CN115375554A - 图像信号的处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于图像信号的处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项；所述参考参数项为所述第一通道信息的二阶导数；确定所述参考参数项的可信度；响应于所述参考参数项不可信，根据校正参数项，确定所述预设感光单元中第二通道的第二通道信息；所述校正参数项用于表征所述第二通道的二阶导数。使用本公开的方法，可考察第一通道信息对应的参考参数项的可信度，当参考参数项不可信，再结合校正后的参数项确定第二通道信息。提升图像纹理边缘的平滑性，改善因参考参数项不可信造成的图像纹理边缘不平滑的问题。
Description
技术领域
本公开涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像信号的处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在图像处理过程中，电子设备的感光器件需要分别接收光线中的红(R)、绿(G)、蓝(B)三种颜色信息，然后根据三种颜色信息合成彩色图像。在彩色滤波阵列的作用下，感光器件中的每个感光单元接收一种颜色的光线，获得的感光数据即为该颜色对应的感光数据。而对于任一个感光单元，当其感知一种颜色数据后，该感光单元其余颜色通道的颜色数据则需要进行插值确定，从而获得三个颜色数据以便于合成彩色图像。
相关技术中，在利用颜色插值算法进行颜色插值时，存在插值解析力与获得的图像纹理边缘平滑性的不协调问题，比如追求高解析力造成的边缘不平滑问题、或者保证边缘平滑而造成解析力下降问题。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像信号的处理方法、装置、电子设备及存储介质。
根据本公开实施例的第一方面，提出了一种图像信号的处理方法，包括：
根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项；所述参考参数项为所述第一通道信息的二阶导数；
确定所述参考参数项的可信度；
响应于所述参考参数项不可信，根据校正参数项，确定所述预设感光单元中第二通道的第二通道信息；所述校正参数项用于表征所述第二通道的二阶导数。
可选地，所述参考参数项包括第一子项和第二子项；
所述根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项，包括：
根据所述第一通道信息，确定所述第一通道在第一方向上对应的二阶导数，作为所述第一子项；
根据所述第一通道信息，确定所述第一通道在第二方向上对应的二阶导数，作为所述第二子项；
其中，所述第一方向和所述第二方向垂直，所述第一方向和所述第二方向为感光器件阵列中感光单元的排布方向。
可选地，所述确定所述参考参数项的可信度，包括：
根据所述第一子项与第一阈值范围，确定所述第一子项的可信度；
根据所述第二子项与第二阈值范围，确定所述第二子项的可信度。
可选地，所述方法包括：确定目标阈值范围：
在目标方向上与所述预设感光单元相邻的两个感光单元中，分别确定每个所述感光单元的第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数；
根据所述第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数，确定所述目标阈值范围；
其中，所述目标阈值范围为所述第一阈值范围或所述第二阈值范围，所述目标方向为所述第一方向或所述第二方向。
可选地，响应于所述参考参数项不可信，所述方法包括：
根据所述目标方向上与所述预设感光单元相邻的两个感光单元中，每个所述感光单元的第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数，确定第二通道在所述目标方向上对应的所述校正参数项。
可选地，所述方法包括：
响应于所述参考参数项可信，根据所述参考参数项确定所述第二通道信息。
根据本公开实施例的第二方面，提出了一种图像信号的处理装置，包括：
第一确定模块，用于根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项；所述参考参数项为所述第一通道信息的二阶导数；
第二确定模块，用于确定所述参考参数项的可信度；
第三确定模块，用于响应于所述参考参数项不可信，根据校正参数项，确定所述预设感光单元中第二通道的第二通道信息；所述校正参数项用于表征所述第二通道的二阶导数。
可选地，所述参考参数项包括第一子项和第二子项；
所述第一确定模块用于：
根据所述第一通道信息，确定所述第一通道在第一方向上对应的二阶导数，作为所述第一子项；
根据所述第一通道信息，确定所述第一通道在第二方向上对应的二阶导数，作为所述第二子项；
其中，所述第一方向和所述第二方向垂直，所述第一方向和所述第二方向为感光器件阵列中感光单元的排布方向。
可选地，所述第二确定模块用于：
根据所述第一子项与第一阈值范围，确定所述第一子项的可信度；
根据所述第二子项与第二阈值范围，确定所述第二子项的可信度。
可选地，所述装置包括：第四确定模块，用于确定目标阈值范围，所述第四确定模块用于：
在目标方向上与所述预设感光单元相邻的两个感光单元中，分别确定每个所述感光单元的第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数；
根据所述第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数，确定所述目标阈值范围；
其中，所述目标阈值范围所述为第一阈值范围或所述第二阈值范围，所述目标方向为所述第一方向或所述第二方向。
可选地，响应于所述参考参数项不可信，所述第三确定模块用于：
根据所述目标方向上与所述预设感光单元相邻的两个感光单元中，每个所述感光单元的第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数，确定第二通道在所述目标方向上对应的所述校正参数项。
可选地，所述第三确定模块用于：
响应于所述参考参数项可信，根据所述参考参数项确定所述第二通道信息。
根据本公开实施例的第三方面，提出了一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器的可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行如上任一项所述的图像信号的处理方法。
根据本公开实施例的第四方面，提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如上任一项所述的图像信号的处理方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：使用本公开的方法，可考察第一通道信息对应的参考参数项的可信度，当参考参数项不可信，再结合校正后的参数项确定第二通道信息。提升图像纹理边缘的平滑性，改善因参考参数项不可信造成的图像纹理边缘不平滑的问题。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是相关技术中图像纹理边缘示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的方法的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的方法的流程图。
图6是根据一示例性实施例示出的感光器件阵列示意图。
图7是根据一示例性实施例示出的图像纹理边缘示意图。
图8是根据一示例性实施例示出的图像纹理边缘与相关技术的差异示意图。
图9是根据一示例性实施例示出的装置的框图。
图10是根据一示例性实施例示出的电子设备的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在图像处理过程中，电子设备的感光器件需要分别接收光线中的红(R)、绿(G)、蓝(B)三种颜色信息，然后根据三种颜色信息合成彩色图像。
感光器件通常无法直接识别颜色，因此电子设备中在感光器件的上方通常设置有彩色滤波阵列(Color Filter Arrays，CFA)，使得感光器件中的每个感光单元能够接收一种颜色的光线，获得的感光数据即为该颜色对应的感光数据。而对于任一个感光单元，当其感知一种颜色数据后，该感光单元其余颜色通道的颜色数据则需要进行插值确定，从而获得三个颜色数据以便于合成彩色图像。
颜色插值算法一般采用Demosaic(去马赛克)技术。Demosaic技术则基于贝尔(bayer)矩阵形式的彩色滤波阵列，并根据每个感光单元中接收到的单一颜色通道数据，插值获得该感光单元中另外两种颜色通道数据。从而，得到全部感光单元的插值数据，结合接收数据和插值数据合成彩色图像。
相关技术中，在利用Demosaic技术进行颜色插值时，存在插值解析力与获得的图像纹理边缘平滑性的不协调问题，比如追求高解析力造成的边缘不平滑问题、或者保证边缘平滑而造成解析力下降问题。
相关技术中存在上述问题的原因主要包括：
在插值确定每个感光单元的未知颜色通道数据时，往往直接利用该感光单元已知颜色通道数据的二阶导代替未知颜色通道数据的二阶导计算。而当已知颜色通道数据的二阶导不可信时，比如：待插值计算的未知颜色通道数据的二阶导与已知颜色通道数据的二阶导并不一致时，以已知颜色通道数据的二阶导代替的方式，则会出现插值错误，使得图像中出现线条不均匀或断线或亮、暗点等缺陷，进而在图像纹理边缘产生突兀点，造成边缘不平滑问题，如图1所示。而若为了提升平滑性采用低通滤波平滑算法，又易导致解析力下降。
本公开的实施例中提出了一种图像信号的处理方法，根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项。确定参考参数项的可信度。响应于参考参数项不可信，根据校正参数项，确定预设感光单元中第二通道的第二通道信息。使用本公开的方法，可考察第一通道信息对应的参考参数项的可信度，当参考参数项不可信，再结合校正后的参数项确定第二通道信息。提升图像纹理边缘的平滑性，改善因参考参数项不可信造成的图像纹理边缘不平滑的问题。
在一个示例性的实施例中，本实施例的图像信号的处理方法可以应用于电子设备，电子设备比如可以是具有图像信号处理(Image Signal Processing,ISP)能力的手机、相机、笔记本电脑、平板电脑、智能穿戴设备等智能设备。电子设备中包括感光器件阵列以及bayer形式的彩色滤波阵列，在彩色滤波阵列的作用下，感光器件阵列中的每一个感光单元可感知一种颜色的环境数据。
如图2所示，本实施例的处理方法包括如下步骤：
S110、根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项。
S120、确定参考参数项的可信度。
S130、响应于参考参数项不可信，根据校正参数项，确定预设感光单元中第二通道的第二通道信息。
其中，在步骤S110中，预设感光单元比如可以是感光器件阵列中的任意一个感光单元。预设感光单元可以包括第一通道、第二通道和第三通道，在bayer形式彩色滤波阵列的作用下，每次接收光线后，预设感光单元中的一个通道发挥作用、接收到一种颜色的感光数据。
以预设感光单元处能感知透过的红色光为例，第一通道用于检测透过的红色光线的感光数据，作为第一通道信息，而第二通道和第三通道的通道信息则需要利用插值算法插值确定。
本步骤中，参考参数项为第一通道信息的二阶导数。可根据Demosaic技术中的Hamilton-Adams(HA)算法和Low Cost Edge Sensing for High Quality Demosaicking(LED)算法，以及预设感光单元检测的第一通道信息计算获得，详见下述实施例。
在步骤S120中，在确定参考参数项后，对其可信度进行验证。
比如，可以是验证参考参数项是否在合理的阈值范围，若是则参考参数项可信，若否则参考参数项不可信。或者，还可以是验证参考参数项与阈值的差异是否在预设范围内，若是则参考参数项可信，若否则参考参数项不可信。
在步骤S130中，当参考参数项不可信，若仍利用参考参数项计算第二通道信息，则会导致图像纹理边缘不平滑的问题。
本步骤中，当参考参数项不可信，则会根据校正后的校正参数项计算第二通道信息。校正参数项用于表征第二通道的二阶导数。校正参数项可以是根据与预设感光单元相邻的感光单元的感光数据计算确定的，比如根据相邻感光单元的通道信息的均值修正，或者根据相邻感光单元的通道信息的不同权重，加权的方式修正。
可以理解的，第三通道信息的确定方式与第二通道信息的插值方式相近似，因此本公开实施例中均以确定第二通道信息为例进行说明。此外，由于人的视觉对绿色最为敏感，所以在bayer型的彩色滤波阵列中，G单元(透绿色)的数量往往是R单元(透红色)或B单元(透蓝色)的二倍。根据这一特点，本公开的下述实施例中以感光单元的第二通道为G通道，以插值确定的第二通道信息来表征预设感光单元中G颜色通道数据为例进行示例性描述，其他通道的插值数据可依照同样原理计算。
在一个示例性的实施例中，参考参数项包括第一子项和第二子项。如图3所示，本实施例中步骤S110可以包括如下步骤：
S1101、根据第一通道信息，确定第一通道在第一方向上对应的二阶导数，作为第一子项。
S1102、根据第一通道信息，确定第一通道在第二方向上对应的二阶导数，作为第二子项。
其中，第一方向和第二方向垂直，第一方向和第二方向为感光器件阵列中感光单元的排布方向。比如，感光器件阵列的排布可参考图6所示，第一方向可以是水平方向、第二方向是垂直方向。
在步骤S1101中，结合HA算法和LED算法，对于任一感光单元的任一通道，在第一方向(水平方向)上对应的二阶导，计算方式如下：
其中，(m,n)表示感光单元在阵列中的位置或坐标，本实施例中用来代指处于该位置的感光单元。bayer(m,n)代表该感光单元检测的通道数据(一般是一个通道接收的一种颜色数据)。
结合上述二阶导公式，本步骤中，结合图6所示的5×5感光器件阵列，以预设感光单元感知红色光、且预设感光单元为阵列中心的(i，j)为例说明，第一通道检测红色光线数据，获得的第一通道信息记为R(i，j)。
第一通道在第一方向(水平方向)上对应的二阶导数(第一子项)，可通过如下方式计算：
本公式中，R(i,j-2)表示：在水平方向上，预设感光单元的右侧第二个感光单元、所检测的第一通道信息；结合bayer排布的特点，(i,j-2)这一感光单元与预设感光单元所能够感知相同颜色的光线。同理，R(i,j+2)表示：在水平方向上，预设感光单元的左侧第二个感光单元、所检测的第一通道信息，(i,j+2)这一感光单元感知的光线颜色也与预设感光单元相同。
在本步骤中，利用预设感光单元左右两侧的、感知同种颜色的两个感光单元检测的第一通道信息：R(i,j-2)和R(i,j+2)，并结合预设感光单元自身检测的第一通道信息R(i，j)，可计算得到水平方向的二阶导
即第一子项。
在步骤S1102中，依然结合图6所示，与步骤S1101相同原理地，第一通道在第二方向(垂直方向)上对应的二阶导数(第二子项)，可通过如下方式计算：
本公式中，R(i-2,j)表示：在垂直方向上，预设感光单元的上侧第二个感光单元、所检测的第一通道信息；结合bayer排布的特点，(i-2,j)这一感光单元与预设感光单元所能够感知相同颜色的光线。同理，R(i+2,j)表示：在垂直方向上，预设感光单元的下侧第二个感光单元、所检测的第一通道信息，(i+2,j)这一感光单元感知的光线颜色也与预设感光单元相同。
在本步骤中，利用预设感光单元上下两侧的、感知同种颜色的两个感光单元检测的第一通道信息：R(i-2,j)和R(i+2,j)，并结合预设感光单元自身检测的第一通道信息R(i，j)，可计算得到垂直方向的二阶导
即第二子项。
在一个示例性的实施例中，如图4所示，步骤S120可以包括如下步骤：
S1201、根据第一子项与第一阈值范围，确定第一子项的可信度。
S1202、根据第二子项与第二阈值范围，确定第二子项的可信度。
其中，在步骤S1201中，第一阈值范围可以是预先存储于电子设备中的，每个感光单元的感光数据具有对应的第一阈值范围，或者是根据算法实时确定的。
本步骤中，响应于第一子项
在第一阈值范围内，确定第一子项可信；响应于第一子项在第一阈值范围外，确定第一子项不可信。
在步骤S1202中，第二阈值范围可以是预先存储与电子设备中的，每个感光单元的感光数据具有对应的第二阈值范围，或者是根据算法实时确定的。
本步骤中，响应于第二子项
在第二阈值范围内，确定第二子项可信；响应于第二子项在第二阈值范围内，确定第二子项不可信。
本实施例中，对于参考参数项在两个方向的分量第一子项和第二子项，进行分别判别，以确定第一子项和第二子项是否都可信，便于后续的计算过程中分别独立调整第一子项或第二子项，进一步提升计算过程的精确性。
在一个示例性的实施例中，本实施例的方法还包括：S200、确定目标阈值范围。
其中，目标阈值范围为第一阈值范围或第二阈值范围。如图5所示，本实施例中步骤S200可以包括如下步骤：
S201、在目标方向上与预设感光单元相邻的两个感光单元中，分别确定每个感光单元的第二通道在目标方向上对应的二阶导数。
S202、根据第二通道在目标方向上对应的二阶导数，确定目标阈值范围。
其中，目标方向为第一方向或第二方向。目标方向与目标阈值范围是一一对应的：当确定第一阈值范围时，目标方向比如为第一方向；当确定第二阈值范围时，目标方向比如为第二方向。本实施例中，以目标阈值范围为第一阈值范围、目标方向为第一方向为例进行说明。
在步骤S201中，结合图5所示，预设感光单元(i，j)在第一方向相邻的感光单元分别为：其左侧的感光单元(i,j-1)以及其右侧的感光单元(i,j+1)。这两个感光单元感知的光线颜色相同，但与预设感光单元感知的颜色不同。
结合bayer排布的特点，这两个感光单元感知的光线颜色比如是绿色(G)，则感光单元(i,j-1)检测的第二通道信息记为G(i,j-1)，感光单元(i,j+1)检测的第二通道信息记为G(i,j+1)。
本步骤中，在这两个相邻的感光单元中，分别确定每个感光单元的第二通道在第一方向上对应的二阶导数，记为
以及
求解方式可参见上述二阶导计算公式。
在步骤S202中，结合步骤S201，确定与预设感光单元(i，j)相邻的两个感光单元对应的二阶导数：
以及
第一阈值范围比如可以是设置为：上述与预设感光单元相邻两个感光单元对应的二阶导数所构成的区间。记两个二阶导数中的最小值A，即：
记两个二阶导数中的最大值B，即：
则第一阈值范围比如为[A，B]。
在本实施例的基础上，当执行步骤S1201，则需判断第一子项是否在第一阈值范围内，或者判断第一子项与第一阈值范围中最小值或最大值的关系。
在一个示例中，
或者，
(其中系数k1小于1)，则表明第一子项不在第一阈值范围内，确定第一子项
不可信。
在另一个示例中，
或者，
(其中系数k2大于1)，则表明第一子项不在第一阈值范围内，确定第一子项
不可信。
可以理解的，依据本实施例的方法，还可以确定第二阈值范围，并执行步骤S1202，以第二阈值范围验证第二子项
的可信度。
本实施例中，通过与预设感光单元相邻的两个感光单元中，该两个感光单元的G通道数据的二阶导来进行条件约束，来验证参考参数项的可信度，从而保证后续插值数据的准确性。
在一个示例性的实施例中，本实施例的方法还包括：
S300、根据目标方向上与预设感光单元相邻的两个感光单元中，每个感光单元的第二通道在目标方向上对应的二阶导数，确定第二通道在目标方向上对应的校正参数项。
其中，本步骤比如可以是响应于参考参数项不可信时执行，或者预先执行并将校正参数项预先存储于电子设备中。其中，参考参数项不可信包括第一子项或第二子项不可信。
本步骤中，目标方向可以是第一方向或第二方向，本实施例中仍以第一方向为例进行说明。结合上述实施例，步骤S201中确定的：第一方向上与预设感光单元相邻的两个感光单元对应的二阶导数分别为
以及
在本步骤中，第二通道在第一方向对应的校正参数项可以为：
同理，第二通道在第二方向对应的校正参数项可以为：
本实施例中，校正参数项是通过：与预设感光单元相邻的两个感光单元中，该两个感光单元的G通道数据的二阶导的均值来表征的，而避开采用不可信的参考参数项，在不降低插值解析力的前提下，提升插值的准确性，从而提升边缘平滑性。
在上述实施例的基础上，为便于理解本公开，以下将列举一完整示例，来描述以插值方法确定预设感光单元的第二通道信息(例如为G颜色通道数据)的实施步骤，而以插值方法确定预设感光单元的第三通道信息则基于相同原理，此处示例不再赘述。
本公开实施例中基于HA算法和LED算法来插值确定第二通道信息，结合图6所示例的bayer排布方式，预设感光单元(i,j)的第二通道信息记为G(i,j)，可采用如下方式确定：
G(i,j)＝wh*Gh(i,j)+(1-wh)*Gv(i,j)
其中，wh为第一方向上的权重，Gh(i,j)为预设感光单元在第一方向上对应的第二通道信息。(1-wh)为第二方向上的权重，Gv(i,j)为预设感光单元在第二方向上对应的第二通道信息。
第一方向上的权重wh的计算方式为：
在计算权重wh的过程中，涉及沿第一方向排布的感光单元感光数据的波动Vh(i,j)：
以及沿第二方向排布的感光单元感光数据的波动Vv(i,j)：
第二方向上的权重wv的计算方式为：
wv(i,j)＝1-wh(i,j)
Gh(i,j)的计算方式为：
Gv(i,j)的计算方式为：
上述公式中涉及的每一项含义可参见前述实施例中的描述，此处不再赘述。比如
表征预设感光单元(i,j)第二通道(G通道)在第一方向(下标h)上对应的二阶导。比如(i,j-1)表示与预设感光单元(i,j)相邻的、且在第一方向上位于预设感光单元左侧的感光单元。
由上述公式可知，若需插值确定G(i,j)，需首先确定Gh(i,j)和Gv(i,j)。
在Gh(i,j)和Gv(i,j)的计算过程中，相关技术是以参考参数项
直接代替
计算。从而在插值数据存在不可信的情况，会造成图像边缘纹理不平滑，如图1所示。
本公开实施例中，则会根据参考参数项
的可信度，确定采用参考参数项还是校正参数项来计算。其中，参考参数项为预设感光单元第一通道信息对应的二阶导。
在步骤S110确定参考参数项
(比如包括：第一子项
和第二子项
)后，通过步骤S120确定参考参数项的可信度。
结合步骤S1201和S1202可知，可分别确定第一子项
和第二子项
的可信度，此处以通过第一阈值范围[A，B]验证第一子项的可信度为例进行说明：
第一子项
在第一阈值范围内，则认为二者一致，第一子项可信、可用于表征Gh(i,j)。则利用第一子项
代替
来计算Gh(i,j)。
而当
不在阈值范围内，如小于或远小于A、大于或远大于B，则第一子项不可信、不能表征Gh(i,j)。根据步骤S300，确定第一方向的校正参数项为：
以该校正参数项作为
来计算Gh(i,j)。
同理，结合第二子项
的可信度，当第二子项在第二阈值范围内，以第二子项代
替
计算Gv(i,j)。当第二子项不在第二阈值范围内，确定第二方向的校正参数项
以该校正参数项作为
然后，根据Gh(i,j)和Gv(i,j)确定插值的第二通道信息G(i,j)。
基于上述的原理，还可以插值确定预设感光单元的第三通道信息，或者利用其他感光单元的已知颜色通道信息确定未知颜色通道信息，如R或B通道信息的插值确定。
本公开实施例的中进行插值优化后，获得的图像效果如图7所示，本实施例优化的效果与相关技术的差异如图8所示。通过与相关技术的效果对比可发现，优化后图像纹理边缘突兀点明显减少，平滑性增加，且解析力并未下降。
本公开实施例的图像信号的处理方法，在HA算法和LED算法的基础上，能够验证参考参数项的可信度，并在其不可信时确定校正参数项来计算，提升插值确定未知颜色通道信息的准确性。方法简单易行，对硬件友好；同时能极大地提高插值后图像质量，改善纹理边缘的平滑性，提高平坦区对噪声的鲁棒性。
在一个示例性的实施例中，本公开实施例还提出了一种图像信号的处理装置，如图9所示，本实施例的装置包括：第一确定模块110、第二确定模块120和第三确定模块130。本实施例的装置用于实现如图1所示的方法。其中，第一确定模块110用于根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项；参考参数项为第一通道信息的二阶导数。第二确定模块120用于确定参考参数项的可信度。第三确定模块130用于响应于参考参数项不可信，根据校正参数项，确定预设感光单元中第二通道的第二通道信息；校正参数项用于表征第二通道的二阶导数。本实施例中第三确定模块130用于：响应于参考参数项可信，根据参考参数项确定第二通道信息。
在一个示例性的实施例中，参考参数项包括第一子项和第二子项。依旧参照图9所示，本实施例中第一确定模块110用于：根据第一通道信息，确定第一通道在第一方向上对应的二阶导数，作为第一子项；根据第一通道信息，确定第一通道在第二方向上对应的二阶导数，作为第二子项；其中，第一方向和第二方向垂直，第一方向和第二方向为感光器件阵列中感光单元的排布方向。
在一个示例性的实施例中，依旧参照图9所示，本实施例中第二确定模块120用于：根据第一子项与第一阈值范围，确定第一子项的可信度；根据第二子项与第二阈值范围，确定第二子项的可信度。
在一个示例性的实施例中，本实施例的装置还包括：第四确定模块，用于确定目标阈值范围。第四确定模块用于：在目标方向上与预设感光单元相邻的两个感光单元中，分别确定每个感光单元的第二通道在目标方向上对应的二阶导数；根据第二通道在目标方向上对应的二阶导数，确定目标阈值范围；目标阈值范围为第一阈值范围或第二阈值范围，目标方向为第一方向或第二方向。
在一个示例性的实施例中，依旧参照图9所示，响应于参考参数项不可信，第三确定模块130用于：根据目标方向上与预设感光单元相邻的两个感光单元中，每个感光单元的第二通道在目标方向上对应的二阶导数，确定第二通道在目标方向上对应的校正参数项。
如图10所示是一种电子设备的框图。本公开还提供了一种电子设备，例如，设备500可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
设备500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电力组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(I/O)的接口512，传感器组件514，以及通信组件516。
处理组件502通常控制设备500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。
存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在设备500的操作。这些数据的示例包括用于在设备500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电力组件506为设备500的各种组件提供电力。电力组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件508包括在设备500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当设备500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为设备500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到设备500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为设备500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测设备500或设备500一个组件的位置改变，用户与设备500接触的存在或不存在，设备500方位或加速/减速和装置500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件516被配置为便于设备500和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，4G或5G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，设备500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的方法。
本公开另一个示例性实施例中提供的一种非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由设备500的处理器520执行以完成上述方法。例如，计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。当存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (14)
1.一种图像信号的处理方法，其特征在于，包括：
根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项；所述参考参数项为所述第一通道信息的二阶导数；
确定所述参考参数项的可信度；
响应于所述参考参数项不可信，根据校正参数项，确定所述预设感光单元中第二通道的第二通道信息；所述校正参数项用于表征所述第二通道的二阶导数。
2.根据权利要求1所述的图像信号的处理方法，其特征在于，所述参考参数项包括第一子项和第二子项；
所述根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项，包括：
根据所述第一通道信息，确定所述第一通道在第一方向上对应的二阶导数，作为所述第一子项；
根据所述第一通道信息，确定所述第一通道在第二方向上对应的二阶导数，作为所述第二子项；
其中，所述第一方向和所述第二方向垂直，所述第一方向和所述第二方向为感光器件阵列中感光单元的排布方向。
3.根据权利要求2所述的图像信号的处理方法，其特征在于，所述确定所述参考参数项的可信度，包括：
根据所述第一子项与第一阈值范围，确定所述第一子项的可信度；
根据所述第二子项与第二阈值范围，确定所述第二子项的可信度。
4.根据权利要求3所述的图像信号的处理方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标阈值范围：
在目标方向上与所述预设感光单元相邻的两个感光单元中，分别确定每个所述感光单元的第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数；
根据所述第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数，确定所述目标阈值范围；
其中，所述目标阈值范围为所述第一阈值范围或所述第二阈值范围，所述目标方向为所述第一方向或所述第二方向。
5.根据权利要求4所述的图像信号的处理方法，其特征在于，响应于所述参考参数项不可信，所述方法包括：
根据所述目标方向上与所述预设感光单元相邻的两个感光单元中，每个所述感光单元的第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数，确定第二通道在所述目标方向上对应的所述校正参数项。
6.根据权利要求1所述的图像信号的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于所述参考参数项可信，根据所述参考参数项确定所述第二通道信息。
7.一种图像信号的处理装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于根据预设感光单元中第一通道的第一通道信息，确定参考参数项；所述参考参数项为所述第一通道信息的二阶导数；
第二确定模块，用于确定所述参考参数项的可信度；
第三确定模块，用于响应于所述参考参数项不可信，根据校正参数项，确定所述预设感光单元中第二通道的第二通道信息；所述校正参数项用于表征所述第二通道的二阶导数。
8.根据权利要求7所述的图像信号的处理装置，其特征在于，所述参考参数项包括第一子项和第二子项；
所述第一确定模块用于：
根据所述第一通道信息，确定所述第一通道在第一方向上对应的二阶导数，作为所述第一子项；
根据所述第一通道信息，确定所述第一通道在第二方向上对应的二阶导数，作为所述第二子项；
其中，所述第一方向和所述第二方向垂直，所述第一方向和所述第二方向为感光器件阵列中感光单元的排布方向。
9.根据权利要求8所述的图像信号的处理装置，其特征在于，所述第二确定模块用于：
根据所述第一子项与第一阈值范围，确定所述第一子项的可信度；
根据所述第二子项与第二阈值范围，确定所述第二子项的可信度。
10.根据权利要求9所述的图像信号的处理装置，其特征在于，所述装置包括：第四确定模块，用于确定目标阈值范围，所述第四确定模块用于：
在目标方向上与所述预设感光单元相邻的两个感光单元中，分别确定每个所述感光单元的第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数；
根据所述第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数，确定所述目标阈值范围；
其中，所述目标阈值范围为所述第一阈值范围或所述第二阈值范围，所述目标方向为所述第一方向或所述第二方向。
11.根据权利要求10所述的图像信号的处理装置，其特征在于，响应于所述参考参数项不可信，所述第三确定模块用于：
根据所述目标方向上与所述预设感光单元相邻的两个感光单元中，每个所述感光单元的第二通道在所述目标方向上对应的二阶导数，确定第二通道在所述目标方向上对应的所述校正参数项。
12.根据权利要求7所述的图像信号的处理装置，其特征在于，所述第三确定模块用于：
响应于所述参考参数项可信，根据所述参考参数项确定所述第二通道信息。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器的可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1至6任一项所述的图像信号的处理方法。
14.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1至6任一项所述的图像信号的处理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202110541370.6A CN115375554A (zh) | 2021-05-18 | 2021-05-18 | 图像信号的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
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