1、一种图像边缘增强方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

根据中心像素点在不同方向上的二阶梯度值判断图像的边缘走向；

对中心像素点进行插值运算，计算像素点缺失的色彩分量；

基于Bayer数据，根据中心像素点原始分量的颜色、图像的边缘走向在插值 模板中对图像进行边缘增强处理。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据中心像素点在不同方 向上的二阶梯度值判断图像的边缘走向的步骤具体为：

由一个3×5的Bayer矩阵和一个5×3的Bayer矩阵计算所述中心像素点 在水平方向上的二阶梯度值H和在垂直方向上的二阶梯度值V；

由一个5×5的Bayer矩阵计算所述中心像素点在135度角方向上的二阶梯 度值X和在45度角方向上的二阶梯度值Y；

将H和V中的最大值Max_HV，最小值Min_HV，以及X和Y中的最大值 Max_XY，最小值Min_XY分别与给定的平坦区域阈值TH_flat进行比较；

当Max_HV和Max_XY同时小于TH_flat时，将中心像素点视为平坦区域上的一 点；当Max_HV和Max_XY中至少有一个不小于TH_flat时，再将Min_HV和Min_XY进 行比较，当Min_HVTH_edge时，将中心像素点视为 垂直方向边缘上的一点；当Min_HV>Min_XY，且X-Y<-TH_edge时，将中心像 素点视为135度角方向边缘上的一点；当Min_HV>Min_XY，且X-Y>TH_edge时， 将中心像素点视为45度角方向边缘上的一点。

3、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当中心像素点的原始分量 为蓝色值时，其在水平方向上的二阶梯度值为：$H=\frac{{2H}_1+H_2+H_3}{4}$其中：H1＝|G32-G34|+|2B33-B31-B35|；

H2＝|R22-R24|+|2G23-G21-G25|；

H3＝|R42-R44|+|2G43-G41-G45|；

在垂直方向上的二阶梯度值为：$V=\frac{{2V}_1+V_2+V_3}{4}$其中：V1＝|G23-G43|+|2B33-B13-B53|；

V2＝|R22-R42|+|2G32-G12-G52|；

V3＝|R24-R44|+|2G34-G14-G54|；

在135度角方向上的二阶梯度值为：X＝|R22-R44|+|2B33-B11-B55|； 在45度角方向上的二阶梯度值为：Y＝|R24-R42|+|2B33-B15-B51|。

4、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当中心像素点的原始分量 为红色值时，其在水平方向上二阶梯度值为：$H=\frac{{2H}_1+H_2+H_3}{4}$其中：H1＝|G32-G34|+|2R33-R31-R35|；

H2＝|B22-B24|+|2G23-G21-G25|；

H3＝|B42-B44|+|2G43-G41-G45|；

在垂直方向上的二阶梯度值为：$V=\frac{{2V}_1+V_2+V_3}{4}$其中：V1＝|G23-G43|+|2R33-R13-R53|；

V2＝|B22-B42|+|2G32-G12-G52|

V3＝|B24-B44|+|2G34-G14-G54|；

在135度角方向上的二阶梯度值为：X＝|B22-B44|+|2R33-R11-R55|；

在45度角方向上的二阶梯度值为：Y＝|B24-B42|+|2R33-R15-R51|。

5、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当中心像素点的原始分量 为绿色值，且左右相邻像素点为蓝色值时，其在水平方向上的二阶梯度值为： $H=\frac{{2H}_1+H_2+H_3}{4}$其中：H1＝|B32-B34|+|2G33-G31-G35|；

H2＝|G22-G24|+|2R23-R21-R25|；

H3＝|G42-G44|+|2R43-R41-R45|；

在垂直方向上的二阶梯度值为：$V=\frac{{2V}_1+V_2+V_3}{4}$其中：V1＝|R23-R43|+|2G33-G13-G53|；

V2＝|G22-G42|+|2B32-B12-B52|；

V3＝|G24-G44|+|2B34-B14-B54|；

在135度角方向上的二阶梯度值为：X＝|2G33-G22-G44|+|2G33-G11-G55|；

在45度角方向上的二阶梯度值为：Y＝|2G33-G24-G42|+|2G33-G15-G51|。

6、如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当中心像素点的原始分量 为绿色值，且左右相邻像素点为红色值时，其在水平方向上的二阶梯度值为： $H=\frac{{2H}_1+H_2+H_3}{4}$其中：H1＝|R32-R34|+|2G33-G31-G35|；

H2＝|G22-G24|+|2B23-B21-B25|；

H3＝|G42-G44|+|2B43-B41-B45|；

在垂直方向上的二阶梯度值为：$V=\frac{{2V}_1+V_2+V_3}{4}$其中：V1＝|B23-B43|+|2G33-G13-G53|；

V2＝|G22-G42|+|2R32-R12-R52|；

V3＝|G24-G44|+|2R34-R14-R54|；

在135度角方向上的二阶梯度值为：X＝|2G33-G22-G44|+|2G33-G11-G55|；

在45度角方向上的二阶梯度值为：Y＝|2G33-G24-G42|+|2G33-G15-G51|。

7、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于Bayer数据，根据中 心像素点原始分量的颜色、图像的边缘走向在插值模板中对图像进行边缘增强 处理的步骤具体为：

通过边缘两侧的亮度值平均计算边缘正中心的亮度值Y_center；

计算中心像素点的亮度值Y33同边缘正中心的亮度值的差值En_Diff，判断中 心像素点是处于较暗的一侧或者处于较亮的一侧；

计算中心像素点进行边缘增强处理后的新值Y33_new＝Y33+Edge_Gain×En_Diff；

其中，Edge_Gain为放大倍数。

8、如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述边缘正中心的亮度值Y_center 由绿色分量的亮度值近似代替。

9、如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述Edge_Gain的取值范围为0～ 3。

10、如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述中心像素点进行边缘增 强处理后的新值为：

R33_new＝R33+Edge_Gain×En_Diff_G；

G33_new＝G33+Edge_Gain×En_Diff_G；

B33_new＝B33+Edge_Gain×En_Diff_G。

11、如权利要求2或7或10所述的方法，其特征在于，当所述中心像素点 的原始分量为蓝色值时或者当所述中心像素点的原始分量为红色值时，以水平 方向为边缘走向，其中心像素点绿色分量的亮度值与边缘正中心的亮度值的差 值En_Diff_G按下式计算：${\mathrm{En}}_{\_\mathrm{Diff}\_G}=\frac{1}{4}(G_{32}+{2G}_{33}+G_{34})-\frac{1}{32}[4(G_{12}+G_{14}+G_{52}+G_{54})+6(G_{23}+G_{43})+G_{21}+G_{41}+G_{25}+G_{45}];$以垂直方向为边缘走向，其中心像素点绿色分量的亮度值与边缘正中心的 亮度值的差值En_Diff_G按下式计算：

${\mathrm{En}}_{\_\mathrm{Diff}\_G}=\frac{1}{4}(G_{23}+{2G}_{33}+G_{43})-\frac{1}{32}[4(G_{21}+G_{41}+G_{25}+G_{45})+6(G_{32}+G_{34})+G_{12}+G_{14}+G_{52}+G_{54}];$以135度角方向为边缘走向，其中心像素点绿色分量的亮度值与边缘正中 心的亮度值的差值En_Diff_G按下式计算：

${\mathrm{En}}_{\_\mathrm{Diff}\_G}=G_{33}-\frac{1}{8}(G_{14}+G_{25}+G_{41}+G_{52}+G_{32}+G_{34}+G_{23}+G_{43});$以45度角方向为边缘走向，其中心像素点绿色分量的亮度值与边缘正中心 的亮度值的差值En_Diff_G按下式计算：

${\mathrm{En}}_{\_\mathrm{Diff}\_G}=G_{33}-\frac{1}{8}(G_{12}+G_{21}+G_{45}+G_{54}+G_{32}+G_{34}+G_{23}+G_{43}).$

12、如权利要求2或7或10所述的方法，其特征在于，当所述中心像素点 的原始分量为绿色值时，以水平方向为边缘走向，其中心像素点绿色分量的亮 度值与边缘正中心的亮度值的差值En_Diff_G按下式计算：${\mathrm{En}}_{\_\mathrm{Diff}\_G}=\frac{1}{8}(G_{31}+{6G}_{33}+G_{35})-\frac{1}{32}[4(G_{22}+G_{24}+G_{42}+G_{44})+6(G_{13}+G_{53})+G_{11}+G_{15}+G_{51}+G_{55}];$以垂直方向为边缘走向，其中心像素点绿色分量的亮度值与边缘正中心的 亮度值的差值En_Diff_G按下式计算：

${\mathrm{En}}_{\_\mathrm{Diff}\_G}=\frac{1}{8}(G_{13}+{6G}_{33}+G_{53})-\frac{1}{32}[4(G_{22}+G_{24}+G_{42}+G_{44})+6(G_{31}+G_{35})+G_{11}+G_{15}+G_{51}+G_{55}];$以135度角方向为边缘走向，其中心像素点绿色分量的亮度值与边缘正中 心的亮度值的差值En_Diff_G按下式计算：

${\mathrm{En}}_{\_\mathrm{Diff}\_G}=\frac{1}{4}(G_{22}+{2G}_{33}+G_{44})-\frac{1}{8}(G_{13}+G_{53}+G_{31}+G_{35}+G_{24}+G_{42}+G_{15}+G_{51});$以45度角方向为边缘走向，其中心像素点绿色分量的亮度值与边缘正中心 的亮度值的差值En_Diff_G按下式计算：

${\mathrm{En}}_{\_\mathrm{Diff}\_G}=\frac{1}{4}(G_{24}+{2G}_{33}+G_{42})-\frac{1}{8}(G_{13}+G_{53}+G_{31}+G_{35}+G_{22}+G_{44}+G_{15}+G_{55}).$