[發(fā)明專利]一種基于多導(dǎo)向?yàn)V波的快速bayer彩色重建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811585612.6
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號(hào): CN109658358B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐愛功;吳佳奇;車?yán)蚰?/a>
• 申請（專利權(quán)）人: 遼寧工程技術(shù)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T7/90
• 代理公司: 沈陽東大知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21109
• 代理人: 李運(yùn)萍

本發(fā)明提供一種基于多導(dǎo)向?yàn)V波的快速bayer彩色重建方法，涉及CFA圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明步驟如下：步驟1：獲取bayer圖像，對(duì)該圖像進(jìn)行導(dǎo)向組初始化；對(duì)圖像中每個(gè)綠色像素缺失位置進(jìn)行導(dǎo)向組設(shè)置，將每個(gè)像素位置的8個(gè)導(dǎo)向劃分為4組導(dǎo)向，每組包括3個(gè)導(dǎo)向，導(dǎo)向組可表示為：{usubgt;i/subgt;,lsubgt;i/subgt;,dsubgt;i/subgt;,rsubgt;i/subgt;}subgt;(q,v)/subgt;,i＝?1,0,1；步驟2：計(jì)算色差影像；步驟3：計(jì)算基于色差的梯度影像；步驟4：計(jì)算導(dǎo)向權(quán)值矩陣；步驟5：計(jì)算導(dǎo)向估計(jì)矩陣；步驟6：綠色波段重建；步驟7：基于色差的線性濾波紅、藍(lán)波段重建，紅、綠、藍(lán)波段全部重建后得到彩色圖像。本方法可以廣泛應(yīng)用于bayer影像彩色重建場景，有效快速實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的彩色重建影像。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及CFA圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多導(dǎo)向?yàn)V波的快速bayer彩色重建方法。

背景技術(shù)

隨著遙感對(duì)地觀測技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻衛(wèi)星作為一種全新的對(duì)地觀測手段，能夠獲取一定區(qū)域范圍內(nèi)的高動(dòng)態(tài)信息，已經(jīng)逐漸成為研究和使用的新熱點(diǎn)。出于研制成本、數(shù)據(jù)傳輸壓力和工藝難度等因素，視頻衛(wèi)星的相機(jī)成像系統(tǒng)一般只采用一個(gè)CMOS傳感器，并在傳感器前端安置一塊彩色濾光陣列——bayer模板，通過bayer模板生成的影像稱為bayer影像。Bayer影像在每一個(gè)像素位置只獲取一種顏色的灰度值，其他兩種顏色被過濾掉，如圖1所示。因此bayer影像可以減少三分之二的數(shù)據(jù)量，有效節(jié)省星上存儲(chǔ)資源，減輕星地傳輸壓力；同時(shí)極大的減輕了衛(wèi)星重量和體積，研制成本和制作工藝難度得到顯著改善。但bayer影像的成像特性使得影像的每個(gè)像素?fù)p失2種顏色的彩色信息，必須對(duì)其進(jìn)行插值重建處理，恢復(fù)成彩色影像后才能進(jìn)行后續(xù)的處理和應(yīng)用。

傳統(tǒng)的彩色重建方法主要是針對(duì)工業(yè)相機(jī)，高質(zhì)量的重建往往需要復(fù)雜地、多次迭代運(yùn)算獲取準(zhǔn)確的插值導(dǎo)向和灰度估計(jì)值，執(zhí)行效率較低。此外，視頻衛(wèi)星的Bayer影像一般尺寸較大、幀數(shù)較多，計(jì)算耗時(shí)的問題更為嚴(yán)重。而一般快速的方法很難準(zhǔn)確估計(jì)鄰域灰度相關(guān)性，重建質(zhì)量往往不佳。因此bayer影像彩色重建的質(zhì)量和效率的矛盾問題是制約視頻衛(wèi)星后續(xù)應(yīng)用的主要因素之一。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于多導(dǎo)向?yàn)V波的快速bayer彩色重建方法，本方法可以廣泛應(yīng)用于bayer影像彩色重建場景，有效實(shí)現(xiàn)快速、高質(zhì)量的彩色重建影像。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是：

一種基于多導(dǎo)向?yàn)V波的快速bayer彩色重建方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取bayer圖像后，對(duì)該圖像進(jìn)行導(dǎo)向組初始化；在圖像中每個(gè)綠色像素缺失的位置進(jìn)行導(dǎo)向組設(shè)置，將上、下、左、右、左上、右上、左下及右下8個(gè)導(dǎo)向劃分為上、下、左、右4組導(dǎo)向，每組包括3個(gè)導(dǎo)向，導(dǎo)向組可表示為：{u_i,l_i,d_i,r_i}_(q,v)，其中，q、v分別代表像素位置的行、列，i＝-1,0,1，u_i代表上方向?qū)蚪M，l_i代表左方向?qū)蚪M，d_i代表下方向?qū)蚪M，r_i代表右方向?qū)蚪M；

步驟2：計(jì)算色差影像；水平和垂直影像的濾波hf和vf設(shè)為：

hf＝[-1/4?1/2?1/2?1/2?-1/4]

vf＝(hf)′

其中，(*)′表示矩陣的轉(zhuǎn)置操作符，水平影像imgh和垂直影像imgv表示為：

imgh＝filter(bayer1,hf)

imgv＝filter(bayer1,vf)