一种图像传感器坏点检测及校正方法与流程

1.本发明涉及一种图像传感器坏点检测及校正方法，属于图像处理技术领域。


背景技术：

2.摄像头的成像过程就是将光信号数字化的过程。光线首先通过镜头，达到感光元件，即图像传感器（ccd，cmos等），将光线信号转为数字信号，再经过专门的数字信号处理芯片进行后续的信号加工后传输到相机等设备上。通常，一个图像传感器包含大量的感光单元，每个感光单元对应于图像传感器所输出图像中的一个像素点。
3.由于制造工艺、运输或者储存方式等方面的原因，使得图像传感器的某些感光单元损坏而不能正常感光，这些不能正常感光的感光单元在图像中所对应的像素点被称为坏点。
4.其中，坏点主要包括以下三种类型：一、暗点坏点，该类坏点主要由于感光单元被彻底损坏而形成，表现在图像中是一个暗点；二、亮点坏点，该类坏点主要由于感光单元中的感光二极管和电源直接短路而形成，使得感光单元的电压一直处于高电平，表现在图像中是一个亮点；三、不稳定坏点，该类坏点主要由于制造方面的偏差，使得感光单元对光强的响应异于其周围感光单元的正常响应，表现在图像中其像素值比周围像素点的像素值偏高或者偏低，且此类坏点对图像的影响会随外界环境的变化而变化。据此可知，坏点对图像的成像质量具有一定的影响，因此，必须对坏点进行处理。


技术实现要素：

5.为了解决上述技术问题，本发明提供一种图像传感器坏点检测及校正方法，其具体技术方案如下：一种图像传感器坏点检测及校正方法，包括以下步骤：步骤1：像素值排序，对图像中每个中心像素 邻域内的像素值进行排序，如公式（1）所示，（1）式中和其中未展开的元素即为邻域内的像素值；步骤2：像素值做加权平均处理，对步骤1中进行过排序的像素值通过矩阵a做加权平均，使其成为此中心像素的结果值result(xi,yi)，如公式（2）所示，（2）
式中k为矩阵a中所有元素的和；步骤3：计算绝对差值，计算和result(xi,yi)的绝对差值diff(yi,xi)，如公式（3）所示（3）；步骤4：设定阈值，设定检测坏点的阈值t，如公式（4）所示（4）式中表示图像i的均值；步骤5：坏点检测判断，通过绝对差值diff(yi,xi)和阈值t进行比较，当diff(yi,xi)≥t，判定此像素点为坏点并对此像素点进行校正，反之，此像素点为正常像素点；步骤6：坏点校正，步骤5中检测判断出坏点，对坏点进行校正，使坏点的像素值变成中心像素的结果值，如公式（5）所示（5）式中表示坏点校正后的像素值。
6.进一步的，所述步骤1中像素值进行排序时对中心像素的3x3邻域内的像素值进行排序，如下式所示式中，，，，，，，和即为的3x3邻域内的像素值。
7.进一步的，所述步骤2中的矩阵a为3x3矩阵，，k=16。
8.本发明的有益效果：本发明不需要提前记录保存坏点的位置信息，不需要存储空间来保存这些位置信息，并且在产品使用过程中出现的坏点，也能够一并检测并校正，满足不同场景的变换和需求，坏点检测的准确性高，坏点校正的效率高。
附图说明
9.图1是本发明的流程示意图，图2是含有坏点的图像i，图3是图2进行坏点校正后的图像，图4是含有坏点的图像ii，图5是图4进行坏点校正后的图像，图6是含有坏点的图像iii，图7是图6进行坏点校正后的图像。
具体实施方式
10.现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
11.如图1所示，本发明的一种图像传感器坏点检测及校正方法。首先，像素值排序，对图像中每个中心像素邻域内的像素值进行排序，如公式（1）所示，（1）式中和其中未展开的元素即为邻域内的像素值；此时选择对中心像素的3x3邻域内的像素值进行排序，如下式所示式中，，，，，，，和即为的3x3邻域内的像素值。其次，像素值做加权平均处理，对进行过排序的像素值通过矩阵a做加权平均，使其成为此中心像素的结果值result(xi,yi)，如公式（2）所示（2）式中k为矩阵a中所有元素的和，矩阵a为3x3矩阵，，k=16。然后，计算绝对差值，计算和result(xi,yi)的绝对差值diff(yi,xi)，如公式（3）所示（3）。紧接着，设定阈值，设定检测坏点的阈值t，如公式（4）所示（4）式中表示图像i的均值。坏点检测判断，通过绝对差值diff(yi,xi)和阈值t进行比较，当diff(yi,xi)≥t，判定此像素点为坏点并对此像素点进行校正，反之，此像素点为正常像素点。最后，坏点校正，步骤5中检测判断出坏点，对坏点进行校正，使坏点的像素值变成中心像素的结果值，如公式（5）所示（5）式中表示坏点校正后的像素值。目前对坏点进行修正的方法一般是预先检测坏点的位置信息并保存，根据该坏点的位置信息在采集的图像中查找坏点，利用预设的插值算法对坏点进行插值处理，这种方法不仅需要一个较大的存储空间来存储预先检测的坏点位置信息，而且产品出厂后，在使用过程中出现的坏点并不能检测和校正。如图2、图3、
图4、图5和图6所示，通过本发明图像传感器坏点检测及校正方法，图2中出现的坏点经过校正后如图3所示，图4中出现的坏点经过校正后如图5所示，图6中经过校正的坏点如图7所示。
12.以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。


技术特征：
1.一种图像传感器坏点检测及校正方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：像素值排序，对图像中每个中心像素邻域内的像素值进行排序，如公式（1）所示，（1）式中和其中未展开的元素即为邻域内的像素值；步骤2：像素值做加权平均处理，对步骤1中进行过排序的像素值通过矩阵a做加权平均，使其成为此中心像素的结果值result(xi,yi)，如公式（2）所示，（2）式中k为矩阵a中所有元素的和；步骤3：计算绝对差值，计算和result(xi,yi)的绝对差值diff(yi,xi)，如公式（3）所示（3）；步骤4：设定阈值，设定检测坏点的阈值t，如公式（4）所示（4）式中表示图像i的均值；步骤5：坏点检测判断，通过绝对差值diff(yi,xi)和阈值t进行比较，当diff(yi,xi)≥t，判定此像素点为坏点并对此像素点进行校正，反之，此像素点为正常像素点；步骤6：坏点校正，步骤5中检测判断出坏点，对坏点进行校正，使坏点的像素值变成中心像素的结果值，如公式（5）所示（5）式中表示坏点校正后的像素值。2.根据权利要求1所述的图像传感器坏点检测及校正方法，其特征在于：所述步骤1中像素值进行排序时对中心像素的3x3邻域内的像素值进行排序，如下式所示式中，，，，，，，和即为的3x3邻域内的像素值。3.根据权利要求1所述的图像传感器坏点检测及校正方法，其特征在于：所述步骤2中
的矩阵a为3x3矩阵，，k=16。

技术总结
本发明涉及一种图像传感器坏点检测及校正方法，包括：1.像素值排序，对图像中每个中心像素领域内的像素值进行排序，2.像素值做加权平均处理，对进行过排序的像素值通过矩阵A做加权平均，3.计算绝对差值，4.设定检测坏点的阈值，5.坏点检测判断，6.坏点校正。本发明不需要提前记录保存坏点的位置信息，不需要存储空间来保存这些位置信息，并且在产品使用过程中出现的坏点，也能够一并检测并校正，满足不同场景的变换和需求，坏点检测的准确性高，坏点校正的效率高。坏点校正的效率高。坏点校正的效率高。


技术研发人员：陈烨
受保护的技术使用者：南京威派视半导体技术有限公司
技术研发日：2021.05.17
技术公布日：2021/10/11