一种图像传感器坏点检测校正装置的制作方法

本实用新型涉及视频图像处理领域，尤其涉及一种图像传感器坏点检测校正装置。

背景技术：

坏点是指由于制造工艺和材料差异等原因导致图像传感器某些像素点位置感光失效，即无论外部光线如何，该位置始终显示同一亮度。这些坏点可以分为“黑点”和“亮点”两种。这种坏点对于生产厂商是难以避免的，一般只能通过软件进行检测和修复以提高成像质量。

坏点检测为坏点校正技术的核心和基础，现在坏点检测可大致分为实时检测和离线检测两类。实时检测一般是利用像素点与其邻域像素点信息进行判断，例如中国专利公开号CN103475828A提出一种技术方案：计算待检测像素点与其邻域像素点亮度差值并与阈值进行比较以判断其是否为坏点；中国专利公开号CN101212703A提出一种技术方案：根据邻域像素点亮度差及均值设置坏点上限阈值和下限阈值，若该待检测像素点亮度值在两者之间则为正常点，反之为坏点。

上述坏点实时检测技术，在无坏点预估的情况下，均需要对每帧图像所有像素点进行邻域计算和阈值判断，检测算法越复杂计算速度越慢，即便阈值设定合理，实时检测对于连续坏点区可能出现较大误检和漏检。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，提出一种图像传感器坏点检测校正装置，本实用新型检测算法复杂度不影响图像传感器模块的运行速度，离线检测，记录坏点位置，后续坏点校正可以直接根据坏点位置进行校正，大大减少坏点检测所需时间，提高坏点检测效率，同时在多组曝光和增益情况下用单色灰度卡进行复检，排除由于场景变化等出现的坏点误检和漏检，提高坏点检测准确率。

为了解决现有技术的不足，本实用新型提供一种图像传感器坏点检测校正装置，包括图像输入单元、增益及曝光时间控制单元、坏点检测单元、坏点位置存储单元、坏点校正单元、图像校正输出单元；

图像输入单元根据图像传感器搭配不同滤光片，选择确定输入图像格式；

增益及曝光时间控制单元配置摄像机处于不同增益和曝光时间组合，在不同增益及曝光时间组合下多次对中性灰卡进行数据采集，获得多组图像数据；

坏点检测单元对多组图像数据进行离线坏点检测判断，将检测输出的多组坏点位置求并集得到最终坏点位置信息，将该位置信息送入坏点位置存储单元；

坏点校正单元通过坏点位置存储单元得到的坏点位置信息对摄像机实时运行数据进行坏点校正，得到坏点校正数据；

最后将坏点校正数据送入图像校正输出单元处理，输出给后续模块图像处理或显示。

作为一种优选方式，所述的坏点检测单元包括颜色通道选择单元，分量均值计算单元，差值计算单元以及阈值判断单元；通过对图像数据每一个数据点进行颜色通道选择并将其值与对应颜色分量的平均值求差，差值的绝对值与经验阈值进行比较，若大于阈值则认为该点为图像坏点，记录该坏点位置信息；坏点检测单元需要对多个增益等级及曝光时间的图像数据进行检测，将检测输出的多组坏点位置求并集得到最终坏点位置信息，将该位置信息送入坏点位置存储单元。

作为一种优选方式，所述的坏点校正单元包括匹配单元，颜色通道选择单元和插值单元。通过匹配单元匹配实时图像数据和坏点位置信息，舍去坏点实时数据并通过颜色通道选择单元获取其邻域相同颜色分量数据，通过插值单元得到坏点校正数据。

本实用新型与现有技术相比，其显著优点在于：

本实用新型通过离线坏点检测准确获得图像传感器坏点位置信息，并且通过在线坏点校正去除由于制造工艺产生的不可避免却又影响成像的坏点像素。本实用新型采用的离线检测算法简单高效，不增加实时开销的同时可以准确检测出亮、暗坏点，不受场景影响。由于离线检测信息，后续在线校正无需遍历全部像素点，只需针对确定的坏点位置进行坏点校正，提高处理速度。

附图说明

图1是本实用新型的装置结构示意图。

图2是本实用新型坏点检测单元结构示意图。

图3是本实用新型坏点校正单元结构示意图。

图4是本实用新型Bayer图像数据格式示意图

图5是本实用新型RGB-IR图像数据格式示意图

图6是本实用新型RGBW图像数据格式示意图

具体实施方式

下面对本实用新型的实施例作进一步的说明。以下实施例仅对本申请进行进一步说明，不应理解为对本申请的限制。

如图1所示，本实施例图像传感器坏点检测校正装置，包括图像输入单元、增益及曝光时间控制单元、坏点检测单元、坏点位置存储单元、坏点校正单元、图像校正输出单元，其中，图像输入单元根据图像传感器搭配不同滤光片，选择确定输入图像格式；

增益及曝光时间控制单元配置摄像机处于不同增益和曝光时间组合，在不同增益及曝光时间组合下多次对中性灰卡进行数据采集，获得多组图像数据；

坏点检测单元对多组图像数据进行离线坏点检测判断，将检测输出的多组坏点位置求并集得到最终坏点位置信息，将该位置信息送入坏点位置存储单元；

坏点校正单元通过坏点位置存储单元得到的坏点位置信息对摄像机实时运行数据进行坏点校正，得到坏点校正数据；

最后将坏点校正数据送入到图像校正输出单元处理，输出给后续模块图像处理或显示。

具体实施过程如下：

图像输入单元根据图像传感器与滤光片不同搭配组合可以获得多种原始数据，不同数据类型数据含义及组合均不相同,如图4是Bayer图像数据格式，如图5是RGB-IR图像数据格式，如图6是RGBW图像数据格式，其中图像传感器和滤光片安装在摄像机内。以图4所示Bayer图像数据为例，R/G/B分量所示交错排列。图像数据采集是通过在当前增益和曝光时间组合下，将摄像机对准中性灰卡进行图像数据采集。

增益及曝光时间控制单元在成像前期手动配置摄像机增益及曝光时间，通过手动按钮调整摄像机的设置，在同一光照环境下不同增益和曝光时间会得到不同的成像亮度，具体根据场景光强控制3-5个等级，然后对每等级的数据进行坏点检测，这样可以避免由于环境光导致的整体感光很高或者很低，以至于无法分别“亮点”和“暗点”的情况输出多感光度成像数据，有利于准确检测出坏点位置信息，减少漏检率。

如图2所示，坏点检测单元接收图像输入单元在不同增益及曝光时间下采集的Bayer数据，遍历当前所有数据点并对其进行坏点检测。具体检测步骤如下：

步骤一：根据图像数据格式，计算图像数据各颜色分量的平均值，作为坏点评判基础。以传统Bayer数据为例，则需要分别统计R、G、B三个分量数据点的均值；

步骤二：通过颜色通道选择单元确定当前数据点所代表的颜色分量值属于R或G或B，同时获取对应分量均值；

步骤三：将颜色分量值与对应的分量均值送入差值计算单元，得到两者的差值的绝对值；

步骤四：将差值计算单元送出的差值绝对值与设定阈值比较，若差值绝对值大于设定阈值，则记录当前数据点位置，在坏点检测单元相应位置进行标记。其中，阈值需要根据不同环境进行经验值配置，一般来说，阈值越大检测出的坏点数量越少，检测准确度高但漏检率也高,如正常曝光环境，阈值参数较小，可设置为4～16，低照度环境，阈值参数可偏大一些，可设置为8～32。

坏点位置存储单元用于记录坏点检测单元输出的坏点位置信息，提供给坏点校正单元进行实时精确校正。其中，坏点位置存储单元存储的坏点位置信息需要在多个增益等级和曝光时间环境下进行坏点检测，将多组坏点位置求并集得到最终坏点位置信息。

如图3所示，坏点校正单元通过坏点位置信息舍去原始图像坏点数据，并通过其邻域同分量数据进行校正，消除坏点带来的成像异常。具体校正步骤如下：

步骤一：根据坏点位置信息对需校正的原始图像数据点进行准确定位，由匹配单元实现；

步骤二：通过颜色通道选择单元确定需要校正的数据点分量类型，即确定该数据为R或G或B分量，以确定后续校正所取的参考数据和校正方式；所述的参考数据就是其同颜色分量的邻域数据，校正方式就是取其同颜色邻域数据进行插值。

步骤三：通过插值单元对坏点邻域同分量数据进行插值，其插值结果即为该坏点校正数据值。具体插值方式根据不同需求进行设计，可以采用插值方法：最邻近插值，双线性插值和梯度插值等。更进一步，以Bayer数据为例，由于R、B分量和G分量排列格式有所不同，其插值可分为RB通道插值和G通道插值实现。

坏点校正数据值送到图像校正输出单元，输出坏点校正后的图像数据至后续处理模块或显示。

以上仅是本实用新型的优选实施方式，本实用新型的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本实用新型思路下的技术方案均属于本实用新型的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本实用新型的保护范围。