CN1213615C - 用于内插象素的丢失色彩值的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及在一个象素阵列中内插一个已知象素的丢失色彩值。从利用基于中值技术的相邻象素的色彩值中以及从来自已知象素的至少一个其它色彩(R/B)的色彩信息中,可确定所述的丢失色彩值,在所述的中值技术中,中值将取自水平与垂直相邻象素(G1-G4)的四个象素值作为丢失的色彩值。

Description

用于内插象素的丢失色彩值的方法和设备
技术领域
本发明涉及在一个象素阵列中内插一个象素的丢失彩色值。
背景技术
在数字相机中透镜被用来从景物获取光信息。这些可见光子被由众多光敏元件组成的图象传感器转换成电子。当使用数字RGB(三原色)静物相机时,三具图象传感器被用来获取对每个彩色红色、绿色和蓝色的彩色检测。为了降低相机的成本、重量以及尺寸,有可能使用一个具有RGB Bayer滤波器阵列的图象传感器,其中在所述传感器阵列中的每个象素检测出在预先限定图案中的红色、绿色和蓝色。这个图案由交替的绿色、红色列及绿色、蓝色列构造成。当使用一个图象传感器来检测所有的三个色彩时,有必要在总图象被表示之前对丢失的象素进行重建。
在WO 99/04555中RGB Bayer图象传感器的绿色重建方法已经加以说明。所述的重建仅涉及绿色的重建,红及蓝彩色按照传统方法保持重建。丢失的绿色象素的重建是借助于中值滤波器来完成,所述的中值滤波器拣选出三个具体变量:它们中的两个源自绿色、第三个源自红或蓝色。这个方法的缺点是对于高饱和的有色的边缘,看似邮票边沿的假象被引入。
首先,将对WO 99/04555的绿色重建方法进行简短说明。这个方法将被称为灵巧绿色1(smartgreen 1)重建。用于灵巧绿色1的算法基于这样的事实,即分辨率损失在接近白色景物部分的高频率处得到最佳的观察,且在接近有色的部分得到较少的观察。
基于这处观点,红色和蓝色象素的作用是:其被用来帮助确定所丢失绿象素的重建值。灵巧绿色1重建的目的是将绿彩色的分辨率最大化。为此目的,应用中值滤波器算法。在图1中,示出围绕丢失的绿色象素的所选定绿色象素的界定,即由红色或蓝色(R/B)象素所占据的位置。这被用来说明下述变量:
G12=(G1+G2)/2
G34=(G3+G4)/2
所述变量RBc进一步被定义为中心象素的适配的接近白色的红或蓝彩色值(随后被定义),并且SmartGcntrlR和SmartgcntrlB是接近白色矩阵和白色平衡校正参数。这些参数的计算被说明如下。
在尤其是数字信号的灵巧绿色1重建中,通过按照大小的次序拣选G12、G34和RBc的数据,处理被执行。所拣选顺序的中心值,也被称为中值将被应用于所丢失绿色象素的重建。
smartG=median(G12,G34,RBc)
对于红色和蓝色中心象素,RBc值分别变成:
RBc=SmartGcntrlR*R
RBc=SmartGcntrlB*B
用于绿色的中值滤波器取代了传统的绿色重建。然而,传统的红色和蓝色重建依然保留。
在图2中示出垂直的绿-洋红景物彩色瞬态(color transient)。总计示例了四种不同的模式:结尾绿色边缘及前导绿色边缘以及与在中心的丢失的绿色象素的相位关系。
在所述图顶端示例出绿色,在象素界定上部及界定下部示出洋红瞬态。最终,当利用灵巧绿色1方法进行内插时,在假想的传感器象素上绿色的相应投射被示出。
根据灵巧绿色1中值算法,即smartG=median(G12,G34,RBc),对于所有的四种模式重建的中心绿色的结果变成0.5。
对于所示的垂直有色边缘,灵巧绿色1引起在垂直方向上类似于邮票边沿的绿色强度调制。应该注意到这同样适用于在水平方向上的有色的边缘。图3示出具有绿-洋红景物彩色瞬态的灵巧绿色1的RGB重建结果。绿色在左,洋红在右。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种用于绿色重建以防止上述假象的方法。为此,本发明提供一种在独立权利要求中所限定的用于图象传感器的绿色重建。有利的实施例在相关的权利要求被加以限定。
根据本发明的优选实施例,通过采用中值滤波器可以防止绿色调制的问题,所述中值滤波器拣选出四个单独的相邻绿色象素及中心RBc值。下述适用于这个5-象素中值滤波器:smartG=median(G1,G2,G3,G4,RBc)。
在本发明的优选实施例中,确定是否所选择的象素构成图象中边缘的一部分以及是否所述边缘与垂直线具有基本上不同于90°的角。如若这样,则采用现有技术的灵巧绿色1算法,而所发明的5-输入中值用于基本上垂直的边缘。优选地,边缘探测包含如下步骤:
a)通过选择垂直和水平相邻象素来构成第一对角线象素对,并且确定这些象素彩色值之间的差;
b)通过选择垂直和水平相邻象素来构成第二对角线象素对,并且确定这些象素彩色值之间的差,以及
c)确定所述第一和第二象素对的象素彩色值之间的差。
步骤c)还可以包括确定是否所确定的差低于预定水平这样一个步骤。这个预定水平可能在最大彩色值的百分之3和10之间,如在最大彩色的百分之4和8之间,如在最大彩色值的百分之5和7之间。
附图说明
参考此后所说明的实施例,本发明的这些及其它方面将显而易见且被加以阐述。
在附图中,
图1示出围绕丢失绿色象素的绿色象素的定义;
图2示出垂直的绿-洋红景物彩色瞬态;
图3示出利用绿-洋红景物瞬态的RGB重建结果;
图4示出由5-象素中值滤波器进行的有色的边缘再现;
图5示出利用5-象素中值滤波器所有重建的RGB瞬态;
图6示出对角线方向的探测;
图7示出RGB Bayer亮度象素;
图8示出RGB以及RGB Bayer彩色相机的轮廓重建、矩阵及白色平衡;以及
图9示出用于并行RGB重建及轮廓滤波的方框图。
具体实施方式
利用绿色-洋红着色的景物瞬态,这个滤波器的绿色重建结果变成如图4所示。所述绿彩色被示例在图的顶部,并且在假想的象素示例之间洋红色瞬态被示在假想的传感器象素上相应绿色投影之上。在有色的边缘所不希望的调制已经消失。在图5中示出5-象素中值滤波器的RGB重建结果。绿色被示出于图的左侧且洋红色被示于右侧。
令人遗憾地,所述5-象素中值滤波器在波带片景物内,尤其就在绿色Nyquist(尼奎斯特)域外部的对角线方向上引起一些额外的畸变。如果有色的边缘被旋转45度,则它还要遭受畸变的边界假象。一个依赖于方向的条件可以有助于降低或消除所述的对角线畸变量。
通过利用下述算法可以执行对角线方向的探测:
如果第一两对角线象素组近似地具有相同的第一绿色值且第二对角线象素组近似地具有与所述第一绿色值不同的相同的第二绿色值,则存在很大的可能是它是一个对角线边缘,见图6。写成软件形式,这变成:
if((abs(G1-G3)<SG1level)and(abs(G4-G2)<SG1level))xor
((abs(G3-G2)<SG1level)and(abs(G1-G4)<SG1level))then select smartgreen1
else select 5-pixel median filter.
最大定标振幅的某一百分比(5-7%)适用于SGlevel。实际上,它约为6.25%(在256最大定标范围上为值16)。
参考前述的适用于灵巧绿色1的变量,下述适用于根据本发明的绿色重建新方法:
if((abs(G1-G3)<SG1level)and(abs(G4-G2)<SG1level))or
((abs(G3-G2)<SG1level)and(abs(G1-G4)<SG1level))then
smartG=median(G12,G34,RBc)
else smartG=median(G1,G2,G3,G4,RBc)
对于RBc值,适用:
RBc=SmartGcntrlR*R
RBc=SmartGcntrlB*B
这个新方法已经在有色的边缘进行了测试并且已经同传统重建进行了比较。清楚地是,本发明的所述方法提供最佳结果。
随后将对上述提到的参数Smart GcntrlB和SmartGcntrlB加以解释。
对于在重建块中源自图象传感器的RGB象素的一个接近白色亮度的信号,矩阵和白色平衡参数必须被加以考虑。因为矩阵和白色平衡被定位在重建之后,所以输入的红色和蓝色有必要加以适配。为此目的,参数SmartGcntrlR和SmartGcntrlB被用于控制红色和蓝色振幅,以便于它们与绿色相匹配且导致一个接近白色亮度的信号Yn。参考图7,在红色和蓝色象素情况下,下述适用于这个Yn信号:
Yn[i,j]        =  SmartGcntrlR*红色
Yn[i+1,j+1]    =  SmartGcntrlR*蓝色
在绿色象素情况下,Yn等于绿色。
Yn[i,j]      =  绿色
Yn[i,j+1]    =  绿色
在图8中一个简化的方框图示出有RGB和无图形失真轮廓重建,其后接着是矩阵和白色平衡。这个方框图被用来限定在下一个用于SmartGcntrlr/B计算的公式中的参数。来自景物的光LS通过透镜L被传递到RGB Bayer传感器S上。来自传感器S的输出信号被施加到CDS(关联的双取样,agc(自动增益控制)和ADC(模拟到数字转换)处理块1上。处理块1的输出被施加到RGB重建和并行轮廓处理块3上。处理块3输出所重建的RGB信号Ri、Gi和Bi以及无图形失真轮廓信号AFC。所述重建RGB信号Ri、Gi和Bi被施加到产生信号Ro、Go和Bo的矩阵电路MX上,上述信号被施加到白色平衡电路WB上以提供输出信号Ro′、Go′和Bo′。
将每个RGB Bayer彩色传感器的原色修正成EBU原色是有必要的,所述EBU原色被适用于全球的电视机和PC监视器。所述修正利用一个要求九个乘法器的矩阵来实现。
Ro Go Bo = a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 × Ri Gi Bi
Ro、Go、Bo是矩阵的输出RGB信号,且Ri、Gi、Bi是输入信号。
利用矩阵后面的白色平衡,RGB信号变成:
Ro′=awbR·Ro
Go′=Go
Bo′=awbB·Bo
其中awbR和awbB是白色平衡参数。(根据世界灰度假定方法(WGA),awbR=总绿色/总红色且awbB=总绿色/总蓝色,其中总红色、总绿色和总蓝色代表在整个景物上所测量出的全部RGB彩色振幅。)二者的作用,即矩阵与白色平衡,提供所要求的白色再现。所述Ro′、Go′和Bo′信号现在保证EBU彩色的再现。
对于适当接近白色的亮度信号Yn,必须进行相反的操作。因此,设想一个具有根据EBU色空间和等于D65白的色温的彩色的景物。利用下面所示矩阵的逆矩阵,获得传感器的色空间:
Rii Gii Bii = b 11 b 12 b 13 b 21 b 22 b 23 b 31 b 32 b 33 × Ri Gi Bi
其中Rii、Gii、Bii表示EBU景物的色彩且Ri、Gi、Bi表示传感器的色彩。
对于亮度信号Yn仅是逆矩阵的白色再现令人感兴趣,其由每个彩色的矩阵系数之和来表示。
∑Rii=b11+b12+b13
∑Gii=b21+b22+b23
∑Bii=b31+b32+b33
此外,景物的色温不需要为D65白。包括一个任意色温在内,矩阵系数之和变成:
∑Riwb=Rpresetgain·b11+Gpresetgain·b12+Bpresetgain·b13
∑Giwb=Rpresetgain·b21+Gpresetgain·b22+Bpresetgain·b23
∑Biwb=Rpresetgain·b31+Gpresetgain·b32+Bpresetgain·b33
其中Xpresetgain(X=R,G或B)表示用于将D65白传递到任意色温的增益因子。(对于D65白,所有的Xpresetgain参数为1。)对于用在Yn[i,j]和Yn[i+1,j+1]中的SmartGcntrlR/B参数(见下面的公式)适用:
SmartGcntrlR = ΣGiwb ΣRiwb
SmartGcntrlB = ΣGiwb ΣBiwb
参数∑Giwb被用作分母(nominator),因为绿色振幅被认作基准。这也适用于白色平衡。
现在上述公式可以被这样书写,以便于所测量的白色平衡参数awbR/B可以被应用。已知
Gpresetgain Rpresetgain = awbR = Gtotal Rtotal
Gpresetgain Bpresetgain = awbB = Gtotal Btotal
因此
ΣRiwb = Gpresetgain · ( b 11 awbR + b 21 + b 13 awbB )
ΣGiwb = Gpresetgain · ( b 21 awbR + b 22 + b 23 awbB )
ΣBiwb = Gpresetgain · ( b 31 awbR + b 23 + b 33 awbB )
因为∑Xiwb值在上面被除,所以参数Gpresetgain并不重要,因为Gpresetgain/Gpresetgain=1。因此,下一个公式足够用来计算所要求的∑Xiwb值:
ΣRiwb = ( b 11 awbR + b 21 + b 13 awbB )
ΣGiwb = ( b 21 awbR + b 22 + b 23 awbB )
ΣBiwb = ( b 31 awbR + b 23 + b 33 awbB )
利用白色景物色彩的相同RGB信号振幅,现在已经得到振幅亮度信号Yn,这是由于这样的事实,即传感器矩阵和景物的色温已经加以考虑。
图9示出RGB重建的方框图。Yn是传感器的多路复用RGB信号,其中在预处理块5中R已经被乘以SmartcntrlR,且B已经被乘以SmartcntrlB。这个Yn信号被用于具体化的灵巧绿色重建。经由零转换盒ZSB,Yn被分裂成三个色,红色=R*SmartcntrlR、绿色=G及蓝色=B*SmartcntrlB,使利用在一个具有/不具有灵巧绿色处理块7的3×3RGB重建中的灵巧绿色的传统拉普拉斯算子RGB重建成为可能。在中值滤波器中所谓的RBc信号已经适合R*SmartGcntrlR和B*SmartGcntrlB。
通过在除法器Dr和Db中将所重建的红色和蓝色信号分别除以SmartGcntrlR和SmartGcntrlB,则原始的红色(Ro)和蓝色(Bo)传感器振幅被存储。这意味着可以维持通常应用的矩阵、白色平衡和gamma函数。在数字电路设计中乘法器更优于除法器。因此,为了避免除法器电路,最佳的方法是让相机的计算机计算出1/SmartGcntrlR和1/SmartGcntrlB。然后,那些值可以经由两个单独电线提供给乘法器。现在Ro振幅变成等于输入信号的R-振幅(SmartcntrlR*R*(1/SmartcntrlR=R)。非常相同的适用于Bo振幅。
应该注意到在照片拍摄之前或在视频模式情况中的连续方式下,在测量周期中参数SmartcntrlR/B已经被确定。
用于产生象素阵列的图象传感器可以构成数字相机的一部分。阵列的象素可以被设置在正交的排和列中;然而,其它另选的设置也是可能的。
为了获得具有高色彩分辨率的全色图象,所述传感器可能被覆盖一个类似镶嵌的彩色图案,在所述图案中传感器的每个象素被放置在已知的滤色器例如绿色滤色器后面。RGB Bayer镶嵌滤色器在本发明中将是优选的选择。然而所述方法也可能与YeGCy Bayer传感器一同使用。然后,依据Ye-G=红色和Cy-G=蓝色计算出SmartGcntrlR/B参数:
SmartGcntrlR = ΣGiwb ΣRiwb + ΣGiwb
SmartGcntrlB = ΣGiwb ΣBiwb + ΣGiwb
虽然本发明已经就所优选的实施例进行了说明,但是它并不旨在被局限于此处所提出的具体形式。相反,它旨在涵盖如所附权利要求所定义的可以被合理地包括在发明范围内的这种另外选择、修改及等同物。在所述权利要求中,放置在圆括号之间的任何参考符号不应该被解释成对权利要求的限制。词语“comprising(包括)”并不排除除了在权利要求中所列出的那些以外的元件或步骤的存在。在一个元件之前的词语“a(一个)”和“an(一个)”并不排除多个这样元件的存在。本发明可以通过包括多个截然不同元件的硬件方法,以及通过适当编程的计算机方法来实施。在所述设备中权利要求列举了几个方法,这些方法中的几个可以由同一个硬件项目来体现。某些措施在相互不同的独立权利要求中被讲述这样的纯粹事实并不表示这些措施的组合不能被使用来产生良好的效果。

Claims (8)

1.一种内插象素的丢失彩色值的方法,所述象素构成了由具有滤色器阵列的图象传感器所产生的象素阵列的一部分,所述象素阵列包括第一及第二象素组,其中所述第一象素组表示利用具有第一色彩(G)的滤波器经滤光的图象的部分,以及其中第二象素组表示利用具有一个或多个第二色彩(R,B)的一个或多个滤波器经滤光的图象的部分,所述第二组的每个象素具有所述第一组的一个垂直和水平相邻象素,所述方法包括:
提供所有相邻垂直和水平象素的单独的第一色彩信息;
选择第二组中的一个象素,并且在所选择象素的位置处提供有关一个或多个第二色彩的第二色彩信息,以及
利用单独的第一色彩信息及第二色彩信息将丢失的色彩值内插到所选择象素的位置,所述内插步骤包括计算所述单独第一色彩信息及第二色彩信息的中值这样的步骤。
2.根据权利要求1的方法,其中所述内插步骤包括:
确定是否所选择的象素构成图象中边缘的部分以及是否所述边缘与垂直线具有基本上不同于90°的角,所述垂直线由到所选择象素的相邻垂直象素来限定,以及
当边缘与垂直线具有不同于90°角的情况下:
确定水平相邻象素的水平平均值;
确定垂直相邻象素的垂直平均值;
利用所确定的水平平均值、所确定的垂直平均值及在所选择象素位置处的所述第二色彩信息计算出一个中值,以及
当边缘与垂直线具有基本上等于90°角的情况下:
计算出单独的第一色彩信息和第二色彩信息的中值。
3.根据权利要求2的方法,其中确定是否所选择的象素构成图象中边缘的部分以及是否所述边缘与垂直线具有基本上不同于90°的角这个步骤包括:
a)通过选择垂直和水平相邻象素来构成第一对角线象素对,并且确定这些象素彩色值之间的差;
b)通过选择垂直和水平相邻象素来构成第二对角线象素对,并且确定这些象素彩色值之间的差,以及
c)确定所述第一和第二象素对的象素色彩值之间的差。
4.根据权利要求3的方法,其中步骤a)和步骤b)每个还包括确定是否所确定的差低于预定水平这一步骤。
5.根据权利要求4的方法,其中步骤c)还包括确定是否所确定的差低于预定水平这一步骤。
6.根据权利要求4或5的方法,其中所述预定的水平在最大色彩值的百分之5和7之间。
7.一种用于内插象素的丢失彩色值的设备,所述象素构成了由具有滤色器阵列的图象传感器所产生的象素阵列的部分,所述象素阵列包括第一及第二象素组,其中所述第一象素组表示利用具有第一色彩(G)的滤波器滤光的图象的部分,以及其中第二象素组表示利用具有一个或多个第二色彩(R,B)的一个或多个滤波器滤光的图象的部分,所述第二组的每个象素具有一个所述第一组的垂直和水平相邻象素,所述设备包括:
用于提供所有相邻垂直和水平象素的单独第一色彩信息的装置;
用于选择第二组中的一个象素、并且在所选择象素的位置处提供有关一个或多个第二色彩的信息的装置,以及
利用单独的第一色彩信息及第二色彩信息用于将丢失的色彩信息内插到所选择象素的位置的装置,所述内插装置包括用于计算单独的第一色彩信息及第二色彩信息中值的装置。
8.一种彩色相机,包括:
具有滤波器阵列的传感器(S);以及
一种如权利要求7所述的设备(3,7)。
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