CN115760776A - 坏点检测方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种坏点检测方法、装置、计算机设备及存储介质，一定程度上可以解决复杂场景下的动态坏点检测准确率低的问题。获取预设数量的待检测图像；对于各待检测图像中的相同坐标的像素点，若待检测像素点和其N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，可实现从待检测像素点筛选出初始坏点，以及实现将初始坏点的当前权重更新为目标权重，且初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重；进一步若初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，可实现从初始坏点中筛选出目标坏点；上述过程通过在空域和时域两部分的判定，提高复杂场景下的坏点检测准确率。

Description

坏点检测方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种坏点检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

图像传感器是一种能将反映图像信息的光信号转换成电信号的传感器芯片，图像传感器由于加工工艺的缺陷，导致图像传感器存在一定数量的缺陷像元，称为坏点。坏点可以分为两类，一类是静态坏点，其坐标是固定的，不随时间和场景变化；另一类是动态坏点，坏点的像素值会随落在其上的光线强弱而变化，但增益与其周围像素有明显差别。

相关技术中，对于静态坏点，通常采用静态坏点检测和校正技术，在相机/摄像机出厂前进行检测和校正；对于动态坏点，通常是在相机/摄像机使用过程中实时进行检测和校正。

然而，复杂场景下，动态坏点检测容易将某些图像内容误判为坏点，导致动态坏点检测的准确率低。

发明内容

为了解决复杂场景下的动态坏点检测准确率低的问题，本申请提供了一种坏点检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

本申请的实施例是这样实现的：

本申请实施例的第一方面提供一种坏点检测方法，包括如下步骤：

获取预设数量的待检测图像；

若待检测像素点和待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从待检测像素点筛选出初始坏点，以及将初始坏点的当前权重更新为目标权重，其中，初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重，待检测像素点是各待检测图像中的相同坐标的像素点；

若初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，从初始坏点中筛选出目标坏点。

本申请实施例的第二方面提供一种坏点检测装置，包括获取模块、第一判定模块和第二判定模块；

获取模块，用于获取预设数量的待检测图像；

第一判定模块，用于若待检测像素点和待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从待检测像素点筛选出初始坏点，以及将初始坏点的当前权重更新为目标权重，其中，初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重，待检测像素点是各待检测图像中的相同坐标的像素点；

第二判定模块，用于若初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，从初始坏点中筛选出目标坏点。

本申请实施例的第三方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面坏点检测方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供一种计算机存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行第一方面坏点检测方法的步骤。

本申请的有益效果；获取预设数量的待检测图像；对于各待检测图像中的相同坐标的像素点，若待检测像素点和待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，可实现从待检测像素点筛选出初始坏点，以及实现将初始坏点的当前权重更新为目标权重，且初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重；进一步若初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，可实现从初始坏点中筛选出目标坏点；上述过程通过在空域和时域两部分的判定，提高复杂场景下的坏点检测准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本申请一些实施例提供一种坏点检测方法的流程示意图；

图2示出了本申请实施例待检测图像是RGB格式图像的示意图；

图3a示出了本申请实施例R通道图像中邻域像素点确定的示意图；

图3b示出了本申请实施例B通道图像中邻域像素点确定的示意图；

图3c示出了本申请实施例G通道图像中邻域像素点确定的示意图；

图4示出了本申请实施例待检测图像为黑白通道图像的示意图；

图5a示出了本申请实施例一种从待检测像素点筛选出初始坏点的流程图；

图5b示出了本申请实施例一种剩余一个邻域像素点与待检测像素点的差异的流程图；

图5c示出了本申请实施例又一种剩余一个邻域像素点与待检测像素点的差异的流程图；

图6示出了本申请实施例又一从待检测像素点筛选出初始坏点的流程图；

图7示出了本申请实施例又一坏点检测方法的流程图；

图8示出了本申请实施例提供的一种坏点检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、实施方式和优点更加清楚，下面将结合本申请示例性实施例中的附图，对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

需要说明的是，本申请中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。

本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体，而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序，除非另外注明。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换。

术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。

图像传感器通常存在一定数量的缺陷像元，称为坏点。坏点是由于在图像传感器制造过程中晶圆的缺陷、不均匀性等原因造成的，在图像处理的过程中，坏点不能真实反映所拍摄的场景，导致所拍摄的图像上具有过亮或过暗的点。

坏点可以分为两类，一类是静态坏点，其坐标是固定的，不随时间和场景变化；另一类是动态坏点，坏点的像素值会随落在其上的光线强弱而变化，但增益与其周围像素有明显差别。

静态坏点，包括亮点和暗点，一般来说像素点的亮度值是正比于入射光的，而亮点的亮度值明显大于入射光乘以相应比例，并且随着曝光时间的增加，该点的亮度会显著增加；暗点是无论在什么入射光下，该像素点的亮度值接近于0。对于静态坏点，通常在出厂前采用坏点检测，通过算法检出坏点，并根据坏点邻域的正常点信息，来进行坏点检测和校正。

动态坏点，在一定像素范围内，该点表现正常，而超过这一范围，该点表现的与周围像素响应不一致，与图像传感器温度、增益有关，图像传感器温度升高或者增益值增大时，动态坏点会变的更加明显。对于动态坏点，基本上是单个孤立坏点或者小规模的坏簇，在图像传感器使用的过程中检测和校正，但由于图像传感器应用场景的复杂化，导致坏点检测的准确率降低，无法满足检测的需求。

为了复杂场景下，确保坏点检出的同时，减少对正常点的误检，本申请实施例提供一种坏点检测方法、装置、计算机设备及存储介质，获取预设数量的待检测图像；对于各待检测图像中的相同坐标的像素点，若待检测像素点和待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，可实现从待检测像素点筛选出初始坏点，以及实现将初始坏点的当前权重更新为目标权重，且初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重；进一步若初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，可实现从初始坏点中筛选出目标坏点；上述过程通过在空域和时域两部分的判定，提高复杂场景下的坏点检测准确率。

以下结合附图对本申请实施例的坏点检测方法、装置、计算机设备及存储介质进行详细说明。

图1示出了本申请一些实施例提供一种坏点检测方法的流程示意图，如图1所示，本申请实施例提供一种坏点检测方法。

该坏点检测方法包括以下步骤：

S110、获取预设数量的待检测图像。

待检测图像是通过图像传感器获得的，可以是一张一张的图片，也可以是视频中的图像帧。其中，预设数量指待检测图像的张数，或者帧数。例如，获取60帧的待检测图像。

图像传感器可分为CCD结构与CMOS结构两大类，其获得的待检测图像，可以是RAM格式图像，也可以是红外图像。

也就是说，待检测图像可以是彩色单通道图像，也可是黑白单通道图像。

S120、若待检测像素点和待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从待检测像素点筛选出初始坏点，以及将初始坏点的当前权重更新为目标权重。

其中，初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重，待检测像素点是各待检测图像中的相同坐标的像素点。

应当理解的是，初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重，可以是目标权重的值大于当前权重的值，也可以是目标权重的等级大于当前权重的等级。

对各待检测图像中各像素点进行空域判定，当待检测像素点的空域判定满足预设空域坏点条件时，从待检测像素点筛选出初始坏点，以及将初始坏点的当前权重更新为目标权重；而对于其他不满足预设空域坏点条件的待检测像素点，则判定为正常点，其权重不变。

在一些实施例中，可以将各待检测像素点的初始权重设置为零，若将其判定为初始坏点时，将该初始坏点的当前权重加一，确定为目标权重。其中，对于待检测像素点的第一次空域判定中，若判定为初始坏点，其当前权重为初始权重，以及将初始权重加一；对于待检测像素点的非第一次空域判定中，若判定为初始坏点，其当前权重为上一次该待检测像素点空域判定后更新的权重。

其中，待检测像素点和邻域像素点满足预设空域坏点条件(其中，N大于M)，包括以下至少之一：

存在N个邻域像素点大于待检测像素点，各邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第一阈值；

存在N个邻域像素点大于待检测像素点，其中，M个邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第二阈值；

存在M个邻域像素点大于待检测像素点，以及M个邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第二阈值，且还存在N-M个邻域像素点小于或等于待检测像素点；

存在N个邻域像素点小于待检测像素点，待检测像素点分别与各邻域像素点的差值大于或等于第一阈值；

存在N个邻域像素点小于待检测像素点，其中，待检测像素点分别与M个邻域像素点的差值大于或等于第二阈值；

存在M个邻域像素点小于待检测像素点，以及待检测像素点分别与M个邻域像素点的差值大于或等于第二阈值，且还存在N-M个邻域像素点大于或等于待检测像素点。

在空域判定中，对于彩色图像的坏点检测是在图像Bayer插值之前，其待检测图像是RAW格式图像(彩色单通道图像)，其中，Bayer插值是因图像中的每一个像素仅仅包括了光谱的一部分，必须通过插值来实现每个像素的RGB值。为了从Bayer格式得到每个像素的RGB格式，我们需要通过插值填补缺失的2个色彩，插值的方法包括邻域、线性、3*3等。

也就是说，当待检测图像为彩色单通道图像时，从第一邻域中确定邻域像素点；当待检测图像为黑白单通道图像时，从第二邻域中确定邻域像素点。

在一些实施例中，当待检测图像为彩色单通道图像时，从5*5的邻域中确定八个邻域像素点。当待检测图像为黑白单通道图像时，从3*3的邻域中确定八个邻域像素点。

图2示出了本申请实施例待检测图像是RGB格式图像的示意图，如图2所示，在RGB格式的图像中，R通道、G通道和B通道排布规律，在选择邻域像素点时需要选择相同通道的邻域点，也就是说，当待检测图像为彩色单通道图像时，从5*5的邻域中才可以确定八个邻域像素点。

图3a示出了本申请实施例R通道图像中邻域像素点确定的示意图，如图3a所示，当待检测图像为R通道图像时，从5*5的邻域的第二区域中确定八个邻域像素点；其中，P1-P8为八个邻域像素点的像素值，C为待检测像素点的像素值，且待检测像素点是八个邻域像素点的中心像素点。

图3b示出了本申请实施例B通道图像中邻域像素点确定的示意图，如图3b所示，当待检测图像为R通道图像时，从5*5的邻域的第二区域中确定八个邻域像素点；其中，P1-P8为八个邻域像素点的像素值，C为待检测像素点的像素值，且待检测像素点是八个邻域像素点的中心像素点。

图3c示出了本申请实施例G通道图像中邻域像素点确定的示意图，如图3c所示，当待检测图像为G通道图像时，从5*5的邻域的第一区域中确定八个邻域像素点；其中，P1-P8为八个邻域像素点的像素值，C为待检测像素点的像素值，且待检测像素点是八个邻域像素点的中心像素点。

从图3a、图3b、图3c中，RAW格式G通道的元素数量是R通道或B通道的两倍，在5*5的第一邻域内，通过第一区域(即菱形区域)选择确定待检测像素点的八个邻域像素点，以及第二区域为方形区域。

图4示出了本申请实施例待检测图像为黑白通道图像的示意图，如图4所示，在黑白通道图像中，从3*3的邻域中确定八个邻域像素点，即待检测像素点周围的八个像素点为邻域像素点，其中，P1-P8为八个邻域像素点的像素值，C为待检测像素点的像素值，且待检测像素点是八个邻域像素点的中心像素点。

通过设置检测的第一阈值和第二阈值，提高坏点检测的准确率。其中，第一阈值可减少坏点的误判，增强对边缘区域的孤立坏点和簇状坏点的检出能力；图5a示出了本申请实施例一种从待检测像素点筛选出初始坏点的流程图，如图5a所示，在具有八个邻域像素点时，若待检测像素点和邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从待检测像素点筛选出初始坏点，包括如下步骤：

S201、若存在七个邻域像素点大于待检测像素点，判定剩余一个邻域像素点与待检测像素点的差异。

图5b示出了本申请实施例一种剩余一个邻域像素点与待检测像素点的差异的流程图，如图5b所示，步骤201具体包括：

S2011、若剩余一个邻域像素点大于待检测像素点，且各邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第一阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点。

S2012、若剩余一个邻域像素点大于待检测像素点，且存在七个邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点。

S2013、若剩余一个邻域像素点小于或等于待检测像素点，且其他七个邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点。

如图5a所示，还包括：S202、若存在七个邻域像素点小于待检测像素点，判定剩余一个邻域像素点与待检测像素点的差异。

图5c示出了本申请实施例又一种剩余一个邻域像素点与待检测像素点的差异的流程图，如图5c所示，步骤202具体包括：

S2021、若剩余一个邻域像素点小于待检测像素点，且待检测像素点与各邻域像素点的差值大于或等于第一阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点。

S2022、若剩余一个邻域像素点小于待检测像素点，且存在待检测像素点分别与七个邻域像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点。

S2023、若剩余一个邻域像素点大于或等于待检测像素点，且待检测像素点分别于其他七个邻域像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点。

需要说明的是，上述步骤201和步骤202的过程中，是对各像素点(邻域像素点或待检测像素点)的像素值的比较和计算。

在一些实施例中，P1-P8为八个邻域像素点的像素值，C为待检测像素点的像素值，图6示出了本申请实施例又一从待检测像素点筛选出初始坏点的流程图，如图6所示，在步骤120还可包括如下步骤：

S210、判定邻域像素点的像素值与待检测像素点的像素值的差异。

其中，对大于或小于待检测像素点的像素值的邻域像素值个数进行统计。

S220、若存在七个邻域像素点的像素值大于待检测像素点的像素值，则跳至步骤230；若存在七个邻域像素点的像素值小于待检测像素点的像素值，则跳至步骤240；以上都不满足，则此点为正常点。

S230、若剩余一个邻域像素点的像素值大于待检测像素点的像素值，则当所有邻域像素点满足Pi-C≥T1(T1为第一阈值，其中，i＝1、2、3、…、8)，或者，存在七个邻域像素点满足Pi-C≥T2(T2为第二阈值，其中，i为1-8中的任意7个)时，该待检测像素点为初始坏点，权重加1；若该邻域像素点的像素值小于或等于待检测像素点的像素值，则当其他七个邻域像素点满足Pi-C≥T2(T2为第二阈值，其中，i为1-8中的任意7个)时，该待检测像素点为初始坏点，权重加1；否则为正常点。

S240、若剩余一个邻域像素点的像素值小于待检测像素点的像素值，则当所有邻域像素点满足C-Pi≥T1(T1为第一阈值，其中，i＝1、2、3、…、8)，或者，存在七个邻域像素点满足C-Pi≥T2(T2为第二阈值，其中，i为1-8中的任意7个)时，该待检测像素点为初始坏点，权重加1；若该邻域像素点的像素值大于或等于待检测像素点的像素值，则当其他七个邻域像素点满足Pi-C≥T2(T2为第二阈值，其中，i为剩余一个邻域像素点之外的7个)时，该待检测像素点为初始坏点，权重加1；否则为正常点。

如图1所示，还包括：S130、若初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，从初始坏点中筛选出目标坏点。

对所有的待检测图像进行时域判定，当各初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，从初始坏点中筛选出目标坏点。

例如，步骤110中获得60帧的待检测图像，若预设权重比例为83％时，在目标权重达到50时，该初始坏点为目标坏点；若预设权重比例为90％时，在目标权重达到54时，该初始坏点为目标坏点。

图7示出了本申请实施例又一坏点检测方法的流程图，如图7所示，坏点检测方法还可以包括如下步骤：

获取一帧待检测图像；对该待检测图像进行空域判定；该待检测图像中的各待检测像素点和其邻域像素点若满足预设空域坏点条件，从待检测像素点筛选出初始坏点，以及将初始坏点的当前权重更新为目标权重(即权重加一)；直到待检测图像的数量达到预设数量时，判定此时的目标权重，若目标权重满足预设权重比例，从初始坏点中筛选出目标坏点，否则，筛选出正常点。

在目标坏点确定之后，还可以对目标坏点进行校正，同时将待检测图像的所有像素点的权重更新为初始权重的值。

本申请实施例提供一种坏点检测方法，获取预设数量的待检测图像；对于各待检测图像中的相同坐标的像素点，若待检测像素点和待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，可实现从待检测像素点筛选出初始坏点，以及实现将初始坏点的当前权重更新为目标权重，且初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重；进一步若初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，可实现从初始坏点中筛选出目标坏点；上述过程通过在空域和时域两部分的判定，提高复杂场景下的坏点检测准确率。

图8示出了本申请实施例提供的一种坏点检测装置的结构示意图，如图8所示，坏点检测装置800，包括获取模块810、第一判定模块820和第二判定模块830。

获取模块，用于获取预设数量的待检测图像；

第一判定模块，用于若待检测像素点和待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从待检测像素点筛选出初始坏点，以及将初始坏点的当前权重更新为目标权重，其中，初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重，待检测像素点是各待检测图像中的相同坐标的像素点；

第二判定模块，用于若初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，从初始坏点中筛选出目标坏点。

在一些实施例中，第一判定模块中满足预设空域坏点条件，包括以下至少之一：

存在N个邻域像素点大于待检测像素点，各邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第一阈值；

存在N个邻域像素点大于待检测像素点，其中，M个邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第二阈值；

存在M个邻域像素点大于待检测像素点，以及M个邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第二阈值，且还存在N-M个邻域像素点小于或等于待检测像素点；

存在N个邻域像素点小于待检测像素点，待检测像素点分别与各邻域像素点的差值大于或等于第一阈值；

存在N个邻域像素点小于待检测像素点，其中，待检测像素点分别与M个邻域像素点的差值大于或等于第二阈值；

存在M个邻域像素点小于待检测像素点，以及待检测像素点分别与M个邻域像素点的差值大于或等于第二阈值，且还存在N-M个邻域像素点大于或等于待检测像素点；

其中，N大于M。

在一些实施例中，第一判定模块包括邻域确定单元，所述邻域确定单元用于当待检测图像为彩色单通道图像时，从第一邻域中确定邻域像素点；还用于当待检测图像为黑白单通道图像时，从第二邻域中确定邻域像素点。

在一些实施例中，邻域确定单元还用于当待检测图像为彩色单通道图像时，从5*5的邻域中确定八个邻域像素点；邻域确定单元还用于当待检测图像为黑白单通道图像时，从3*3的邻域中确定八个邻域像素点。

在一些实施例中，邻域确定单元还用于当待检测图像为G通道图像时，从5*5的邻域的第一区域中确定八个邻域像素点；邻域确定单元还用于当待检测图像为R通道图像或B通道图像时，从5*5的邻域的第二区域中确定八个邻域像素点。

在一些实施例中，第一判定模块包括判定单元，用于当具有八个邻域像素点时，若待检测像素点和邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从待检测像素点筛选出初始坏点，具体包括：

若存在七个邻域像素点大于待检测像素点，判定剩余一个邻域像素点与待检测像素点的差异；其中，若剩余一个邻域像素点大于待检测像素点，且各邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第一阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点；若剩余一个邻域像素点大于待检测像素点，且存在七个邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点；若剩余一个邻域像素点小于或等于待检测像素点，且其他七个邻域像素点分别与待检测像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点。

若存在七个邻域像素点小于待检测像素点，判定剩余一个邻域像素点与待检测像素点的差异；其中，若剩余一个邻域像素点小于待检测像素点，且待检测像素点与各邻域像素点的差值大于或等于第一阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点；若剩余一个邻域像素点小于待检测像素点，且存在待检测像素点分别与七个邻域像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点；若剩余一个邻域像素点大于或等于待检测像素点，且待检测像素点分别于其他七个邻域像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的待检测像素点为初始坏点。

本申请实施例提供一种坏点检测装置，包括获取模块、第一判定模块和第二判定模块，获取预设数量的待检测图像；对于各待检测图像中的相同坐标的像素点，若待检测像素点和待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，可实现从待检测像素点筛选出初始坏点，以及实现将初始坏点的当前权重更新为目标权重，且初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重；进一步若初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，可实现从初始坏点中筛选出目标坏点；上述过程通过在空域和时域两部分的判定，提高复杂场景下的坏点检测准确率。

本申请实施例还提供的计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序，该计算机程序用于实现上述坏点检测方法，实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行上述坏点检测方法，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

以下段落将对本申请说明书中涉及的中文术语、及其对应的英文术语进行对比罗列，以便于阅读、理解。

为了方便解释，已经结合具体的实施方式进行了上述说明。但是，上述在一些实施例中讨论不是意图穷尽或者将实施方式限定到上述公开的具体形式。根据上述的教导，可以得到多种修改和变形。上述实施方式的选择和描述是为了更好的解释原理以及实际的应用，从而使得本领域技术人员更好的使用实施方式以及适于具体使用考虑的各种不同的变形的实施方式。

Claims (10)

1.一种坏点检测方法，其特征在于，包括：

获取预设数量的待检测图像；

若待检测像素点和所述待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从所述待检测像素点筛选出初始坏点，以及将所述初始坏点的当前权重更新为目标权重，其中，所述初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重，所述待检测像素点是各所述待检测图像中的相同坐标的像素点；

若所述初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，从所述初始坏点中筛选出目标坏点。

2.根据权利要求1所述的坏点检测方法，其特征在于，所述满足所述预设空域坏点条件，包括以下至少之一：

存在N个所述邻域像素点大于所述待检测像素点，各所述邻域像素点分别与所述待检测像素点的差值大于或等于第一阈值；

存在N个所述邻域像素点大于所述待检测像素点，其中，M个所述邻域像素点分别与所述待检测像素点的差值大于或等于第二阈值；

存在M个所述邻域像素点大于所述待检测像素点，以及所述M个所述邻域像素点分别与所述待检测像素点的差值大于或等于第二阈值，且还存在N-M个所述邻域像素点小于或等于所述待检测像素点；

存在N个所述邻域像素点小于所述待检测像素点，所述待检测像素点分别与各所述邻域像素点的差值大于或等于第一阈值；

存在N个所述邻域像素点小于所述待检测像素点，其中，所述待检测像素点分别与M个所述邻域像素点的差值大于或等于第二阈值；

存在M个所述邻域像素点小于所述待检测像素点，以及所述待检测像素点分别与所述M个所述邻域像素点的差值大于或等于第二阈值，且还存在N-M个所述邻域像素点大于或等于所述待检测像素点；

其中，N大于M。

3.根据权利要求1所述的坏点检测方法，其特征在于，当所述待检测图像为彩色单通道图像时，从第一邻域中确定所述邻域像素点；当所述待检测图像为黑白单通道图像时，从第二邻域中确定所述邻域像素点。

4.根据权利要求1所述的坏点检测方法，其特征在于，当所述待检测图像为彩色单通道图像时，从5*5的邻域中确定八个所述邻域像素点；当所述待检测图像为黑白单通道图像时，从3*3的邻域中确定八个所述邻域像素点。

5.根据权利要求4所述的坏点检测方法，其特征在于，当所述待检测图像为G通道图像时，从5*5的邻域的第一区域中确定八个所述邻域像素点；

当所述待检测图像为R通道图像或B通道图像时，从5*5的邻域的第二区域中确定八个所述邻域像素点。

6.根据权利要求1所述的坏点检测方法，其特征在于，当具有八个所述邻域像素点时，若待检测像素点和所述邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从所述待检测像素点筛选出初始坏点，包括：

若存在七个所述邻域像素点大于所述待检测像素点，判定剩余一个所述邻域像素点与所述待检测像素点的差异；

若剩余一个所述邻域像素点大于所述待检测像素点，且各所述邻域像素点分别与所述待检测像素点的差值大于或等于第一阈值时，对应的所述待检测像素点为初始坏点；

若剩余一个所述邻域像素点大于所述待检测像素点，且存在七个所述邻域像素点分别与所述待检测像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的所述待检测像素点为初始坏点；

若剩余一个所述邻域像素点小于或等于所述待检测像素点，且其他七个所述邻域像素点分别与所述待检测像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的所述待检测像素点为初始坏点。

7.根据权利要求6所述的坏点检测方法，其特征在于，当具有八个所述邻域像素点时，若待检测像素点和所述邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从所述待检测像素点筛选出初始坏点，还包括：

若存在七个所述邻域像素点小于所述待检测像素点，判定剩余一个所述邻域像素点与所述待检测像素点的差异；

若剩余一个所述邻域像素点小于所述待检测像素点，且所述待检测像素点与各所述邻域像素点的差值大于或等于第一阈值时，对应的所述待检测像素点为初始坏点；

若剩余一个所述邻域像素点小于所述待检测像素点，且存在所述待检测像素点分别与七个所述邻域像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的所述待检测像素点为初始坏点；

若剩余一个所述邻域像素点大于或等于所述待检测像素点，且所述待检测像素点分别于其他七个所述邻域像素点的差值大于或等于第二阈值时，对应的所述待检测像素点为初始坏点。

8.一种坏点检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取预设数量的待检测图像；

第一判定模块，用于若待检测像素点和所述待检测像素点的N个邻域像素点满足预设空域坏点条件时，从所述待检测像素点筛选出初始坏点，以及将所述初始坏点的当前权重更新为目标权重，其中，所述初始坏点更新后的目标权重大于更新前的当前权重，所述待检测像素点是各所述待检测图像中的相同坐标的像素点；

第二判定模块，用于若所述初始坏点的目标权重满足预设权重比例时，从所述初始坏点中筛选出目标坏点。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的坏点检测方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至7中任一项所述的坏点检测方法的步骤。

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