仲顺安， 郭宇豪， 马越， 任仕伟， 王卫江

(北京理工大学 信息与电子学院,北京 100081)

现如今镜头广泛应用于数码相机、手机、平板电脑等消费电子产品，电子产品中的彩色数字图像的每个像素通常由3个通道，即红(R)、绿(G)、蓝(B)来描述，理论上来讲得到一幅完整的彩色图像需要3个CMOS感光原件，分别获得红、绿、蓝3个通道的分量.但实际上为了控制产品成本，减少体积，绝大部分电子设备的数码相机都使用一个单一的图像传感器和一个颜色滤波阵列(color filter array, CFA)，在每个像素点记录3个通道中的1个，采集的图像被称作CFA图像或马赛克图像.为了得到一幅完整的彩色图像，需要利用每像素位置1个分量的信息，对另外2个分量进行插值处理，恢复整幅图像的R、G、B分量，这一过程被称作CFA图像插值或反马赛克处理(Demosaicing).

目前使用最广泛的颜色滤波阵列是Bayer格式的CFA[1]，如图1所示.Beyer阵列按照五点形的方式对G分量进行采样，按照矩形的方式对R、B分量采样，每个2×2像素大小的范围中包含2个G分量，1个R分量和1个B分量，本文中只讨论关于这种Bayer阵列CFA图像的反马赛克插值问题.

图1 Bayer模式CFA

常见Bayer CFA图像反马赛克算法有标准图像插值法[2]，边缘方向插值法[3]，颜色差分插值法[4]，交替映射插值法[5]等.由邻近插值法，双线性插值法等计算简便的算法组成的标准图像插值法将Bayer图像分成R、G、B三个通道分别进行插值.边缘方向插值法通过分析发现，跨边界方向的插值会导致恢复图像边界模糊，所以提出对于G分量判断边缘方向……