基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法，主要解决现有技术易出现边缘模糊、拉链效应和块效应的问题。其实现步骤为：1.输入一幅色彩滤波阵列图像；2.对绿色通道作方向插值；3.取绿色插值图的待修正块；4.取待修正块的图像块集合并从集合中找出相似块，组成相似块矩阵；5.定义相似块矩阵的拉格朗日优化函数并求解，得到修正的相似块矩阵；6.将修正的相似块矩阵的中间列向量重组，得到修正的块；7.对红色和蓝色通道作方向插值；8.取红色和蓝色插值图的待修正块，重复执行步骤4-6，修正红色和蓝色插值图的所有块；9.输出全彩色图像。本发明能避免边缘模糊，抑制拉链效应和块效应，用于对色彩滤波阵列图像的恢复。
【专利说明】基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理【技术领域】，具体的说是一种基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法，可用于恢复单传感器芯片相机中色彩滤波阵列图像的完整彩色信息，从而弥补由于减少相机硬件成本所带来的图像彩色信息的丢失。
【背景技术】
[0002]随着数码相机的广泛使用，其成本和体积是一个不可忽视的问题，为此现有的大部分数码相机都采用单块电荷耦合器件CCD或互补金属氧化物半导体CMOS作为图像的采样传感器，其上面覆盖有一层按Bayer方式排列的色彩滤波阵列，这种阵列使同一个像素点只能采样三种基色，即红R，绿G，蓝B中的一种，而另外两个颜色值则需要估计出来，从而得到所需要的全彩色图像，这种处理称做去马赛克。去马赛克是数码相机产品中的核心技术。
[0003]现有的色彩滤波阵列图像去马赛克方法包括最近邻复制、双线性插值、三次样条插值，目前较好的方法包括方向线性最小均方误差算法，局部方向插值和非局部均值滤波去马赛克的方法和基于局部方向插值和自适应阈值的去马赛克方法。
[0004]方向线性最小均方误差去马赛克算法，是Lei Zhang在文献“Color DemosaickingVia Directional Linear Minimum Mean Square-Error Estimation.1EEE Trans, on ImageProcessing, vol.14，n0.12，pp.2167-2178，Dec.2005.” 中提出来的。该方法首先通过最小均方误差LMMSE将水平和竖直方向的颜色差值信号估计出来，然后通过混合方向加权得到最终的颜色差值信号，最终将各个通道的缺失分量估计出来。这种方法由于只考虑水平和竖直方向的差值估计，所以存在拉链效应及虚假色彩的现象。
[0005]局部方向插值和非局部均值滤波去马赛克的方法，是Lei Zhang在文献“Color Demosaicking by Local Directional Interpolation and Nonlocal AdaptiveThresholding, Journal of Electronic Imaging2。(2)，O23Ol6 (Apr-Jun)，2Oll.” 中提出的。该方法利用图像的非局部冗余来提高图像的局部色彩恢复效果。首先，对像素缺失的分量使用多个方向混合估计出来，然后分别对各个通道使用非局部均值来修复局部估计的结果。此方法会模糊一些边缘。
[0006]基于局部方向插值和自适应阈值的去马赛克方法，是Lei Zhang在文献“Color Demosaicking by Local Directional Interpolation and Nonlocal AdaptiveThresholding, Journal of Electronic Imaging20 (2)，023016 (Apr-Jun)，2011.” 中提出的。此方法利用图像的非局部结构相似性来提高图像的局部色彩恢复效果，首先，对像素缺失的分量使用方向插值估计出来，然后分别对各个通道使用非局部自适应阈值来修复局插值结果。此方法可以有效的提高滤波阵列图像的去马赛克效果，并消除高饱和度图像边缘处产生的虚假结构，但仍会出现块效应。
【发明内容】
[0007]本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法，通过利用图像的局部和非局部冗余信息，并利用低秩来描述图像的几何结构相似性，以有效抑制拉链效应和块效应的出现，并避免了虚假颜色，提高色彩滤波阵列图像的去马赛克效果，得到高质量的全彩色图像。
[0008]为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤:
[0009]( I)输入一幅色彩滤波阵列图像I ;
[0010](2)通过方向插值法对色彩滤波阵列图像I中绿色通道缺失的像素进行估计，得到绿色通道图像的插值图像6X
[0011](3)在绿色通道图像的插值图像r)中逐像素取一个5X5大小的图像块，作为当前待修正图像块X;
[0012](4)在当前待修正图像块X的中心像素的32 X 32大小的邻域中取所有5 X 5的块，组成当前待修正图像块X的图像块集合Q ；
[0013](5)计算当前待修正块X与其图像块集合Q中每个块之间的像素欧式距离d，将欧式距离从小到大排序，取前100个块作为当前待修正块的相似块；
[0014](6)将当前待修正块X和其相似块拉成列向量，组成相似块矩阵Ix，并使待修正块X拉成的待修正列向量Y作为Ix的中间列向量；
[0015](7)定义相似块矩阵Ix的拉格朗日优化函数F(I' x):
[0016]
【权利要求】
1.一种基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法，包括如下步骤: (1)输入一幅色彩滤波阵列图像I; (2)通过方向插值法对色彩滤波阵列图像I中绿色通道缺失的像素进行估计，得到绿色通道图像的插值图像6 ; (3)在绿色通道图像的插值图像中逐像素取一个5X5大小的图像块，作为当前待修正图像块X ; (4)在当前待修正图像块X的中心像素的32X 32大小的邻域中取所有5 X 5的块，组成当前待修正图像块X的图像块集合Q ； (5)计算当前待修正块X与其图像块集合Q中每个块之间的像素欧式距离d，将欧式距离从小到大排序，取前100个块作为当前待修正块的相似块； (6)将当前待修正块X和其相似块拉成列向量，组成相似块矩阵Ix，并使待修正块X拉成的待修正列向量Y作为Ix的中间列向量； (7)定义相似块矩阵Ix的拉格朗日优化函数F(I'x):
2.根据权利要求1所述的基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法，其特征在于:步骤(2)中所述的通过方向插值法对色彩滤波阵列图像I中绿色通道缺失的像素进行估计，按如下步骤进行:(2a)计算以像素点R(i，j)为中心的北、南、东、西、水平、竖直六个方向上的绿色分量值与红色分量值的颜色差值:
3.据权利要求1所述的基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法，其特征在于:步骤(8)中所述的最小化约束求解相似块矩阵Ix的拉格朗日优化函数F(I' x)，得到修正后的相似块矩阵之，按如下步骤进行: (Sa)通过如下函数，初始化修正的相似块矩阵疗:
4.根据权利要求1所述的基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法，其特征在于:步骤(12)所述的通过方向插值法对色彩滤波阵列图像I中蓝色通道缺失的像素和红色通道缺失的像素进行估计，按如下步骤进行: (12a)计算以像素点G(i，j)为中心的北、南、东、西、水平、竖直六个方向上的蓝色分量值与绿色分量值的颜色差值:
【文档编号】H04N9/04GK103595981SQ201310512909
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年10月25日 优先权日:2013年10月25日
【发明者】张小华, 焦李成, 张平, 马文萍, 马晶晶, 田小林, 钟桦, 白婷 申请人:西安电子科技大学