CN107613229A - 一种图像传感器坏点检测校正装置及方法 - Google Patents
一种图像传感器坏点检测校正装置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107613229A CN107613229A CN201710917170.XA CN201710917170A CN107613229A CN 107613229 A CN107613229 A CN 107613229A CN 201710917170 A CN201710917170 A CN 201710917170A CN 107613229 A CN107613229 A CN 107613229A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bad point
- data
- unit
- positional information
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 claims 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Color Television Image Signal Generators (AREA)
Abstract
本发明公开了一种图像传感器坏点检测校正装置及方法，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；图像输入单元确定输入图像格式；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，获得最终坏点位置信息，并送入坏点位置存储单元；坏点校正单元通过坏点位置信息进行坏点校正，得到坏点校正数据送入图像校正输出单元处理后输出。本发明通过离线坏点检测准确获得图像传感器坏点位置信息，通过在线坏点校正去除坏点，在线校正无需遍历全部像素点，只对确定的坏点位置进行校正，提高处理速度。
Description
技术领域
本发明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及方法。
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。
发明内容
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及方法，本发明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，本发明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，所述的图像输入单元输入图像数据格式可以是Bayer格式或RGB-IR格式或RGBW格式。
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。
本发明还提出一种图像传感器坏点检测校正方法，包含以下步骤：
步骤1)图像输入单元根据图像传感器搭配不同滤光片，输入图像数据是Bayer格式或RGB-IR格式或RGBW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；
步骤2)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；
步骤3)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；
步骤4)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。
作为一种优选方法，所述的步骤2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，将该位置信息送入坏点位置存储单元。
作为一种优选方法，所述的步骤3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，最终通过插值算法得到坏点校正数据。
作为一种优选方法，所述的插值算法采用最邻近插值或双线性插值或梯度插值。
本发明与现有技术相比，其显著优点在于：
本发明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。
本发明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是本发明的装置结构示意图。
图2是本发明坏点检测单元结构示意图。
图3是本发明坏点校正单元结构示意图。
图4是本发明Bayer图像数据格式示意图。
图5是本发明RGB-IR图像数据格式示意图。
图6是本发明RGBW图像数据格式示意图。
具体实施方式
下面对本发明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。
本发明提供一个实施例，如图1，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。
本发明还提供一个实施例，图像传感器坏点检测校正方法，包括如下步骤：
步骤1)图像输入单元根据图像传感器搭配不同滤光片，输入图像数据可以是Bayer格式或RGB-IR格式或RGBW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；
步骤2)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；
步骤3)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；
步骤4)最后将坏点校正数据输出到图像校正输出单元处理，处理完成后输出给后续模块图像处理或显示。
本实施例可适用于图像传感器坏点检测校正的场景中，图像传感器坏点检测校正方法可以由图像传感器坏点检测校正装置来执行，图像传感器坏点检测校正方法具体包括以下步骤：
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。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明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发明的保护范围。
Claims (9)
1.一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、坏点校正单元和图像校正输出单元，其特征在于：
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并集得到较为全面的坏点位置信息，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采集数据进行坏点校正，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，输出给后续模块进行图像处理或显示。
2.根据权利要求1所述的图像传感器坏点检测校正装置，其特征在于，所述图像输入单元输入图像数据格式是Bayer格式或RGB-IR格式或RGBW格式。
3.根据权利要求1所述的图像传感器坏点检测校正装置，其特征在于，所述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。
4.根据权利要求1所述的图像传感器坏点检测校正装置，其特征在于，所述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。
5.一种图像传感器坏点检测校正方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤1)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；
步骤2)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；
步骤3)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采集数据进行坏点校正，得到坏点校正数据；
步骤4)最后将坏点校正数据送入到图像校正输出单元处理，输出给后续模块进行图像处理或显示。
6.根据权利要求5所述的图像传感器坏点检测校正方法，其特征在于，所述步骤1)图像输入单元输入图像数据格式是Bayer格式或RGB-IR格式或RGBW格式。
7.根据权利要求5所述的图像传感器坏点检测校正方法，其特征在于，所述步骤2)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。
8.根据权利要求5所述的图像传感器坏点检测校正方法，其特征在于，所述步骤3)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，最终通过插值算法得到坏点校正数据。
9.根据权利要求8所述的图像传感器坏点检测校正方法，其特征在于，所述插值算法是最邻近插值或双线性插值或梯度插值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710917170.XA CN107613229A (zh) | 2017-09-30 | 2017-09-30 | 一种图像传感器坏点检测校正装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710917170.XA CN107613229A (zh) | 2017-09-30 | 2017-09-30 | 一种图像传感器坏点检测校正装置及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107613229A true CN107613229A (zh) | 2018-01-19 |
Family
ID=61067700
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710917170.XA Pending CN107613229A (zh) | 2017-09-30 | 2017-09-30 | 一种图像传感器坏点检测校正装置及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107613229A (zh) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109348146A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-15 | 上海集成电路研发中心有限公司 | 一种图像传感器的静态坏点校正装置及其校正方法 |
| CN110035281A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-19 | 昆山丘钛微电子科技有限公司 | 一种坏点检测方法、装置及电子设备 |
| WO2019196009A1 (zh) * | 2018-04-10 | 2019-10-17 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像传感器坏点检测方法、拍摄装置、无人机及存储介质 |
| CN110771131A (zh) * | 2018-08-30 | 2020-02-07 | 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 |
| CN110807731A (zh) * | 2018-07-20 | 2020-02-18 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 用于补偿图像坏点的方法、装置、系统及存储介质 |
| CN110830795A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-02-21 | 武汉精立电子技术有限公司 | 一种图像传感器坏点检测方法、装置及电子设备 |
| CN110891172A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-03-17 | 上海富瀚微电子股份有限公司 | 坏点检测及校正装置 |
| CN113223109A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-06 | 明峰医疗系统股份有限公司 | 一种基于ct轴扫描的坏点校正方法 |
| CN113497934A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-10-12 | 南京威派视半导体技术有限公司 | 一种图像传感器坏点检测及校正方法 |
| CN116074495A (zh) * | 2023-03-07 | 2023-05-05 | 合肥埃科光电科技股份有限公司 | 一种图像传感器坏点的存储方法、检测校正方法及装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101352048A (zh) * | 2005-12-29 | 2009-01-21 | 安泰科技有限公司 | 坏点处理装置 |
| 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 |
| CN103475828A (zh) * | 2013-10-10 | 2013-12-25 | 旗瀚科技有限公司 | 一种图像坏点校正方法及图像传感器 |
| CN103858422A (zh) * | 2012-04-10 | 2014-06-11 | 奥林巴斯医疗株式会社 | 摄像装置 |
| JP2014233017A (ja) * | 2013-05-30 | 2014-12-11 | 株式会社ニコン | 電子カメラ |
| CN105306843A (zh) * | 2015-10-20 | 2016-02-03 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 一种图像传感器的坏点处理方法及系统 |
-
2017
- 2017-09-30 CN CN201710917170.XA patent/CN107613229A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101352048A (zh) * | 2005-12-29 | 2009-01-21 | 安泰科技有限公司 | 坏点处理装置 |
| 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 |
| CN103858422A (zh) * | 2012-04-10 | 2014-06-11 | 奥林巴斯医疗株式会社 | 摄像装置 |
| JP2014233017A (ja) * | 2013-05-30 | 2014-12-11 | 株式会社ニコン | 電子カメラ |
| CN103475828A (zh) * | 2013-10-10 | 2013-12-25 | 旗瀚科技有限公司 | 一种图像坏点校正方法及图像传感器 |
| CN105306843A (zh) * | 2015-10-20 | 2016-02-03 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 一种图像传感器的坏点处理方法及系统 |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019196009A1 (zh) * | 2018-04-10 | 2019-10-17 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像传感器坏点检测方法、拍摄装置、无人机及存储介质 |
| CN110463199A (zh) * | 2018-04-10 | 2019-11-15 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像传感器坏点检测方法、拍摄装置、无人机及存储介质 |
| CN110807731A (zh) * | 2018-07-20 | 2020-02-18 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 用于补偿图像坏点的方法、装置、系统及存储介质 |
| CN110771131A (zh) * | 2018-08-30 | 2020-02-07 | 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 |
| 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 |
| WO2020042083A1 (zh) * | 2018-08-30 | 2020-03-05 | 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 |
| CN109348146B (zh) * | 2018-10-31 | 2021-03-02 | 上海集成电路研发中心有限公司 | 一种图像传感器的静态坏点校正装置及其校正方法 |
| CN109348146A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-15 | 上海集成电路研发中心有限公司 | 一种图像传感器的静态坏点校正装置及其校正方法 |
| CN110035281A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-19 | 昆山丘钛微电子科技有限公司 | 一种坏点检测方法、装置及电子设备 |
| CN110891172A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-03-17 | 上海富瀚微电子股份有限公司 | 坏点检测及校正装置 |
| CN110891172B (zh) * | 2019-12-31 | 2021-07-16 | 上海富瀚微电子股份有限公司 | 坏点检测及校正装置 |
| CN110830795B (zh) * | 2020-01-09 | 2020-05-19 | 武汉精立电子技术有限公司 | 一种图像传感器坏点检测方法、装置及电子设备 |
| CN110830795A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-02-21 | 武汉精立电子技术有限公司 | 一种图像传感器坏点检测方法、装置及电子设备 |
| CN113497934A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-10-12 | 南京威派视半导体技术有限公司 | 一种图像传感器坏点检测及校正方法 |
| CN113223109A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-06 | 明峰医疗系统股份有限公司 | 一种基于ct轴扫描的坏点校正方法 |
| CN113223109B (zh) * | 2021-05-27 | 2022-08-12 | 明峰医疗系统股份有限公司 | 一种基于ct轴扫描的坏点校正方法 |
| CN116074495A (zh) * | 2023-03-07 | 2023-05-05 | 合肥埃科光电科技股份有限公司 | 一种图像传感器坏点的存储方法、检测校正方法及装置 |
| CN116074495B (zh) * | 2023-03-07 | 2023-06-16 | 合肥埃科光电科技股份有限公司 | 一种图像传感器坏点的检测校正方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107613229A (zh) | 一种图像传感器坏点检测校正装置及方法 | |
| CN107507571B (zh) | 一种对amoled进行外部光学补偿的方法及装置 | |
| CN101242542B (zh) | 一种图像坏点检测方法与装置 | |
| CN102279189B (zh) | 缺陷检测装置、缺陷修复装置、缺陷检测方法 | |
| US8253828B2 (en) | Image capture device including edge direction determination unit, and image processing method for the same | |
| US8890968B2 (en) | Image capturing apparatus and control method therefor with defect correction information used both for defective pixel and detection pixel identification | |
| CN108600725A (zh) | 一种基于rgb-ir图像数据的白平衡校正装置及方法 | |
| CN102175700B (zh) | 数字x射线图像焊缝分割和缺陷检测方法 | |
| CN104749184A (zh) | 自动光学检测方法和系统 | |
| CN109471276B (zh) | 一种液晶屏色偏缺陷检测方法及装置 | |
| US7590301B2 (en) | Method and system for correcting defective pixels of a color image | |
| CN106210712A (zh) | 一种图像坏点检测及处理方法 | |
| CN1981514A (zh) | 动态识别和修正不良像素 | |
| CN207283689U (zh) | 一种图像传感器坏点检测校正装置 | |
| CN102724405A (zh) | 视频成像系统中背光式场景的自动曝光补偿方法及装置 | |
| US20100277625A1 (en) | Image processing apparatus, imaging apparatus, method of correction coefficient calculation, and storage medium storing image processing program | |
| JP2011220823A (ja) | 色測定装置、および、色測定方法 | |
| CN101588505A (zh) | 校正数字照相设备上坏点的方法及具坏点自动校正功能的数字照相设备 | |
| CN110740314B (zh) | 彩色线阵相机坏点校正方法及系统 | |
| WO2024174963A1 (zh) | Oled显示屏检测方法及装置、显示图像处理方法 | |
| JP2006266750A (ja) | 欠陥検査方法および欠陥検査装置 | |
| CN108965749B (zh) | 基于纹理识别的缺陷像素检测和校正装置及方法 | |
| CN104749801A (zh) | 高精度自动光学检测方法和系统 | |
| KR100556247B1 (ko) | 화질 평가 장치 및 그 제어방법 | |
| CN109932160B (zh) | Aoi与灰度计检测系统及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180119 |