影像校正系统以及方法与流程

本发明是有关于一种影像校正系统以及方法，特别是有关于一种根据输入影像的变异数以及像数平均值的比值执行影像校正的影像校正系统以及方法。
背景技术：
：由于数字影像产业的发展迅速，影像感测器是广泛地应用于数字相机系统中，然而为了追求更加的影像品质，使用者对于影像感测器的影像处理功能的要求亦越来越高。对数字相机系统而言，影像感测器通常必须具备有去除杂讯、消除影像串扰(cross-talk)以及修正感光单元的缺陷(defect)的功能，然而已知技术中于进行影像串扰的消除时，保留细节以及消除杂讯将无法同时兼顾，因为若欲保留较多的细节，则将无法有效地去除杂讯，或者若欲去除较多的杂讯，则细节则会越模糊，故。此外，由于影像增益以及曝光时间会影响缺陷影像的侦测。因此，如何提高影像处理的效能并同时维持装置的成本为目前所需解决的问题。技术实现要素：为解决上述问题，本发明一实施例提供一种影像校正系统，包括一影像撷取模块、一第一计算模块、一第二计算模块以及一输出模块。影像撷取模块用以取得一输入影像以及一引导影像。第一计算模块用以根据一第一参数以及一第二参数取得一第一校正影像。第一计算模块还根据一比值以及引导函数的像素平均值取得一平滑函数，根据引导影像的像素平均值、引导影像的变异数、输入影像的像素平均值以及平滑函数取得第一参数，以及根据第一参数、引导影像的像素平均值以及输入影像的像素平均值取得第二参数。第二计算模块用以根据引导影像的像素平均值以及引导影像的变异数取得比值。输出模块用以输出上述第一校正影像。本发明另一实施例提供一种影像校正方法，步骤包括：取得一输入影像以 及一引导影像；根据引导影像的像素平均值以及引导影像的变异数取得一比值；根据上述比值以及引导函数的像素平均值取得一平滑函数；根据引导影像的像素平均值、引导影像的变异数、输入影像的像素平均值以及平滑函数取得一第一参数；根据第一参数、引导影像的像素平均值以及输入影像的像素平均值取得一第二参数；根据第一参数以及第二参数计算一引导滤波函数；以及根据引导滤波函数取得一第一校正影像。附图说明图1是显示根据本发明一实施例所述的影像校正系统的方块图；图2A、图2B、图2C是显示根据本发明一些实施例所述的像素分布的示意图；图3A、图3B是显示根据本发明一实施例所述的缺陷像素的示意图；图4是显示根据本发明一实施例所述的影像校正方法的流程图。【符号说明】100～影像校正系统；110～影像撷取模块；120～第一计算模块；130～第二计算模块；140～输出模块；150～第三计算模块；301～中心像素；305～既定范围；S401-S407～步骤流程。具体实施方式有关本发明的系统以及方法适用的其他范围将于接下来所提供的详述中清楚易见。必须了解的是下列的详述以及具体的实施例，当提出有关影像校正系统以及方法的示范实施例时，仅作为描述的目的以及并非用以限制本发明的范围。图1是显示根据本发明一实施例所述的影像校正系统100的方块图。如图 1所示，影像校正系统100包括一影像撷取模块110、一第一计算模块120、一第二计算模块130以及一输出模块140。影像撷取模块110用以取得一输入影像p以及一引导影像I。其中，引导影像I可为预设影像、亮度较亮的输入影像p′(相较于原输入影像p具有较多的细节)或者输入影像p。于取得输入影像p以及引导影像I后，第一计算模块120取得引导影像I中对应于一滤波视窗w的像素平均值以及变异数σ2，并将像素平均值以及变异数σ2输出至第二计算模块130。其中，上述变异数用以表示一随机变数与其期望值的距离。第二计算模块130是根据上述参数值取得像素平均值与变异数σ2的比值，即并将上述比值回传回第一计算模块120。由于可根据影像中像素的平均值以及变异数取得像素值的分布情形，故可通过计算像素平均值以及变异数的比值得知影像中细节的多寡。举例来说，图2A、图2B、图2C是显示根据本发明一些实施例所述的不同像素分布的示意图。如图2A所示，当区域中各像素的像素值分布较为平坦时(如图中所示仅有四个深色方块随机分布区域中)，表示该区域所具有的影像细节很少，而第二计算模块130所取得的像素平均值与变异数σ2的比值约为0。如图2B所示，当区域中各像素的像素值的分布为随机分布时(如图中所示白色方块以及深色方块是随机分布于区域中)，表示影像中具有少许杂讯或者少许细节，而第二计算模块130所取得的像素平均值与变异数σ2的比值约为1。如图2C所示，当区域中各像素的像素值的具有明显的群集分布时(如图中所示白色方块以及深色方块是群集分布于区域中)，表示该区域中具有边缘或者较多的影像细节，而第二计算模块130所取得的像素平均值与变异数σ2的比值则远大于1。接着，第一计算模块120根据上述比值以及引导函数I的像素平均值取得平滑函数f(k)。其中，取得平滑函数f(k)的公式如下所示：f(k)=(c1-h(σk2I‾k))×(c2+q(I‾k)),c1≥h(σk2I‾k)0,c1<h(σk2I‾k)]]>其中，为变异数因子(variancefactor)，为平均值因子(meanfactor)，而c1、c2皆为常数值，以及k表示第k个滤波视窗。于取得平滑函数f(k)后，第一计算模块120根据引导影像I的像素平均值引导影像I的变异数σ2、输入影像p的像素平均值以及平滑函数f(k)取得第一参数ak，以及根据第一参数ak、引导影像I的像素平均值以及输入影像p的像素平均值取得第二参数bk。其中，取得第一参数ak、第二参数bk的公式如下所示：ak=1|w|Σi∈wkIipi-I‾kp‾kσk2+f(k)]]>bk=p‾k-akI‾k]]>其中，wk为第k个滤波视窗，|w|为上述第k个滤波视窗中的像素数量，Ii为引导影像I第i个像素，pi为上述输入影像p第i个像素，为上述引导影像I的上述第k个滤波视窗的像素平均值，为上述输入影像p的上述第k个滤波视窗的像素平均值，为上述引导影像I的上述第k个滤波视窗的变异数。于取得第一参数ak以及第二参数bk后，第一计算模块120根据一第一参数ak以及一第二参数bk取得一第一校正影像qi。其中取得第一校正影像的公式如下所示：qi＝akIi+bk其中，qi为第一校正影像。由于变异数因子可根据像素平均值与变异数σ2的比值得知区域中影像细节的多寡，故上述平滑函数f(k)可通过调整c1的值决定的最平坦的区域(即)所要模糊的程度，其中越模糊则代表越平整，即每个像素的像素值与相邻像素的像素值的差异越小。此外，使用者还通过调整c1的值决定所要保留细节的程度，即当大于c1时，平滑函数f(k)为0，使得第一计算模块120将完全保留该区域的影像细节。由于平均值因子中的像素平均值是与影像的亮暗程度有关，故上述平滑函数f(k)可通过调整c2的值决定所有影像区块所要模糊的程度，即c2的值越大，所有影像区块则越模糊。然而，在同一亮度的情况下，c2的值越大，第一参数ak的值越小，第二参数bk的值越大，则第一校正影像qi越接近输入影像p的平均值，即第一校正影像qi具有较多输入影像p的细节。反之，c2的值越小，第一参数ak的值越大，第二参数bk的值越小，则第一校正影像qi具有较多引导影像I的细节。此外，当为极大值时(即影像中的亮部区域)，第一参数ak会趋近于0，使得第二参数bk等于输入影像p的像素平均值如此即可消除影像中的影像串扰。综上所述，使用者可通过调整c1决定保留细节的多寡，再通过调整c2决定不同亮度的区域的模糊程度。根据本发明另一实施例，影像校正系统100还可包括一第三计算模块150，用以根据既定范围中各个像素之间的平均值与变异数σ2的比值的关系判断输入影像p是否具有缺陷像素(即中心像素的值与周围的像素的值有明显差异)。在此，使用者可透过定义一第一既定值以作为决定该中心像素是否为缺陷像素的第一条件，以及透过判断超过第一既定值的像素数量是否超过一第二既定值以作为决定该中心像素是否为缺陷像素的第二条件。当第一既定值以及第二既定值越大时，代表判断缺陷像素成立的条件越高，反之，判断缺陷像素成立的条件则越低。举例来说，图3A、图3B是显示根据本发明一实施例所述缺陷像素的示意图。如图3A所示，当影像中具有一像素值远大于相邻像素的像素值的像素(如图中斜线所示)时，通过计算各像素之间平均值与变异数σ2的比值后，可得到如图3B所示的结果。接着，第三计算模块150还判断以该像素为中心的既定范围305中大于第一既定值(于此实施例中将其设定为100)的像素数量是否大于第二既定值(于此实施例中将其设定为18)。如图3B所示，由于像素值大于100的像素数量为24个，是满足缺陷像素成立的条件，故第三计算模块150判断该像素为一缺陷像素。于判断中心像素为缺陷像素后，第三计算模块150即根据一般已知的缺陷像素修正方法修正该缺陷像素以取得第二 校正影像。此外，于修正缺陷像素后，输出模块140还可根据第一校正影像以及第二校正影像输出第三校正影像。请配合图1参阅图4。图4是显示根据本发明一实施例所述的影像校正方法的流程图。首先，于步骤S401，影像撷取模块110取得一输入影像以及一引导影像。其中，引导影像可为预设影像、亮度较亮的输入影像(相较于原输入影像具有较多的细节)或者输入影像。于步骤S402，第一计算模块120根据输入的引导影像计算引导影像的像素平均值、引导影像的变异数以及输入影像的像素平均值。于步骤S403，第二计算模块130根据引导影像的像素平均值以及引导影像的变异数计算像素平均值对应于变异数的比值。于步骤S404，第一计算模块120根据第二计算模块130所计算的比值以及引导影像的像素平均值取得一平滑函数。于步骤S405，第一计算模块120还根据引导影像的像素平均值、引导影像的变异数、输入影像的像素平均值以及平滑函数取得一第一参数。于步骤S406，第一计算模块120还根据第一参数、引导影像的像素平均值以及输入影像的像素平均值取得一第二参数。最后，于步骤S407，第一计算模块120根据第一参数、第二参数以及引导影像取得第一校正影像，并透过输出模块140输出第一校正影像。值得注意的是，有关计算平滑函数、第一参数以及第二参数的相关公式是与影像校正系统100所使用的公式相同，在此即不加以描述以精简说明。根据本发明另一实施例，于取得引导影像的像素平均值对应于引导影像的变异数的比值后，第三计算模块150还判断既定范围中各个像素所对应的上述比值是否超过第一既定值，以及判断超过第一既定值的像素数量是否超过第二既定值。当超过第一既定值的像素数量超过第二既定值，第三计算模块150判断既定范围所对应的中心像素为缺陷像素，并修正该缺陷像素并取得第二校正影像。最后，输出模块140根据第一校正影像以及第二校正影像输出第三校正影像。综上所述，根据本发明一实施例所提出的影像校正系统以及方法，使用者仅需要一简单的计算模块(用以计算平均值对应于变异数的比值)即可调整平坦区域以及暗部区域的模糊程度，以消除亮部区域的影像串扰并保留暗部区域的影像细节。此外，由于平均值对应于变异数的比值并不易受到像素增益以及曝光的影响，故可用于判断对应于该既定范围的中心像素是否为缺陷像素，并 提高判断的准确率。以上叙述许多实施例的特征，使所属
技术领域：
中具有通常知识者能够清楚理解本说明书的形态。所属
技术领域：
中具有通常知识者能够理解其可利用本发明揭示内容为基础以设计或更动其他制程及结构而完成相同于上述实施例的目的及/或达到相同于上述实施例的优点。所属
技术领域：
中具有通常知识者亦能够理解不脱离本发明的精神和范围的等效构造可在不脱离本发明的精神和范围内作任意的更动、替代与润饰。当前第1页1 2 3