一种图像坏点的检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像坏点的检测方法及装置。
【背景技术】
[0002] 图像传感器包含一个彩色滤波阵列（color filter array)，即拜耳滤镜，使传感器 上每一点采集的光线通过拜耳滤镜滤波后只能采集到一种波长的光，传感器上每一点采集 的光线通过滤波处理后通过的对应颜色的光线为红色、蓝色或者绿色。图像传感器中的感 光阵列将采集到的光信号转化为电信号；图像传感器再将电信号，转化为数字信号，转化的 数字信号就是当前传感器上每一光线采集的点对应的像素值。图像传感器通过传感器上每 一光线采集的点形成的阵列对应的像素组成一幅对应的原始图像。图像传感器获得的原始 图像需要进行降低噪声与修正图像坏点等相关前置处理，以提高图像显示质量。由于在目 前的传感器的制造工艺中，若图像传感器中的传感器上每一光线采集的点形成的阵列工艺 存在缺陷，或光信号进行转化的过程中出现错误，会造成所擷取的图像上有些像素的信息 有误，导致图像中的像素值不准确，这些有缺陷的像素即为图像坏点（Bad pixel)。
[0003] 如附图1所示，为现有技术中进行图像坏点检测的示意图，其中虚线部分为检测 窗口，检测窗口中阴影部分的像素为被检测像素点，首先确定被检测像素的像素值，以及与 被检测像素周围的同色像素的像素值；然后确定被检测像素的像素值与周围的同色像素的 像素值之差是否在设定的像素值阈值范围内，若不在设定的像素值阈值范围内，则确定该 被检测像素为图像坏点；将与该图像坏点周围的同色像素的像素值求和取平均值作为该图 像坏点校正后的像素值。当被检测像素位于检测图像的图像平坦区时，即被检测像素与周 围同色像素的像素值差值不大时，根据与被检测像素周围的同色像素的平均像素值作为被 检测像素校正后的像素值与被检测像素的实际像素值差别不大；当被检测像素位于检测图 像的图像边缘细节区时，即被检测像素与周围大部分同色像素的像素值差值较大时，采用 现有技术确定的被检测像素的像素值进行校正，则容易导致图像细节边缘模糊，无法保留 图像的边缘细节信息。
[0004] 因此现有技术中，当确定被检测像素为图像坏点后，无法确定被检测像素在检测 图像中的图像平坦区，还是位于检测图像中的边缘细节区，根据与被检测像素周围的同色 像素的平均像素值作为被检测像素校正后的像素值，容易导致图像细节边缘模糊，无法保 留图像的边缘细节信息。
【发明内容】
[0005] 本发明实施例提供一种图像坏点的检测方法，当确定出被检测像素为图像坏点 后，根据被检测像素的方向梯度值确定图像坏点的类型，根据图像坏点的类型确定对图像 进行校正的方法，当图像坏点位于检测图像中的边缘细节区时，使用对应的校正方法，从而 使校正后的图像保留图像的边缘细节信息。
[0006] 本发明实施例提供了一种图像坏点的检测方法，该方法包括：
[0007] 针对检测图像，确定当前检测窗口中心的被检测像素为图像坏点；
[0008] 分别确定检测窗口内根据与该被检测像素同一行的同色像素的像素值计算得到 的第一横向方向梯度值，以及根据与该被检测像素同一列的同色像素的像素值计算得到的 第一纵向方向梯度值；
[0009] 确定所述被检测像素的第一横向方向梯度值的绝对值与所述第一纵向方向梯度 值的绝对值之和大于设定的绝对值阈值，则确定所述被检测像素为位于图像边缘细节区域 的第一类图像坏点；否则，确定所述被检测像素为位于图像平坦区域的第二类图像坏点。
[0010] 上述实施例中确定被检测像素为图像坏点后，根据被检测像素各个方向的方向梯 度值确定被检测像素所属图像坏点的类型；由于根据多个方向的方向梯度值确定被检测像 素所属图像坏点的类型，使图像坏点类型判定更准确，且能够根据图像坏点的类型，确定如 何对图像坏点进行校正；当确定图像坏点位于检测图像的边缘细节区时，根据适当的方法 对被检测像素进行校正，有利于保留图像边缘细节。
[0011] 本发明实施例中检测窗口内根据被检测像素的同色像素的像素值计算得到的第 一横向方向梯度值，第一纵向方向梯度值，具体包括：
[0012] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一行、且与被检测像素相距2p个像素单 位的一对同色像素的像素值，将确定的两个像素值作差取绝对值，将所述绝对值作为被检 测像素的第一横向方向梯度值；
[0013] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一列、且与被检测像素相距2p个像素单 位的一对同色像素的像素值，将确定的两个像素值作差取绝对值，将所述绝对值作为被检 测像素的第一纵向方向梯度值；
[0014] 其中，p为正整数。
[0015] 另一种确定所述第一横向方向梯度值，以及所述第一纵向方向梯度值，具体包 括：
[0016] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一行、且与被检测像素相距 2pk(l < k < N)个像素单位的N对同色像素的像素值，将确定的每一对同色像素值作差后 取绝对值，将所述N对同色像素值的绝对值之和作为被检测像素的第一横向方向梯度值；
[0017] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一列、且与被检测像素相距 2pk(l < k < N)个像素单位的N对同色像素的像素值，将确定的每一对同色像素值作差 后取绝对值，并将所述N对同色像素值的绝对值之和作为被检测像素的第一纵向方向梯度 值；
[0018] 其中p，N均为正整数。
[0019] 上述实施例中根据被检测像素各个方向的方向梯度值确定被检测像素所属图像 坏点的类型；由于根据多个方向的方向梯度值确定被检测像素所属图像坏点的类型，使图 像坏点类型判定更准确。
[0020] 本发明实施例中确定被检测像素为位于第一类图像坏点之后，还包括：
[0021] 确定检测窗口内根据被检测像素，以及与被检测像素的同一行的同色像素的像素 值计算得到的第二横向方向梯度值；
[0022] 确定检测窗口内根据被检测像素，以及与被检测像素的同一列的同色像素的像素 值计算得到的第二纵向方向梯度值；
[0023] 确定检测窗口内根据被检测像素，以及检测窗口左对角线上与被检测像素同色的 像素的像素值计算得到的第二左对角线方向梯度值；
[0024] 确定检测窗口内根据被检测像素，以及检测窗口右对角线上与被检测像素同色的 像素的像素值计算得到的第二右对角线方向梯度值；
[0025] 确定检测窗口内根据检测窗口左对角线上被检测像素的同色像素的像素值计算 得到的第一左对角线方向梯度值；
[0026] 确定检测窗口内根据检测窗口右对角线上被检测像素的同色像素的像素值计算 得到的第一右对角线方向梯度值；
[0027] 将第一横向方向梯度值与第二横向方向梯度值相加，得到第三横向方向梯度值；
[0028] 将第一纵向方向梯度值与第二纵向方向梯度值相加，得到第三纵向方向梯度值；
[0029] 将第一左对角线方向梯度值与第二左对角线方向梯度值相加，得到第三左对角线 方向梯度值；
[0030] 将第一右对角线方向梯度值与第二右对角线方向梯度值相加，得到第三右对角线 方向梯度值；
[0031 ] 将所述被检测像素的第三横向方向梯度值，第三纵向方向梯度值，第三左对角线 方向梯度值，第三右对角线方向梯度值进行比较，确定梯度值最小的方向为参考方向；
[0032] 将确定的参考方向上与所述被检测像素相距2p个像素单位的同色像素的像素值 取平均值，将确定的平均值作为被检测像素校正后的像素值，其中P为正整数。
[0033] 上述实施例中当确定被检测像素为图像坏点，且位于检测图像的图像细节边缘区 后，根据包含被检测像素的方向梯度值和不包含被检测像素的方向梯度值，确定被检测像 素的参考方向，根据参考方向的像素平均值，确定被检测像素校正后的像素值。由于根据多 个方向的方向梯度值确定方向梯度值变化最小的方向，确定的方向梯度值变化最小的方向 的像素平均值最接近被检测像素的实际像素值，有利于保存图像的边缘细节。
[0034] 本发明实施例中确定第二方向梯度值的方法包括：
[0035] 确定被检测像素的像素值；
[0036] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一行、且与被检测像素相距2p个像素单 位的一对同色像素的像素值，将二倍的被检测像素的像素值与确定的一对同色像素的像素 值之和作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素的第二横向方向梯度值；
[0037] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一列、且与被检测像素相距2p个像素单 位的一对同色像素的像素值，将二倍的被检测像素的像素值与确定的一对同色像素的像素 值之和作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素的第二纵向方向梯度值；
[0038] 确定所述检测窗口中左对角线上、且与所述被检测像素相距2p个像素单位的一 对同色像素的像素值，将二倍的被检测像素的像素值与确定的一对同色像素的像素值之和 作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素的第二左对角线方向梯度值；
[0039] 确定所述检测窗口中右对角线上、且与所述被检测像素相距2p个像素单位的一 对同色像素的像素值，将二倍的被检测像素的像素值与确定的一对同色像素的像素值之和 作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素的第二右对角线方向梯度值；
[0040] 确定第一左对角线方向梯度值，以及第一右对角线方向梯度值，具体包括：
[0041] 确定所述检测窗口中左对角线上、且与所述被检测像素相距2p个像素单位的一 对同色像素的像素值，将确定的两个像素值作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素 的第一左对角线方向梯度值；
[0042] 确定所述检测窗口中右对角线上、且与所述被检测像素相距2p个像素单位的一 对同色像素的像素值，将确定的两个像素值作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素 的第一右对角线方向梯度值。
[0043] 另一种确定第二方向梯度值的方法包括：
[0044] 确定被检测像素的像素值；
[0045] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一行、且与被检测像素相距 2pk (1 < k < N)个像素单位的N对同色像素的像素值，将2N倍的被检测像素的像素值与确 定的N对同色像素的像素值之和作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素的第二横向 方向梯度值；
[0046] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一列、且与被检测像素相距 2pk (1 < k < N)个像素单位的N对同色像素的像素值，将2N倍的被检测像素的像素值与确 定的N对同色像素的像素值之和作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素的第二纵向 方向梯度值；
[0047] 确定所述检测窗口中左对角线上、且与所述被检测像素相距2pk(l < k < N)个像 素单位的N对同色像素的像素值，将2N倍的被检测像素的像素值与确定的N对同色像素的 像素值之和作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素的第二左对角线方向梯度值；
[0048] 确定所述检测窗口中右对角线上、且与所述被检测像素相距2pk(l < k < N)个像 素单位的N对同色像素的像素值，将2N倍的被检测像素的像素值与确定的N对同色像素的 像素值之和作差取绝对值，将所述绝对值作为被检测像素的第二右对角线方向梯度值； [0049] 确定第一左对角线方向梯度值，以及第一右对角线方向梯度值，具体包括：
[0050] 确定所述检测窗口中左对角线上、且与所述被检测像素相距2pk(l < k < N)个像 素单位的N对同色像素的像素值，将确定的每一对同色像素值作差后取绝对值，并将所述N 对同色像素值的绝对值之和作为被检测像素的第一左对角线方向梯度值；
[0051] 确定所述检测窗口中右对角线上、且与所述被检测像素相距2pk(l < k < N)个像 素单位的N对同色像素的像素值，将确定的每一对同色像素值作差后取绝对值，并将所述N 对同色像素值的绝对值之和作为被检测像素的第一右对角线方向梯度值。
[0052] 上述实施例中根据被检测像素的像素值与一个方向上的一对同色像素的像素值 的差的绝对值，确定被检测像素的第二方向梯度值，可以确定与被检测像素差值最小的方 向。
[0053] 本发明实施例中确定所述被检测像素为第二类图像坏点之后，还包括：
[0054] 确定检测窗口内根据检测窗口左对角线上被检测像素的同色像素的像素值计算 得到的第一左对角线方向梯度值；
[0055] 确定检测窗口内根据检测窗口右对角线上被检测像素的同色像素的像素值计算 得到的第一右对角线方向梯度值；
[0056] 将所述被检测像素的第一横向方向梯度值，第一纵向方向梯度值，第一左对角线 方向梯度值，第一右对角线方向梯度值进行比较，确定梯度值最小的方向为参考方向；
[0057] 将确定的参考方向上与所述被检测像素相距2p个像素单位的同色像素的像素值 取平均值，将确定的平均值作为被检测像素校正后的像素值，其中P为正整数。
[0058] 上述实施例中根据被检测像素的最小的方向梯度值，确定被检测像素的像素值， 由于被检测像素与周边像素的差别不大，因此，采用传统的方法对被检测像素进行校正得 到的像素值与实际像素值差别也不大。
[0059] 本发明实施例中所述确定检测窗口中被检测像素为图像坏点，具体包括：
[0060] 获取检测窗口内所述被检测像素以及与所述被检测像素颜色相同的同色像素的 像素值，并分别确定所述被检测像素与检测窗口内每一个同色像素的像素差值；统计所述 像素差值大于第一像素差值阈值的同色像素的数量，作为第一数量值；
[0061] 确定第一数量值大于设定的第一数量阈值，则确定被检测像素为待检测图像的图 像坏点。
[0062] 确定第一数量值不大于设定的第一数量阈值，该方法还包括：
[0063] 确定所述第一数量值大于设定的第二数量阈值；
[0064] 分别确定所述被检测像素与检测窗口内每一个同色像素的像素差值的绝对值，确 定所述像素差值的绝对值小于设定的绝对值阈值的数量，作为第二数量值；确定第二数量 值小于设定的第三数量阈值；
[0065] 确定被检测像素的像素值不在设定的像素阈值范围内；
[0066] 分别确定检测窗口内包含被检测像素的第二横向方向梯度值，第二纵向方向梯度 值，第二左对角线方向梯度值，以及第二右对角线方向梯度值；确定梯度值最小的方向为参 考方向；确定所述参考方向的方向梯度值大于设定的方向梯度值的阈值；
[0067] 则确定被检测像素为检测图像的图像坏点。
[0068] 上述实施例中确定被检测像素为图像坏点，需要同时满足多个条件，避免了根据 单一条件判断被检测像素是否为图像坏点时，容易造成误判的问题。
[0069] 本发明实施例中提供了一种图像坏点的检测装置，该装置包括：
[0070] 图像坏点检测单元，用于针对检测图像，确定当前检测窗口中心的被检测像素为 图像坏点；
[0071] 方向梯度值计算单元，用于分别确定检测窗口内根据该被检测像素的同一行的同 色像素的像素值计算得到的第一横向方向梯度值，以及根据该被检测像素的同一列的同色 像素的像素值计算得到的第一纵向方向梯度值；
[0072] 坏点类型确定单元，用于确定所述被检测像素的第一横向方向梯度值的绝对值与 所述第一纵向方向梯度值的绝对值之和大于设定的绝对值阈值，则确定所述被检测像素为 位于图像边缘细节区域的第一类图像坏点；否则，确定所述被检测像素为位于图像平坦区 域的第二类图像坏点。
[0073] 上述实施例中确定被检测像素为图像坏点后，根据被检测像素各个方向的方向梯 度值确定被检测像素所属图像坏点的类型；由于根据多个方向的方向梯度值确定被检测像 素所属图像坏点的类型，使图像坏点类型判定更准确，且能够根据图像坏点的类型，确定如 何对图像坏点进行校正；当确定图像坏点位于检测图像的边缘细节区时，根据适当的方法 对被检测像素进行校正，有利于保留图像边缘细节。
[0074] 本发明实施例中所述方向梯度值计算单元，具体用于：
[0075] 所述方向梯度值计算单元，具体用于：
[0076] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一行、且与被检测像素相距2p个像素单 位的一对同色像素的像素值，将确定的两个像素值作差取绝对值，将所述绝对值作为被检 测像素的第一横向方向梯度值；
[0077] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一列、且与被检测像素相距2p个像素单 位的一对同色像素的像素值，将确定的两个像素值作差取绝对值，将所述绝对值作为被检 测像素的第一纵向方向梯度值；
[0078] 其中p为正整数。
[0079] 所述方向梯度值计算单元，具体用于：
[0080] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一行、且与被检测像素相距 2pk(l < k < N)个像素单位的N对同色像素的像素值，将确定的每一对同色像素值作差 后取绝对值，并将所述N对同色像素值的绝对值之和作为被检测像素的第一横向方向梯度 值；
[0081] 确定所述检测窗口中与被检测像素在同一列、且与被检测像素相距 2pk(l < k < N)个像素单位的N对同色像素的像素值，将确定的每一对同色像素值作差 后取绝对值，并将所述N对同色像素值的绝对值之和作为被检测像素的第一纵向方向梯度 值；其中P，N均为正整数。
[0082] 上述实施例中根据被检测像素确定的方向梯度值中的最小方向梯度进行修正，有 利于保留图像边缘细节。
[0083] 本发明实施例中所述方向梯度值计算单元还用于：
[0084] 确定被检测像素为第一类图像坏点之后，确定检测窗口内根据被检测像素，以及 被检测像素的同一行的同色像素的像素值计算得到的第二横向方向梯度值；确定检测窗口 内根据被检测像素，以及与被检测像素的同一列的同色像素的像素值计算得到的第二纵向 方向梯度值；确定检测窗口内根据被检测像素，以及检测窗口左对角线上与被检测像素同 色的像素的像素值计算得到的第二左对角线方向梯度值；确定检测窗口内根据被检测像 素，以及检测窗口右对角线上与被检测像素同色的像素的像素值计算得到的第二右对角线 方向梯度值；
[0085] 确定检测窗口内根据检测窗口左对角线上被检测像素的同色像素的像素值计算 得到的第一左对角线方向梯度值，以及根据检测窗口右对角线上被检测像素的同色像素的 像素值计算得到的第一右对角线方向梯度值；
[0086]将第一横向方向梯度值与第二横向方向梯度值相加，得到第三横向方向梯度值；
[0087]