【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种带有近红外通道的图像去马赛克方法、图像处理系统及电子设备。
技术介绍
1、通常，图像传感器只能捕获灰度图像，为了输出彩色图像，需要借助拜耳滤波器将光分为r（红）、g（绿）、b（蓝）三个颜色通道，并按照拜耳模式对每个像素点进行排列。经过拜耳滤波器输出的图像实际上是一个马赛克图像，其中每个像素点只包含红、绿、蓝三个颜色通道中的一个，例如在rggb拜耳模式下，每个图像块包含2×2的像素，左上像素为r通道值，右上和左下像素为g通道值，右下像素为b通道值。因此，马赛克图像中g通道的分辨率只有最终图像的二分之一，b通道和r通道的分辨率只有最终图像的四分之一。后期需要通过去马赛克算法将低分辨率的通道恢复成高分辨率通道值，最后输出rgb图像。
2、随着科学技术的发展，人们发现近红外（nir）图像相比于rgb图像具有独特优势，如近红外光具有较高的穿透性，因此近红外图像能够展示某些材料的内部结构；又如近红外图像对光照条件不敏感、受天气影响弱，因此在低光照或阴影条件下成像效果优于rgb图像。由此，人们研发出了能够采集r、g、b、nir四个通道数据的新式图像传感器，以期利用近红外的成像优势来增强原本rgb通道较弱的特征，得到质量更好的彩色图像。
3、然而，由于新式图像传感器采样的原始数据新增加了nir通道，而r通道和b通道在拜耳排列上有着隔点错位分布的特点，使得r通道和b通道的采样率相较于传统的图像传感器的采样率更低；同时，nir通道无法用于生成rgb的值，而只能用作权重计算。因此，传统的去马
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种带有近红外通道的图像去马赛克方法、图像处理系统及电子设备，以解决如何对存在nir通道的图像进行去马赛克处理的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种带有近红外通道的图像去马赛克方法，包括：
3、获取原始图像，所述原始图像具有g通道、b通道、r通道和nir通道；
4、对原始图像的g通道、b通道和r通道进行重采样，以得到相同分辨率的第一g通道图像、第一b通道图像和第一r通道图像；
5、将第一b通道图像和第一r通道图像分别与第一g通道图像作差，以得到第一bg色差图像和第一rg色差图像，并对第一bg色差图像和第一rg色差图像进行上采样回全分辨率，以得到第二bg色差图像和第二rg色差图像；
6、利用原始图像的g通道值和nir通道值进行初步去马赛克插值处理，以得到第二g通道图像；
7、将第二bg色差图像和第二rg色差图像分别与第二g通道图像进行重建，以得到第二b通道图像和第二r通道图像；
8、将第二b通道图像、第二r通道图像和第二g通道图像进行组合，以得到全分辨率的rgb图像；
9、根据rgb图像和原始图像的nir通道值，插值计算得到全分辨率的nir图像。
10、可选的，在所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法中，所述对原始图像的g通道、b通道和r通道进行重采样，以得到相同分辨率的第一g通道图像、第一b通道图像和第一r通道图像的方法包括：
11、根据原始图像的g通道、b通道和r通道的采样率，确认目标采样率；
12、对于g通道，根据目标采样率确认当前像素的采样窗口，并计算采样窗口中所有g像素的g通道值的均值，以作为当前像素重采样后的g通道值，得到第一g通道图像；
13、对于b通道或r通道，根据目标采样率计算当前像素的多方向梯度，并根据去马赛克插值法，利用多方向梯度计算得到当前像素重采样后的b通道值或r通道值；
14、对于nir通道，采用当前像素相邻两个b像素的b通道值的均值作为当前像素重采样后的b通道值，采用当前像素相邻两个r像素的r通道值的均值作为当前像素重采样后的r通道值；
15、重采样后的b通道值和原始b通道值结合，得到第一b通道图像；重采样后的r通道值和原始r通道值结合，得到第一r通道图像。
16、可选的，在所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法中，所述利用原始图像的g通道值和nir通道值进行初步去马赛克插值处理，以得到第二g通道图像的方法包括：
17、计算g通道的多方向的第一梯度信息；
18、计算nir通道的多方向的第二梯度信息；
19、加权融合第一梯度信息和第二梯度信息，以得到第二g通道图像。
20、可选的，在所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法中，所述计算g通道的多方向的第一梯度信息的方法包括：
21、计算g通道的垂直方向的第一梯度，表示为：
22、
23、计算g通道的水平方向的第一梯度，表示为：
24、
25、其中，表示当前像素点的坐标位置，表示当前像素点的g通道值。
26、可选的，在所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法中，所述计算nir通道的多方向的第二梯度信息的方法包括：
27、若当前像素点为r像素或b像素，则计算nir通道的垂直方向的第二梯度，表示为：
28、/2
29、计算nir通道的水平方向的第二梯度，表示为：
30、/2
31、若当前像素点为nir像素，则计算nir通道的垂直方向的第二梯度，表示为：
32、
33、计算nir通道的水平方向的第二梯度，表示为：
34、
35、其中，表示当前像素点的坐标位置，表示当前像素点的nir通道值。
36、可选的，在所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法中，所述加权融合第一梯度信息和第二梯度信息，以得到第二g通道图像的方法包括：
37、根据第一梯度信息和第二梯度信息，得到综合梯度，其中，所述综合梯度包括垂直综合梯度和水平综合梯度；
38、根据垂直综合梯度和水平综合梯度，确认垂直方向的插值权重和水平方向的插值权重；
39、计算当前像素点的垂直插值和水平插值，表示为：
40、
41、
42、其中，表示当前像素点的坐标位置，表示当前像素点的g通道值；
43、根据垂直方向的插值权重和水平方向的插值权重，对当前像素点的垂直插值和水平插值进行加权求和计算，以得到第二g通道图像。
44、可选的，在所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法中，所述根据rgb图像和原始图像的nir通道值，插值计算得到全分辨率的nir图像的方法包括：
45、计算rgb图像的多方向梯度信息、亮度信息和纹理信息；
46、计算原始nir图像的多方向梯度信息和纹理信息；
47、根据rgb图像的亮度信息和纹理信息，加权融合rgb图像的多方向梯度信息和原本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述对原始图像的G通道、B通道和R通道进行重采样，以得到相同分辨率的第一G通道图像、第一B通道图像和第一R通道图像的方法包括：
3.根据权利要求1所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述利用原始图像的G通道值和NIR通道值进行初步去马赛克插值处理，以得到第二G通道图像的方法包括：
4.根据权利要求3所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述计算G通道的多方向的第一梯度信息的方法包括：
5.根据权利要求3所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述计算NIR通道的多方向的第二梯度信息的方法包括：
6.根据权利要求3所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述加权融合第一梯度信息和第二梯度信息，以得到第二G通道图像的方法包括：
7.根据权利要求1所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述根据RGB图像和原始图像的NI
8.根据权利要求1所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述带有近红外通道的图像去马赛克方法还包括：
9.根据权利要求8所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述对第二G通道图像进行纹理判断和优化，以得到第三G通道图像的方法包括：
10.一种图像处理系统，用于实现如权利要求1~9任一项所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述图像处理系统包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能够由所述处理器运行的可执行程序；所述处理器运行所述可执行程序时执行如权利要求1~9任一项所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法。
...【技术特征摘要】
1.一种带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述对原始图像的g通道、b通道和r通道进行重采样，以得到相同分辨率的第一g通道图像、第一b通道图像和第一r通道图像的方法包括：
3.根据权利要求1所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述利用原始图像的g通道值和nir通道值进行初步去马赛克插值处理，以得到第二g通道图像的方法包括：
4.根据权利要求3所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述计算g通道的多方向的第一梯度信息的方法包括：
5.根据权利要求3所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述计算nir通道的多方向的第二梯度信息的方法包括：
6.根据权利要求3所述的带有近红外通道的图像去马赛克方法，其特征在于，所述加权融合第一梯度信息和第二梯度信息，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李佳坤，宋博，王勇，温建新，
申请(专利权)人：成都微光集电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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