CN104935837B - 用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种处理方法,尤其是一种用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法,属于图像处理的技术领域。按照本发明提供的技术方案,所述用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法,对图像传感器的感光区进行所需的曝光处理,并采集至少两帧图像数据;对采集的图像数据进行处理,以确定图像传感器感光区的坏点类型及坏点位置;从图像传感器的感光区进行常规的图像数据采集,并用确定坏点位置周围的N个像素点的像素均值代替坏点位置的像素值。本发明操作方便,能实现对图像感光区硬件错误或生产过程污染导致图像固定位置出现亮斑、暗点的有效处理,适应性好,安全可靠。
Description
技术领域
本发明涉及一种处理方法,尤其是一种用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法,属于图像处理的技术领域。
背景技术
现有的图像坏点处理,大多是直接根据实时图像进行判断处理,这种图像处理方式存在如下缺陷:
1)、处理时间较长,每帧都要进行判断,较耗资源;2)、由于是对实时图像处理,出现判断错误的几率较大。
因此,现有对图像坏点的处理方式难以满足对图像处理的要求。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中存在的不足,提供一种用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法,其操作方便,能实现对图像感光区硬件错误或生产过程污染导致图像固定位置出现亮斑、暗点的有效处理,适应性好,安全可靠。
按照本发明提供的技术方案,所述用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法,对图像传感器的感光区进行所需的曝光处理,并采集至少两帧图像数据;对采集的图像数据进行处理,以确定图像传感器感光区的坏点类型及坏点位置;
从图像传感器的感光区进行常规的图像数据采集,并用确定坏点位置周围的N个像素点的像素均值代替坏点位置的像素值。
所述图像传感器感光区的坏点类型为亮点或暗点。
对图像传感器感光区的亮点处理过程包括如下步骤:
步骤1、对图像传感器的感光区不打光,并采集两帧图像数据;
步骤2、取两帧图像数据中的任一图像数据作为第一帧亮点图像数据,则另一帧图像数据作为第二帧亮点图像数据,将第一帧亮点图像数据中每个像素点的像素值与所述像素点相邻的8个像素点的像素值进行作差,若得到的差值中有至少M个差值大于第一阈值TH1,则判断所述像素点为预测亮点,且记录所述预测亮点的位置;
步骤3、对第二帧亮点图像数据,根据上述步骤2,确定第二帧亮点图像数据上的预测亮点,若第二帧亮点图像数据上预测亮点的位置与第一帧亮点图像数据预测亮点的位置相同,则将所述预测亮点确定为亮点;若通过第二帧亮点图像数据的预测亮点与第一帧亮点图像数据的预测亮点比较后未检测确定有亮点,则跳转至步骤4;
步骤4、对第一帧亮点图像数据以及第二帧亮点图像数据进行锐化,对锐化后的第一帧亮点图像数据中的像素点,若所述像素点的像素值大于第二阈值TH2,则判断所述像素点为预测亮点,并记录所述预测亮点的位置;
步骤5、对锐化后的第二帧亮点图像数据,根据上述步骤4,确定锐化后第二帧亮点图像数据的预测亮点及所述预测亮点的位置,若锐化后第二帧亮点图像数据预测亮点的位置与锐化后第一帧亮点图像数据预测亮点的位置相同,则将所述预测亮点确定为亮点;
步骤6、对图像传感器的感光区打光并从所述图像传感区感光区采集图像数据,对亮点的像素值设置为所述亮点周围8个像素点像素值的均值。
对第一帧亮点图像数据以及第二帧亮点图像数据进行锐化采用的锐化算子为:
对图像传感器感光区的暗点处理过程包括如下步骤:
步骤1、对图像传感器的感光区过度打光,并采集两帧图像数据;
步骤2、取两帧图像数据中的任一图像数据作为第一帧暗点图像数据,则另一帧图像数据作为第二帧暗点图像数据;对第一帧暗点图像数据中的任一像素点,将与所述像素点相邻的周围8个像素点的像素值与所述像素点的像素值进行作差,若得到的差值中有至少P个差值大于第三阈值TH3,则判断所述像素点为预测暗点,且记录所述预测暗点的位置;
步骤3、对第二帧暗点图像数据,根据上述步骤2,确定第二帧暗点图像数据上的预测暗点,若第二帧暗点图像数据上预测暗点的位置与第一帧暗点图像数据预测暗点的位置相同,则将所述预测暗点确定为暗点,若通过第二帧暗点图像数据的预测暗点与第一帧暗点图像数据的预测暗点比较后未检测确定有暗点,则跳转至步骤4;
步骤4、对第一帧暗点图像数据以及第二帧暗点图像数据进行锐化,对锐化后的第一帧暗点图像数据中的像素点,若所述像素点的像素值大于第四阈值TH4,则判断所述像素点为预测暗点,并记录所述预测暗点的位置;
步骤5、对锐化后的第二帧暗点图像数据,根据上述步骤4,确定锐化后第二帧暗点图像数据的预测暗点及所述预测暗点的位置,若锐化后第二帧暗点图像数据预测暗点的位置与锐化后第一帧暗点图像数据预测暗点的位置相同,则将所述预测暗点确定为暗点;
步骤6、对图像传感器的感光区打光并从所述图像传感区感光区采集图像数据,对暗点的像素值设置为所述暗点周围8个像素点像素值的均值。
对第一帧暗点图像数据以及第二帧暗点图像数据进行锐化采用的锐化算子为:
本发明的优点:确定图像传感器感光区的坏点位置,并对坏点位置的像素值采用周围8点像素值的均值进行替换,从而提高图像处理的效率与准确率,操作方便,能实现对图像感光区硬件错误或生产过程污染导致图像固定位置出现亮斑、暗点的有效处理,适应性好,安全可靠。
附图说明
图1为本发明坏点为亮点时的处理流程图。
图2为本发明坏点为暗点时的处理流程图。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
为了能实现对图像感光区硬件错误或生产过程污染导致图像固定位置出现亮斑、暗点的有效处理,本发明的用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法,包括:对图像传感器的感光区进行所需的曝光处理,并采集至少两帧图像数据;对采集的图像数据进行处理,以确定图像传感器感光区的坏点类型及坏点位置;
从图像传感器的感光区进行常规的图像数据采集,并用确定坏点位置周围的N个像素点的像素均值代替坏点位置的像素值。
具体地,所述图像传感器感光区的坏点类型为亮点或暗点,在确定图像传感器感光区的坏点类型为亮点或暗点时,需要进行曝光处理,在具体实施时,在确定图像传感器的坏点是否为亮点时,对图像传感器的感光区不打光,而在确定图像传感器的坏点是否为暗点时,则对图像传感器的感光区进行过度打光,其中,过度打光是相当于正常打光,不同图像传感器感光区的过度打光操作与图像传感器的感光区参数有关,具体为本技术领域人员所熟知,此处不再赘述。
从图像传感器的感光区进行常规的图像数据采集,是指对图像传感器的感光区进行常规的曝光操作,以便通过图像传感器的感光区进行图像感应与采集。一般地,N取8,当确定坏点位置位于边缘位置时,可以选用在顺时针方向上邻近坏点的边缘像素点替代边缘外的点,以达到用8个像素点的像素均值替代坏点位置的像素值。
如图1所示,对图像传感器感光区的亮点处理过程包括如下步骤:
步骤1、对图像传感器的感光区不打光,并采集两帧图像数据;
步骤2、取两帧图像数据中的任一图像数据作为第一帧亮点图像数据,则另一帧图像数据为第二帧亮点图像数据;将第一帧亮点图像数据中每个像素点的像素值与所述像素点相邻的8个像素点的像素值进行作差,若得到的差值中有至少M个差值大于第一阈值TH1,则判断所述像素点为预测亮点,且记录所述预测亮点的位置;
本发明实施例中,对第一帧亮点图像数据中的任一像素点,均需要将其与周围的8个像素点的像素值进行作差,以得到8个差值,差值分别为C1、C2,……C8;一般地,M可以取4,即当8个差值中有4个及以上的差值大于第一阈值TH1,则将第一帧亮点图像数据中的这个像素点判断为预测亮点;第一阈值TH1的大小可以根据图像传感器感光区的参数以及经验等进行确定,具体为本技术领域人员所熟知,此处不再赘述。对于判定的预测亮点,其位置记为O1(x,y),x,y为图像中的坐标值。
步骤3、对第二帧亮点图像数据,根据上述步骤2,确定第二帧亮点图像数据上的预测亮点,若第二帧亮点图像数据上预测亮点的位置与第一帧亮点图像数据预测亮点的位置相同,则将所述预测亮点确定为亮点,若通过第二帧亮点图像数据的预测亮点与第一帧亮点图像数据的预测亮点比较后未检测确定有亮点,则跳转至步骤4;
本发明实施例中,对第二帧图图像数据的过程可以参考步骤2,对于第二帧亮点图像数据中的预测亮点位置记为T1(x,y),若位置T1(x,y)与位置O1(x,y)存在相同,则将相同的预测亮点确定为亮点,此时,亮点位置记为B1(x,y),通过上述步骤能对图像传感器感光区所有亮点的位置确定。若位置T1(x,y)与位置O1(x,y)未存在相同的情况,则说明未检测出亮点,需要进行下述的操作步骤。
步骤4、对第一帧亮点图像数据以及第二帧亮点图像数据进行锐化,对锐化后的第一帧亮点图像数据中的像素点,若所述像素点的像素值大于第二阈值TH2,则判断所述像素点为预测亮点,并记录所述预测亮点的位置;
本发明实施例中,对第一帧亮点图像数据以及第二帧亮点图像数据进行锐化采用的锐化算子为:利用锐化算子对第一帧亮点图像数据以及第二帧亮点图像数据均进行锐化操作,第二阈值TH2的大小可以根据经验等方式确定,具体为本技术领域人员所熟知。对锐化后第一帧亮点图像数据中存在大于第二阈值TH2的像素点,其位置记为O2(x,y),即得到预测亮点的位置。
步骤5、对锐化后的第二帧亮点图像数据,根据上述步骤4,确定锐化后第二帧亮点图像数据的预测亮点及所述预测亮点的位置,若锐化后第二帧亮点图像数据预测亮点的位置与锐化后第一帧亮点图像数据预测亮点的位置相同,则将所述预测亮点确定为亮点;
本发明实施例中,对于锐化后的第二帧亮点图像数据,若存在大于第二阈值TH2的像素点则判定为预测亮点,其位置记为T2(x,y);若有位置T2(x,y)与O2(x,y)存在相同的情况,则将对应的像素点确定为亮点,亮点的位置可以记为B2(x,y)。
步骤6、对图像传感器的感光区打光并从所述图像传感区感光区采集图像数据,对亮点的像素值设置为所述亮点周围8个像素点像素值的均值。
本发明实施例中,在确定亮点的位置后,通过对图像传感器的感光区进行打光,以能通过图像传感器的感光区进行正常的图像数据采集。为了避免图像中出现亮点,通过将亮点周围8个像素点的像素值均值替代亮点的像素值,从而能提高图像的质量。
如图2所示,对图像传感器感光区的暗点处理过程包括如下步骤:
步骤1、对图像传感器的感光区过度打光,并采集两帧图像数据;
本发明实施例中,对于确定暗点的位置,先对图像传感器的感光区进行过度打光,并在过度打光的同时采集两帧图像数据。
步骤2、取两帧图像数据中的任一图像数据作为第一帧暗点图像数据,则另一帧图像数据作为第二帧暗点图像数据;对第一帧暗点图像数据中的任一像素点,将与所述像素点相邻的周围8个像素点的像素值与所述像素点的像素值进行作差,若得到的差值中有至少P个差值大于第三阈值TH3,则判断所述像素点为预测暗点,且记录所述预测暗点的位置;
本发明实施例中,对第一帧暗点图像数据中的任一像素点,均需要将其周围8个像素点的像素值与所述像素点的像素值进行作差,以得到8个差值,差值分别为D1、D2,……D8;一般地,P可以取4,即当8个差值中有4个及以上的差值大于第三阈值TH3,则将第一帧暗点图像数据中的这个像素点判断为预测暗点;第三阈值TH3的大小可以根据图像传感器感光区的参数以及经验等进行确定,具体为本技术领域人员所熟知,此处不再赘述。对于判定的预测亮点,其位置记为DO1(x,y),x,y为图像中的坐标值。
步骤3、对第二帧暗点图像数据,根据上述步骤2,确定第二帧暗点图像数据上的预测暗点,若第二帧暗点图像数据上预测暗点的位置与第一帧暗点图像数据预测暗点的位置相同,则将所述预测暗点确定为暗点,若通过第二帧暗点图像数据的预测暗点与第一帧暗点图像数据的预测暗点比较后未检测确定有暗点,则跳转至步骤4;
本发明实施例中,对第二帧暗点图像数据的过程可以参考步骤2,对于第二帧暗点图像数据中的预测亮点位置记为DT1(x,y),若位置DT1(x,y)与位置DO1(x,y)存在相同,则将相同的预测暗点确定为暗点,此时,暗点位置记为DB1(x,y),通过上述步骤能对图像传感器感光区所有暗点的位置确定。若位置DT1(x,y)与位置DO1(x,y)未存在相同的情况,则说明未检测出暗点,需要进行下述的操作步骤。
步骤4、对第一帧暗点图像数据以及第二帧暗点图像数据进行锐化,对锐化后的第一帧暗点图像数据中的像素点,若所述像素点的像素值大于第四阈值TH4,则判断所述像素点为预测暗点,并记录所述预测暗点的位置;
本发明实施例中,对第一帧暗点图像数据以及第二帧暗点图像数据进行锐化采用的锐化算子为:利用锐化算子对第一帧暗点图像数据以及第二帧暗点图像数据均进行锐化操作,第四阈值TH4的大小可以根据经验等方式确定,具体为本技术领域人员所熟知。对锐化后第一帧暗点图像数据中存在大于第四阈值TH4的像素点,其位置记为DO2(x,y),即得到预测暗点的位置。
步骤5、对锐化后的第二帧暗点图像数据,根据上述步骤4,确定锐化后第二帧暗点图像数据的预测暗点及所述预测暗点的位置,若锐化后第二帧暗点图像数据预测暗点的位置与锐化后第一帧暗点图像数据预测暗点的位置相同,则将所述预测暗点确定为暗点;
本发明实施例中,对于锐化后的第二帧暗点图像数据,若存在大于第四阈值TH4的像素点则判定为预测暗点,其位置记为DT2(x,y);若位置DT2(x,y)与DO2(x,y)存在相同的情况,则将对应的像素点确定为暗点,暗点的位置可以记为DB2(x,y)。
步骤6、对图像传感器的感光区打光并从所述图像传感区感光区采集图像数据,对暗点的像素值设置为所述暗点周围8个像素点像素值的均值。
本发明实施例中,在确定暗点的位置后,通过对图像传感器的感光区进行打光,以能通过图像传感器的感光区进行正常的图像数据采集。为了避免图像中出现暗点,通过将亮点周围8个像素点的像素值均值替代暗点的像素值,从而能提高图像的质量。
本发明确定图像传感器感光区的坏点位置,并对坏点位置的像素值采用周围8点像素值的均值进行替换,从而提高图像处理的效率与准确率,操作方便,能实现对图像感光区硬件错误或生产过程污染导致图像固定位置出现亮斑、暗点的有效处理,适应性好,安全可靠。
Claims (3)
1.一种用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法,其特征是,对图像传感器的感光区进行所需的曝光处理,并采集至少两帧图像数据;对采集的图像数据进行处理,以确定图像传感器感光区的坏点类型及坏点位置;
从图像传感器的感光区进行常规的图像数据采集,并用确定坏点位置周围的N个像素点的像素均值代替坏点位置的像素值;
所述图像传感器感光区的坏点类型为亮点或暗点;
对图像传感器感光区的亮点处理过程包括如下步骤:
步骤1、对图像传感器的感光区不打光,并采集两帧图像数据;
步骤2、取两帧图像数据中的任一图像数据作为第一帧亮点图像数据,则另一帧图像数据作为第二帧亮点图像数据,将第一帧亮点图像数据中每个像素点的像素值与所述像素点相邻的8个像素点的像素值进行作差,若得到的差值中有至少M个差值大于第一阈值TH1,则判断所述像素点为预测亮点,且记录所述预测亮点的位置;
步骤3、对第二帧亮点图像数据,根据上述步骤2,确定第二帧亮点图像数据上的预测亮点,若第二帧亮点图像数据上预测亮点的位置与第一帧亮点图像数据预测亮点的位置相同,则将所述预测亮点确定为亮点;若通过第二帧亮点图像数据的预测亮点与第一帧亮点图像数据的预测亮点比较后未检测确定有亮点,则跳转至步骤4;
步骤4、对第一帧亮点图像数据以及第二帧亮点图像数据进行锐化,对锐化后的第一帧亮点图像数据中的像素点,若所述像素点的像素值大于第二阈值TH2,则判断所述像素点为预测亮点,并记录所述预测亮点的位置;
步骤5、对锐化后的第二帧亮点图像数据,根据上述步骤4,确定锐化后第二帧亮点图像数据的预测亮点及所述预测亮点的位置,若锐化后第二帧亮点图像数据预测亮点的位置与锐化后第一帧亮点图像数据预测亮点的位置相同,则将所述预测亮点确定为亮点;
步骤6、对图像传感器的感光区打光并从所述图像传感区感光区采集图像数据,对亮点的像素值设置为所述亮点周围8个像素点像素值的均值;
其中,对第一帧亮点图像数据以及第二帧亮点图像数据进行锐化采用的锐化算子为:
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2.根据权利要求1所述的用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法,其特征是,对图像传感器感光区的暗点处理过程包括如下步骤:
步骤1、对图像传感器的感光区过度打光,并采集两帧图像数据;
步骤2、取两帧图像数据中的任一图像数据作为第一帧暗点图像数据,则另一帧图像数据作为第二帧暗点图像数据;对第一帧暗点图像数据中的任一像素点,将与所述像素点相邻的周围8个像素点的像素值与所述像素点的像素值进行作差,若得到的差值中有至少P个差值大于第三阈值TH3,则判断所述像素点为预测暗点,且记录所述预测暗点的位置;
步骤3、对第二帧暗点图像数据,根据上述步骤2,确定第二帧暗点图像数据上的预测暗点,若第二帧暗点图像数据上预测暗点的位置与第一帧暗点图像数据预测暗点的位置相同,则将所述预测暗点确定为暗点,若通过第二帧暗点图像数据的预测暗点与第一帧暗点图像数据的预测暗点比较后未检测确定有暗点,则跳转至步骤4;
步骤4、对第一帧暗点图像数据以及第二帧暗点图像数据进行锐化,对锐化后的第一帧暗点图像数据中的像素点,若所述像素点的像素值大于第四阈值TH4,则判断所述像素点为预测暗点,并记录所述预测暗点的位置;
步骤5、对锐化后的第二帧暗点图像数据,根据上述步骤4,确定锐化后第二帧暗点图像数据的预测暗点及所述预测暗点的位置,若锐化后第二帧暗点图像数据预测暗点的位置与锐化后第一帧暗点图像数据预测暗点的位置相同,则将所述预测暗点确定为暗点;
步骤6、对图像传感器的感光区打光并从所述图像传感区感光区采集图像数据,对暗点的像素值设置为所述暗点周围8个像素点像素值的均值。
3.根据权利要求2所述的用于光学图像定点设备及光学视频设备的图像处理方法,其特征是,对第一帧暗点图像数据以及第二帧暗点图像数据进行锐化采用的锐化算子为:
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN108259742B (zh) * | 2018-01-12 | 2020-08-25 | 北京图森未来科技有限公司 | 一种图像采集方法和装置 |
CN112637587B (zh) * | 2020-12-22 | 2022-04-01 | 维沃移动通信有限公司 | 坏点检测方法及装置 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7199824B2 (en) * | 2001-06-19 | 2007-04-03 | Ess Technology, Inc. | Intelligent blemish control algorithm and apparatus |
WO2008080155A2 (en) * | 2006-12-22 | 2008-07-03 | Qualcomm Incorporated | Programmable pattern matching device |
CN101304485A (zh) * | 2008-05-26 | 2008-11-12 | 北京中星微电子有限公司 | 一种坏点补偿的方法及装置 |
CN101715050A (zh) * | 2009-11-20 | 2010-05-26 | 北京中星微电子有限公司 | 一种图像传感器坏点检测的方法和系统 |
CN101895786A (zh) * | 2010-07-15 | 2010-11-24 | 杭州海康威视软件有限公司 | 一种图像传感器的检测方法及装置 |
CN101969575A (zh) * | 2010-08-19 | 2011-02-09 | 北京中星微电子有限公司 | 一种对摄像装置的图像传感器进行检测的方法及检测装置 |
CN102045584A (zh) * | 2010-12-23 | 2011-05-04 | 杭州海康威视软件有限公司 | 图像传感器的坏点检测图像的获取方法及其装置 |
CN102640489A (zh) * | 2009-10-20 | 2012-08-15 | 苹果公司 | 用于检测和校正图像传感器中的缺陷像素的系统和方法 |
-
2015
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7199824B2 (en) * | 2001-06-19 | 2007-04-03 | Ess Technology, Inc. | Intelligent blemish control algorithm and apparatus |
WO2008080155A2 (en) * | 2006-12-22 | 2008-07-03 | Qualcomm Incorporated | Programmable pattern matching device |
CN101304485A (zh) * | 2008-05-26 | 2008-11-12 | 北京中星微电子有限公司 | 一种坏点补偿的方法及装置 |
CN102640489A (zh) * | 2009-10-20 | 2012-08-15 | 苹果公司 | 用于检测和校正图像传感器中的缺陷像素的系统和方法 |
CN101715050A (zh) * | 2009-11-20 | 2010-05-26 | 北京中星微电子有限公司 | 一种图像传感器坏点检测的方法和系统 |
CN101895786A (zh) * | 2010-07-15 | 2010-11-24 | 杭州海康威视软件有限公司 | 一种图像传感器的检测方法及装置 |
CN101969575A (zh) * | 2010-08-19 | 2011-02-09 | 北京中星微电子有限公司 | 一种对摄像装置的图像传感器进行检测的方法及检测装置 |
CN102045584A (zh) * | 2010-12-23 | 2011-05-04 | 杭州海康威视软件有限公司 | 图像传感器的坏点检测图像的获取方法及其装置 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |