CN102695005A - 噪声因子的编码、噪声的抑制方法和装置及图像传感器 - Google Patents

Abstract

一种噪声因子的编码、噪声的抑制方法和装置及图像传感器。所述噪声因子的编码方法包括：统计图像传感器中各有效像素的噪声因子，获得噪声因子的最小值和最大值；计算关联于传输带宽、有效像素总数和帧率的平均位宽的最大值；确定噪声因子的最小值和最大值范围内的量化序列，所述量化序列包括至少两个量化子序列，其中，与噪声因子平均值的差值小的量化子序列的量化步长小，与噪声因子平均值的差值大的量化子序列的量化步长大；基于量化序列对各有效像素的噪声因子进行编码，以得到各有效像素的噪声因子码值。本发明技术方案可以降低存储成本和提高图像质量。

Description

噪声因子的编码、噪声的抑制方法和装置及图像传感器

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种噪声因子的编码、噪声的抑制方法和装置及图像传感器。

背景技术

图像传感器的感光部分是由像素阵列构成，理想的图像传感器像素中的光电二极管在曝光条件下才产生与光强成正比的光电流，在全黑条件下则没有电流产生。光电流在曝光时间上的积分形成光电荷，光电荷被检测而形成数字图像。

实际的图像传感器即便在全黑的条件下，也会由于像素中光电二极管的漏电而形成电流，称为暗电流。因而在曝光条件下的电流包括光电流与暗电流之和，光电流是图像信号，暗电流构成图像的噪声信号。光电流和暗电流都在曝光时间上积分形成像素电荷，像素电荷被检测而形成带噪声的图像。图像传感器的质量，特别是在低光下的性能在很大程度上取决于对暗电流噪声的抑制。

由于每个像素中光电二极管的暗电流与时间和温度的关系并不完全一致，图像传感器的暗电流噪声表现在图像质量上，就是一个随曝光时间和温度变化的固定模式噪声，极大的影响了图像质量，因而在工艺和设计上抑制和消除暗电流成为提高图像传感器质量的核心技术。CMOS图像传感器或CCD图像传感器的质量进步的过程，在很大程度上就是在工艺上抑制暗电流的过程。在图像传感器发展的很长一个阶段，CMOS图像传感器的质量劣于CCD图像传感器，主要是因为CMOS图像传感器在工艺上较难控制暗电流噪声。

目前通常从两个方面着手抑制图像传感器中的暗电流，一是改善光电二极管的制造工艺，从根本上降低其暗电流。二是在图像处理阶段，基于图像中每个像素的暗电流与当前该图像全部像素的平均暗电流的比值不随曝光时间和光强变化的假设，按比例消除图像传感器中的暗电流。

公开号为CN101448078A的中国发明专利公开了一种图像处理阶段按比例消除图像传感器中的暗电流的方法，图像传感器中必须包含有至少一行遮黑的像素：首先，计算出一定曝光时间，全部遮黑的图像传感器，每个单独的像素的输出值与遮黑的像素的输出平均值的比值。由于所有像素被遮黑，这个比值就是各个像素的暗电流与平均暗电流的比值，称之为暗电流系数或暗电流噪声因子。然后，图像传感器中遮黑的像素，用来取得当前曝光条件（设定的曝光时间，增益）下的平均暗电流对应的输出值，作为参考值；再从各个像素的输出值中减去对应暗电流系数与参考值的乘积，用以抑制或消除暗电流引入的固定模式噪声。

理想的暗电流系数应该全部为1，即所有像素的暗电流均相等。实际上由于制造工艺的差异，使得图像传感器各个像素的暗电流并不一样，即各个像素点的暗电流系数不全为1，而是以1为期望值的近似正态分布。实验表明，一些CMOS图像传感器的暗电流系数分布范围约为0~5，为了保证消除暗电流操作的足够高的精度，则需要暗电流系数必须至少保留小数点后两位。如果采用等间距线性量化的方法，以目前图像传感器常用的ADC位宽为10比特、暗电流系数的取值范围在0~5为例，则对暗电流系数量化和编码后的数据位宽将达到至少9比特，即每个像素对应9比特暗电流系数，这对于动辄上百万，千万像素的图像传感器而言，巨大的数据量将大大提高存储成本和对数据传输带宽的要求。

发明内容

本发明技术方案要解决是现有图像处理的数据存储量大和对数据传输带宽要求高的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种噪声因子的编码方法，包括：统计图像传感器中各有效像素的噪声因子，获得噪声因子的最小值和最大值；计算关联于传输带宽TranS、有效像素总数M和帧率fps的平均位宽的最大值BitLmax；确定所述噪声因子的最小值和最大值范围内的量化序列，所述量化序列中的噪声因子量化值的数量StepN≥2^BitLmax，所述量化序列包括至少两个量化子序列，其中，与噪声因子平均值的差值小的量化子序列的量化步长小，与噪声因子平均值的差值大的量化子序列的量化步长大；基于所述量化序列对各有效像素的噪声因子进行编码，以得到各有效像素的噪声因子码值，所述噪声因子码值的位宽平均值BitL≤BitLmax。

为解决上述技术问题，本发明技术方案还提供一种噪声的抑制方法，包括：所述的噪声因子的编码方法；读取所述各有效像素的噪声因子码值；获取各有效像素的像素值；利用所述各有效像素的噪声因子码值校正对应的有效像素的像素值。

为解决上述技术问题，本发明技术方案还提供一种噪声因子的编码装置，包括：统计单元，用于统计图像传感器中各有效像素的噪声因子，获得噪声因子的最小值和最大值；计算单元，用于计算关联于传输带宽TranS、有效像素总数M和帧率fps的平均位宽的最大值BitLmax；量化单元，用于确定所述噪声因子的最小值和最大值范围内的量化序列，所述量化序列中的噪声因子量化值的数量StepN≥2^BitLmax，所述量化序列包括至少两个量化子序列，其中，与噪声因子平均值的差值小的量化子序列的量化步长小，与噪声因子平均值的差值大的量化子序列的量化步长大；编码单元，用于基于所述量化序列对各有效像素的噪声因子进行编码，以得到各有效像素的噪声因子码值，所述噪声因子码值的位宽平均值BitL≤BitLmax。

可选的，所述平均位宽的最大值满足：M*BitLmax*fps=TranS。

可选的，所述量化序列中的量化步长随噪声因子量化值与噪声因子平均值的差值的增大而增大。

可选的，所述量化序列中的噪声因子量化值采用指数函数确定。

可选的，所述量化序列中的噪声因子量化值采用分段函数确定。

可选的，所述编码为霍夫曼编码。

可选的，所述图像传感器还包括至少一行全黑像素；所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与所有像素的像素平均值的比值；或者所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与全黑像素的像素平均值的比值。

为解决上述技术问题，本发明技术方案还提供一种噪声的抑制装置，包括：所述的噪声因子的编码装置；读取单元，用于读取各有效像素的噪声因子码值；获取单元，用于获取各有效像素的像素值；校正单元，用于利用所述各有效像素的噪声因子码值校正对应的有效像素的像素值。

可选的，所述校正单元包括：乘法器，用于分别计算感光参考像素值与各有效像素的噪声因子码值的乘积，所述感光参考像素值为曝光条件下全黑像素的像素平均值；减法器，用于将所述曝光条件下各有效像素的像素值分别减去感光参考像素值与对应的有效像素的噪声因子码值的乘积。

为解决上述技术问题，本发明技术方案还提供一种图像传感器，包括：有效像素；以及所述的噪声的抑制装置。

可选的，所述图像传感器还包括：存储单元，用于储存各有效像素的噪声因子码值。

与现有技术相比，上述技术方案的噪声因子的编码方法和装置，通过非线性量化使得噪声因子码值的总数据位宽大大减少，从而在很大程度上降低对储存噪声因子码值的存储单元的存储空间的要求，降低了存储成本。

上述技术方案的噪声的抑制方法和装置，基于非线性量化和编码得到的噪声因子码值消除图像的噪声，且，噪声因子的量化精度受数据的传输带宽限制，在对图像质量影响最大的像素对应的噪声因子的量化步长小，量化精度高，保证了噪声的抑制处理的高精度；并且在保证一定精度的同时，也不遗留任何对图像质量影响较小的像素的噪声抑制处理。

附图说明

图1是本发明实施方式的噪声因子的编码方法的流程示意图；

图2是本发明实施例的噪声因子的编码方法的流程示意图；

图3是本发明实施例的噪声因子的分布规律示意图；

图4是本发明实施方式的噪声因子的编码装置的结构示意图；

图5是本发明实施方式的噪声的抑制方法的流程示意图；

图6是本发明实施方式的噪声的抑制装置的结构示意图。

具体实施方式

为了保证图像处理阶段抑制噪声时的数据处理精确性，需要应用于数据处理的噪声因子具有较高的精度，而现有技术中由于对噪声因子采用线性等间距量化，由此编码后得到的噪声因子码值需要有较大的数据位宽才可以满足对噪声因子较高精度的要求。在本发明实施方式中，所述噪声是指暗电流噪声，所述噪声因子是指暗电流噪声因子即暗电流系数，所述噪声因子码值是指量化和编码后得到的对应于暗电流系数的码值。

发明人考虑，有必要对噪声因子的量化过程进行优化，以减小噪声因子码值的数据位宽，进而减小噪声因子码值的总数据量。因此，本发明实施方式提供一种噪声因子的编码方法，如图1所示，包括：

步骤S1，统计图像传感器中各有效像素的噪声因子，获得噪声因子的最小值和最大值；

步骤S2，计算关联于传输带宽TranS、有效像素总数M和帧率fps的平均位宽的最大值BitLmax；

步骤S3，确定所述噪声因子的最小值和最大值范围内的量化序列，所述量化序列中的噪声因子量化值的数量StepN≥2^BitLmax，所述量化序列包括至少两个量化子序列，其中，与噪声因子平均值的差值小的量化子序列的量化步长小，与噪声因子平均值的差值大的量化子序列的量化步长大；

步骤S4，基于所述量化序列对各有效像素的噪声因子进行编码，以得到各有效像素的噪声因子码值，所述噪声因子码值的位宽平均值BitL≤BitLmax。

本实施方式中，所述图像传感器包括：多个有效像素和至少一行全黑像素。其中，所述有效像素是指参与感光成像的像素，多个有效像素可以排列成行和列的二维阵列，多个有效像素也可以不规则排列。所述全黑像素是指不进行曝光的像素，可通过遮光部件遮盖像素实现所述全黑像素。

所述有效像素的噪声因子可以为无光照条件下，该有效像素的像素值与全黑像素的像素平均值的比值。其中，全黑像素的像素平均值是指所有的全黑像素的像素值的平均值。

所述有效像素的噪声因子也可以为无光照条件下，该有效像素的像素值与所有像素的像素平均值的比值。其中，所有像素的像素平均值是指所有的有效像素和全黑像素的像素值的平均值。基于所有像素的像素平均值计算噪声因子，对于利用噪声因子抑制噪声具有更好地改善图像质量的效果。

所述平均位宽的最大值BitLmax满足下述公式：M*BitLmax*fps=TranS。通常，噪声因子码值储存在图像传感器芯片的片外存储器，例如闪存（flash）中，在处理每一帧图像前，需要读取片外存储器中的全部噪声因子码值并传输至图像传感器芯片。本实施方式中，基于数据的传输带宽限制后续非线性量化噪声因子的量化精度，在保证量化精度和减小数据位宽的同时也确保噪声因子码值能够全部传输至图像传感器。

所述量化序列为多个噪声因子量化值的序列，以从小到大或从大到小顺序排列，所述量化步长是指前后两个噪声因子量化值之间的差值。以从小到大为例，第一个噪声因子量化值对应噪声因子的最小值，最后一个噪声因子量化值对应噪声因子的最大值，量化步长为后一噪声因子量化值减前一噪声因子量化值的差值。本发明实施方式采用非线性方式量化噪声因子的最小值和噪声因子的最大值范围内的噪声因子，主要考虑：对于绝大多数噪声因子，或者说靠近噪声因子平均值的噪声因子，量化步长较短，以确保噪声抑制操作的精确性，从而保证图像质量；随着偏离噪声因子平均值幅度的增大，量化步长增大，虽然精度有所降低，但仍兼顾了对偏离噪声因子平均值较多的噪声因子对应的像素的操作，降低了后续图像处理的难度。

基于上述考虑，可以将所述量化序列分成至少两个量化子序列，其中，与噪声因子平均值的差值小的量化子序列的量化步长小，与噪声因子平均值的差值大的量化子序列的量化步长大。具体地，所述至少两个量化子序列中，其中一个量化子序列中的各噪声因子量化值与噪声因子平均值的差值均大于其他量化子序列中的各噪声因子量化值与噪声因子平均值的差值，也就是该量化子序列偏离噪声因子平均值的幅度较大，则该量化子序列中的各量化步长均大于其他量化子序列中的各量化步长。

举例来说，以两个量化子序列为例，第一量化子序列中的各噪声因子量化值与噪声因子平均值的差值均小于第二量化子序列中的各噪声因子量化值与噪声因子平均值的差值，则第一量化子序列中的各量化步长均小于第二量化子序列中的各量化步长。以三个量化子序列为例，第一量化子序列和第二量化子序列中的各噪声因子量化值与噪声因子平均值的差值均小于第三量化子序列中的各噪声因子量化值与噪声因子平均值的差值，第一量化子序列和第二量化子序列中的各量化步长均小于第三量化子序列中的各量化步长。此外，各量化子序列中的各量化步长可以相等也可以不等。

所述量化序列中的噪声因子量化值的数量StepN可以取大于或等于2^BitLmax的值，但需要满足在量化和编码后，得到的所有噪声因子码值的位宽平均值BitL小于或等于平均位宽的最大值BitLmax。

下面结合附图，以分辨率为640x480（VGA）、帧率fps为60帧/秒的图像传感器为例，对本发明实施方式的噪声因子的编码方法进行详细说明。实施例1

如图2所示，首先执行步骤S10，计算图像传感器中各有效像素的暗电流系数。有效像素总数M=640*480，在一定时间内遮黑镜头（无光照条件），读出图像数据，即所有有效像素的像素值和全黑像素的像素值，计算每个有效像素的像素值与所有像素的像素平均值的比值，得到暗电流系数矩阵。

对于每个有效像素：

暗电流系数=该有效像素的像素值/所有像素的像素平均值；

所有像素的像素平均值=(所有有效像素的像素值之和+所有全黑像素的像素值之和)/(有效像素的总数+全黑像素的总数)。

接着执行步骤S11，统计各有效像素的暗电流系数，获得暗电流系数的最小值和最大值。统计暗电流系数的分布规律，分布规律通常是以1为期望值的近似正态分布，如图3所示的分辨率为640x480的图像传感器分布示意图，其中，横轴为暗电流系数的取值，纵轴为对应该取值的有效像素个数。本实施例中，暗电流系数的最小值为0.5，最大值为5.5，暗电流系数平均值为1。

接着执行步骤S12，计算平均位宽的最大值BitLmax。以数据的传输带宽TranS为90兆比特/秒（Mbit/s）为例，根据640*480*BitLmax*60=90000000，得到BitLmax=4.89bit/pixel，即有效像素对应的暗电流系数所用的平均位宽要小于BitLmax才能来得及在每一帧图像数据处理之前将暗电流系数全部传输至图像传感器。通常BitLmax取小于或等于计算结果的最大整数，在以下步骤中均以BitLmax=4进行说明。

如果采用传统的均匀量化方法，设置暗电流系数所用位宽为4，则在涵盖暗电流系数最大值和最小值的前提下，量化步长为（5.5-0.5）/2⁴=0.3125，这个步长相对于平均值为1的暗电流系数来讲，精度远远不够。因此对于均匀量化，为了在有限带宽的限制下达到操作精度，必然要舍弃一些像素值偏离均值很多的像素。

因此，本实施例采用非均匀量化方式，执行步骤S13，取步长序列x=[0,1,2，...,StepN-1]。步长序列x中的值为整数，步长序列x中的值的总数量为StepN，即与量化序列中暗电流系数量化值的数量相同，本实施例StepN=2^BitLmax=16，步长序列x=[0,1,2，...,15]。

接着执行步骤S14，采用量化映射函数y=f(x)确定量化序列中的暗电流系数量化值。如图3所示，暗电流系数的分布规律近似正态分布，绝大多数暗电流系数集中在暗电流系数平均值附近，极小部分暗电流系数远离暗电流系数平均值，因此，可以利用量化映射函数使得量化序列中的量化步长随暗电流系数量化值与暗电流系数平均值的差值的增大而增大，例如采用指数函数来确定暗电流系数量化值。

具体地，设定量化映射函数y=f(x)=A*B^x，其中A=0.5（暗电流系数的最小值），根据A*B⁰=0.5（暗电流系数的最小值），A*B^StepN-1=5.5（暗电流系数的最大值），确定B=1.1733，由此得到量化映射函数y=0.5*1.1733^x，代入步长序列x，得到量化序列y=[0.5,0.5867,0.6883,0.8076,0.9476,1.1118,1.3044,1.5305,1.7957,2.1069,2.4721,2.9005,3.4031,3.9929,4.6849,5.4968]。可以看到，对于绝大多数暗电流系数的取值范围，如在0.5~1.5305（可以称为第一量化子序列）范围内，量化步长最大为0.2261，最小为0.0867，其精度远远超过均匀量化的精度；而对于偏离暗电流系数平均值越多的暗电流系数，如在1.5305~5.5（可以称为第二量化子序列）范围内，量化步长逐渐增大，最小为0.2652，最大为0.8119，精度降低。

需要说明的是，量化映射函数并不限于本实施例所述的指数函数，还可以是其他形式的函数，只要使得量化序列中靠近均值的量化值之间的量化步长最小，精度最高；偏离均值的量化值之间的量化步长较大或者偏离均值越多，量化值之间的量化步长越大，精度越低。例如量化映射函数还可以是分段函数，在0.5~1（可以称为第一量化子序列）范围内可以采用量化步长较小的线性量化；在1~1.5（可以称为第二量化子序列）范围内可以采用量化步长较小的线性量化；在1.5~5.5（可以称为第三量化子序列）范围内可以采用量化步长较大的线性量化或指数量化。

通过非线性量化暗电流系数，对于暗电流系数分布于平均值附近的绝大多数像素，保证其消除（或抑制）暗电流操作的精度。而对于偏离均值越远的像素，牺牲一部分精度，但不舍弃该像素的暗电流消除操作。

接着执行步骤S15，基于所述量化序列对各有效像素的暗电流系数进行编码，以得到各有效像素的暗电流系数码值。所述编码可以是熵编码。本实施例中，对由非线性量化得到的离散数据进行霍夫曼编码，以实现无损压缩。霍夫曼编码的大致过程包括：统计信息源空间(这里是指暗电流系数量化后对应的二进制数)中，信源符号出现的概率；根据统计得到的信源符号及其对应的出现概率，组建霍夫曼树，产生霍夫曼编码。对于出现概率高的信源符号，使用短位宽的编码，而对于出现概率低的符号，使用长位宽的编码。这样按照符号出现概率分配位宽，可使编码后的平均位宽最小，达到压缩的目的。

需要说明的是，步骤S13中的暗电流系数量化值的数量StepN也可以取大于16的值，但StepN的取值必须确保在步骤S15编码后，得到的暗电流系数码值的位宽平均值BitL≤BitLmax，这样才能保证在每一帧图像数据处理之前将暗电流系数全部传输至图像传感器。

实施例2

与实施例1相比，本实施例的噪声因子的编码方法还包括：步骤S16，增加暗电流系数量化值的数量StepN，参照步骤S13至步骤S15对暗电流系数进行量化和编码，最终使得暗电流系数码值的位宽平均值BitL接近但不大于平均位宽的最大值BitLmax。每次增加的暗电流系数量化值的数量可以不限，通常每次增加1个或2个，在平均位宽的最大值BitLmax的限制下，通过增加量化值的数量可以进一步提高量化精度。

对应于上述噪声因子的编码方法，本发明实施方式还提供一种噪声因子的编码装置，如图4所示，包括：

统计单元A1，用于统计图像传感器中各有效像素的噪声因子，获得噪声因子的最小值和最大值；

计算单元A2，用于计算关联于传输带宽TranS、有效像素总数M和帧率fps的平均位宽的最大值BitLmax；

量化单元A3，与统计单元A1和计算单元A2相连，用于确定所述噪声因子的最小值和最大值范围内的量化序列，所述量化序列中的噪声因子量化值的数量StepN≥2^BitLmax，所述量化序列包括至少两个量化子序列，其中，与噪声因子平均值的差值小的量化子序列的量化步长小，与噪声因子平均值的差值大的量化子序列的量化步长大；

编码单元A4，与计算单元A2和量化单元A3相连，用于基于所述量化序列对各有效像素的噪声因子进行编码，以得到各有效像素的噪声因子码值，所述噪声因子码值的位宽平均值BitL≤BitLmax。

相对于现有的暗电流系数码值需要9bit的位宽而言，上述噪声因子的编码方法和装置可以使得暗电流系数码值的位宽平均值小于或等于4，这样暗电流系数码值的数据量大大减少，从而在很大程度地降低对储存暗电流系数码值的存储单元的存储空间的要求，降低了存储成本。

基于上述噪声因子的编码方法，本发明实施方式还提供一种噪声的抑制方法，如图5所示，包括：

上述步骤S1至S4（参考图1，图5中未示）；

步骤S5，读取所述各有效像素的噪声因子码值；

步骤S6，获取各有效像素的像素值；

步骤S7，利用所述各有效像素的噪声因子码值校正对应的有效像素的像素值。

执行上述步骤S1至S4后得到的各有效像素的噪声因子码值储存于存储单元中。图像传感器在正常工作时，利用所述噪声因子码值校正对应的有效像素的像素值，以抑制图像的噪声。步骤S5是从所述存储单元中读取有效像素的噪声因子码值。步骤S6获取有效像素的像素值是在正常工作的曝光情况（即曝光条件）下，读出一帧图像数据，即所有有效像素的像素值和全黑像素的像素值。需要说明的是，也可以先执行步骤S6再执行步骤S5。

所述步骤S7进一步包括：

步骤S71，分别计算感光参考像素值与各有效像素的噪声因子码值的乘积，所述感光参考像素值为曝光条件下全黑像素的像素平均值。

对于每一个有效像素：

有效像素的噪声估计值=曝光条件下全黑像素的像素平均值*该有效像素的噪声因子码值。

步骤S72，将所述曝光条件下各有效像素的像素值分别减去感光参考像素值与对应的有效像素的噪声因子码值的乘积，得到各有效像素的像素校正值。

对于每一个有效像素：

有效像素的像素校正值=该有效像素的像素值-该有效像素的噪声估计值。

对应于上述噪声的抑制方法，本发明实施方式还提供一种噪声的抑制装置，如图6所示，包括：

噪声因子的编码装置A10，与存储单元A0相连，其结构可以如图5所示，噪声因子的编码装置A10得到的各有效像素的噪声因子码值储存在存储单元A0中。

读取单元A5，与存储单元A0相连，用于从存储单元A0中读取各有效像素的噪声因子码值。

获取单元A6，用于获取各有效像素的像素值。在正常工作时，获取单元获取每一帧图像数据，即图像传感器中所有像素输出的像素值。

校正单元A7，与读取单元A5和获取单元A6相连，用于利用所述各有效像素的噪声因子码值校正对应的有效像素的像素值。

其中，存储单元A0可以是独立的存储器芯片，例如闪存芯片，也可以集成于图像传感器芯片中，所述传输带宽是指存储单元与读取单元之间的数据传输带宽。

上述噪声的抑制装置可以全部集成于图像传感器芯片中；也可以部分集成于图像传感器芯片中，例如，读取单元、获取单元和校正单元集成于图像传感器芯片中，噪声因子的编码装置与存储单元集成于同一芯片中。

进一步，所述校正单元A7包括：

乘法器，用于分别计算感光参考像素值与各有效像素的噪声因子码值的乘积，所述感光参考像素值为曝光条件下全黑像素的像素平均值；

减法器，用于将所述曝光条件下各有效像素的像素值分别减去感光参考像素值与对应的有效像素的噪声因子码值的乘积，得到各有效像素的像素校正值。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (20)

1.一种噪声因子的编码方法，其特征在于，包括：

统计图像传感器中各有效像素的噪声因子，获得噪声因子的最小值和最大值；

计算关联于传输带宽TranS、有效像素总数M和帧率fps的平均位宽的最大值BitLmax；

确定所述噪声因子的最小值和最大值范围内的量化序列，所述量化序列中的噪声因子量化值的数量StepN≥2^BitLmax，所述量化序列包括至少两个量化子序列，其中，与噪声因子平均值的差值小的量化子序列的量化步长小，与噪声因子平均值的差值大的量化子序列的量化步长大；

基于所述量化序列对各有效像素的噪声因子进行编码，以得到各有效像素的噪声因子码值，所述噪声因子码值的位宽平均值BitL≤BitLmax。

2.如权利要求1所述的噪声因子的编码方法，其特征在于，所述平均位宽的最大值满足：M*BitLmax*fps=TranS。

3.如权利要求1所述的噪声因子的编码方法，其特征在于，所述量化序列中的量化步长随噪声因子量化值与噪声因子平均值的差值的增大而增大。

4.如权利要求3所述的噪声因子的编码方法，其特征在于，所述量化序列中的噪声因子量化值采用指数函数确定。

5.如权利要求1所述的噪声因子的编码方法，其特征在于，所述量化序列中的噪声因子量化值采用分段函数确定。

6.如权利要求1所述的噪声因子的编码方法，其特征在于，所述编码为霍夫曼编码。

7.如权利要求1所述的噪声因子的编码方法，其特征在于，所述图像传感器还包括至少一行全黑像素；所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与所有像素的像素平均值的比值；或者所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与全黑像素的像素平均值的比值。

8.一种噪声的抑制方法，其特征在于，包括：

权利要求1至6任一项所述的噪声因子的编码方法；

读取所述各有效像素的噪声因子码值；

获取各有效像素的像素值；

利用所述各有效像素的噪声因子码值校正对应的有效像素的像素值。

9.如权利要求8所述的噪声的抑制方法，其特征在于，所述图像传感器还包括至少一行全黑像素；所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与所有像素的像素平均值的比值；或者所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与全黑像素的像素平均值的比值；

所述利用所述各有效像素的噪声因子码值校正对应的有效像素的像素值包括：

分别计算感光参考像素值与各有效像素的噪声因子码值的乘积，所述感光参考像素值为曝光条件下全黑像素的像素平均值；

将所述曝光条件下各有效像素的像素值分别减去感光参考像素值与对应的有效像素的噪声因子码值的乘积。

10.一种噪声因子的编码装置，其特征在于，包括：

统计单元，用于统计图像传感器中各有效像素的噪声因子，获得噪声因子的最小值和最大值；

计算单元，用于计算关联于传输带宽TranS、有效像素总数M和帧率fps的平均位宽的最大值BitLmax；

量化单元，用于确定所述噪声因子的最小值和最大值范围内的量化序列，所述量化序列中的噪声因子量化值的数量StepN≥2^BiLmax，所述量化序列包括至少两个量化子序列，其中，与噪声因子平均值的差值小的量化子序列的量化步长小，与噪声因子平均值的差值大的量化子序列的量化步长大；

编码单元，用于基于所述量化序列对各有效像素的噪声因子进行编码，以得到各有效像素的噪声因子码值，所述噪声因子码值的位宽平均值BitL≤BitLmax。

11.如权利要求10所述的噪声因子的编码装置，其特征在于，所述平均位宽的最大值满足：M*BitLmax*fps=TranS。

12.如权利要求10所述的噪声因子的编码装置，其特征在于，所述量化序列中的量化步长随噪声因子量化值与噪声因子平均值的差值的增大而增大。

13.如权利要求12所述的噪声因子的编码装置，其特征在于，所述量化序列中的噪声因子量化值采用指数函数确定。

14.如权利要求10所述的噪声因子的编码装置，其特征在于，所述量化序列中的噪声因子量化值采用分段函数确定。

15.如权利要求10所述的噪声因子的编码装置，其特征在于，所述编码为霍夫曼编码。

16.如权利要求10所述的噪声因子的编码装置，其特征在于，所述图像传感器还包括至少一行全黑像素；所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与所有像素的像素平均值的比值；或者所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与全黑像素的像素平均值的比值。

17.一种噪声的抑制装置，其特征在于，包括：

权利要求10至15任一项所述的噪声因子的编码装置；

读取单元，用于读取各有效像素的噪声因子码值；

获取单元，用于获取各有效像素的像素值；

校正单元，用于利用所述各有效像素的噪声因子码值校正对应的有效像素的像素值。

18.如权利要求17所述的噪声的抑制装置，其特征在于，所述图像传感器还包括至少一行全黑像素；所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与所有像素的像素平均值的比值；或者所述有效像素的噪声因子为无光照条件下，该有效像素的像素值与全黑像素的像素平均值的比值；

所述校正单元包括：

乘法器，用于分别计算感光参考像素值与各有效像素的噪声因子码值的乘积，所述感光参考像素值为曝光条件下全黑像素的像素平均值；

减法器，用于将所述曝光条件下各有效像素的像素值分别减去感光参考像素值与对应的有效像素的噪声因子码值的乘积。

19.一种图像传感器，其特征在于，包括：有效像素；以及权利要求17或18所述的噪声的抑制装置。

20.如权利要求19所述的图像传感器，其特征在于，还包括：存储单元，用于储存各有效像素的噪声因子码值。

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