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申请/专利权人：合肥君正科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于通道相关性的自适应Bayer图像插值方法，包括：S1计算图像中的线性插值；S2计算各个通道的梯度；S3估计不同通道之间的梯度相关性；S4计算综合梯度；S5计算插值权重；S6计算G通道插值；S7计算Gr和Gb位置处的插值。本发明对现有技术进行研究后，提出了基于通道相关性的自适应Bayer图像插值方法，方法不依赖参数调节，能够适应各种复杂的实际应用场景；利用精确的局部回归模型拟合通道间的相关性，完成Bayer数据的局部自适应插值。

主权项：1.一种基于通道相关性的自适应Bayer图像插值方法，其特征在于，所述方法包括：S1,计算图像中的线性插值；S2,计算各个通道的梯度；S3,估计不同通道之间的梯度相关性：S3.1，估计R位置处G与R的梯度相关性在Bayer图像的局部范围内，假设R与G在水平方向上的梯度具有线性关系，则： 其中，i,j表示像素坐标，△GHi,j和△RHi,j分别表示该点在水平方向上G通道梯度值和R通道梯度值，和分别表示一次项系数和常数项系数；对于边缘很强的区域，需要更大的窗口拟合不同通道之间的相关性，避免物体边缘出现马赛克现象，而对于弱纹理区域，只需要小的拟合窗口，避免相关性计算误差太大产生伪彩色，因此利用加权最小二乘法来控制有效拟合窗口，计算出未知系数和 其中r表示局部最大拟合窗口，i+k,j+l表示样本点坐标，ωi,j,k,l表示该坐标对应样本点的权重，计算公式为： 其中t表示全局控制参数，用于调整拟合窗口的整体大小；用于标记有效样本的位置，当R的水平插值结果存在或者当前点为R时，取1否则取0；表示在最大拟合窗口内三个通道的方差之和，分别表示RGB三个通道水平插值后的均值；RH·、GH·、BH·分别表示步骤S1得到的水平方向插值结果；利用加权最小二乘法得到垂直方向上R和G通道的梯度关系： 其中，i,j表示像素坐标，△GVi,j和△RVi,j分别表示该点在垂直方向上G通道梯度值和R通道梯度值，和表示垂直方向上梯度拟合系数；S3.2，估计B位置处G与B的梯度相关性根据轮换对称性，将S3.1中的R更换为B，即得到G与B之间的梯度关系 S3.3，估计Gr位置处G与R以及G与B的梯度相关性 S3.4，估计Gb位置处G与R以及G与B的梯度相关性 S4,计算综合梯度：利用步骤S2计算的梯度值和步骤S3计算的梯度关系系数，估计出各个位置的综合梯度DH和DV，每个像素位置的计算方法如下：S4.1，R位置处的综合梯度 S4.2，B位置处的综合梯度 S4.3，Gr位置处的综合梯度 S4.4，Gb位置处的综合梯度 S5,计算插值权重；S6,计算G通道插值，方法如下：S6.1，对于Bayer图像中的R位置，使用下式完成G通道的插值： 其中，WH和WV分别是步骤S5计算的权重值，且 其中分别是当前点i,j在东西南北四个方向上的G通道估计值；S6.2，对于Bayer图像中的B位置，利用轮换对称性，将R位置插值公式中的R换为B即完成G通道的插值；S7,计算R通道和B通道插值，即Gr和Gb位置处的插值方法如下：S7.1，估计R像素位置的B通道插值结果对于Bayer图像中的R位置，使用双线性插值： S7.2，估计B像素位置的R通道插值结果 S7.3，估计Gr像素位置的插值结果使用下式完成R通道的插值： 其中，其中是R通道在坐标位置i,j的插值结果，表示步骤S1中计算的水平方向线性插值结果，WH·是步骤S5计算的权重值，和表示步骤S3得到的拟合系数，R·和G·表示原始Bayer图像中对应位置的R通道像素值和G通道像素值；B通道的插值方法与之类似： S7.4，估计Gb像素位置的插值结果利用轮换对称性，将步骤S7.3中的R更换为B且B更换为R，即得到Gb位置的R和B通道插值结果；B通道： R通道：

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