CN101001387B - 利用多数决判断影像局部信息变化最少方向的方法 - Google Patents

Abstract

一种利用多数决判断影像局部信息变化最少方向的方法，包括在至少二影像方向上取得多个在影像中一感兴趣像素处的色彩信息变化方向的评估值，以及以该多个评估值所表示的方向采多数决定影像局部信息变化最少方向。每一评估值是取自感兴趣像处的色彩值的梯度值的差值或感兴趣像的邻近像的旗标值，表示其色彩信息变化的一趋势。由该多个评估值中的多数决定影像局部信息变化最少方向，可以提高判断的准确度。

Description

利用多数决判断影像局部信息变化最少方向的方法

技术领域

本发明涉及一种判断彩色影像局部信息变化最少方向的方法，特别是关于一种利用多数决判断彩色影像局部信息变化最少方向的方法。

背景技术

利用彩色滤光片阵列内插法(Color Filter Array Interpolation；CFAI)重建数字影像的色彩信息时，常需要判断影像局部信息变化最少方向，一般使用的方法是计算影像中感兴趣的像素在不同方向上的梯度值，再比较不同方向上梯度值的大小，梯度值较小的方向即为该影像局部信息变化最少方向，进而以该方向上的邻近像素的色彩值进行内插所需的色彩值。以图1的5×5像素阵列100为例，图中的R、G及B分别表示红色、绿色及蓝色三种色彩的色彩值，其下标表示该像素位置的坐标。在重建像素(2，2)的绿色色彩值G₂₂时，先判断在像素(2，2)处信息变化最少方向。计算在该处的色彩值在不同方向上的梯度值，例如水平及垂直方向上的梯度值

$\mathrm{\ΔH}=\left|\frac{G_{21}-G_{23}}{2}\right|,$ 及    公式1

$\mathrm{\ΔV}=\left|\frac{G_{12}-G_{32}}{2}\right|.$ 公式2

若ΔH＜ΔV，则认为信息变化最少方向为水平方向，因此以水平方向上的邻近像素的色彩值内插绿色色彩值G₂₂，例如

G₂₂＝(G₂₁+G₂₃)÷2。    公式3

若ΔH＞ΔV，则认为信息变化最少方向为垂直方向，因此以垂直方向上的邻近像素的色彩值内插绿色色彩值G₂₂，例如

G₂₂＝(G₁₂+G₃₂)÷2。    公式4

此法在影像的色彩信息变化极明显时简单且有效，然而，当水平梯度值ΔH及垂直梯度值ΔV相近时，便容易发生判断错误，特别是在噪声较大、色彩信息变化微小、约一像素宽的线条或影像中具有高频变化(例如奈奎斯特图样)的区域时。

因此，一种增加准确度的影像局部信息变化最少方向的判断方法，乃为所冀。

发明内容

本发明的目的在于提出一种增加准确度的影像局部信息变化最少方向的判断方法。

根据本发明，一种利用多数决判断影像局部信息变化最少方向的方法，包括在至少二个影像方向上取得多个在影像中一感兴趣像素处的色彩信息变化方向的评估值，以及以该多个评估值所表示的方向采多数决决定影像局部信息变化最少方向.较佳者，该多个评估值的个数为奇数，且至少为三.在一实施例中，该至少二影像方向包括水平方向及垂直方向.

该多个评估值是从感兴趣像素及其邻近像素之色彩值产生，每一评估值表示色彩信息变化的一个趋势。在一实施例中，该多个评估值的产生包括利用多个方法计算在感兴趣像素处在该至少二影像方向上的色彩值的梯度值；以及从该多个梯度值的差值产生该多个评估值。在另一实施例中，该多个评估值是选自感兴趣像素的多个邻近像素的旗标值，每一旗标值记录其对应的像素处色彩信息变化的趋势。在又一实施例中，该多个评估值包括在感兴趣像素处在该至少二影像方向上的色彩值的梯度值的差值与感兴趣像素的多个邻近像素的旗标值。

由于利用多个表示色彩信息变化的评估值以多数决判断影像局部信息变化最少方向，因此提高判断的准确度。

附图说明

图1是5×5的像素阵列。

图2是本发明第一实施例的流程图。

图3是本发明第二实施例的流程图。

100像素阵列

200判断影像局部信息变化最少方向的流程图

210计算G_H、G_V、G_mean与TH0

220判断是否位于平滑区域

230双线性内差法

240计算各梯度值

250计算各方向梯度值的差值

260以梯度值的差值采多数决判断信息变化最少方向

270以权重法重建所需的色彩值

280以权重法重建所需的色彩值

300判断影像局部信息变化最少方向的流程图

310计算垂直与水平方向上的梯度值

320判断是否具有极为明显的色彩信息变化

330比较水平与垂直方向上的梯度值

340设定旗标值及内插绿色色彩值

350设定旗标值及内插绿色色彩值

360取得旗标值Flag₀₀、Flag₀₂与Flag₂₀

370以旗标值采多数决判断信息变化最少方向

380决定信息变化最少方向及内插绿色色彩值

390决定信息变化最少方向及内插绿色色彩值

具体实施方式

本发明是利用多个表示色彩信息变化的评估值以多数决判断影像局部信息变化最少方向，该多个评估值包括从感兴趣像素及其邻近像素的色彩值直接产生，例如以不同的方法计算在不同的方向上的色彩值的梯度值的差值，或从感兴趣像素及其邻近像素的色彩值间接产生，例如选取感兴趣像素的多个邻近像素的旗标值，每一个旗标值记录其对应的像素处色彩信息变化的趋势.

在一实施例中，一利用多数决判断影像局部信息变化最少方向的方法，包括在至少二影像方向上利用至少为三的奇数个不同方法计算各该方向上的色彩值的梯度值，从而计算该至少二影像方向上的色彩值的梯度值的差值，每一差值得到一色彩信息变化方向，由该多个色彩信息变化方向中出现次数较多者的方向决定在感兴趣像素处的局部信息变化最少方向。例如选择水平方向与垂直方向，以不同的方法计算在该二方向上的色彩值的梯度值，第一方法得到ΔH₁及ΔV₁，第二方法得到ΔH₂及ΔV₂，第三方法得到ΔH₃及ΔV₃，计算该多个梯度值的差值

D₁＝ΔH₁-ΔV₁，公式5

D₂＝ΔH₂-ΔV₂，及公式6

D₃＝ΔH₃-ΔV₃。公式7

D₁为正值或负值，表示第一方法得到的色彩信息变化方向为垂直方向或水平方向，同理，D₂及D₃的正值或负值表示第二方法及第三方法得到的色彩信息变化方向为垂直方向或水平方向。由D₁、D₂及D₃采多数决判断影像局部信息变化最少方向。若D₁、D₂及D₃中至少有两个不小于零，则决定影像局部信息变化最少方向为垂直方向，反之，则为水平方向。

更具体而言，以图1的5×5像素阵列100中的像素(2，2)为例，在判断其局部信息变化最少方向时，首先利用其邻近的像素以不同方法计算水平与垂直方向上的色彩值的梯度值，例如

ΔH₁＝|G₁₀-G₂₃|+|G₁₄-G₂₁|，公式8

ΔV₁＝|G₀₁-G₃₂|+|G₁₂-G₄₁|，公式9

ΔH₂＝|G₃₀-G₂₃|+|G₃₄-G₂₁|，公式10

ΔV₂＝|G₀₃-G₃₂|+|G₁₂-G₄₃|，公式11

ΔH₃＝|G₁₀-G₃₄|+|G₃₀-G₁₄|，及公式12

ΔV₃＝|G₀₁-G₄₃|+|G₀₃-G₄₁|。公式13

在另外的实施例中，梯度值的计算包括使用由像素(2，2)的邻近像素的同一色彩的色彩值所组成的函数，例如f(G₁₀，G₁₂，G₁₄，G₃₀，G₃₂，G₃₄)、f(G₀₁，G₂₁，G₄₁，G₀₃，G₂₃，G₄₃)，或其它各种梯度值计算方法或其组合，例如

ΔH₁＝|G₂₁-G₂₃|，公式14

ΔV₁＝|G₁₂-G₃₂|，公式15

ΔH₂＝|K₁×G₁₂-G₁₀-G₁₄|+|K₂×G₃₂-G₃₀-G₃₄|，公式16

ΔV₂＝|K₃×G₂₁-G₀₁-G₄₁|+|K₄×G₂₃-G₀₃-G₄₃|，公式17

ΔH₃＝ΔH₁+|G₁₀-G₂₃|，及公式18

ΔV₃＝ΔV₁+|G₀₁-G₃₂|。公式19

其中，K₁、K₂、K₃及K₄为权重。在另一实施例中，梯度值的计算包括使用像素(2，2)的邻近像素的不同的色彩值，例如

ΔH₁＝|G₂₁-G₂₃|，公式20

ΔV₁＝|G₁₂-G₃₂|，公式21

ΔH₂＝|B₂₂-B₂₀|+|B₂₂-B₂₄|，公式22

ΔV₂＝|B₂₂-B₀₂|+|B₂₂-B₄₂|，公式23

ΔH₃＝|R₁₁-R₁₃|+|R₃₁-R₃₃|，及公式24

ΔV₃＝|R₁₁-R₃₁|+|R₁₃-R₃₃|。公式25

在使用各种计算方式得到各方向上的梯度值以后，利用公式5至7计算梯度值的差值，若D₁、D₂及D₃中至少有两个不小于零，则局部信息变化最少方向为垂直方向，反之，则为水平方向。

在上述实施例中，每一方向上均以三种方法计算梯度值，在其它实施例中，为提高判断的准确度，在每一方向上计算更多的奇数个梯度值，产生更多的奇数个梯度值的差值，每一差值得到一色彩信息变化方向，最后由该多个色彩信息变化方向出现次数较多者的方向决定感兴趣像素的局部信息变化最少方向。

更进一步地，图2显示一较佳实施例的流程图200，参考图1的5×5像素阵列100，判断在像素(2，2)处的信息变化最少方向。首先在步骤210中利用公式26至29计算像素(2，2)的邻近像素在水平及垂直方向上的平均值G_H及G_V、G_H与G_V的平均值G_mean，并由G_mean产生第一临界值TH0，例如

G_H＝(G₂₁+G₂₃)/2，公式26

G_V＝(G₁₂+G₃₂)/2，公式27

G_mean＝(G_H+G_V)/2，及公式28

TH0＝G_mean/32或G_mean/16或G_mean/8。公式29

在步骤220中判断像素(2，2)是否位于平滑区域。若G_H与G_V之间的差值绝对值不大于一预设的第二临界值TH1与第一临界值TH0的差值，即|G_H-G_V|≤TH1-TH0，表示像素(2，2)位于平滑区域，因而进行步骤230，以双线性内插法重建像素(2，2)的绿色色彩值G₂₂，例如G₂₂＝G_mean。反之，若|G_H-G_V|＞TH1-TH0，表示像素(2，2)不是位于平滑区域，则采用多数决判断其信息变化最少方向。因此，在步骤240中以至少为三的奇数个不同的方式计算在各方向上的梯度值，例如公式14至19的ΔH₁、ΔV₁、ΔH₂、ΔV₂、ΔH₃及ΔV₃，接着在步骤250中计算数个梯度值的差值，例如公式5至7的D₁、D₂及D₃，随后步骤260以该多个差值采多数决判断其信息变化最少方向。若D₁、D₂及D₃中有至少两个不小于零，表示在像素(2，2)处的信息变化最少方向为垂直方向，因而进行步骤270以权重法重建像素(2，2)的绿色色彩值G₂₂，例如

G₂₂＝W_H×G_H+W_V×G_V，W_H＜W_V；公式30

反之，表示在像素(2，2)处的信息变化最少方向为水平方向，因而进行步骤280以权重法重建像素(2，2)的绿色色彩值G₂₂，例如

G₂₂＝W_H×G_H+W_V×G_V，W_H＞W_V。公式31

在又一实施例中，一利用多数决判断影像局部信息变化最少方向的方法，包括统计该影像中一感兴趣像素的多个邻近像素的旗标值，每一旗标值记录其对应的像素处信息变化方向的趋势，以多数决判断在该感兴趣像素处的信息变化最少方向.决定旗标值的方法包括公知技术或其改良，例如计算一像素在不同方向上的色彩值的梯度值，比较该不同方向上的色彩值的梯度值的大小，并由该多个梯度值中较小者的方向决定该像素的旗标值.图3显示一较佳实施例的流程图300，参考图1的5×5像素阵列100，判断在像素(2，2)处的信息变化最少方向.首先在步骤310计算在像素(2，2)处的水平及垂直方向上的梯度值

$\mathrm{\ΔH}=\left|\frac{G_{21}-G_{23}}{2}\right|,$ 及    公式32

$\mathrm{\ΔV}=\left|\frac{G_{12}-G_{32}}{2}\right|.$ 公式33

在步骤320中判断在像素(2，2)处是否具有极明显的色彩信息变化。若ΔH与ΔV的差值绝对值大于一设定的临界值TH1，即|ΔH-ΔV|＞TH1，表示在像素(2，2)处具有极明显的色彩信息变化，因而进行步骤330决定在该处的色彩信息变化方向及其旗标值。在步骤330中，若水平方向的梯度值小于垂直方向的梯度值，即ΔH＜ΔV，表示在像素(2，2)处的色彩信息变化方向为水平方向，因此在步骤340中设定其旗标值Flag₂₂为水平方向，并以像素(2，2)在水平方向上的邻近像素的色彩值内插像素(2，2)的绿色色彩值G₂₂，例如

G₂₂＝(G₂₁+G₂₃)/2；公式34

反之，表示在像素(2，2)处的色彩信息变化方向为垂直方向，因此在步骤350中设定其旗标值Flag₂₂为垂直方向，并以像素(2，2)在垂直方向上的邻近像素的色彩值内插像素(2，2)的绿色色彩值G₂₂，例如

G₂₂＝(G₁₂+G₃₂)/2。公式35

若先前在步骤320中得到ΔH与ΔV的差值绝对值不大于临界值TH1，表示在像素(2，2)处不具有极明显的色彩信息变化，因此在步骤360中取得像素(2，2)的多个邻近像素的旗标值，例如选择像素(0，0)、(0，2)与(2，0)，其旗标值分别为Flag₀₀、Flag₀₂与Flag₂₀。旗标值可由比较梯度值的大小产生，也可由先前已经经过判断的像素直接得到。接着进行步骤370，以该多个邻近像素的旗标值Flag₀₀、Flag₀₂与Flag₂₀采多数决判断局部信息变化最少方向。若Flag₀₀、Flag₀₂与Flag₂₀中有至少两个为水平方向，表示在像素(2，2)处的信息变化最少方向为水平方向，因此在步骤380中以像素(2，2)在水平方向上的邻近像素的色彩值内插像素(2，2)的绿色色彩值G₂₂，例如公式34；反之，表示在像素(2，2)处的信息变化最少方向为垂直方向，因此在步骤390中以像素(2，2)在垂直方向上的邻近像素的色彩值内插像素(2，2)的绿色色彩值G₂₂，例如公式35。

本发明的特点在于利用多数决判断影像局部信息变化最少方向。在图2的实施例中，是通过不同的方法计算得到的梯度值的差值进行多数决判断。在图3的实施例中，是通过多个邻近像素的旗标值进行多数决判断。在其它实施例中，同时采用多个梯度值的差值与多个旗标值进行多数决判断。为进行多数决判断，较佳者，梯度值的差值或旗标值的个数为奇数个，且至少为三。提高其个数可以增加判断的准确度。

上述实施例仅用以说明本发明，而非限定本发明。

Claims (20)

1.一种利用多数决判断影像局部信息变化最少方向的方法，其特征在于，包括下列步骤：

在垂直和水平两个方向上，分别取得相同数量的、且至少为三个的、奇数个在影像中感兴趣的像素处的色彩信息变化方向的梯度值或旗标值作为评估值；以及

以所述的多个评估值所表示的方向采多数决定影像局部信息变化最少方向。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，取得所述的多个评估值的步骤包括下列步骤：

利用多个方法计算在感兴趣像素处在所述的垂直和水平两个方向上的色彩值的梯度值；以及

从所述的多个梯度值的差值产生所述的多个评估值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，计算所述的多个梯度值的步骤包括计算感兴趣像素的多个邻近像素的同一色彩的色彩值的梯度值。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，计算所述的多个梯度值的步骤包括计算感兴趣像素的多个邻近像素的多个色彩的色彩值的梯度值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的多个评估值包括选自感兴趣像素的多个邻近像素的旗标值，每一个旗标值记录其对应的像素处色彩信息变化的趋势。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，每一个旗标值的决定包括下列步骤：

计算在其对应的像素处在所述的垂直和水平两个方向上的色彩值的梯度值；

从所述的多个梯度值判断在对应的像素处是否具有极明显的色彩信息变化；以及

在对应的像素处具有极明显的色彩信息变化时，比较所述的多个梯度值彼此的大小以决定旗标值。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，取得所述的多个评估值的步骤包括下列步骤：

利用多个方法计算在感兴趣像素处在所述的垂直和水平两个方向上的色彩值的梯度值；

从所述的多个梯度值的差值产生多个第一评估值；

选择感兴趣像素的多个邻近像素的旗标值作为第二评估值，每一个旗标值记录其对应的像素处色彩信息变化的趋势；以及

使用第一及第二评估值之一作为所述多个评估值。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，计算所述的多个梯度值的步骤包括计算感兴趣像素的多个邻近像素的同一色彩的色彩值的梯度值。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，计算所述的多个梯度值的步骤包括计算感兴趣像素的多个邻近像素的多个色彩的色彩值的梯度值。

10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，每一个旗标值的决定包括下列步骤：

计算在其对应的像素处在所述的垂直和水平两个方向上的色彩值的梯度值；

从所述的多个梯度值判断在对应的像素处是否具有极明显的色彩信息变化；以及

在对应的像素处具有极明显的色彩信息变化时，比较所述的多个梯度值彼此的大小以决定旗标值。

11.一种利用多数决判断影像局部信息变化最少方向的方法，其特征在于，包括下列步骤：

判断影像中一感兴趣像素是否位于一平滑区域，当该感兴趣像素非位于一平滑区域时进行后续步骤；

在垂直和水平两个方向上，分别取得相同数量的、且至少为三个的、奇数个在影像中感兴趣的像素处的色彩信息变化方向的梯度值或旗标值作为评估值；以及

以所述的多个评估值所表示的方向采多数决定影像局部信息变化最少方向。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，取得所述的多个评估值的步骤包括下列步骤：

利用多个方法计算在感兴趣像素处在所述的垂直和水平两个方向上的色彩值的梯度值；以及

从所述的多个梯度值的差值产生所述的多个评估值。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，计算所述的多个梯度值的步骤包括计算感兴趣像素的多个邻近像素的同一色彩的色彩值的梯度值。

14.如权利要求12所述的方法，其特征在于，计算所述的多个梯度值的步骤包括计算感兴趣像素的多个邻近像素的多个色彩的色彩值的梯度值。

15.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述的多个评估值包括选自感兴趣像素的多个邻近像素的旗标值，每一个旗标值记录其对应的像素处色彩信息变化的趋势。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述的每一个旗标值的决定包括下列步骤：

计算在其对应的像素处在所述的垂直和水平两个方向上的色彩值的梯度值；

从所述的多个梯度值判断在对应的像素处是否具有极明显的色彩信息变化；以及

在对应的像素处具有极明显的色彩信息变化时，比较所述的多个梯度值彼此的大小以决定旗标值。

17.如权利要求11所述的方法，其特征在于，取得所述的多个评估值的步骤包括下列步骤：

利用多个方法计算在感兴趣像素处在所述的垂直和水平两个方向上的色彩值的梯度值；

从所述的多个梯度值的差值产生多个第一评估值；

选择感兴趣像素的多个邻近像素的旗标值作为第二评估值，每一个旗标值记录其对应的像素处色彩信息变化的趋势；以及

使用第一及第二评估值之一作为所述多个评估值。

18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，计算所述的多个梯度值的步骤包括计算感兴趣像素的多个邻近像素的同一色彩的色彩值的梯度值。

19.如权利要求17所述的方法，其特征在于，计算所述的多个梯度值的步骤包括计算感兴趣像素的多个邻近像素的多个色彩的色彩值的梯度值。

20.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每一个旗标值的决定包括下列步骤：

计算在其对应的像素处在所述的垂直和水平两个方向上的色彩值的梯度值；

从所这的多个梯度值判断在对应的像素处是否具有极明显的色彩信息变化；以及

在对应的像素处具有极明显的色彩信息变化时，比较所述的多个梯度值彼此的大小以决定旗标值.

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