Python实现简单线性插值去马赛克算法代码示例_Python

前言

在图像处理领域中，去马赛克（demosaicing）是一项关键技术，用于从单色彩滤波阵列（cfa）图像恢复全彩图像。本文将介绍一种简单的线性插值去马赛克算法，并将其从matlab代码转换为python代码。最终结果将展示如何从bayer格式的图像数据恢复出rgb全彩图像。

什么是马赛克图像？

马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列（cfa）生成的单通道图像。最常见的cfa模式是bayer模式，其中包括红（r）、绿（g）和蓝（b）三种滤光片，以特定模式排列。去马赛克过程就是从这种单通道图像中恢复出三通道（rgb）的彩色图像。

算法简介

本文实现的去马赛克算法是基于简单线性插值的。它利用邻近像素的值来估计每个像素点的rgb值。具体步骤如下：

读取原始bayer图像数据：从文件中读取bayer图像数据，并进行必要的格式转换。
图像边界扩展：为了方便计算边缘像素的插值，我们对图像进行边界扩展。
线性插值计算：根据像素的不同位置（r、g、b），使用邻近像素的值进行插值计算，恢复出rgb图像。
显示结果：展示原始bayer图像和插值后的rgb图像，并与原始彩色图像进行对比。

代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def read_raw(file_path, bits, width, height):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        raw_data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)
    bayer_data = raw_data.reshape((height, width))
    return bayer_data

def demosaic(bayer_data, width, height):
    # 扩展图像以便于计算边缘像素
    bayer_padding = np.zeros((height + 2, width + 2), dtype=np.float32)
    bayer_padding[1:height+1, 1:width+1] = bayer_data
    bayer_padding[0, :] = bayer_padding[2, :]
    bayer_padding[height+1, :] = bayer_padding[height, :]
    bayer_padding[:, 0] = bayer_padding[:, 2]
    bayer_padding[:, width+1] = bayer_padding[:, width]

    # 插值的主要代码
    im_dst = np.zeros((height + 2, width + 2, 3), dtype=np.float32)
    for ver in range(1, height + 1):
        for hor in range(1, width + 1):
            if (ver % 2 == 1 and hor % 2 == 1):  # red pixel
                im_dst[ver, hor, 0] = bayer_padding[ver, hor]
                im_dst[ver, hor, 1] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor] +
                                       bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 4
                im_dst[ver, hor, 2] = (bayer_padding[ver-1, hor-1] + bayer_padding[ver-1, hor+1] +
                                       bayer_padding[ver+1, hor-1] + bayer_padding[ver+1, hor+1]) / 4
            elif (ver % 2 == 0 and hor % 2 == 0):  # blue pixel
                im_dst[ver, hor, 2] = bayer_padding[ver, hor]
                im_dst[ver, hor, 1] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor] +
                                       bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 4
                im_dst[ver, hor, 0] = (bayer_padding[ver-1, hor-1] + bayer_padding[ver-1, hor+1] +
                                       bayer_padding[ver+1, hor-1] + bayer_padding[ver+1, hor+1]) / 4
            elif (ver % 2 == 1 and hor % 2 == 0):  # green pixel (on red row)
                im_dst[ver, hor, 1] = bayer_padding[ver, hor]
                im_dst[ver, hor, 0] = (bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 2
                im_dst[ver, hor, 2] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor]) / 2
            elif (ver % 2 == 0 and hor % 2 == 1):  # green pixel (on blue row)
                im_dst[ver, hor, 1] = bayer_padding[ver, hor]
                im_dst[ver, hor, 2] = (bayer_padding[ver, hor-1] + bayer_padding[ver, hor+1]) / 2
                im_dst[ver, hor, 0] = (bayer_padding[ver-1, hor] + bayer_padding[ver+1, hor]) / 2

    im_dst = im_dst[1:height+1, 1:width+1, :]
    return im_dst

# ------------原始格式----------------
file_path = '../images/kodim19_8bits_rggb.raw'
bayer_format = 'rggb'
width = 512
height = 768
bits = 8
# --------------------------------------

bayer_data = read_raw(file_path, bits, width, height)

plt.figure()
plt.imshow(bayer_data, cmap='gray')
plt.title('raw image')
plt.show()

im_dst = demosaic(bayer_data, width, height).astype(np.uint8)

plt.figure()
plt.imshow(im_dst)
plt.title('demosaic image')
plt.show()

org_image = plt.imread('../images/kodim19.png')
plt.figure()
plt.imshow(org_image)
plt.title('org image')
plt.show()

结果展示：