專利名稱：圖像處理過程中的插值處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像處理中的實(shí)現(xiàn)輪廓識(shí)別和平滑的插值處理方法。
背景技術(shù)：
在圖像處理過程中，為了獲得高質(zhì)量的圖像，比較理想的方法是利用三塊CCD(電荷耦合器件)分別接受紅、綠、藍(lán)三種參數(shù)信息，但是，由于CCD器件的成本較高、體積較大。因而，如果從圖像處理裝置的體積和成本方面考慮通常不會(huì)采用三個(gè)CCD的方案實(shí)現(xiàn)。取而代之的是在每一個(gè)像素上用CMOS(互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體)彩色傳感器采集一個(gè)顏色分量，對(duì)于其它的兩個(gè)分量則通過采集的該分量以及該分量周圍的分量插值求得。當(dāng)前可以采用的插值算法很多，廣泛應(yīng)用的包括根據(jù)領(lǐng)域插值法、線性插值法、卷積插值法等。
眾所周知，在濾波陣列中，需要插值的像素均有四個(gè)相鄰的像素，基于所述的相鄰的像素，所述的各個(gè)插值法分別為(1)通?？梢赃x擇其中任何一個(gè)像素的顏色分量作為插值結(jié)果，這種方法稱為鄰域插值方法；(2)線性插值法原理是用像素鄰域中同色分量的平均值作為此像素的該色分量；(3)卷積插值法是用鄰近的像素做插值。
雖然，上述各插值算法可以在一定的程度上去掉一些干擾分量，但是，同時(shí)還不可避免的帶來(lái)了輪廓的模糊。這必然會(huì)使得噪聲對(duì)圖像的影響大大增加，從而降低圖像的質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種圖像處理過程中的插值處理方法，從而可以實(shí)現(xiàn)針對(duì)圖像的輪廓識(shí)別和平滑處理，以降低噪聲對(duì)圖像的影響，并可以有效提高圖像的質(zhì)量。
本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明提供了一種圖像處理過程中的插值處理方法，包括A、利用像素中的有效信息量最多的顏色分量進(jìn)行輪廓的識(shí)別；B、根據(jù)輪廓識(shí)別結(jié)果計(jì)算確定像素中的三分量的各均值。
所述的步驟A包括利用三行已知的有效信息量最多的顏色分量值計(jì)算出另兩行中該顏色的分量的值，并基于計(jì)算出的值進(jìn)行輪廓的識(shí)別處理。
所述的輪廓的識(shí)別包括A1、根據(jù)計(jì)算獲得的兩行分量值和已知的三行分量值獲得五組分量值，每組包含四個(gè)分量值；A2、各每組中的四個(gè)分量值兩兩求差后分別求和獲得一個(gè)用于判斷是否為輪廓的閥值；A3、對(duì)每組中的四個(gè)分量值中的對(duì)角分量求差獲得對(duì)角差值，并根據(jù)該對(duì)角差值與所述閥值判斷相應(yīng)的像素點(diǎn)是否為輪廓。
所述的步驟A3包括當(dāng)每組中的兩個(gè)對(duì)角差值中的任一個(gè)大于所述閥值時(shí)，則判斷該像素點(diǎn)為輪廓，否則，該像素點(diǎn)不為輪廓。
所述的A3還包括
分別記錄針對(duì)五組分量值的每組的輪廓判斷結(jié)果，當(dāng)針對(duì)當(dāng)前組的判斷結(jié)果為輪廓，且五組對(duì)應(yīng)的五個(gè)判斷結(jié)果中至少有三個(gè)為輪廓時(shí)，則判斷相應(yīng)的像素點(diǎn)為輪廓，否則，判斷相應(yīng)的像素點(diǎn)不為輪廓。
所述的像素中的有效信息量最多的顏色為綠色。
所述的步驟B包括B1、當(dāng)像素點(diǎn)判斷為輪廓時(shí)，則根據(jù)三行已知的像素點(diǎn)的各分量值之間的大小關(guān)系計(jì)算相應(yīng)的像素點(diǎn)的各分量值；B2、當(dāng)像素點(diǎn)判斷不為輪廓時(shí)，則分別計(jì)算三行已知的像素點(diǎn)的分量總和的平均值并分別作為相應(yīng)像素點(diǎn)的各分量值。
所述的各分量值包括綠色G分量值、紅色R分量值和藍(lán)色B分量值。
所述的步驟B1具體包括在三行已知的像素點(diǎn)中，根據(jù)其中的所有G分量的值計(jì)算相應(yīng)的像素點(diǎn)的G分量值，根據(jù)其中的所有R分量的值計(jì)算相應(yīng)的像素點(diǎn)的R分量值，根據(jù)其中的所有B分量的值計(jì)算相應(yīng)的像素點(diǎn)的B分量值。
由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明為了減少輪廓的模糊以及噪聲對(duì)圖像的影響，首先，對(duì)輪廓進(jìn)行識(shí)別，然后再對(duì)不是輪廓的部分進(jìn)行平滑，這樣不但可以減少通常的線形括值方法帶來(lái)的圖像邊緣的模糊問題，從而保持輪廓的清晰，同時(shí)還可以減少噪聲對(duì)圖像的影響，即減少較為明顯的顏色失真。因此，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)可以大大地提高圖像的質(zhì)量，即可以得到較高質(zhì)量的插值圖像。


圖1為本發(fā)明所述的方法的具體實(shí)現(xiàn)過程示意圖；圖2至圖5分別為本發(fā)明中的像素矩陣示意圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明提出了一種解決噪聲對(duì)圖像帶來(lái)影響和輪廓識(shí)別的一種方法，具體提供了一種實(shí)現(xiàn)輪廓識(shí)別和平滑同時(shí)進(jìn)行的插值算法，本發(fā)明提供的插值算法中首先，利用像素中的有效信息量最多的顏色分量進(jìn)行輪廓的識(shí)別，然后，根據(jù)輪廓識(shí)別結(jié)果計(jì)算確定像素中的三分量的各均值。
具體一點(diǎn)講，本發(fā)明中是利用Bayer color filter(Bayer濾鏡)的濾波陣列中占有百分之五十的綠色來(lái)進(jìn)行輪廓的識(shí)別，當(dāng)然，如果其他顏色的有效信息量更多，則可以采用其他顏色進(jìn)行輪廓的識(shí)別。
概括地講，在輪廓識(shí)別過程中首先，通過color filter三行的每個(gè)響應(yīng)值估算出上下兩行的G分量，然后在對(duì)每個(gè)G分量進(jìn)行上下和左右的輪廓判斷，當(dāng)判斷出兩個(gè)或兩個(gè)以上的方向有輪廓時(shí)，再對(duì)G分量對(duì)輪廓的部分進(jìn)一步的識(shí)別。在識(shí)別出輪廓后，對(duì)輪廓部分做進(jìn)一步的插值，對(duì)非輪廓部分的三個(gè)分量做均值平滑處理。
也就是說(shuō)，本發(fā)明在具體實(shí)現(xiàn)過程中主要是通過RGB(紅綠藍(lán))三色中響應(yīng)最大的綠色來(lái)進(jìn)行輪廓的識(shí)別。相應(yīng)的處理過程包括(1)首先，通過三行的每個(gè)響應(yīng)值估算出上下兩行的G分量，得到一個(gè)5×5的陣列；(2)然后，在所述的5×5陣列中，對(duì)每個(gè)G分量進(jìn)行上下和左右的輪廓判斷，當(dāng)判斷出兩個(gè)或兩個(gè)以上的方向有輪廓時(shí)，再對(duì)G分量對(duì)輪廓的部分進(jìn)一步的識(shí)別。
(3)在識(shí)別出輪廓后，對(duì)輪廓部分做進(jìn)一步的插值，對(duì)非輪廓部分的三個(gè)分量做平滑處理。
經(jīng)過上述(1)至(3)的處理便可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的。
為對(duì)本發(fā)明有進(jìn)一步的理解，下面將對(duì)本發(fā)明所述的圖像處理過程中的插值處理方法的具體實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行詳細(xì)地說(shuō)明。
如圖1所示，相應(yīng)的處理過程具體包括步驟11由三行的綠色像素分量計(jì)算獲得五行的綠色像素分量；如圖2所示，首先計(jì)算如下參量G12＝(G21+G23)/2；G14＝(G23+G25)/2；G52＝(G41+G43)/2；G54＝(G43+G45)/2；經(jīng)過上述計(jì)算可以獲得圖2中的第一行的G12和G14值，以及第五行的G52和G54值，從而由圖2的中間三行的G分量(G21、G23、G25、G41、G43、G45)估算出了五行的G分量。
步驟12根據(jù)計(jì)算獲得的五行綠色分量獲得五組綠色分量值，具體可以在圖2中按照中、東、南、西、北方向獲得相應(yīng)的五組值；從圖2所示的5×5矩陣中，可以得到G23G32G43G34、G23G43G25G45、G32G34G54G52、G21G23G41G43、和G12G14G32G34的五組值。
步驟13根據(jù)所述五組值計(jì)算用于判斷是否為輪廓的閥值；分別對(duì)該五組值中的四個(gè)分量?jī)蓛汕蟛钊〗^對(duì)值后分別求和，從而分別得到一個(gè)判斷是否是輪廓的一個(gè)閥值，即得到facs(i)，i(1:5)，具體如下facs(i)＝fac_a*fac(i)，(0≤fac_a≤1)；facs(i)=facs(i)(facs(i)≤th);th(facs(i)≥th);---(1≤th≤128);]]>其中，facs(i)是每組中判斷是否是輪廓的一個(gè)閥值；fac_a是輪廓調(diào)節(jié)系數(shù)，一般取0.5，th是控制系數(shù)，通?？梢匀?6。
步驟14計(jì)算五組分量值中各組分量的對(duì)角差，根據(jù)每組分量中的四個(gè)分量值可以計(jì)算出兩個(gè)對(duì)角差值；在步驟中需要進(jìn)一步進(jìn)行是否為輪廓的判斷，具體為對(duì)G23G32G43G34、G12G14G32G34、G23G43G25G45、G32G34G54G52、G21G23G41G43中每組分量對(duì)角求差來(lái)判斷是否為輪廓；步驟15根據(jù)所述對(duì)角差的計(jì)算結(jié)果確定各temp(i)值；具體為判斷計(jì)算獲得的結(jié)果中是否存在大于facs(i)的差值，即當(dāng)每組分量中的兩個(gè)差值有一個(gè)大于facs(i)時(shí)，temp(i)＝1。否則，temp(i)＝0，并執(zhí)行步驟16。
步驟16根據(jù)各temp(i)值判斷當(dāng)前點(diǎn)是否為輪廓；具體為當(dāng)temp(1)＝1并且temp(2)+temp(3)+temp(4)+temp(5)＞2時(shí)，當(dāng)前點(diǎn)(即該5×5矩陣的中心點(diǎn))為輪廓，并執(zhí)行步驟17，否則，該點(diǎn)不是輪廓，并執(zhí)行步驟18。
步驟17根據(jù)輪廓判斷結(jié)果計(jì)算R分量、G分量和B分量的值；(1)計(jì)算R分量紅色分量R＝(R31+R33+R35)/3；(2)計(jì)算G分量在對(duì)中間區(qū)域G23G32G43G34中，當(dāng)相應(yīng)的對(duì)角差的絕對(duì)值的差大于facs(1)時(shí)，則綠色分量G的值為 否則，當(dāng)(G23+G32-G34-G43)＞facsd，(facsd＝facs(1)*m，0＜m＜1)，則dv＝|r1-r2|+|r3-r2|r1、r2、r3是中間3×3的矩陣每行的和。dh＝|c1-c2|+|c3-c2|c1、c2、c3是中間3×3的矩陣每列的和。
當(dāng)dv＞dh，則G＝(G32+G34)/2；當(dāng)dv＜dh，則G＝(G23+G43)/2；
當(dāng)dv＝dh，則G＝(G23+G43+G32+G34)/4；否則，即(G12+G32-G34-G43)≤facsd時(shí)，則G＝(G23+G43+G32+G34)/4；(3)計(jì)算B分量；仍如圖2所示，在G32和G34周圍的四個(gè)小三角G21B22G23G32、G23B24G25G34、G41B42G43G32、G45B44G43G34里，1、當(dāng)|G21-B22|＞|G23-B22|并且|G23-B22|＞|G32-B22|時(shí)，tmpg22＝G32，tmpg22是G的一個(gè)中間相關(guān)量；2、當(dāng)|G21-B22|＞|G23-B22|并且|G23-B22|≤|G32-B22|時(shí)，tmpg22＝G23；3、當(dāng)|G21-B22|≤|G23-B22|并且|G21-B22|＞|G32-B22|時(shí)；tmpg22＝G32；4、若均不符合以上條件，則tmpg22＝G21；tmpg22＝tmpg22-B22。
根據(jù)小三角的排列順序用同樣的方法求出其它的幾個(gè)相關(guān)量tmpg42、tmpg24、tmpg44，這樣，便可以計(jì)算出B分量的值為B＝G-(tmpg22+tmpg42+tmpg24+tmpg44)/4；步驟18當(dāng)判斷該點(diǎn)不是輪廓時(shí)，該點(diǎn)的三分量由中間3×5的矩陣各分量的均值求得；例如當(dāng)不滿足temp(1)＝1并且temp(2)+temp(3)+temp(4)+temp(5)＞2時(shí)，該點(diǎn)為非輪廓的情況，G＝(G21+G23+G25+G32+G34+G41+G43+G45)/8，另外，B、R分量的計(jì)算方法類似不再贅述。
下面再以圖3為例，對(duì)本發(fā)明所述的方法的具體實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行說(shuō)明。
在圖3中，G13＝(G22+G24)/2；G53＝(G42+G44)/2；
從圖3中獲得五組值G22G24G42G44、G33G42G31G22、G24G35G44G33、G33G44G53G42、G13G24G33G22，根據(jù)五組值，判斷G33是否是輪廓，具體判斷方法前面已經(jīng)描述，此處不再詳述。
當(dāng)判斷為輪廓時(shí)， 其中，G(i)為中間3×5的每一個(gè)G分量；0＜fac_g＜64，一般取18；g_th(i)是中間3×5的每一個(gè)G分量的相關(guān)量；G＝G33+g_th，g_th是所有g(shù)_th(i)的平均值；tmpg32＝(G22+G31+G42+G33)/4；tmpg34＝(G24+G35+G44+G33)/4；R＝G-(tmpg32+tmpg34-R32-R34)/2；相應(yīng)的B分量的求解方法如下tmpb32＝(B21+B41+B43+B23)/4；tmpb34＝(B23+B43+B45+B25)/4；在周圍的兩個(gè)小三角G22B23G24G33、G42B43G44G33里，1、當(dāng)|G22-B23|＞|G24-B23|并且|G24-B23|＞|G33-B23|時(shí)，tmpg23＝G33；2、當(dāng)|G22-B23|＞|G24-B23|并且|G24-B23|≤|G33-B23|時(shí)，tmpg23＝G24；3、當(dāng)|G22-B23|≤|G24-B23|并且|G22-B23|＞|G33-B23|時(shí)，tmpg23＝G33；4、當(dāng)均不符合以上條件時(shí)，tmpg23＝G22。
tmpg23＝tmpg23-B23；根據(jù)小三角的排列順序求出tmpg43；
tmpkb32＝tmpg32-tmpb32；tmpkb23＝tmpg23-B23；tmpkb34＝tmpg34-tmpb34；tmpkb43＝tmpg43-B43；則，B＝G-(tmpkb23+tmpkb43+tmpkb32+tmpkb34)/4。
同樣，當(dāng)判斷該點(diǎn)不是輪廓時(shí)，該點(diǎn)的三分量由中間3×5的矩陣各分量的均值求得。
另外，由于圖2和圖5、圖3和圖4的G分量的位置一樣，所以G分量的求法是一樣的，對(duì)于B分量和R分量的求法做相應(yīng)的交換即可獲得，故在此不一一詳述。
綜上所述，本發(fā)明能夠同時(shí)進(jìn)行去噪聲和插值操作，從而減少了通常的線形插值方法帶來(lái)的圖像邊緣的模糊，并可以減少較為明顯的顏色失真。該方法可以得到較高質(zhì)量的插值圖像。
以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種圖像處理過程中的插值處理方法，其特征在于，包括A、利用像素中的有效信息量最多的顏色分量進(jìn)行輪廓的識(shí)別；B、根據(jù)輪廓識(shí)別結(jié)果計(jì)算確定像素中的三分量的各均值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理過程中的插值處理方法，其特征在于，所述的步驟A包括利用三行已知的有效信息量最多的顏色分量值計(jì)算出另兩行中該顏色的分量的值，并基于計(jì)算出的值進(jìn)行輪廓的識(shí)別處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理過程中的插值處理方法，其特征在于，所述的輪廓的識(shí)別包括A1、根據(jù)計(jì)算獲得的兩行分量值和已知的三行分量值獲得五組分量值，每組包含四個(gè)分量值；A2、各每組中的四個(gè)分量值兩兩求差后分別求和獲得一個(gè)用于判斷是否為輪廓的閥值；A3、對(duì)每組中的四個(gè)分量值中的對(duì)角分量求差獲得對(duì)角差值，并根據(jù)該對(duì)角差值與所述閥值判斷相應(yīng)的像素點(diǎn)是否為輪廓。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像處理過程中的插值處理方法，其特征在于，所述的步驟A3包括當(dāng)每組中的兩個(gè)對(duì)角差值中的任一個(gè)大于所述閥值時(shí)，則判斷該像素點(diǎn)為輪廓，否則，該像素點(diǎn)不為輪廓。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像處理過程中的插值處理方法，其特征在于，所述的A3還包括分別記錄針對(duì)五組分量值的每組的輪廓判斷結(jié)果，當(dāng)針對(duì)當(dāng)前組的判斷結(jié)果為輪廓，且五組對(duì)應(yīng)的五個(gè)判斷結(jié)果中至少有三個(gè)為輪廓時(shí)，則判斷相應(yīng)的像素點(diǎn)為輪廓，否則，判斷相應(yīng)的像素點(diǎn)不為輪廓。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理過程中的插值處理方法，其特征在于，所述的像素中的有效信息量最多的顏色為綠色。
7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的圖像處理過程中的插值處理方法，共特征在于，所述的步驟B包括B1、當(dāng)像素點(diǎn)判斷為輪廓時(shí)，則根據(jù)三行已知的像素點(diǎn)的各分量值之間的大小關(guān)系計(jì)算相應(yīng)的像素點(diǎn)的各分量值；B2、當(dāng)像素點(diǎn)判斷不為輪廓時(shí)，則分別計(jì)算三行已知的像素點(diǎn)的分量總和的平均值并分別作為相應(yīng)像素點(diǎn)的各分量值。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像處理過程中的插值處理方法，其特征在于，所述的各分量值包括綠色G分量值、紅色R分量值和藍(lán)色B分量值。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像處理過程中的插值處理方法，其特征在于，所述的步驟B1具體包括在三行已知的像素點(diǎn)中，根據(jù)其中的所有G分量的值計(jì)算相應(yīng)的像素點(diǎn)的G分量值，根據(jù)其中的所有R分量的值計(jì)算相應(yīng)的像素點(diǎn)的R分量值，根據(jù)其中的所有B分量的值計(jì)算相應(yīng)的像素點(diǎn)的B分量值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種圖像處理過程中的插值處理方法。本發(fā)明主要包括首先，利用像素中的有效信息量最多的顏色分量進(jìn)行輪廓的識(shí)別；然后，根據(jù)輪廓識(shí)別結(jié)果計(jì)算確定像素中的三分量的各均值?？梢钥闯?，本發(fā)明為了減少輪廓的模糊以及噪聲對(duì)圖像的影響，首先，對(duì)輪廓進(jìn)行識(shí)別，然后再對(duì)不是輪廓的部分進(jìn)行平滑，這樣不但可以減少通常的線形插值方法帶來(lái)的圖像邊緣的模糊問題，從而保持輪廓的清晰，同時(shí)還可以減少噪聲對(duì)圖像的影響，即減少較為明顯的顏色失真。因此，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)可以大大地提高圖像的質(zhì)量，即可以得到較高質(zhì)量的插值圖像。
文檔編號(hào)H04N5/217GK1889632SQ20051012612
公開日2007年1月3日 申請(qǐng)日期2005年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2005年11月30日
發(fā)明者馬建斌, 曠章曲 申請(qǐng)人:北京視信源科技發(fā)展有限公司