一种光谱图像的梯度插值重建方法与流程

本发明属于图像处理，尤其是涉及一种光谱图像的梯度插值重建方法。

背景技术：

1、在将实际的景物转换成图像数据的过程中，光谱相机需要接收来自场景中各个物体对于环境光的反射光，由于单个传感器只能接收单个波段的数据，通常需要通过一些光学器件，比如棱镜、滤波片等将接收的复色光色散到传感器阵列上。因此在获得较高的光谱分辨率的同时，也是损失了一定的图像空间分辨率。

2、在传统的数字图像处理的过程中，已经有很多算法来进行图像插值，提升图像空间分辨率。插值算法通常分为线性插值和非线性插值，其中线性插值包含最近邻插值，线性插值，双线性插值等，非线性插值包含基于小波系数的方法，边缘导向插值，最小均方误差估计插值等。

3、对于最近邻插值法，在目标图像中是不需要计算新的像素值，而是选择原图像中最近的一个像素点进行赋值到目标图像。对于原图像和目标图像的对应关系如下：

4、

5、

6、其中，tarx是目标图像中像素点的x坐标，tary是目标图像中像素点的y坐标，orix是原图像中像素点的x坐标，oriy是原图像中像素点的y坐标，tarw是目标图像宽度，tarh是目标图像高度，oriw是原图像宽度，orih是原图像高度。若tarx和tary不为整数的时候，则选择最近的点进行赋值操作。

7、最近邻插值法虽然具有极快的计算速度，但是这种插值方法会破坏原先图像中的结构，在重建后的目标图像中会产生锯齿状的伪影，并且这种插值方式会破坏原图像中的像素的渐变关系，导致不平滑的插值结果，不适合连续变化的图像。

8、对于线性插值法，在假设两个相邻的数据点之间的变化是线性的，估计两个已知数据点之间的数值。单线性插值法，是利用两个点q1(x1，y1)、q2(x2，y2)通过一次计算来估计中间值p(x0，y0)：

9、其中：

10、

11、经过整理可得：

12、

13、单线性插值计算速度较快，具有低计算复杂度。它是一种局部插值方法，它考虑两个最近邻像素值。这可能导致在插值过程中丢失一些全局特征和细节信息。在复杂的图像中，特别是存在强烈变化或纹理的区域，单线性插值可能无法完全保留原始图像的细节。在图像中的边缘或高频细节的处理相对较弱，可能导致伪影或图像模糊的问题。

14、对于双线性插值来说，它是一种用于在二维网格上估算位置的插值方法。它在两个方向上分别进行线性插值，以估算目标位置的值。二维网格上四个角的坐标分别为q12

15、(x1,y2)、q22(x2,y2)、q11(x1,y1)、q21(x2,y1)，中心点坐标为p(x,y),q12(x1,y2)和q22(x2,y2)中间点坐标为r2(x,y2)，q11(x1,y1)和q21(x2,y1)中间点坐标为r1(x,y1)，其中，

16、

17、

18、

19、双线性插值仍是一种局部插值的方法，在存在强烈变化或高频细节的区域，双线性插值可能无法完全保留原始图像的细节，导致信息损失。当图像中存在大幅度变化或急剧的边缘时，双线性插值可能产生过度平滑的效果，导致失真。双线性插值的计算开销比较大，对于实时性的场景来说并不适合应用。

20、对于非线性插值的方法来说，首先计算复杂度更高，在有限的计算资源的情况下，对于实时应用来说可能不够高效。其次非线性插值可能会对噪声或者局部变动过度敏感，导致过拟合问题。再次非线性插值算法可能对图像中的细节过于敏感，尤其是在存在高频细节或纹理的区域。这可能导致插值结果在这些区域产生过度放大或失真。最后非线性插值算法可能对图像内容的先验要求比较高，并且需要对一些参数进行适当的调整，这些都增加了算法应用场景的局限性。

技术实现思路

1、本发明旨在解决上述技术问题，提供一种光谱图像的梯度插值重建方法，一.利用梯度进行判断插值方向，更好地保留图像平缓区域的各种特征，对于不同的区域，可以区分各自区域的信息，从而更好地保留不同区域之间的边缘信息，不会破坏图像的结构信息，不会产生伪影。

2、为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种光谱图像的梯度插值重建方法，包括以下步骤：

4、步骤1：从高光谱相机中采集的raw图中提取所需要的相关波段的多个单通道16bit光谱图像作为输入；

5、步骤2：对于每个从raw图中提取出来的单通道光谱图，每张图的分辨率为255*255，对提取出来的多个单通道光谱图的边界像素进行补0处理，将分辨率为255*255的图像扩充成257*257；

6、步骤3：对图像每一个最小的区域区域单元2*2的区域插值成一个5*5的区域，以获得分辨率为1024*1024的目标图像；

7、步骤301，进行第一次插值：将2*2区域四个角的像素点分配到5*5的区域的四个角，利用2*2区域四个角的像素点进行对角线梯度值判断，取梯度较小的梯度方向进行线性插值，并赋值给5*5区域区域单元的中心像素点；

8、步骤302，进行第二次插值：利用相邻5*5区域的像素值，对本区域的5*5区域单元的边界像素进行垂直和水平方向的梯度判断后进行线性插值；

9、步骤303，进行第三次插值：在5*5的区域中，利用原有像素点，第一次插值的中心像素点和第二次插值的边界像素点，在3*3区域单元中进行对角线的梯度值判断，并对每个3*3区域单元的中心像素点进行线性插值；

10、步骤304，进行第四次插值：在5*5区域单元中，利用上面三次插值获得的像素值和原有的像素值对剩下的像素点先进行垂直和水平方向的梯度判断再进行线性插值。

11、作为一种优选的技术方案，步骤301中，记每一个2*2的区域四个角上的四个像素点为p1、p2、p3、p4，5*5区域单元中心位置的像素点为a，每个点的像素坐标为(x，y)，p1、p2、p3、p4的坐标分别对应为(0，2)，(4，2)，(2，0)，(2，4)，梯度为

12、

13、

14、若则

15、若则

16、若则

17、由此可以得到这个5*5区域单元中心位置的像素值。

18、作为一种优选的技术方案，步骤302中，记本区域的5*5区域单元的中心像素点为a1，相邻区域的5*5区域单元的中心像素点为a2，5*5区域单元垂直边界上p2和p4中间的像素点为b，5*5区域单元水平边界上的像素点为b，

19、

20、

21、若则

22、若则

23、若则

24、同理可得关于b的像素值。

25、作为一种优选的技术方案，步骤303中，记本区域的5*5区域单元垂直边界上p2和p4之间的像素点为b1，相邻区域的5*5区域单元垂直边界上p2和p4之间的像素点为b2，相邻区域的5*5区域单元水平边界上与p2间隔一个像素点的像素点为b2，3*3区域单元的中心像素点即p2和a2对角线中间的像素点为c，

26、

27、

28、若则

29、若则

30、若则

31、作为一种优选的技术方案，步骤304中，记3*3区域单元中p2和a2对角线中间的像素点为c2，3*3区域单元中p2和a1对角线中间的像素点为c1，c1和c2中间的像素点为d，

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33、

34、若则

35、若则

36、若则

37、采用上述技术方案后，本发明具有如下优点：

38、1.对于从光谱相机拍摄的raw图中提取的多个单通道图像直接进行插值处理，并对边界像素点的外侧进行补0处理，简化计算逻辑和避免在进行梯度判断的时候导致数值越界，同时也可以避免边界处的像素受到边界效应的影响，表现出与图像内部不同的特性。

39、2.在进行插值处理之前，采用求对角线和垂直水平方向的梯度值，并以此来判断采用线性插值的方向和数值。可以最大程度的保留原始图像信息和丰富图像细节。

40、3.对于多次插值的流程，采用对最小单元进行多次插值的方式而不是采用多次对整体图像进行插值的方式，可以更好的保留原始信息和推理合适的插值信息。