数码相机中的彩色插值方法

摘要

一种数码相机中的彩色插值方法，用于数码成像技术领域。本发明基于YCbCr色度空间，针对CCD所获得原始图像，充分利用了图像CbCr信号的低频特性，根据各个像素基色值的原始信息，首先对R像素和B像素插出缺省的G基色值，然后根据YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式近似估计，或者利用插值方法计算各个像素的CbCr值，最后根据YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式反推各个像素缺省的基色值。利用该插值方法，既能使图像的边缘清晰，消除噪声，使其更逼近真实世界的五颜六色，而且还能保证较快的处理速度。

说明书

技术领域

本发明涉及一种数码相机中的彩色插值方法，具体是一种数码相机中色彩滤镜阵列的彩色重建方法。用于数码成像技术领域。

背景技术

常见的数码相机和数码摄像机的成像器件都是电荷耦合器件(CCD)，它是以电荷包作为图像信号载体的器件，利用光子在单晶体硅里激发出电子——空穴对的光敏效应实现光电转换。电荷耦合器件(CCD)上遍布着一个个微小的光电转换单元，即对应数字图像的一个一个像素。数码相机通过快门激活CCD，把光信号转化为电信号，每一个光电转换单元把它接受的光照强度转化成电压信号，再将电信号转化为数字信号，按照阵列次序将各个值保存在存储器中，这样就得到了原始的数字图像。

自然界中常见的各种色光都可由红(R)、绿(G)、蓝(B)三种色光按不同比例相配而成。电荷耦合器件(CCD)本身只能感知光强，为了获得彩色图像，CCD器件上使用了色彩滤光片。每个光电转化单元都包含一个不同颜色的微滤光片(或R或G或B)，它们按G-R-G-B的顺序像马赛克一样阵列。这样每个光电转化单元就可得到每种色光的反应值，因此原始图像的每个像素点只有一个三基色分量：或红R、或绿G、或蓝B。但是，真正的彩色数字图像的每个像素都需要R、G、B三个分量，这就需要插值算法，从原始信息中插值出各个像素所缺的颜色分量。

彩色插值是影响最后图像质量的关键因素。经文献检索发现，中国专利申请号：02116750.8，专利名称：数码相机中色彩滤镜阵列的彩色重建方法。该专利提出了一种数码相机中的插值算法，其特点在于：绿色象素点的绿色分量由其本身表示，其红色分量和蓝色分量由其上下两点的均值或左右两点的均值来表示；红色象素点的红色分量由其本身表示，其蓝色分量由左上，左下，右上和右下相邻的四点的蓝色量的平均值来表示；其绿色分量由上，下，左和右四点的绿色量的中值来表示；蓝色象素点的蓝色分量由其本身表示，其红色分量由左上，左下，右上和右下相邻的四点的红色量的平均值来表示；其绿色分量由上，下，左和右四点的绿色量的中值来表示；中值计算方法为：先将四个点的分量值按大小排序，再取其中间两个值的平均值作为这四个数的中值。其不足之处在于：图像中的边缘处基色值的梯度很大，使用周边像素的均值和中值进行插值模糊了边缘，还会导致图像的边缘处出现明暗相间的锯齿。

发明内容

为了叙述方便，首先对下文出现的YCbCr进行简单地说明：YCbCr是指视频研究领域中广泛应用的一种彩色表示方法，Y表示亮度(Luminance)，CbCr表示色度(Chrominance)，反映颜色的类别，分别称为蓝色色度和红色色度。

本发明的目的在于针对以上技术的不足和缺陷，提出一种数码相机中的彩色插值方法，使数码照片更清晰，与RGB三基色插值相比，对数字图像像素的CbCr进行插值将更逼近它的真实值，具有更好的效果。既能使图像的边缘清晰，消除噪声，而且还能保证较快的处理速度。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明基于YCbCr色度空间，针对CCD所获得原始图像，充分利用了图像CbCr信号的低频特性，根据各个像素基色值的原始信息，首先对R像素和B像素插出缺省的G基色值，然后根据YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式近似估计，或者利用插值方法计算各个像素的CbCr值，最后根据YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式反推各个像素缺省的基色值。

以下对本发明方法进一步的说明，具体步骤如下：

第一步，用边缘判断法对R像素和B像素插出缺省的G基色值，同时初步估计B像素的R基色值，即根据R像素或者B像素上下G像素的差值绝对值与左右G像素差值绝对值进行比较，若前者大于后者，认为该处存在水平边缘，R像素或者B像素的G基色值用上下G像素的均值表示，B像素的R基色值暂时粗略地用它的左上角R像素和右上角R像素的均值表示，相反，认为该处存在垂直边缘，用左右G像素的均值表示，B像素的R基色值暂时粗略地用它的左上角R像素和左下角R像素的均值表示；

第二步，近似估计R像素的Cr值和B像素的Cb值，即根据YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式，将R像素的原始R基色和第一步得到的G基色值代入YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式近似计算它的Cr值，此处忽略B基色的影响，将B像素的原始B基色值和第一步得到的G基色值代入YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式，还将它的初步R基色估计值代入，近似计算它的Cb值；

第三步，对G像素的Cb、Cr值进行插值，在偶数行，G像素的Cr值用左右R像素的Cr值的均值表示，Cb值用上下B像素的Cb值的均值表示，在奇数行，G像素的Cr值用上下R像素的Cr值的均值表示，Cb值用左右B像素的Cb值的均值表示；

第四步，对R像素的Cb值和B像素的Cr值进行插值，都用它的左右G像素的Cb、Cr值的均值表示；

第五步，根据上面得到每个像素的Cb值和Cr值，根据YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式反推它们缺省的基色值。

本发明所述的YCbCr色度空间，是基于人眼视觉反应的颜色表示法，Y表示明亮度(Luminance)，是彩色作用于人眼引起的明亮程度的感觉，CbCr表示色度(Chrominance)，反映颜色的类别，分别称为蓝色色度和红色色度。明亮度Y通过RGB输入信号来创建的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起，而Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异，Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之同的差异。YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式为：

$>\left(\begin{array}{}>>Y>\; >>Cb>\; >>Cr>\; >>1>\; >\end{array}\right)>=\left(\begin{array}{}>>0.2990>>0.5870>>0.1140>>0>\; >>->0.1687>>->0.3313>>0.5000>>128>\; >>0.5000>>->0.4187>>->0.0813>>128>\; >>0>>0>>0>>1>\; >\end{array}\right)\left(\begin{array}{}>>R>\; >>G>\; >>B>\; >>1>\; >\end{array}\right)>$>

数字图像具备这样一个结构特性：如果不考虑图像的噪声，图像(对于彩色图像，分解为三幅单色的灰度图像)是由灰度值相近的较多像素构成的小块组成，而小块与小块之间的灰度变化形成图像的边缘细节。小块内每个像素的灰度与邻边像素的灰度很相近，因此，像素的灰度能够根据邻边像的灰度素估计出来，这就为插值提供了理论依据，但是在图像的边缘细节处，像素与像素的灰度存在突变，很难根据邻边像素的灰度估计目标像素的灰度，所以图像的边缘细节是影响三基色插值的要害。从频谱的角度进行分析，图像灰度信号的高频部分对应于图像的边缘细节，因此也可以说灰度信号的高频部分是影响插值效果的要害。假设两幅数字图像，一幅图像的灰度信号带宽小，而另一幅图像的灰度信号带宽大，显然，前者的插值效果更逼近它的真实图像。

采用YCbCr空间表示法，可以充分利用人眼对亮度细节敏感而对彩色细节迟钝的视觉特性，与RGB视频信号相比，它的最大优点在于，可以缩小两个信号CbCr的频宽。一般来说，亮度信号要采用6.5MHz的频宽表示，而蓝色色度信号Cb，红色色度信号Cr采用1.3MHz的频宽表示就足够了，几乎不包含高频分量。与RGB三基色插值相比，对数字图像像素的CbCr进行插值将更逼近它的真实值，具有更好的效果。

本发明充分利用了图像CbCr信号的低频特性，是一种新的简便有效的插值算法。利用该插值方法，既能使图像的边缘清晰，消除噪声，使其更逼近真实世界的五颜六色，而且还能保证较快的处理速度。

附图说明

图1为CCD的微滤光片的分布图。

图2为6×16滤光片阵列图。

图3为本发明的彩色插值流程图

具体实施方式

在电荷耦合器件(CCD)色滤光片的阵列中，红、绿、蓝三色滤光片的分布式有固定规律的，其中红色滤光片和蓝色滤光片分别只占全部的四分之一，而绿色滤光片占全部的二分之一，其分布如图1所示。利用CCD所获得的原始的数字图像如图2所示。

针对CCD所获得的整幅原始图像实施本发明涉及的差值方法，是按循环结构实现的，以六行像素作为一个循环的处理对象，从零行至第五行，对中间2、3两行像素差值，完成一个循环，往下挪动两行，进行下一个循环，如图3所示，本发明的处理步骤如下：

(1)用边缘判断法对1、3行的B像素插出缺省的G基色值，同时初步估计它的R基色值，对2、4行的R像素插出缺省的G基色值。即根据R像素或者B像素上下G像素的差值绝对值与左右G像素差值绝对值进行比较，若前者大于后者，认为该处存在水平边缘，R像素或者B像素的G基色值用上下G像素的均值表示，B像素的R基色值暂时粗略地用它的左上角R像素和右上角R像素的均值表示，相反，认为该处存在垂直边缘，用左右G像素的均值表示，B像素的R基色值暂时粗略地用它的左上角R像素和左下角R像素的均值表示。

(2)近似估计2、4行R像素的Cr值和1、3行B像素的Cb值。即根据YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式，将R像素的原始R基色和第一步得到的G基色值代入YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式近似计算它的Cr值，此处忽略B基色的影响，将B像素的原始B基色值、第一步得到的G基色值和它的R基色初步估计值代入YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式，近似计算它的Cb值。

(3)对2、3行G像素的Cb、Cr值进行插值。对于第2行，G像素的Cr值用左右R像素的Cr值的均值表示，Cb值用上下B像素的Cb值的均值表示，对于第3行，G像素的Cr值用上下R像素的Cr值的均值表示，Cb值用左右B像素的Cb值的均值表示；

(4)对R像素的Cb值和B像素的Cr值进行插值，都用它的左右G像素的Cb、Cr值的均值表示；

(5)据上面得到每个像素的Cb值和Cr值，根据YCbCr色度空间与RGB三基色空间的转化公式反推它们缺省的基色值；下移动两行，如果已经是最后一行，结束循环，否则返回步骤(1)。

以上就是本发明插植算法的具体实施例，能在数码相机的数字信号处理器(DSP)中快速实现，所获图像不但细节清晰，而且能减少噪声。