坏点处理装置的制作方法

专利名称：坏点处理装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及坏点处理装置，更具体地说，涉及图像传感器的坏点处 理装置。
背景技术：
在图像传感器中，以二维结构排列多个像素。各像素根据输入光的 亮度将输入光转换为电信号。可以通过测量转换后的电信号来识别输入 到各像素的光量。借此，可以构造以像素为单位的图像。
图像传感器由具有几十万到几百万像素的像素阵列、将模拟数据转 换为数字数据的装置、以及几百到几千个存储装置构成。在各相关处理 期间可能存在因大量装置导致误差的可能性。这些误差导致像素中生成 像素坏点(deadpkd)或热点(hotpixel)。坏点成为图像传感器的等级 和定价中的重要因素。由坏点生成的像素数据与相邻像素生成的像素数 据相比过大或过小。
常规的坏点处理方法主要将像素与基准像素进行比较。如果像素与 基准像素之间的差异不在预定范围内，则将该像素定义为坏点并且进行 校正。然而，常规的坏点处理方法使用许多硬件资源。在密集图像或具 有高水平亮度差的图像的情况下，相邻像素之间的差异很大。因此，常 规的坏点处理方法错误地将正确像素确定为坏点，并且对正确像素的进 行校正。结果，恢复后的图像与对应实际图像相比存在许多失真。

发明内容
为解决以上问题而设计的本发明提供了坏点处理装置，以通过在6x6
掩模中将具有中心像素的分量的图案与其他分量进行比较来确定像素是 否是坏点或热点。
此外，本发明提供了一种坏点处理装置，以输出对于相关坏点进行 了校正的一个像素值。
此外，本发明提供了一种坏点处理装置，以输出对于相关坏点进行
了校正的6x6像素值。
通过下述实施方式，本发明的其他目的将变得更容易理解。 为了实现以上目的，根据本发明的--个实施方式，坏点处理装置包 括分离单元，其将输入的拜尔模式(Bayerpattern)图像分成相应的分 量数据；以及比较单元，其基于各数据的中值来计算像素的分布(图案)， 基于具有中心像素的分量来计算比较值，利用该比较值来输出通知是否 存在坏点和/或热点的外部标志，对具有中心像素的分量中的中心像素的 值与相邻像素的值进行比较；基于该中心像素来计算测量值；以及利用 该测量值来输出内部标志。这里，该坏点处理装置可以进一步包括校正 单元，其输出利用从该比较单元接收到的外部标志和内部标志进行校正 后的像素值。
如果确定存在坏点/热点，则该校正单元参照该外部标志和该内部标 志输出具有中心像素的分量数据的中值。此外，如果确定没有坏点/热点， 则该校正单元参照该外部标志和该内部标志输出该中心像素。
该比较单元具有中心值检测单元，该中心值检测单元用于检测分 量数据的各中值；第一绝对值检测单元，用于检测从各元素减去所述中 值所取得的值的绝对值；差值检测值，用于检测差值，即，从该第一绝 对值检测单元针对具有所述中心像素的分量数据的输出数据减去该第一 绝对值检测单元针对除所述具有中心像素的分量数据以外的分量数据的 输出数据所取得的各值的绝对值；比较值检测单元，用于对该差值检测 单元的输出进行求和，并且针对每个元素检测分量数据的比较值；外部标志生成单元，用于将该比较值与各个坏点阚值和热点阈值进行比较， 并且生成与是否存在坏点阈值和/或热点阈值相关的外部标志；第二绝对 值检测单元，用于检测从具有中心像素的分量数据的各元素减去该中心
像素值所取得的值的绝对值；以及内部标志生成单元，用于通过利用亮
度分类用的阈值和该分量数据的中值来设定内部标志阈值，并且利用该 阈值来生成内部标志。
在当将每元素的比较值与该坏点阈值进行比较时只有该中心像素的 比较值大于坏点阈值的情况下，和/或在当将每元素的比较值与热点阈值 比较时只有该中心像素的值大于热点阈值的情况下，该外部标志生成单 元将外部标志设定为存在坏点/热点。此外，该内部标志生成单元对各分
量数据的中值进行求和；根据该阈值设定内部标志的阈值；并且在该第 二绝对值检测单元计算的所有每元素的绝对值都大于该内部标志的阈值 的情况下，将该内部标志设定为存在坏点/热点。
根据本发明另一个实施方式， 一种处理坏点的用于成像装置的图像 处理器，该图像处理器包括分离单元，将输入的拜尔模式图像分成相 应的分量数据；中值检测单元，检测该捡测分量数据的各中值；第一绝 对值检测单元，用于检测从该分量数据的各元素减去该中值所取得的值 的绝对值；差值检测值，用于检测差值，即，从该第一绝对值检测单元 针对具有中心像素的分量数据的输出数据减去该第一绝对值检测单元针 对除所述具有中心像素的分量数据以外的分量数据的输出数据所取得的 各值的绝对值；比较值检测单元，用于对该差值检测单元的输出进行求 和，并且针对每个元素检测分量数据的比较值；外部标志生成单元，用 于将该比较值与各个坏点阈值和热点阈值进行比较，并且生成与是否存 在坏点阈值和/或热点阈值相关的外部标志；第二绝对值检测单元，用于 检测从具有中心像素的分量数据的各元素减去该中心像素值所取得的值 的绝对值；以及内部标志生成单元，用于通过利用亮度分类用的阈值和 该分量数据的中值来设定内部标志阈值，并且利用该阈值来生成内部标 志；以及校正单元，输出利用分别从该外部标志生成单元和该内部标志 生成单元接收到的外部标志和内部标志进行校正后的像素值。
根据本发明另一个实施方式，提供了一种坏点处理装置，该坏点处 理装置包括分离单元，用于将输入拜尔模式图像分成相应的分量数据； 以及坏点检测单元，基于各数据的中值计算像素的分布(图案)，比较其 他分量的图案；基于各分量计算比较值；将该比较值与坏点阈值进行比 较；确定相应的像素是否是坏点；以及输出经校正的分量数据。
该坏点检测单元具有第一中心值检测单元，该第一中心值检测单 元用于检测分量数据的各中值；第一绝对值检测单元，用于检测从各元 素减去中值所取得的值的绝对值；第一比较单元，用于计算从第一绝对 值检测单元的第二输出减去第一输出所取得的值的各绝对值；对所述绝 对值进行求和；以及针对每个分量与每个数据检测比较值；阈值设定单 元，通过利用亮度分类用的阈值和第一中值检测单元检测到的分量数据 的中值来设定内部标志的阈值；以及第一输出确定单元，用于将该第一 比较值检测单元检测到的比较值与坏点阈值进行比较，并且根据是否存 在坏点来确定输出数据。
这里，该第--输出确定单元将该第一比较值检测单元检测到的比较 值与坏点阈值进行比较，并且如果没有大于该坏点阈值的比较值则输出 该分量数据。该第一输出确定单元将该第一比较值检测单元检测到的比 较值与该坏点阈值进行比较，并且如果有一个比较值阈值大于坏点阈值， 则确定分量数据的各元素，同时该第一输出确定单元将从特定元素减去 相邻元素所取得的值的绝对值与由该阈值确定单元确定出的阈值进行比 较，并且如果所有绝对值都大于该阈值，则将该元素确定为相邻元素的 中值。该第一输出确定单元将该第一 比较值检测单元检测到的比较值与 该坏点阈值进行比较，并且如果有一个比较值阈值大于坏点阈值则确定 分量数据的的各元素，同时该第一输出确定单元将从特定元素减去相邻 元素所取得的值的绝对值与该阈值确定单元确定出的阈值进行比较，如 果没有大于该阈值的绝对值，则将相关元素确定为输出。
优选的是，该坏点处理装置还具有热点检测单元，该热点检测单元 用于根据从该坏点检测单元接收到的分量数据来计算分布(图案)，基于 各分量计算比较值；将该比较值与热点阈值比较；确定相应的像素是否
是热点；并输出经校正的分量数据。
这里，该热点检测单元具有第二中心值检测单元，该第二中心值检
测单元用于检测从该坏点检测单元接收到的分量数据的各中值；第二绝
对值检测单元，用于检测从各元素减去该第二中值检测单元检测出的中
值所取得的值的绝对值；第二比较单元，用于计算从该第二绝对值检测 单元的第二输出减去第一输出所取得的值的各绝对值；对所述绝对值进 行求和，以及针对每个分量与每个数据检测比较值；以及第二输出确定 单元，用于将由该第二比较值确定单元检测出的比较值与该热点阈值进 行比较，以及根据是否存在热点来确定输出数据。
此时，该第二输出确定单元将由第二比较值检测单元检测出的比较
值与该热点阈值进行比较，并且如果没有大于该热点阈值的比较值则辅r
出该分量数据。该第二输出确定单元将由第二比较值检测单元检测出的 比较值与该热点阈值进行比较，并且如果有一个比较值大于该热点阈值， 则确定分量数据的各元素，同时该第二输出确定单元将从特定元素减去 相邻元素所取得的值的绝对值与该阈值确定单元确定出的阈值进行比 较，如果所有所述绝对值都大于该阈值，则将该元素确定为所述相邻元 素的中值。该第二输出确定单元将第二比较值检测单元检测出的比较{1 与该热点阈值进行比较，并且如果有一个比较值大于热点阈值，则确定 分量数据的各元素，同时该第二输出确定单元将从特定元素减去相邻元 素所取得的值的绝对值与该阈值确定单元确定出的阈值进行比较，并且 如果没有大于该阈值的绝对值，则将相关元素确定为输出。


图1是例示了根据本发明第一实施方式的坏点处理装置的实施方式 的框图2是例示了图1的输入6x6拜尔模式图像的示例； 图3是例示了将图2的拜尔模式图像分成3x3分量的示例； 图4是例示了图1的图案比较单元的实施方式的详细框图； 图5是例示了图4的中值检测单元、第一绝对值检测单元、差值检
测单元和比较值的工作的示例；
图6是例示了图4的第二绝对值检测单元的工作的示例；
图7是例示了输入本发明的坏点处理装置的原始图像的示例；
图8是例示了通过检测图7中相关坏点而校正后的图像的示例；
图9是例示了根据本发明第二实施方式的坏点处理装置的实施方式
的框图IO是例示了图9的坏点检测单元的详细框图11是例示了图10的中值检测单元、绝对值检测单元和比较值检 测值的工作的示例；
图12是例示了从图9的坏点检测单元输出的图像的示例；以及 图13是例示了图9的热点检测单元的实施方式的详细框图。
具体实施例方式
参照附图，通过以下描述将使以上目的、特征和优点更加显而易见。
由于本发明可能存在各种改变和实施方式，因此参照附图对其中某 些实施方式进行说明和例示。然而，这绝不是将本发明限于这些特定的 实施方式，而是应该被解释为包括本发明精神和范围覆盖的所有改变、 等同物和替代物。在整个附图中，对类似要素给出相同的标号。在本发 明的整个说明书中，当确定描述某技术会混淆本发明要点时，省略对该 技术的相关详细描述。
在描述各要素时可以使用例如"第一"和"第二"之类的用语，但是以 上这些要素不应受到以上用语的限制。以上用语仅用来对要素进行彼此 区分。例如，在不脱离本发明权利要求的范围的情况下，可以将第一要 素命名为第二要素，亦可以将第二要素命名为第一要素。用语"和/或"应 当包括多个列举的项目的组合或多个列举的项目的任何一个。
当将一个要素描述为"连接到(connected)"或"接入到(accessed)" 另一个要素时，不但可以被解释为直接连接到或接入到另一个要素而且 可以被解释为在二者之间具有其他要素。另一方面，如果将一个要素描 述为"直接连接"或"直接接入"到另一个要素，则应当解释为二者之间没有
其他要素。
在说明书中使用的术语只是旨在描述某些实施方式，而绝非为了限
制本发明。除非另外明确指出，否则单数表达包括复数含义。在本描述
中，例如"包掛'或"由...组成"的表达旨在指定特征、数量、步骤、操作、
元件、部件或其组合，不应当解释为排除一个或更多个其他特征、数量、
步骤、操作、元件、部件或其组合的任何存在或可能性。
除非另外定义，否则这里使用的包括技术术语和科技术语的所有术 语都具有与本领域技术人员通常理解含义相同的含义。在一般字典中定
义的任何术语都应当被解释为在相关技术领域的背景中具有相同含义， 并且，除非另外明确地定义，否则不应当解释为具有理想或过分字面化^ 的含义。
在下文中，将参照附图详细描述优选实施方式。与图号无关地对相 同或相应要素给定相同的标号，并且不对相同或相应要素重复任何冗余 描述。
图1是例示了根据本发明第一实施方式的坏点处理装置的实施方式 的框图。
根据图l，坏点处理装置可以包括分量分离单元110、图案比较单元
120和校正单元130。
分量分离单元110将输入6x6拜尔模式图像分成如图3所示的4个 3x3分量。图2是例示了图1的输入6x6拜尔模式图像的示例，图3是 例示了将图2的拜尔模式图像分成3x3分量的示例。
如图2和图3所示，本发明的分量分离单元110将6x6拜尔模式图 像分成只具有相同分量(例如，分别是红(R)、 GR行(Gr)的绿(G)、 GB行(Gb)的G和蓝(B))的3x3数据。
假定图3的"B5"是图2的中心像素，通过示例来描述"B5"的校正。 然后，对该示例进行一般化。
图案比较单元120计算各分量数据的图案(在下文中，称为基于中 值的像素值分布)；将具有该中心像素的分量的图案与其他分量比较；丰艮 据具有中心像素的分量来计算测量值；将该中心像素与对应的相邻像素
值进行比较；以及根据该中心像素来计算另一测量值。参照相关附图对 此进行详细描述。
图4是例示了图1的图案比较单元的实施方式的详细框图。
如图4所示，图案比较单元120可以包括中值检测单元121、第一 绝对值检测单元122、差值检测单元123、比较值检测单元124、外部标 志生成单元125、第二绝对值检测单元126和内部标志生成单元127。虽 然相关附图将信号流表示为不包括输入信号Gr、 Gb、 R和B的线，但是 显然，对本领域的普通技术人员来说应了解包括各种其他数据。
中值检测单元121确定输入的3x3信号Gr、R、B和Gb的各中值(被 称为M1、 M2、 M3和M4)。
例如，在Gr的情况下，第一绝对值检测单元122检测从各元素Gri (i-l 9)减去M1所取得的值的绝对值Abs一Gri。类似地对于R、 B和 Gb，第一绝对值检测单元122分别检测从各元素Ri、 Bi和Gbi (i=l 9) 减去M2、 M3和M4所取得的值的绝对值Abs—Ri、 Abs—Bi和Abs—Gbi。 通过以下公式1计算Abs—Gri、 Abs—Ri、 Abs—Bi和Abs—Gbi。
一4Zw—i / ="力《及/ — Af 2) ^i y—所=i7&st5/ — Af3) "物— = — Af 4) 河W
差值检测单元123检测从Abs—Bi减去Abs_Gi'i、 Abs—Ri和Abs—Gbi 的值的绝对值Diff1—i、 Diff2j、 DifG—i。 Abs—Bi是第一绝对值检测单元 122针对具有中心像素B5的数据B的输出数据。Abs—Gri、 Abs—Ri禾口 Abs一Gbi是第一绝对值检测单元122针对其余数据的输出数据。通过以下 公式2对此进行表示。 比较值检测单元124生成对Diffl—i、 Diff2—i、 Diff3—i求和的值 COMP—i，来生成外部标志，通过以下公式3对此进行表示。 [公式3]
<formula>formula see original document page 15</formula>
图5例示了前述处理。图5是例示了图4的中值检测单元、第一绝 对值检测单元、差值检测单元和比较值的工作的示例。
外部标志生成单元125将以上检测的比较值与坏点阈值 dead—threshold和热点阈值hot—threshold进行比较，并且生成与是否存在 坏点和热点相关的标志。这里，dead—threshold和hot—threshold是可调整 的。
换句话说，外部标志生成单元125将各元素的比较值与 dead—threshold进行比较。在存在大于dead—threshold的比较值的情况下， 如果i是5 (即，中心像素的比较值大于dead—threshold),则外部标志生 成单元125将与是否存在坏点相关的标志dead—flag设定为1。否则，丰示 志dead—flag为0。
类似地，外部标志生成单元125将各元素的比较值与hot—threshold 进行比较。在存在大于hot—threshold的比较值的情况下，如果i是5 (即， 中心像素的比较值大于dead—threshold)，则外部标志生成单元125将与是 否存在热点相关的标志hot—flag设定为1 。否则标志hot—flag为0。
然后，如果dead—flag或hot—flag为1，则外部标志生成单元125将 外部标志external—flag设定为1。否则(即，在dead—flag和hot—flag为0 的情况下)，外部标志生成单元125将外部标志external—flag设定为0， 将该外部标志输出到图1的校正单元130。
第二绝对值检测单元126检测从具有中心像素B5的数据B的各元 素(不包括B5)减去该中心像素值所取得的值的绝对值Abs—Ci。通过以 下公式4对此进行表示。并且，图6例示了该过程。图6是例示了图4 的第二绝对值检测单元的工作的示例。
<formula>formula see original document page 15</formula>
内部标志生成单元127利用用于对所施加的亮度进行分类的阈值
Y—Threshold以及3x3数据的中值Ml、 M2、 M3和M4，来设定内部标 志的阈值thr。内部标志生成单元127利用阈值thr来生成内部标志。阈 值YJThreshold可根据系统进行调整。
当将各分量的中值id的算术平均值定义为Y—m (即，
r ^M1 +胁甜M4)时，如果y m小于y Threshold,则内部标志 一 4 一 一
生成单元127将thr设定为0。否则，内部标志生成单元127将thr设定
为50。然而，并非限于这种情况，该数值是可以根据系统进行调整的。
内部标志生成单元127将设定的thr与第二绝对值检测单元126生成的各
元素的绝对值进行比较。只要8个值的任何一个小于thr，内部标志生成
单元127就会将内部标志设定为0。否则(即，所有元素的各绝对值都大
于thr)，内部标志生成单元127将内部标志设定为1，将该内部标志传送
到校正单元130。
如果外部标志和内部标志都为1，则校正单元130输出3x3数据B 的中值。否则，校正单元130原样输出B5。
换句话说，虽然以上描述假定中心像素是B5来校正坏点，但是本发 明可应用于中心像素是任何分量的情况。
图7是例示了输入本发明的坏点处理装置的原始图像的示例，图8 是例示了通过检测图7中相关坏点而校正后的图像的示例。
如图7和图8所示，检测并校正坏点和热点。
图9是例示了根据本发明第二实施方式的坏点处理装置的实施方式 的框图。
如图9所示，本发明的坏点处理装置可以包括分量分离单元910、 坏点检测单元920和热点检测单元930。
如图9所示，分量分离单元910将输入3x3拜尔模式图像分成如图 3所示的四个3x3分量。如上所述，图2可以是输入图9的6x6拜尔模 式图像的实施方式，图3是例示了将图2的拜尔模式图像分成3x3分量 的示例。
如图2和图3所示，本发明的分量分离单元910将6x6拜尔模式图
像分成只具有相同分量(例如，分别是红(R)、 GR行(Gr)的绿(R)、 GB行(Gb)的G和蓝(B))的3x3数据。为了方便，如图3所示，Gr、 R、 B和Gb的3x3分量分别被称为Cl、 C2、 C3禾口 C4。
坏点检测单元920计算各分量数据的图案(在下文中，称为基于中 值的像素值分布)；比较其他分量的图案；根据各分量来计算测量值；以 及利用测量值确定相关像素是否是坏点。参照相关附图对此进行详细描 述。
图10是例示了图9的坏点检测单元的详细框图。
如图10所示，坏点检测单元920可以包括中值检测单元921、绝对 值检测单元922、比较值检测单元923、阈值设定单元924和输出确定单 元925。虽然相关附图将信号流表示为不包括输入信号Cl、 C2、 C3和 C4的线，但是显然，对本领域的普通技术人员来说应了解包括各种其他 数据。
中值检测单元921确定输入3x3数据C1、C2、C3和C4的各中值(分 别被称为M1、 M2、 M3和M4)。
例如，在Cl的情况下，绝对值检测单元922检测从各元素Cli(i=l 9)减去M1的值的绝对值Abs_li。类似地对于C2、 C3禾CIC4，第一绝对 值检测单元922分别检测从各元素C2i、 C3i和C4i (i=l 9)减去M2、 M3和M4的值的绝对值Abs_2i、 Abs—3i和Abs—4i。通过以下公式5计 算Abs—li、 Abs—2i、 Abs—3i和Abs—4i。
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其中i是l到9之间的自然数，包括1和9。
比较值检测单元923计算从绝对值检测单元922计算出的各输出数 据中的一个输出数据分别减去其他各输出数据所取得的值的绝对值，对 这些绝对值求和来计算该比较值。换句话说，比较值检测单元923计算
从Abs—li减去Abs—2i、 Abs—3i和Abs—4i的值的各绝对值，并对这些绝 对值求和。类似地，比较值检测单元923计算COMP—2i、 COMP—3i和 COMP一4i。通过以下公式6对此进行表示。 [公式6]
="细二必j—1/ —2/)-"何愈一li 一 3i) + flfo<*—li — i一4i) COMP—2i ="乙、《必j一2〖: 一 '-術一li) + *(*一2^ — +2/ 一 *一4/)
C。A/P」/ = "￡rs04/ _y—& —應—1/) + t哉愈—3i — /1fe一2/) - "械*一3/: — 4Z)
其中i是l到9之间的自然数，包括1和9。图11是例示了图10的 中值检测单元、绝对值检测单元和比较值检测值的工作的示例。
阈值设定单元924利用用于对所施加的亮度进行分类的阈值
Y—Threshold以及3x3数据的中值Ml、 M2、 M3禾B M4，来设定内部标
志的阈值thr。阈值设定单元924利用阈值thr来生成内部标志。阈值
Y—Threshold是可根据系统进行调整的。当将各分量的中值id的算数平均
值定义为Y m (即，r OT = M1 + M2 + M3 + M4)时，如果Y m小于 — — 4 —
Y一Threshold，则阈值设定单元924将thr设定为0。否则，阈值设定单元
924将thr设定为50。然而，并非限于这种情况，该数值是可以根据系统
进行调整的。
输出确定单元925将以上比较值检测单元923检测的4个比较值的 每一个与应用的坏点阈值dead—threshold进行比较。如果没有大于 dead一threshold的比较值，则输出原始图像。换句话说，原样输出3x3图 像Cj (j=l 4)。图12是例示了从图9的坏点检测单元输出的图像的示 例。如图12所示，坏点检测单元920输出3x3图像Cj (j=l 4)。相应 地，从输出确定单元925输出的数据是原始6x6图像。在图12中， "Size3x3一Cjl"指3x3数据Cj的第一元素。以下描述将使用3x3数据Cj。
如果只存在一个大于dead—threshold的元素，则输出确定单元925通 过补齐各元素的像素来再次生成图像。
为了补齐数据Size3x3—Ql (3x3数据Cj的第一元素，j=l 4)，输 出确定单元925将从数据Size3x3—Cjl(即，第一元素)减去相邻元素(即，
图12中其他数据Size3x3—Cj2、 Size3x3—Cj5和Size3x3—Cj4)所取得的 值的各绝对值与阈值thr进行比较。只要有一个绝对值小于该thr，就输 出数据Size3x3—Cjl。否则，输出其他数据Size3x3—Cj2、 Size3x3—Cj5和 Size3x3—Cj4的中值。
此外，为了补偿Size3x3—Q2 (3x3数据Cj的第二元素，j=l 4)， 输出确定单元925将从数据Size3x3-Q2 (即，第二元素)减去相邻元素
(即，图12中其他数据Size3x3—Qjl、 Size3x3—Cj3、 Size3x3—Q4、 Size3x3—Cj5和Size3x3—Cj6)所取得的值的各绝对值与阈值thr进行比较。 只要有一个绝对值小于该thr，就输出数据Size3x3—Cj2。否贝lj，输出其他 数据Size3x3—Cjl、Size3x3—Cj3、Size3x3—Cj4、Size3x3—Cj5和Size3x3—Cj6 的中值。这样，确定数据Size3x3一Cj (j=l 4)的所有元素的各输出值并 传送到图9的热点确定单元930。
热点确定单元930计算各分量的图案并接着基于其他分量的图案的 比较来计算测量值。热点确定单元930利用该测量值来确定对应像素是 否是热点。在下文中，参照相关附图详细描述热点确定单元930。
图13是例示了图9的热点检测单元的实施方式的详细框图。
如图13所示，热点检测单元930可以包括中值检测单元931、绝对 值检测单元932、比较值检测单元933和输出确定单元934。虽然相关附 图将信号流表示为不包括输入信号Size3x3Cl、 Size3x3C2、 Size3x3C3 和Size3x3C4的线，但是显然，对本领域的普通技术人员来说应了解包 括各种其他数据。
中值检测单元931确定输入3x3数据Cl、 3x3数据C2、 3x3数据 C3和3x3数据C4的各中值(分别被称为M5、 M6、 M7和M8)。然而， 中值检测单元931检测的中值M5、 M6、 M7和M8也可以与图10的坏 点检测单元920的中值检测单元921检测的中值相同。
例如，在Size3x3Cl的情况下，绝对值检测单元932检测从各元素 Size3x3Cl (i=l 9)减去M5所取得的值的绝对值Abs—5i。类似地对于 Size3x3C2i、 Size3x3C3i和Size3x3C4i，第一绝对值检测单元932分别检 测从各元素Size3x3C2i、 Size3x3C3i和Size3x3C4i (i=l 9)分别减去
M6、 M7和M8所取得的值的绝对值Abs—6i、 Abs—7i和Abs—8i。通过以 下公式7计算Abs一5i、 Abs一6i、 Abs—7i和Abs—8i。 [公式7]
<formula>formula see original document page 20</formula>
<formula>formula see original document page 20</formula>
<formula>formula see original document page 20</formula>
<formula>formula see original document page 20</formula>
-細) 其中i是l到9之间的自然数，包括1和9。
比较值检测单元933计算从绝对值检测单元932计算的各输出数据 中的一个输出数据分别减去其他输出数据所取得的值的绝对值，并且对 绝对值求和来计算比较值。换句话说，比较值检测单元933计算从Abs—5i 分别减去Abs—6i、 Abs—7i和Abs—8i所取得的值的各绝对值，并且对这些 绝对值求和。类似地，比较值检测单元933计算COMP一6i、 C0MP一7i 和COMP—8i。通过以下公式8来表示该运算。
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cmip一说="iwC*—& —應—5;) + 一愈—溢--*一6/)+一*—&:—袭—7Z)
其中i是1到9之间的自然数，包括1和9。
输出确定单元934将以上比较值检测单元933检测的4个比较值中 的每一个与应用的热点阈值hot—threshold进行比较。如果没有大于 hot—threshold的比较值，则输出原始图像。换句话说，原样地输出3x3 图像Cj (j=l 4)。因此，从输出确定单元934输出的数据是原始6x6图 像。
如果只存在一个大于dead—threshold的元素，则输出确定单元934通
过补齐各元素的像素来再次生成图像。
为了补齐数据Size3x3—Cjl (3x3数据Cj的第一元素，j=l 4)，输 出确定单元934将从数据Size3 x3—Cj 1 (即，第一元素)减去相邻元素(即，
图12中其他数据Size3x3一Q2、 Size3x3—Q5和Size3x3—Cj4)所取得的 值的各绝对值与阈值单元920的阈值确定单元924确定并传送来的阈值 thr进行比较。只要有一个绝对值小于该thr，就输出数据Size3x3—Cjl。 否则输出其他数据Size3x3—Cj2、 Size3x3—Cj5和Size3x3—Cj4的中值。
此外，为了补偿数据Size3x3_Q2(3x3数据Cj的第二元素，j=l 4)， 输出确定单元925将从数据81^3><3_0]'2 (即，第二元素)减去相邻元素
(即，图12中其他数据Size3x3—Cjl、 Size3x3—Cj3、 Size3x3—Cj4、 Size3x3—Cj5和Size3x3—Cj6)所取得的值的各绝对值与阈值thr进行比较。 只要有一个绝对值小于该thr，就输出数据Size3x3—Cj2。否则输出其他数 据Size3x3—Cjl、 Size3x3—Cj3 、 Size3x3—Cj4、 Size3x3—Cj5和Size3x3—Cj6 的中值。这样，可以确定数据Size3x3—Cj (j=l 4)的所有元素的各输出 值从而输出数据Size3x3—Cj (j=l 4)。因此，输出6x6数据。
如上所述，图7可以是例示了输入本发明的坏点处理装置的原始图 像的示例，图8可以是例示了通过检测图7中相关坏点而校正后的图像 的示例。由于第二实施方式可以提供与本发明第一实施方式相同或类似 的图像，因此省略相关描述或图。
换句话说，如相关附图所示，可以通过检测对应坏点和热点来校正 图像。
如上所述，本发明可以通过将6x6掩模(mask)中具有中心像素的 分量的图案与其他分量进行比较，来精确确定像素是否是坏点或热点， 并且输出相应的1个像素的校正图像。
此外，本发明可以通过将6x6掩模中具有中心像素的分量的图案与 其他分量进行比较，来精确确定像素是否是坏点或热点，并且输出对于 相关坏点进行校正后的6x6像素值。
附图和详细描述只是本发明的示例，只用于描述本发明并且绝不是 限定或限制本发明的精神和范围。因此，本领域的普通技术人员应当理 解还存在大量改变和其他等同实施方式。本发明的真正范围必须只由所 附的权利要求的精神进行限定。
权利要求
1、一种坏点处理装置，该坏点处理装置包括分离单元，其将输入的拜尔模式图像分成相应的分量数据；以及比较单元，其基于各数据的中值来计算像素的分布(图案)，基于具有中心像素的分量来计算比较值，利用该比较值来输出通知是否存在坏点和/或热点的外部标志，对具有中心像素的分量中的中心像素的值与相邻像素的值进行比较；基于该中心像素来计算测量值；并利用该测量值来输出内部标志，其中该比较单元包括中心值检测单元，其检测所述分量数据中的各中值；第一绝对值检测单元，其检测从各元素减去所述中值所取得的值的绝对值；差值检测值，其检测差值，即，从该第一绝对值检测单元针对具有中心像素的分量数据的输出数据减去该第一绝对值检测单元针对除所述具有中心像素的分量数据以外的分量数据的输出数据所取得的各值的绝对值；比较值检测单元，其对该差值检测单元的输出进行求和，并且针对每个元素检测分量数据的比较值；外部标志生成单元，其将该比较值与各个坏点阈值和热点阈值进行比较，并且生成与是否存在坏点阈值和/或热点阈值相关的外部标志；第二绝对值检测单元，其检测从具有中心像素的分量数据的各元素减去该中心像素值所取得的值的绝对值；以及内部标志生成单元，其利用亮度分类用的阈值和该分量数据的中值来设定内部标志阈值，并且利用该阈值来生成内部标志。
2、 根据权利要求1所述的坏点处理装置，该坏点处理装置进一步包 括校正单元，该校正单元输出利用从所述比较单元接收到的外部标志和 内部标志校正后的1个像素的像素数据。
3、 根据权利要求2所述的坏点处理装置，其中如果确定存在坏点/ 热点，则所述校正单元参照所述外部标志和所述内部标志输出具有所述 中心像素的分量数据的中值。
4、 根据权利要求2所述的坏点处理装置，其中如果确定没有坏点/ 热点，则所述校正单元参照所述外部标志和所述内部标志输出所述中心 像素。
5、 根据权利要求1所述的坏点处理装置，其中在当将每元素的比较 值与所述坏点阈值进行比较时只有所述中心像素的比较值大于坏点阈值 的情况下，和/或在当将每元素的比较值与热点阈值进行比较时只有所述 中心像素的比较值大于热点阈值的情况下，所述外部标志生成单元将外 部标志设定为存在坏点/热点。
6、 根据权利要求l所述的坏点处理装置，其中所述内部标志生成单 元对各分量数据的中值进行求和；根据所述阈值设定内部标志的阈值； 并且在所述第二绝对值检测单元计算的所有每元素的绝对值都大于所述 内部标志的阈值的情况下，将所述内部标志设定为存在坏点/热点。
7、 一种处理坏点的用于成像装置的图像处理器，所述图像处理器包括分离单元，其将输入的拜尔模式图像分成相应的分量数据； 中值检测单元，其检测所述检测分量数据的各中值-, 第一绝对值检测单元，其检测从所述分量数据的各元素减去所述中值所取得的值的绝对值；差值检测值，其检测差值，即，从所述第一绝对值检测单元针对具有中心像素的分量数据的输出数据减去所述第一绝对值检测单元针对除所述具有中心像素的分量数据以外的分量数据的输出数据所取得的各值的绝对值；比较值检测单元，其对所述差值检测单元的输出进行求和，并且针 对每个元素检测分量数据的比较值；外部标志生成单元，其将所述比较值与各个坏点阈值和热点阈值进 行比较，并且生成与是否存在坏点阈值和/或热点阈值相关的外部标志；第二绝对值检测单元，其检测从具有中心像素的分量数据的各元素 减去所述中心像素值所取得的值的绝对值；以及内部标志生成单元，其利用亮度分类用的阈值和所述分量数据的中 值来设定内部标志阈值，并且利用该阈值来生成内部标志；以及校正单元，其输出利用分别从所述外部标志生成单元和所述内部标 志生成单元接收到的外部标志和内部标志校正后的像素值。
8、 一种坏点处理装置，所述坏点处理装置包括分离单元，其将输入拜尔模式图像分成相应的分量数据；以及 坏点检测单元，其基于各数据的中值计算像素的分布(图案)；比较 其他分量的图案；基于各分量计算比较值；将所述比较值与坏点阈值进 行比较；确定相应的像素是否是坏点；以及输出经校正的分量数据。
9、 根据权利要求8所述的坏点处理装置，其中所述坏点检测单元包括第一中心值检测单元，其检测所述分量数据的各中值； 第一绝对值检测单元，其检测从各元素减去所述中值所取得的值的 绝对值；第一比较单元，其计算从第一绝对值检测单元的第二输出减去第一 输出所取得的值的各绝对值；对所述绝对值进行求和；并针对每个分量 与每个数据检测比较值；阈值设定单元，其利用亮度分类用的阈值和第一中值检测单元检测 到的分量数据的中值来设定内部标志的阈值；以及第一输出确定单元，其将所述第一比较值检测单元检测到的比较值 与坏点阈值进行比较，并且根据是否存在坏点来确定输出数据。
10、 根据权利要求9所述的坏点处理装置，其中所述第一输出确定 单元将所述第一比较值检测单元检测到的比较值与坏点阈值进行比较， 并且如果没有大于所述坏点阈值的比较值则输出所述分量数据。
11、 根据权利要求9所述的坏点处理装置，其中所述第一输出确定 单元将所述第一比较值检测单元检测到的比较值与所述坏点阈值进行比 较，并且如果有一个比较值阈值大于所述坏点阈值则确定所述分量数据 的各元素，同时所述第一输出确定单元将从特定元素减去相邻元素所取得的值的绝 对值与由所述阈值确定单元确定出的阈值进行比较，并且如果所有绝对 值都大于所述阈值，则将该元素确定为相邻元素的中值。
12、 根据权利要求9所述的坏点处理装置，其中所述第一输出确定单元将所述第一比较值检测单元检测到的比较值与所述坏点阈值进行比 较，并且如果有一个比较值大于所述坏点阈值则确定所述分量数据的各 元素，同时所述第一输出确定单元将从特定元素减去相邻元素所取得的值的绝 对值与所述阈值确定单元确定出的阈值进行比较，如果没有大于该阈值 的绝对值，则将该相关元素确定为输出。
13、 根据权利要求8和9中的其中一项所述的坏点处理装置，所述 坏点处理装置进一步包括热点检测单元，所述热点检测单元根据从所述 坏点检测单元接收到的分量数据来计算分布(图案)，基于各分量计算比 较值；将所述比较值与热点阈值进行比较；确定相应的像素是否是热点； 并输出经校正的分量数据。
14、 根据权利要求13所述的坏点处理装置，其中所述热点检测单元包括第二中心值检测单元，其检测从所述坏点检测单元接收到的分量数 据的各中值；第二绝对值检测单元，其检测从各元素减去所述第二中值检测单元 检测出的中值所取得的值的绝对值；第二比较单元，其计算从所述第二绝对值检测单元的第二输出减去 第一输出所取得的值的各绝对值；对所述绝对值进行求和；并针对每个 分量与每个数据检测比较值；以及第二输出确定单元，其将由所述第二比较值确定单元检测出的比较 值与所述热点阈值进行比较，并根据是否存在热点来确定输出数据。
15、 根据权利要求14所述的坏点处理装置，其中所述第二输出确定 单元将由第二比较值检测单元检测出的比较值与所述热点阈值进行比 较，并且如果没有大于所述热点阈值的比较值则输出所述分量数据。
16、 根据权利要求14所述的坏点处理装置，其中所述第二输出确定单元将由第二比较值检测单元检测出的比较值与所述热点阈值进行比 较，并且如果有一个比较值阈值大于所述热点阈值则确定所述分量数据 的各元素，其中所述第二输出确定单元将从特定元素减去相邻元素所取得的值的绝 对值与所述阈值确定单元确定出的阈值进行比较，如果所有的所述绝对 值都大于所述阈值，则将该元素确定为所述相邻元素的中值。
17、 根据权利要求14所述的坏点处理装置，其中所述第二输出确定 单元将第二比较值检测单元检测出的比较值与所述热点阈值进行比较， 并且如果有一个比较值阈值大于所述热点阈值则确定所述分量数据的各 元素，同时所述第二输出确定单元将从特定元素减去相邻元素所取得的值的绝 对值与所述阈值确定单元确定出的阈值进行比较，并且如果没有大于所 述阈值的绝对值，则将该相关元素确定为输出。
全文摘要
本发明公开了一种坏点处理装置。所述坏点处理装置将输入的拜尔模式图像分成相应的分量数据；基于各数据的中值来计算像素分布(图案)；基于具有中心像素的分量来计算比较值；利用所述比较值来输出通知是否存在坏点和/或热点的外部标志；对具有所述中心像素的分量中的中心像素与相邻像素的值进行比较；基于所述中心像素来计算测量值；通过利用所述测量值来输出内部标志；以及校正坏点或热点。通过本发明，可以通过检测相应的坏点和热点来校正图像。
文档编号H04N9/64GK101352048SQ200680049974
公开日2009年1月21日 申请日期2006年12月28日 优先权日2005年12月29日
发明者李浩瑛 申请人:安泰科技有限公司