利用信号相关对BAYER格式图像色彩复原

    三CCD数字相机是由三个单色CCD分别获得彩色图像的R、G、B分量,每个CCD只对应获得所采集图像的一种颜色,但这样相机成本较高,为了降低成本,相机设计者设计了单CCD数字相机,结构如图1.这种单CCD相机通过彩色滤波阵列(CFA)获得图像的彩色信息.而这样采集的图像在每个像素的位置上只有一种颜色分量可以获得,所以要复原另外两种缺少的颜色分量,就必需通过相邻像素来估算,这个过程叫CFA插值.文中使用的BAY-ER CFA格式(如图2:每一个方格代表一个像素,格中的R、G、B表示相应像素只含有相应的彩色分量)是现在普遍采用的CFA图像格式中的一种.在这种格式的图像中,图像一半的像素分配给G分量,而R和B分量占图像的另一半像素.因为G分量是R、B分量的两倍,所以如果G分量采用好的插值方法,不仅可以提高G分量的质量,还可以提高插值方法和本文所提出的利用信号相关对BAYER格式图像彩色复原的方法)分别在本文的第2、3部分进行讲解.然后在第4部分对经过两种通用方法和文中提出方法进行彩色复原后的图像通过SNR(信噪比)和NCD(归一化彩色差异规范)两种评估方法进行比较,最后给出实验结论.

    1 两种通用的插值方法

    这部分介绍已经广泛应用的两种插值方法:

    (1)一种是双线性插值法[1-3]:每个像素位置上缺少的彩色分量由3@3邻域内具有相同颜色分量的像素平均值获得.参考图3.公式如式(1)~(6)所示:G.7、R.7、B.7、R.3、G.3、B.3表示经过插值后B7、G3位置处像素的R、G、B分量值

    这种方法的优点是运算简单,易于实现;缺点是:没有利用不同彩色分量之间的关系;忽略了图像的边缘.这样在图像的边缘就会引进大量的错误数据造成图像边缘模糊以及复原成错误颜色.下面参考图4来说明双线性插值方法在图像边缘进行插值产生错误的原因.

    在图4(a)(c)中假设3@3邻域的原始图像只有垂直方向的边缘,并且只有两个值,高表示像素值高于图像的平均值,低表示像素值低于图像的平均值.图4(b)是图像BAYER CFA格式,计算中心的R值为R.=(高+高+低+低)/4,而实际的R值应该为低,这样就可以看出真实值和计算值之间的差值vR=(高-低)/2,插值后的图像如图4(d).为了解决双线性插值中的边缘问题,边缘检测必须在插值之前进行.这就是接着要介绍的第二种通用的方法:边缘检测方法.

    (2)边缘检测方法[4-6]:这种方法先根据图像边缘的格式对缺少的G分量进行插值.如图5(a)中存在垂直方向的边缘,图5(b)中存在水平方向的边缘,结合图3,计算B7位置处的G分量G.7要根据边缘的水平和垂直梯度vH=|G6-G8|、vV=|G3-G11|来选择公式(7)~(9)中的一个来计算.操作如下(T是域值):如果满足条件vH>T&vVT条件,G.7=G.7V;其余条件下G.7=G.7A.边缘检测的方法与双线性插值的方法比较有两方面改进:一个是颜色错误像素的数量大量减少,另一个是边缘锐化.但这种方法也有两个缺点:一个是比双线性插值复杂,另一个是只检测垂直和水平的边缘,对非水平和垂直的边缘没有考虑.