(R33-R13+R33-R53)；
B33＝1/4*(B22+B24+B42+B44)+1/4*(R33-1/2*(R31+R35)+1/2*(G23+G43)-1/2*(G32+G34))；
如H1＝V1，则
G33＝1/4*(G32+G34+G23+G43)+1/8*(R33-R31+R33-R35+R33-R13+R33-R53)；
B33＝1/4*(B22+B24+B42+B44)+1/8*(R33-R31+R33-R35+R33-R13+R33-R53)；
其中，Rij、Gij及Bij为5×5Bayer矩阵中各点的已知色值，且1≤i、j≤5，i、j为自然数。
5.一种实现异常点数值校正的色彩插值方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)建立色彩插值Bayer矩阵步骤，以插值点为中心点建立5×5的Bayer矩阵，各点均以一个已知色和两个未知色表示，该三色为R、G和B，且该中心点的已知色为G；
2)校正中心点已知色值步骤，根据该矩阵中与中心点相同已知色的点的值的差值关系来校正该中心点的已知色值；
3)校正中心点的周围点的已知色值步骤，校正中心点周围的两个已知色为B和两个已知色为R的点的已知色值；
4)插值中心点的两个未知色值步骤，分别以中心点周围两个已知色为R或B的点的校正后的已知色值的平均值作为该中心点的R和B的估算值，将该中心点的已知色值与周围同已知色点的已知色值的差值对该估算值进行修正，以得到该中心点的R值和B值。
6.如权利要求5所述的一种实现异常点数值校正的色彩插值方法，其特征在于：所述的步骤2)和3)中，校正的原则是：如果某点的已知色值比周围同已知色点的已知色值都大一设定值，而且与周围点的已知色值的平均值的差值也大于该设定值，则用该周围点的已知色值的平均值来替换该点的已知色值，反之，则保留该点的已知色值。
7.如权利要求6所述的一种实现异常点数值校正的色彩插值方法，其特征在于：步骤2)中，所述的平均值为中心点周围的八个已知色为G的点的已知色值的平均值；所述的步骤3)中，对于两个已知色为R的点，该平均值的方法分别为：Rl＝1/4*(G33+G31+G22+G42)和Rr＝1/4*(G33+G35+G24+G44)，对于两个已知色为B的点，该平均值的方法分别为：Bu＝1/4*(G33+G1 3+G22+G24)和Bd＝1/4*(G33+G53+G42+G44)。
8.如权利要求7所述的一种实现异常点数值校正的色彩插值方法，其特征在于：所述的步骤4)中：
中心点的R值的算法为：R33＝1/2*(R32+R34)+1/4*(G33-Rl+G33-Rr)
中心点的B值的算法为：B33＝1/2*(B23+B43)+1/4*(G33-Bu+G33-Bd)；
其中，
Rl＝1/4*(G33+G31+G22+G42)；
Rr＝1/4*(G33+G35+G24+G44)。
Bu＝1/4*(G33+G13+G22+G24)；
Bd＝1/4*(G33+G53+G42+G44)。
其中，Rij、Gij及Bij为5×5Bayer矩阵中各点的已知色值，且1≤i、j≤5，i、j为自然数。
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