CN100423541C - 减小成像器件中暗电流和有缺陷的像素的影响的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

用于识别和补偿具有图像处理设备的高分辨率数字摄像机中有缺陷的像素的影响的方法和设备。所述设备包括：存储系统，用于存储与像素阵列捕获的暗电流基准图像和白基准图像以及至少一个实际图像对应的数据；以及至少一个处理器，它连接到存储系统，用于根据存储的数据补偿与实际图像对应的数据。所述方法包括：捕获和存储暗基准图像和白基准图像两者以及捕获和存储实际图像；识别受暗电流影响的像素或有缺陷的像素；从所述存储系统读出实际图像的与受暗电流影响的或有缺陷的像素对应的数据；以及补偿所述受影响的像素。

Description

减小成像器件中暗电流和有缺陷的像素的影响的方法和设备
发明领域
本发明涉及成像器件中暗电流和有缺陷的像素的影响的识别和补偿。
发明背景
暗电流是指一种即使在不存在光信号的情况下成像器件的像素产生的不希望有的信号。暗电流的一个来源是热产生的电子和空穴。CMOS有源像素成像器件中热产生的暗电流在许多成像应用中造成问题。随着温度上升，暗电流也增大。热能在像素中产生不希望有的自由电子。这些不希望有的自由电子改变由入射光子产生的所需的信号。另外，某些数字式照相机要求长的积分(曝光)时间，这使较高的成像灵敏度成为可能。但是，积分时间越长，对热产生的暗电流的灵敏度越高。
像素阵列中最大部分不希望有的自由电子出现在覆盖形成像素器件的芯片的基片的二氧化硅层和外延或其它硅基片层之间的界面上。即使在理想的无缺陷的工艺过程中，暗电流也会由于用作像素的光敏元件的光电二极管耗尽区中的产生/复合中心而存在。存在暗电流的热力学下限，它限制了光灵敏度。随着用于单一芯片数字摄像机的高密度百万像素阵列的像素技术的按比例缩小，亚微米CMOS工艺过程引入的缺陷急剧增大。除其他因素外，应力、扩展缺陷(extended defects)和金属杂质全都造成不希望有的暗电流。
例如，一般在四晶体管(4T)像素中使用的转移、复位、源极跟随器晶体管必须按比例缩小，以便达到较高像素密度。在不相应地增加掺杂剂含量(例如，p-阱、Vt调整和卤素(halo)注入)和减小晶体管的栅极氧化物厚度的情况下，这样的缩放是不可能的。除其他以外，这导致较高的结泄漏电平、栅致漏极漏电流(GIDL)电平、漏极诱发势垒降低(DIBL)。上述全都造成不希望有的暗电流电平。另外，电场隔离区域间距也必须按比例缩小，导致应力级上升和光电二极管电场边沿附近的电子泄漏。
给定像素的暗电流实际上具有两个分量，一个静态部分和一个可变部分。可变部分是由散粒噪音引起的并遵循泊松统计，而均方根(rms)暗电流噪音等于所述暗电流的平方根。
已经有一种补偿暗电流的方法，识别平均像素暗电流并从每一个像素信号减去所述平均值。但是，所述方法未能提供准确和现实的图像并忽略从成像面积外面产生的暗电流噪音。所述技术不可重复而且对于大部分CMOS成像传感器工作得不好。
有缺陷的像素是成像器的另一个问题。有缺陷的像素包括热像素、坏像素和死像素。热像素具有来自制造过程的高于平均值的暗电流，因此由每一个热像素引起的暗电流保持不变并且可以修正。热像素信息用暗电流信息记录，而暗电流补偿也将补偿热像素。坏像素是制造时就坏的像素，或者有征兆表明它们可能在其寿命过程中变坏。坏像素的检测是通过以不同的积分时间捕获均匀照明的背景完成的。具体地说，随着积分时间延长，表现良好的(亦即，良好的)像素预计会产生随着积分时间延长而线性增大的信号。以非线性方式表现的像素(例如，以虚假数值响应积分时间线性延长)识别为坏像素。死像素是对光输入响应不正确的像素。这些像素可能作为彩色亮点出现或作为图像上的暗点出现，取决于其失效机制。有三种形式的死像素；暗死像素、白死像素和饱和死像素。死像素可以在制造像素阵列之后通过硬件或软件检测出来。当在无光状态下暗阈值高于正常像素的平均值时，检测出暗死像素。当例如，在大致28勒克斯的光照状态下白阈值高于或低于正常像素的平均值时，检测出白死像素。当例如，在大致100勒克斯的光照状态下饱和阈值低于正常像素的平均值时，检测出饱和死像素。
有缺陷的像素，诸如热像素、死像素和坏像素是制造过程中造成的，可能在包含像素阵列的成像器件的寿命过程中出现。像素阵列的产出考虑和替换成本要求提供放弃像素阵列或替换摄像机或成像器件的像素阵列的替代方案。
发明概要
本发明提供减少成像器件中暗电流和有缺陷的像素影响的方法和设备。本发明使用与像素传感器阵列相联系的板上可用存储器，通过在成像器件出厂销售以前在不同的增益状态下并以不同的曝光时间(积分时间)捕获和存储暗基准图像和白基准图像，来减少暗电流和有缺陷的像素的影响。除了(或代替)在制造时捕获的基准图像以外，用户还可以在不同的增益状态和曝光时间下，捕获附加的暗电流基准图像和白基准图像。当像素阵列采集实际的成像时，所述捕获的暗电流和白基准图像用来产生对暗电流和有缺陷的像素的修正。
从本发明的推荐实施例的结合附图的以下详细说明，将更加清楚地理解本发明这些及其他特征。
附图的简短说明
图1a是具有本发明的暗电流和有缺陷的像素补偿电路的示范性数字照相机系统的方框图；
图1b是数字摄像机中本发明的暗电流和有缺陷的像素补偿电路的示范性实施例的方框图；
图2是在制造和测试时本发明的用于暗电流和白基准图像捕获的示范性方法的流程图；
图3-a是在用户操作数字摄像机之前本发明的用于暗电流和有缺陷的像素补偿的示范性方法的流程图；
图3-b是图3-a的继续；
图3-c是图3-b的步骤380的扩展视图的流程图；
图3-d是图3-b的步骤375的扩展视图的流程图；
图3-e是关于基准图像的特性的信号的示例；
图3-f是关于图3-e的实际图像特性的信号的示例；以及
图4是具有本发明的暗电流和有缺陷的像素补偿电路的计算机系统的方框图。
推荐实施例的详细说明
白基准图像和暗电流基准图像是在所述数字摄像机使用过程中遇到的大部分(若不是全部)可能的增益和曝光组合下捕获的。然后用白基准图像和暗基准图像来产生存储在数据结构中(诸如表、清单、矩阵等)的识别哪些需要校正的像素和数字摄像机使用过程中可能用到的每一种增益和曝光组合所需要的校正的类型的数据。数据结构存储在非易失存储器中。在数字摄像机用来实际捕获图像的过程中，相关的增益和曝光组合用来访问和检索最接近匹配实际捕获的图像用的增益和曝光组合的识别/定位数据。识别需要校正的像素和所需要的校正类型，并用来校正实际图像的像素。所需要的校正种类或类型包括这样的信息，诸如是否是有缺陷的像素，例如，是暗死像素、白死像素、饱和死像素或坏像素。
在不同的增益状态和曝光时间下，捕获暗电流和白基准图像。在低增益状态下的高暗电流意味着白点缺陷。在高增益状态下的暗电流给出像素中泄漏的相对振幅。所述信息用来建立品质不良的像素的坐标清单。具体地说，前者(在低增益状态下的高暗电流)是不能容易地修正的工艺缺陷的结果。后者(泄漏)是工艺变动的问题。由于工艺变动，诸如掩模对不准、微透镜对不准等，后者在小尺寸像素中是一个更大的问题，越来越受到关心。本发明提供一种进行修正的能力，来补偿工艺变动并在用于高密度、小尺寸像素设计的阵列中建立品质更均匀的像素。
每一种类型的校正都具有它自己的一组数据。就是说，存在用于受暗电流(包括热像素)和有缺陷的像素影响的像素的各自的位置数据。所述数据分别识别和定位受暗电流(或热像素)和有缺陷的像素(包括暗死像素、白死像素、饱和死像素和坏像素)影响的像素。在某个时刻，用户捕获实际的图像。此时，利用需要校正的像素的定位和关于所需要的校正类型的数据，可以修正实际图像的像素的信号值。例如，利用所述暗电流像素位置数据(用于给定的增益和曝光组合)，针对在所述暗电流像素位置数据中识别的暗电流像素，算出平均信号值。把所述数值存储在存储器中。利用所述暗死像素位置数据，识别其在无光条件下的暗阈值高于正常像素的平均值的一组像素。如下面描述的，利用平滑或缩放来修正这样识别的像素。应该指出，可以建立和使用单一的集成像素位置数据结构。但是，像素可能受一种类型以上的缺陷影响，因此，需要多个修正，因此单一的集成像素位置数据结构可能必须是多维的或包含缺陷类型或在替代方案中所需的校正类型的指示。在以下的描述中使用多个像素位置数据结构，但也可以使用单个像素位置数据结构。单个像素位置数据结构必须或者是多维的或者包含缺陷的类型或所需的校正类型的指示。
有几个方法可以建立像素位置数据结构或数据结构。在一个示范性实施例中，暗电流和白基准图像将是彼此重叠的，并且进行诸如AND(“与”)和/或EXCLUSIVE-OR(“异”)等逻辑运算来选通像素位置数据结构中的像素位置。所述逻辑运算将提供一组具有高泄漏的像素。利用现有的行和列译码器可以找到这些像素的精确的行和列位置。在替代的示范性实施例中，可以单独地使用暗电流和白基准图像。使在低增益状态下捕获的图像通过调谐到某个泄漏电平的滤波器。所述调谐参数是传递给所述滤波器的变量，它可以用硬件或软件实现。利用不同的泄漏电平作为判据，可以建立代表具有特定仓位范围内的泄漏电平的像素的像素仓位(直方图)。所述信息存储在可用缓冲区中，并提供对不同像素中泄漏的相对振幅的快速参照，并可以进一步用在不同的增益状态、曝光时间和光照状态下拍摄的图像处理过程中。
图1a是数字照相机系统100的一部分的示范性实施例，它使用图像处理器140并具有按照本发明的暗电流和有缺陷的像素补偿电路145。图1a可以一起集成在一个集成电路中或可以用分立部件实现。连接到像素阵列115的行译码器105和列译码器110用来在像素阵列115中选择像素。每一个像素输出像素复位信号Vrst和像素图像信号Vsig。阵列控制器120连接到行译码器105和列译码器110，并确定激活哪些行和列来产生像素阵列115中选定行和列线的信号Vrst和Vsig。采样/保持电路125通过列译码器110选择电路从列线顺序地接收像素信号。采样/保持电路125向减法器130提供Vrst和Vsig像素信号，对它们执行减法运算。模数(A/D)转换器135从减法器130接收所述信号，并向图像处理器140输出代表对Vrst和Vsjg像素信号执行减法运算后的数字信号。图像处理器140还连接到暗电流和有缺陷的像素补偿电路145，而且还连接到输出并串行转换器150。
图1b是暗电流和有缺陷的像素补偿电路145的示范性实现方案的方框图。CPU 147或其它类型的处理器执行图像补偿。CPU 147连接到局部总线155，以便控制CPU 147及其他存储器部件之间的通信。非易失闪存缓冲区165储存在各种各样的增益状态下和以各种各样的曝光时间拍摄的多个暗电流和白基准像素阵列图像。这些图像是在制造时采集的和/或随后由用户输入和由CPU 147从图像处理器140接收的。非易失闪存缓冲区170可以用来存储多个实际图像。缓冲区160可以用来存储任何其它的所需的数据。尽管暗电流和有缺陷的像素补偿电路145在图1a中表示为单独的部件，但是它可以利用作为图像处理器140的CPU 147来实现。
暗电流和有缺陷的像素补偿电路145可以嵌入数字固态摄像机(DSC)中，DSC可以是计算机系统的输入装置。作为另一方案，可以在DSC的板外作为单独的计算机系统的一部分来提供暗电流和有缺陷的像素补偿电路145。如所指出的，还可以利用存储和运行在图像处理器140的软件来实现暗电流和有缺陷的像素补偿。
不同的曝光和增益状态下的白基准图像和暗电流基准图像可以在销售前采集和/或由用户采集。
图2是用于在制造和测试时捕获暗电流和白基准图像的示范性方法200的流程图。在步骤205，在各种各样的增益和曝光状态/组合下采集暗电流基准图像。这些图像与关于每一个图像的增益和曝光信息一起存储在非易失闪存存储器，例如，存储器165中。
在步骤210，处理所述暗电流基准图像。这要求产生像素识别/定位数据。利用从所述暗电流基准图像产生的数据来识别和定位受暗电流和热像素影响的像素。全部数据(例如存储在诸如表的数据结构中的数据)存储在存储器例如存储缓冲区160中。定位数据是所述图像传感器的像素映射。具体地说，像素的暗电流像素位置数据结构(对于特定的增益和曝光组合的)具有″0″或″1″的位，指示所述像素是否受暗电流或热像素影响。针对每一个增益和曝光组合为每一个暗电流基准图像设置暗电流和热像素定位数据结构。
类似地，在步骤215在各种各样的增益状态和曝光时间下捕获白基准图像并将其存储起来。全部数据(例如存储在诸如表等数据结构的数据)存储在存储器，例如存储缓冲区160中。所述白基准图像是在各种各样的光照状态下捕获的，所述各种各样的光照状态包括无光、例如28勒克斯的第一光电平下的光和例如例如100勒克斯的第二光电平下的光。利用从所述白基准图像产生的数据来识别和定位有缺陷的像素。有缺陷的像素包括暗死像素、白死像素、饱和死像素和坏像素。
在步骤220，处理白基准图像。这要求为有缺陷的像素产生不同的数据结构如下。暗死像素定位数据结构是针对各种各样的增益状态和曝光时间通过像素位置的映射产生的，在无光照状态下它具有高于正常像素平均值的暗阈值。白死像素定位数据结构是针对各种各样的增益状态和曝光时间通过映射这样的像素的位置的而产生的，所述像素的白阈值高于或低于正常像素在例如28勒克斯的第一光电平的光照状态下的平均值。饱和死像素定位数据结构是针对各种各样的增益状态和曝光时间通过映射这样的像素的位置的而产生的，所述像素的饱和阈值低于正常像素在例如100勒克斯的第二光电平的光照状态下的平均值。坏像素的白基准图像是在均匀地照明的背景下以不同的积分时间捕获的。坏像素位置表是通过映射不随着积分时间增大而线性响应的像素的位置而产生的。
可以以若干种方法来完成映射。一个示范性映射方案可以是具有与每一个像素对应的项的阵列或矩阵，其中每一项具有表示与所述项对应的像素是不是例如暗死像素的指示。可以针对每一种类型的有缺陷的像素设置阵列或矩阵，或者设置至少三维的单个矩阵，其中第三维对应于有缺陷的像素的类型。可以为每一个增益状态下每一种类型的有缺陷的像素设置多个阵列或矩阵，所述多个阵列或矩阵具有的表示所述像素是不是有缺陷的以及所述像素有缺陷时的增益状态和曝光时间组合和光照状态的指示。在所述替换方案中，并且为了节省存储器(尤其在仅仅几个像素是有缺陷时)，可以利用清单型的数据结构，其中每一项都是一个记录，指示有缺陷的像素的位置和所述缺陷的属性。
图3-a是用于暗电流和有缺陷的像素补偿的示范性方法300的流程图。图3-b是图3-a的继续。首先参见图3-a，在步骤305询问用户确定他/她是否要求在摄像机的操作过程中为暗电流和有缺陷的像素补偿产生数据；亦即，用户可以选择在当前环境状态下拍摄附加的暗电流和白基准图像，用于暗电流和有缺陷的像素的补偿。这些附加的暗电流和白基准图像更加准确，并且与在工厂制造和测试摄像机成像器时拍摄的那些暗电流和白基准图像相比包括更多的当前环境状态，并且所述附加的暗电流和白基准图像也存储在非易失闪存存储器中。根据对这种查询的响应，设置(步骤310)或清除(步骤325)标志。在步骤315，若所述标志已经设置，则除那些在销售前已经在工厂拍摄的以外，还拍摄和存储暗电流和白基准图像，并在步骤320处理。在步骤330给图像计数器赋初值。图像计数器用来确定捕获的实际图像的数目和利用在工厂产生的存储的数据结构或在当前环境状态下产生的存储的数据结构进行补偿。在步骤335，用户操作摄像机，以便捕获和存储所需的实际图像/信号，并在步骤340使图像计数器加一。与所捕获和存储的实际图像一起，还捕获和存储附加的信息，诸如增益和曝光/积分时间。
根据存储在制造过程中预先设置的数据结构的数据，或根据存储在步骤320产生的数据结构中的新产生的数据，识别和定位受暗电流(包括热像素)和有缺陷的像素影响的像素。
图3-b是图3-a的继续。在步骤395进行数字照相机系统内部的咨询，以便确定实际图像的图像捕获是否完成。若所述用户断开所述数字照相机系统，或者若内部计时器超过在其中没有捕获实际图像的时间阈值，则认为图像捕获已经完成。若图像捕获尚未完成，则程序300在步骤335持续。可以首先对有缺陷的像素进行补偿，然后对暗电流和热像素进行补偿，或相反。顺序并不重要。也可以在摄像机空闲的任何时间进行补偿。若图像捕获已经完成，则在步骤375所述数字照相机系统访问实际图像，并使用白基准图像来识别和定位有缺陷的像素。例如，或者利用基于可用的相邻像素信号值的平滑功能，或者对实际图像的有缺陷的像素的信号值进行缩放，用补偿后的信号值代替实际图像中在一个或多个有缺陷像素数据结构中标识为有缺陷的像素的像素信号值。比例系数的一个示例是平均白死像素信号值除以当前白死像素信号值。有缺陷的像素的补偿顺序并不重要。
作为具体示例，考察暗死像素。利用暗死像素定位数据结构来定位暗死像素。只有识别为暗死像素的像素才在该步骤补偿。所述暗死像素的位置用作指示实际图像的下标，并且取出所述像素的信号值。检查相邻像素的信号值。若相邻像素的信号值可用，则例如通过求相邻像素的像素信号值的平均值来利用相邻像素信号值算出所述像素的新的(补偿后的)信号值。所述过程是平滑的。若所述相邻的像素也被标记为需要补偿，则相邻像素信号值不可用。若相邻像素信号值不可用，则采用缩放方法。通过把最接近匹配具有要补偿像素的实际图像的增益和曝光组合的平均暗死像素信号值除以要补偿的像素的暗死像素信号值，来算出比例系数。术语″最接近匹配″是指，在两个或两个以上增益和曝光组合中间，与其他组合相比更接近所述实际图像的增益和曝光组合的一个组合。这可以根据增益或根据曝光或根据这两者确定。把要补偿的暗死像素乘以所述比例系数，算出用于所述识别的暗死像素的新像素信号值。用类似的方法来完成对白死像素、饱和死像素和坏像素的补偿。
在步骤380，在最接近匹配所述实际图像的增益和曝光组合的增益和曝光状态下，对从所述暗电流基准图像识别的受暗电流影响和识别为热像素的像素进行补偿。首先，从在所述暗电流像素位置数据结构中被识别为受像素暗电流影响的像素的像素信号，减去平均暗当前信号值，然后进行补偿，诸如平滑(利用相邻的可用像素)。可以针对整个像素阵列算出泄漏电平的平均值。这可以从全部图像中减去，因为″基线信号″总是存在的。在完美的像素的理想的情况下，泄漏电平将为零。接着，若所述感兴趣的像素标记为高暗电流像素，则所述像素的信号值按照权重因数按比例缩小。例如，把补偿后的暗电流信号值设置为等于老的/原来的暗电流信号值乘以平均暗电流信号值，除以所述像素的暗电流信号值。若识别出新的有缺陷的像素，则把它们的地址与摄像机编码的初始的状态诸如曝光、孔径、增益等一起记录在暗电流像素位置数据结构中。然后把补偿后的像素信号值写回非易失存储器，代替实际图像中所述像素的原来的信号值。对受暗电流影响的每一个像素和每一个热像素重复所述过程。
在步骤385使所述捕获的实际图像的图像计数器减一，通过测试图像计数器是否等于零，来确定是否对全部实际图像，图像补偿均已完成。若图像补偿已经完成，则过程300完成。若对于全部实际图像，图像补偿尚未完成，则所述过程序列返回到步骤375的图像补偿，由用户拍摄下一个实际图像。
用图3-c所示的方法完成暗电流和热像素补偿，图3-c是图3-b的步骤380的扩展的视图的流程图，并且对受暗电流影响的每一个像素和需要补偿的每一个热像素执行所述方法。针对每一个实际图像捕获和存储包括增益和曝光值的附加的信息。在步骤380-a针对具有最接近匹配实际图像的增益和曝光组合的暗电流像素位置数据结构，搜索暗电流像素位置数据结构。一旦定位并取出最适当的暗电流像素位置数据结构，便用选定的暗电流像素位置数据结构来确定哪些像素必须补偿。在实际图像中分别定位每一个必须补偿的像素。在步骤380-b中，所述摄像机逐个像素地判别：是否要通过平滑进行暗电流和热像素补偿。假设暗电流和热像素补偿不是通过平滑完成的，则暗电流和热像素将通过缩放完成。选择平滑还是缩放的判据是通过所述摄像机用上面针对暗死像素补偿而描述的方法完成的。
任选地，在通过平滑或缩放进行暗电流和热像素补偿之前，可以算出某些信号偏移值并将其从实际图像减去。例如，对于给定的行或列特性，诸如漏极诱发势垒下降(DIBL)和/或栅致漏极漏电流(GIDL)等数据，可从基准图像获得数据。通过获得关于实际图像中给定特性的数值和关于暗电流基准图像中给定特性的数据之间的差值，来算出给定特性的信号偏移值。然后，从关于实际图像中给定特性的数值减去关于给定特性的信号偏移值。对图像的每一行或列进行所述运算，而且可以视特性(暗电流基准图像存在关于该特性的数据)的数目而定进行多次运算。例如，可以象关于基准图像的图3-e那样表示给定的特性。在实际图像中，可以象图3-f那样表示所述相同的特性。通过从图3-f中的值减去图3-e中的值，算出给定的特性的信号偏移值。然后在进一步处理之前可以从实际图像减去所述差值。上述任选的步骤可以出现在步骤380-a之后和步骤380--b以前。
在步骤380-c首先通过从受暗电流影响的像素的信号值减去平均像素暗电流信号值来进行暗电流和热像素补偿，然后利用可用的相邻的像素平滑、以便在步骤380-d计算受暗电流影响的像素的新的信号值。作为另一方案，在步骤380-e可以通过使受暗电流影响的像素诸如按照上述的权重因数按比例缩小。补偿后的信号值在步骤380-f写回存储系统的非易失存储器。最后，在步骤380-g进行测试，以便确定对于选定的实际图像是否已经完成暗电流和热像素补偿(已经补偿全部暗电流和热像素)。若暗电流和热像素补偿尚未完成，则在步骤380-b继续处理。
利用多种技术来进行补偿，所述技术包括若干数学函数，诸如高阶多项式函数、梯度算子、拉普拉斯算子和样条函数。泄漏电平和其他特性将确定哪些函数和/或算子将用于所述补偿。高阶多项式的示例可以是axn+bxn-1+cxn-2+...。其中a，b和c是常数，而x是与行或列位置有关的索引符号。梯度运算可以是
▿ F = ( G x G y ) = ( δf / δx δf / δy ) = mag ( ▿ f ) = [ G x 2 + G y 2 ] 1 / 2
其中梯度矢量指向位置(x，y)上函数变化最大速率的方向。拉普拉斯算子可以是
▿ 2 F = δ 2 f δ x 2 + δ 2 f δ y 2
样条函数可以是例如三次或二维多项式，它们是分段多项式，在各段之间具有分割点。
可以按任何顺序进行有缺陷的像素补偿。图3-d是图3-b的步骤375的扩展的视图的流程图，这里描述的和图3-d所示的顺序是任意，而且不应解释为限制。在步骤375-a取出实际图像数据。在步骤375-b选定并访问具有最接近匹配要补偿的实际图像的增益和曝光组合的暗死像素定位数据结构，并用来确定哪些像素是必须补偿的暗死像素。分别确定实际图像中每一个必须补偿的暗死像素的位置。在步骤375-c，通过把每一个暗死像素的信号值按照无光照状态下正常像素的平均信号值的权重因数按比例缩小，来进行暗死像素的补偿。通过把无光照状态下正常像素的平均信号值除以要补偿的暗死像素的信号值来算出所述权重因数。
在步骤375-b，选定和访问具有最接近匹配要补偿的实际图像的增益和曝光组合的白死像素定位数据结构，并将其用来确定哪些像素是必须补偿的白死像素。分别确定所述实际图像中每一个必须补偿的白死像素的位置。在步骤375-d，通过把每一个白死像素的信号值按照在例如大约28勒克斯光照状态下正常像素的平均信号值的权重因数按比例缩小或放大，来进行白死像素补偿。通过把在例如大约28勒克斯光照状态下正常像素的平均信号值除以要补偿的白死像素的信号值，来算出所述权重因数。
在步骤375-b选定和访问具有最接近匹配要补偿的实际图像的增益和曝光组合的饱和死像素定位数据结构，并将其用来确定哪些像素是必须补偿的饱和死像素。分别确定实际图像中每一个必须补偿的饱和死像素的位置。在步骤375-e，通过把每一个饱和死像素的信号值按照在例如大约100勒克斯光照状态下正常像素的平均信号值的权重因数按比例放大，来进行饱和死像素的补偿。通过把在例如大约100勒克斯光照状态下正常像素的平均信号值除以要补偿的饱和死像素的信号值，来算出所述权重因数。
在步骤375-f，根据对所述实际图像的曝光和增益的最接近匹配，在多个坏像素位置数据结构当中选定坏像素位置数据结构。在步骤375-g，根据所述选定的坏像素位置数据结构，判定哪些像素是坏的。在步骤375-h，通过按比例缩放，分别调整实际图像中每一个作为坏像素的像素的信号值，使之与积分时间线性地对应，来完成坏像素补偿。最后，坏像素的一种或多种颜色可能是有缺陷的。例如，若所述感兴趣的像素是′红′像素，则利用这样一个公式，对来自相邻的像素的红多加权一些，例如，对来自相邻的红像素加权50％，而对每一个来自相邻的蓝或绿像素加权25％。若两种颜色都是坏的，则可以使用一个这样的公式，即对两个有缺陷的颜色都加权。例如，若所述感兴趣的像素在″蓝″和″绿″上都是有缺陷的，则用一个这样的公式，对蓝加权40％，对绿加权40％而对红加权20％。
上述示范性图像信号处理方法可以用软件、硬件、固件、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或上述的任何组合或它们的等效方法实现。
图4中一般地举例说明一上面描述的按照本发明的包括CMOS成像器件的典型的基于处理器的系统900。示范的基于处理器的系统是具有数字电路的系统，它可以包括CMOS成像装置910，其细节参照图1至3d描述。
诸如计算机系统的处理器系统例如一般包括中央处理单元(CPU)944，后者通过总线952与输入/输出(I/O)装置946通信。CMOS成像器910也通过总线952与系统通信。计算机系统900还包括随机访问存储器(RAM)948和在计算机系统的情况下可能包括外围设备，诸如软盘驱动器954和光盘(CD)ROM驱动器956，后者也通过总线952与CPU 944通信。软件可以存储在软盘驱动器954中或CD-ROM驱动器956中，用以在图像处理器140或CPU/处理器147上运行。
应该再次指出，尽管已经具体地参照CMOS成像器件描述了本发明，但是本发明具有广阔的应用可能性并可以使用在任何成像设备。以上的描述和附图举例说明本发明的推荐的实施例。本发明不拟限于举例说明的实施例。落在以下权利要求书的精神和范围内的本发明的任何修改，均应视为本发明的一部分。

Claims (36)

1. 一种图像处理设备，包括：
存储系统，用以存储与至少一个实际图像对应的第一数据和与通过像素阵列捕获的至少一个暗电流基准图像和至少一个白基准图像对应的第二数据；和
处理器，连接到所述存储系统，用以利用所述第二数据补偿所述第一数据，
其中所述存储系统存储与所述第一数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间以及与所述第二数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间，
其中所述第二数据允许根据所存储的多个增益状态中的至少一个增益状态和所存储的多个曝光时间中的至少一个曝光时间从所述至少一个实际图像中识别和表征有缺陷的像素信号，以及
其中所述处理器根据所述表征来选择至少一个有缺陷的像素补偿方法并将所述至少一个有缺陷的像素补偿方法应用于所述第一数据。
2. 按照权利要求1的图像处理设备，其特征在于，其中所述处理器利用所述第二数据完成所述补偿，具有一个最接近匹配与所述第一数据相关联的增益和曝光时间的相关的增益和曝光时间。
3. 按照权利要求2的图像处理设备，其特征在于，其中所述处理器对所述第一数据完成暗电流补偿和所述至少一个有缺陷的像素补偿方法。
4. 按照权利要求2的图像处理设备，其特征在于，其中所述像素阵列捕获在多个增益和曝光状态下的多个暗电流基准图像，而与所述多个捕获的暗电流基准图像对应的各自第二数据和每一个暗电流基准图像的相关的增益和曝光状态信息一起存储在所述存储系统中。
5. 按照权利要求2的图像处理设备，其特征在于，其中所述像素阵列捕获在多个增益和曝光状态下的多个白基准图像，而与所述多个白基准图像对应的各自第二数据连同相关的增益和曝光信息存储在所述存储系统中。
6. 按照权利要求5的图像处理设备，其特征在于，其中所述像素阵列还捕获在多个光照状态下的所述多个白基准图像，而与所述多个白基准图像对应的所述各自第二数据也与相关的光照状态一起存储。
7. 按照权利要求6的图像处理设备，其特征在于，其中所述多个光照状态包括无光照状态、第一光照状态和具有比所述第一光照状态高的勒克斯数值的第二光照状态。
8. 一种用以补偿像素的方法，所述方法包括：
利用一个像素阵列，捕获与至少一个暗电流基准图像和至少一个白基准图像对应的第一数据；
把与所述至少一个暗电流基准图像和所述至少一个白基准图像对应的基准数据存储在一个存储系统中，所述存储系统存储与所述第一数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间；
利用一个像素阵列，捕获至少一个实际图像；
把与所述至少一个实际图像对应的第二数据存储在所述存储系统中，所述存储系统存储与所述第二数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间；
利用所述基准数据补偿所述第二数据以识别要求补偿一个缺陷的像素，以及
利用所述基准数据补偿所述第二数据以在有要求补偿多个缺陷的像素的情况下识别所述要求补偿多个缺陷的像素，
其中根据多个类型的缺陷进行的补偿包括针对所述多个类型的缺陷中的每一个缺陷的单独的补偿方法。
9. 按照权利要求8的方法，其特征在于，其中所述补偿动作是在数字摄像机处于空闲状态时完成的。
10. 按照权利要求8的方法，其特征在于，其中所述补偿动作还包括：
利用所述至少一个暗电流基准数据，识别受暗电流影响的像素；
利用所述基准数据补偿像素位置上的所述第二数据；和
把所述补偿后的第二数据存储在所述存储系统中。
11. 按照权利要求8的方法，其特征在于，还包括：
利用所述基准数据把像素识别为有缺陷的像素；
利用所述基准数据补偿像素位置上的所述第二数据；和
把所述补偿后的第二数据存储在所述存储系统中。
12. 按照权利要求8的方法，其特征在于，还包括：
在多个增益状态和曝光时间下捕获多个暗电流基准图像，用以建立一个各自的暗电流基准数据和用以针对所述多个增益和曝光状态的每一个结合识别要求补偿的暗电流像素的位置；和
从所述捕获的多个暗电流基准图像建立所述各自暗电流基准数据，并针对增益状态和曝光时间的每一个增益结合，识别要求补偿的热像素的位置。
13. 按照权利要求8的方法，其特征在于，还包括在多个增益状态和曝光时间下捕获多个白基准图像，用以建立各自有缺陷的像素基准数据，并针对增益状态和曝光时间的每一个结合，识别需要补偿的有缺陷的像素的位置。
14. 按照权利要求8的方法，其特征在于，还包括在多个光照状态下捕获所述多个白基准图像，用以建立一个各自的有缺陷的像素基准数据，并针对所述多个光照状态中间每一个，识别要求补偿的有缺陷的像素的位置。
15. 按照权利要求14的方法，其特征在于，其中所述多个光照状态包括无光照状态、第一光照状态和具有比所述第一光照状态高的勒克斯数值的第二光照状态。
16. 按照权利要求15的方法，其特征在于，还包括建立一个暗死像素基准数据，并针对每一个增益状态和曝光时间的组合，识别要求补偿的暗死像素的位置。
17. 按照权利要求15的方法，其特征在于，还包括建立一个白死像素基准数据，并针对每一个增益状态和曝光时间组合，识别要求补偿的白死像素的位置。
18. 按照权利要求15的方法，其特征在于，还包括建立一个饱和死像素基准数据，并针对每一个增益状态和曝光时间的组合，识别要求补偿的饱和死像素的位置。
19. 按照权利要求14的方法，其特征在于，还包括针对每一个增益状态和曝光时间的组合，建立一个坏像素基准数据，和识别要求补偿的坏像素的位置。
20. 按照权利要求14的方法，其特征在于，还包括通过根据最接近匹配所述第二数据的增益和曝光组合的增益和曝光组合选择所述多个增益和曝光组合中的一个，选择所述暗电流和热像素基准数据中的一个。
21. 按照权利要求20的方法，其特征在于，还包括利用来自可用相邻的像素的信号值，平滑所述受暗电流影响的像素，利用所述选定的暗电流和热像素基准数据识别所述受暗电流影响的像素，从所述第二数据取出识别为受暗电流影响的每一个像素的所述信号值。
22. 按照权利要求21的方法，其特征在于，其中所述平滑是通过平均所述相邻的像素的所述信号值完成的。
23. 按照权利要求20的方法，其特征在于，还包括按比例缩小受暗电流影响的像素的信号值，所述受暗电流影响的像素是利用所述选定的暗电流和热像素基准数据识别的，从所述第二数据取出被识别为受暗电流影响的每一个像素的所述信号值。
24. 按照权利要求23的方法，其特征在于，其中所述按比例缩小是，通过在选定的增益和曝光组合下，把所述信号值乘以在所述选定的增益和曝光组合下暗电流和热像素的平均信号值，再除以所述要补偿的像素的信号值而完成的。
25. 按照权利要求16的方法，其特征在于，还包括利用所述暗死像素基准数据定位暗死像素，通过按比例缩小被识别为暗死像素的像素的信号电平为在无光照状态下正常像素的平均信号电平，补偿所述暗死像素。
26. 按照权利要求17的方法，其特征在于，还包括利用所述白死像素基准数据定位白死像素，通过把识别为白死像素的像素的信号电平按比例放大和按比例缩小之一至在所述第一光照状态下正常像素的平均值，补偿所述白死像素。
27. 按照权利要求18的方法，其特征在于，还包括利用所述饱和死像素基准数据定位所述饱和死像素，通过按比例放大被识别为饱和死像素的像素的信号电平至所述第二光照状态下正常像素的平均值，补偿所述饱和死像素。
28. 按照权利要求19的方法，其特征在于，还包括通过根据选择所述增益和曝光时间组合中的一个，选择所述坏像素基准数据中的一个，并按比例缩放被识别为坏像素的像素的信号电平，使之与所述选定的曝光时间线性对应，补偿坏像素。
29. 按照权利要求28的方法，其特征在于，还包括利用一个公式根据所述坏像素的若干个有缺陷的颜色，在颜色上补偿坏像素。
30. 一种数字照相机系统，包括：
图像传感器；
暗电流和有缺陷的像素补偿电路，用以补偿与实际图像对应的第一数据；和
图像处理器，连接到所述暗电流和有缺陷的像素补偿电路，用以把所述第一数据从所述图像传感器递送到所述暗电流和有缺陷的像素补偿电路，
其中所述暗电流和有缺陷的像素补偿电路包括存储系统，所述存储系统通过总线连接到处理器，用以存储所述与所述实际图像对应的第一数据和与通过所述图像传感器捕获的至少一个暗电流基准图像和至少一个白基准图像对应的第二数据，所述存储系统存储与所述第一数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间以及与所述第二数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间，
其中所述第二数据允许识别所述第一数据中可能受至少一个缺陷影响的像素，以及
其中所述处理器针对所述至少一个缺陷中的每一个为所述像素中的每一个选择并应用补偿方法。
31. 按照权利要求30的数字照相机系统，其特征在于，其中所述存储系统还包括：
存储装置，通过所述总线连接到所述至少一个处理器；和
至少一个非易失存储装置，通过所述总线连接到所述至少一个处理器。
32. 一种计算机系统，包括：
第一处理器；
存储装置，通过总线连接到所述处理器；
至少一个输入/输出装置，所述至少一个输入/输出装置通过所述外围总线连接到所述处理器，所述输入/输出装置是一个成像器件；
所述成像器件还包括：
存储系统，用以存储与至少一个实际图像对应的第一数据和与像素阵列捕获的至少一个暗电流基准图像和至少一个白基准图像对应的第二数据；和
至少一个第二处理器，连接到所述存储系统，用以补偿所述与所述实际图像对应的数据，
其中所述存储系统存储与所述第一数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间以及与所述第二数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间，
其中所述第二数据允许识别和表征所述第一数据中可能受至少一个缺陷影响的有缺陷的像素，所述有缺陷的像素被表征为暗死像素、白死像素、饱和死像素或坏像素中的至少一个，以及
其中所述第二处理器为所述表征中的每一个选择并应用有缺陷的像素补偿方法。
33. 一种图像处理设备，包括：
存储系统，用以存储与多个实际图像对应的第一数据和与像素阵列捕获的多个暗电流基准图像和多个白基准图像对应的第二数据；和
处理器，连接到所述存储系统，用以利用所述第二数据补偿所述第一数据，
其中所述存储系统存储与所述第一数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间以及与所述第二数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间，
其中所述第二数据允许根据所存储的多个增益状态中的至少一个增益状态和所存储的多个曝光时间中的至少一个曝光时间从所述多个实际图像中识别和表征有缺陷的像素信号，以及
其中所述处理器根据所述表征来选择并应用至少一个有缺陷的像素补偿方法。
34. 一种图像处理设备，包括：
存储系统，用以存储与至少一个实际图像对应的第一数据和与像素阵列捕获的至少一个暗电流基准图像和至少一个白基准图像对应的第二数据；和
处理器，连接到所述存储系统，用以利用所述第二数据补偿所述第一数据，
其中所述存储系统存储与所述第一数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间，所述存储系统还存储与所述第二数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间，并且所述存储系统还存储所述第二数据的光照状态信息，
其中所述第二数据允许定位要求根据一个缺陷进行补偿的像素和要求根据多个类型的缺陷进行补偿的像素，以及
其中所述处理器针对所述多个类型的缺陷中的每一个选择并应用单独的补偿方法。
35. 一种暗电流和有缺陷的像素补偿电路，包括：
至少一个处理器；
一个总线；和
存储系统，通过所述总线连接到所述至少一个处理器，用以存储与至少一个实际图像对应的第一数据和与所述图像传感器捕获的至少一个暗电流基准图像和至少一个白基准图像对应的第二数据，所述存储系统存储与所述第一数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间以及与所述第二数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间，
其中所述第二数据允许定位所述第一数据中可能受至少一个缺陷影响的像素，以及
其中所述至少一个处理器针对所述至少一个缺陷中的每一个为所述像素中的每一个识别并应用补偿方法。
36. 一种集成电路，包括：
暗电流和有缺陷的像素补偿电路，用以补偿与实际图像对应的第一数据；和
图像处理器，连接到所述暗电流和有缺陷的像素补偿电路，用以把所述第一数据从图像传感器递送到所述暗电流和有缺陷的像素补偿电路，
其中所述暗电流和有缺陷的像素补偿电路包括存储系统，所述存储系统通过总线连接到处理器，用以存储所述与所述实际图像对应的第一数据和与通过所述图像传感器捕获的至少一个暗电流基准图像和至少一个白基准图像对应的第二数据，所述存储系统存储与所述第一数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间以及与所述第二数据相关联的多个增益状态和多个曝光时间，
其中所述第二数据允许识别和表征所述第一数据中可能受至少一个缺陷影响的有缺陷的像素，所述有缺陷的像素被表征为暗死像素、白死像素、饱和死像素或坏像素中的至少一个，以及
其中所述处理器为所述表征中的每一个选择并应用有缺陷的像素补偿方法。
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Families Citing this family (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4479373B2 (ja) * 2004-06-28 2010-06-09 ソニー株式会社 イメージセンサ
WO2006017544A2 (en) * 2004-08-03 2006-02-16 Portland State University Sensor apparatus and method for noise reduction
US7483819B2 (en) * 2004-12-07 2009-01-27 Texas Instruments Incorporated Representing data having multi-dimensional input vectors and corresponding output element by piece-wise polynomials
US7554588B2 (en) * 2005-02-01 2009-06-30 TransChip Israel, Ltd. Dual exposure for image sensor
JP2006222708A (ja) * 2005-02-10 2006-08-24 Matsushita Electric Ind Co Ltd 黒つぶれ補正回路および固体撮像装置
US7227128B2 (en) * 2005-06-30 2007-06-05 Applera Corporation System and methods for improving signal/noise ratio for signal detectors
US8009209B2 (en) * 2005-09-30 2011-08-30 Simon Fraser University Methods and apparatus for detecting defects in imaging arrays by image analysis
JP4554504B2 (ja) * 2005-12-16 2010-09-29 富士通セミコンダクター株式会社 画像データ処理回路および画像データ処理方法
JP4803800B2 (ja) * 2006-01-11 2011-10-26 株式会社メガチップス 画像センサーデータ処理装置
US8063957B2 (en) * 2006-03-24 2011-11-22 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for processing bad pixels
US8766995B2 (en) 2006-04-26 2014-07-01 Qualcomm Incorporated Graphics system with configurable caches
US20070268289A1 (en) * 2006-05-16 2007-11-22 Chun Yu Graphics system with dynamic reposition of depth engine
US8884972B2 (en) * 2006-05-25 2014-11-11 Qualcomm Incorporated Graphics processor with arithmetic and elementary function units
US8869147B2 (en) * 2006-05-31 2014-10-21 Qualcomm Incorporated Multi-threaded processor with deferred thread output control
US8644643B2 (en) * 2006-06-14 2014-02-04 Qualcomm Incorporated Convolution filtering in a graphics processor
US7907792B2 (en) * 2006-06-16 2011-03-15 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Blend maps for rendering an image frame
US8766996B2 (en) * 2006-06-21 2014-07-01 Qualcomm Incorporated Unified virtual addressed register file
EP1919191A1 (en) * 2006-11-06 2008-05-07 Dialog Imaging Systems GmbH On chip test mode implementation
US20080239111A1 (en) * 2007-03-26 2008-10-02 Micron Technology, Inc. Method and appratus for dark current compensation of imaging sensors
US20090073293A1 (en) * 2007-06-27 2009-03-19 Yoel Yaffe CMOS image sensors with increased dynamic range and methods of operating the same
US8077227B2 (en) * 2008-05-02 2011-12-13 Aptina Imaging Corporation Method and apparatus providing analog row noise correction and hot pixel filtering
JP5219934B2 (ja) * 2009-06-17 2013-06-26 キヤノン株式会社 撮像装置およびその制御方法
JP5521460B2 (ja) * 2009-09-18 2014-06-11 ソニー株式会社 撮像装置および方法、電子機器、並びにプログラム
US8269864B2 (en) * 2009-12-31 2012-09-18 Omnivision Technologies, Inc. Generating column offset corrections for image sensors
IL212289A (en) * 2011-04-13 2016-08-31 Semi-Conductor Devices - An Elbit Systems - Rafael Partnership Circuit and method for reading image signals
CN102811320B (zh) * 2011-05-30 2015-09-02 英属开曼群岛商恒景科技股份有限公司 黑阶补偿电路、影像传感器及相关方法
JP5901212B2 (ja) * 2011-10-07 2016-04-06 キヤノン株式会社 光電変換システム
JP5913934B2 (ja) 2011-11-30 2016-05-11 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム、および画像処理装置を有する撮像装置
JP2013211636A (ja) * 2012-03-30 2013-10-10 Nikon Corp 撮像装置及び撮像プログラム
EP2765765A1 (en) 2013-02-08 2014-08-13 Harvest Imaging bvba Digital camera and method of capturing an image
JP2015053600A (ja) * 2013-09-06 2015-03-19 富士フイルム株式会社 撮像装置及び画像補正データの生成方法
CN104469193B (zh) * 2013-09-17 2017-11-07 原相科技股份有限公司 具有暗电流补偿的感测装置及其控制方法
CN104380713A (zh) * 2014-03-12 2015-02-25 深圳市大疆创新科技有限公司 数码影像的坏点矫正方法和系统
US10354577B1 (en) * 2015-06-02 2019-07-16 X Development Llc Masking non-functioning pixels in a display
CN105262963B (zh) * 2015-10-15 2018-10-16 上海集成电路研发中心有限公司 暗像素阵列、替换控制电路系统及方法
WO2017095549A2 (en) * 2015-10-21 2017-06-08 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparatus for true high dynamic range (thdr) time-delay-and-integrate (tdi) imaging
US9854188B2 (en) * 2015-12-16 2017-12-26 Google Llc Calibration of defective image sensor elements
EP3586504A1 (en) * 2017-02-22 2020-01-01 Flir Systems, Inc. Low cost and high performance bolometer circuitry and methods
CN108683862B (zh) * 2018-08-13 2020-01-10 Oppo广东移动通信有限公司 成像控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN110771131B (zh) * 2018-08-30 2021-12-21 深圳市大疆创新科技有限公司 图像坏点校正方法及设备、存储介质
US11064141B2 (en) * 2019-07-24 2021-07-13 Semiconductor Components Industries, Llc Imaging systems and methods for reducing dark signal non-uniformity across pixels
CN110686783B (zh) * 2019-09-12 2020-11-20 山东大学 一种InGaAs短波红外成像仪的盲元检测方法及图像处理方法
CN111541853B (zh) * 2020-05-09 2022-03-25 中国科学院新疆理化技术研究所 一种基于通道分离的大面阵彩色cmos图像传感器辐照后暗电流评估方法
US11350049B2 (en) * 2020-11-02 2022-05-31 Omnivision Technologies, Inc. Dark current calibration method and associated pixel circuitry
WO2023110123A1 (en) * 2021-12-17 2023-06-22 Dream Chip Technologies Gmbh Method for processing image data, image processor unit and computer program
CN116709046B (zh) * 2023-07-03 2023-12-15 深圳市度申科技有限公司 一种固定模式噪音的计算与补偿方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5047861A (en) * 1990-07-31 1991-09-10 Eastman Kodak Company Method and apparatus for pixel non-uniformity correction
EP1083740A2 (en) * 1999-09-08 2001-03-14 Casio Computer Co., Ltd. Electronic still camera capable of removing noise component in image data and signal processing method thereof
EP1271933A2 (en) * 2001-06-28 2003-01-02 Agilent Technologies, Inc. (a Delaware corporation) Bad pixel detection and correction in an image sensing device

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2324242C (en) 1990-03-13 2001-12-11 Sony Corporation Dark current and defective pixel correction apparatus
JPH0851571A (ja) * 1994-08-03 1996-02-20 Olympus Optical Co Ltd 電子的撮像装置
DE69625398T2 (de) 1995-02-24 2003-09-04 Eastman Kodak Co Schwarzmuster-Korrektur für einen Ladungsübertragungssensor
JP3806973B2 (ja) * 1996-06-25 2006-08-09 株式会社ニコン 光電変換器の暗電流補正装置
JPH1075396A (ja) * 1996-08-29 1998-03-17 Topcon Corp 固体撮像素子の信号補正装置
JP3785520B2 (ja) * 1997-03-19 2006-06-14 コニカミノルタホールディングス株式会社 電子カメラ
JPH1132218A (ja) * 1997-07-10 1999-02-02 Fuji Photo Film Co Ltd 欠陥画素修正装置及び欠陥画素修正方法
JPH11112884A (ja) * 1997-10-06 1999-04-23 Nec Corp ビデオカメラ装置の暗電流補正方法および該方法によるビデオカメラ装置
US6061092A (en) * 1997-12-05 2000-05-09 Intel Corporation Method and apparatus for dark frame cancellation for CMOS sensor-based tethered video peripherals
JPH11308532A (ja) * 1998-04-17 1999-11-05 Nec Corp 多素子化センサ装置
US6101287A (en) 1998-05-27 2000-08-08 Intel Corporation Dark frame subtraction
US6236433B1 (en) * 1998-09-29 2001-05-22 Intel Corporation Scaling algorithm for efficient color representation/recovery in video
US6747696B1 (en) * 1999-03-26 2004-06-08 Casio Computer Co., Ltd. Camera capable of canceling noise in image data and signal processing method thereof
JP2001177768A (ja) * 1999-12-15 2001-06-29 Olympus Optical Co Ltd 撮像装置
JP3607870B2 (ja) * 2000-02-04 2005-01-05 オリンパス株式会社 撮像装置
US6992712B2 (en) * 2000-02-04 2006-01-31 Olympus Optical Co., Ltd. Imaging apparatus
KR20010105891A (ko) * 2000-05-19 2001-11-29 마이클 디. 오브라이언 반도체패키지용 리드프레임
JP4497759B2 (ja) * 2000-06-30 2010-07-07 キヤノン株式会社 画像処理装置及びその処理方法
JP2002131623A (ja) * 2000-10-24 2002-05-09 Canon Inc 撮像装置及び撮像システム
US6674898B2 (en) * 2000-12-08 2004-01-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. Apparatus and method for correcting signal and color degradation in a video using known icons from video images
JP4485087B2 (ja) * 2001-03-01 2010-06-16 株式会社半導体エネルギー研究所 半導体装置の動作方法
JP2003079569A (ja) * 2001-09-11 2003-03-18 Pentax Corp 電子撮像装置及び電子内視鏡
US7113210B2 (en) * 2002-05-08 2006-09-26 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Incorporating pixel replacement for negative values arising in dark frame subtraction

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5047861A (en) * 1990-07-31 1991-09-10 Eastman Kodak Company Method and apparatus for pixel non-uniformity correction
EP1083740A2 (en) * 1999-09-08 2001-03-14 Casio Computer Co., Ltd. Electronic still camera capable of removing noise component in image data and signal processing method thereof
EP1271933A2 (en) * 2001-06-28 2003-01-02 Agilent Technologies, Inc. (a Delaware corporation) Bad pixel detection and correction in an image sensing device

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Publication number Publication date
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