CN116017182A - 坏点校正方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种坏点校正方法、装置、终端设备及存储介质，一定程度上可以解决图像传感器获得的待处理图像中存在坏点或坏簇无法校正的问题。通过预设扫描顺序，从第一起点(非坏点)对待处理图像中像素点逐个进行扫描，可确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点；基于预设尺寸判定窗口，可确定以第一目标点为中心的第一目标区域，进而可确定第一目标区域中的判定子区域；进一步若判定子区域中存在非坏点，通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正；实现对图像传感器获得的待处理图像中各坏点的校正。

Description

坏点校正方法、装置、终端设备及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种坏点校正方法、装置、终端设备及存储介质。

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、老化等原因，使得图像传感器上一些感光单元出现响应异常，使得图像传感器获得的待处理图像上出现与正常像素点亮度不同的点(即坏点)，多个相邻的坏点构成坏簇。

相关技术中，待处理图像中坏点校正通常是在以坏点为中心的3*3窗口内，通过该3*3窗口中的正常像素点(即非坏点)计算出用于该坏点校正的校正值，然后基于该校正值调整该坏点的像素。

但是，实际的校正过程中，受到待处理图像中坏簇因尺寸、形态等原因的影响，使得3*3窗口内不一定存在正常像素点，从而导致得到的校正值不准确，相应的基于该校正值无法对坏点进行校正。例如，图1示出了一种待处理图像中一个坏簇的示意图，如图1所示，坏簇110中，3*3窗口120内所有像素点均为坏点，使得无法确定坏点d22的校正值。

因此，亟需一种能够对待处理图像中各坏点进行校正的方法。

发明内容

为了解决图像传感器获得的待处理图像中存在坏点或坏簇无法校正的技术问题，本申请提供了一种坏点校正方法、装置、终端设备及存储介质。

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校正方法，包括如下步骤：

通过预设扫描顺序，从第一起点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点，其中，第一起点为待处理图像中的非坏点；

基于预设尺寸判定窗口，确定以第一目标点为中心的第一目标区域，并确定第一目标区域中的判定子区域，判定子区域位于第一目标区域内，并且为在扫描到第一目标点时，还未扫描到的区域；

若判定子区域中存在非坏点，通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正；

若判定子区域中不存在非坏点，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正。

本申请实施例的第二方面提供一种坏点校正装置，包括：

目标点确定模块，用于通过预设扫描顺序，从第一起点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点，其中，第一起点为待处理图像中的非坏点；

区域确定模块，用于基于预设尺寸判定窗口，确定以第一目标点为中心的第一目标区域，并确定第一目标区域中的判定子区域，判定子区域位于第一目标区域内，并且在扫描到第一目标点时，还未扫描到的区域；

判定模块，用于若判定子区域中存在非坏点，通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正；

判定模块，还用于若判定子区域中不存在非坏点，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正。

本申请实施例的第三方面提供一种终端设备，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校正方法的步骤。

本申请实施例的第四方面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校正方法的步骤。

本申请的有益效果：通过预设扫描顺序，从第一起点(待处理图像中的非坏点)对待处理图像中像素点逐个进行扫描，可确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点；基于预设尺寸判定窗口，可确定以第一目标点为中心的第一目标区域，进而可确定第一目标区域中的判定子区域，判定子区域位于第一目标区域内，并且在扫描到第一目标点时，还未扫描到的区域；进一步若判定子区域中存在非坏点，通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正；进一步若判定子区域中不存在非坏点，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正，实现对图像传感器获得的待处理图像中各坏点的校正。

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示出了一种待处理图像中一个坏簇的示意图；

图2示出了本申请实施例提供一种坏点校正方法的流程示意图；

图3a示出了一种待处理图像和其预设扫描顺序的示意图；

图3b示出了一种待处理图像和其预设扫描顺序的示意图；

图3c示出了图3a中第一目标点的第一目标区域和判定子区域；

图3d示出了一些第一目标点位于待处理图像的边界时对应第一目标区域的示意图；

图3e示出了一种3*3预设尺寸判定窗口的预设方向示意图；

图4示出了本申请实施例又一种坏点校正方法的流程示意图；

图5示出了一种通过判定子区域中的非坏点确定第一目标点的校正值的流程图；

图6示出了本申请实施例提供又一种坏点校正方法的流程示意图；

图7示出了本申请实施例提供的一种坏点校正装置的结构示意图；

其中，110-坏簇；120-3*3窗口；311、321-第一起点；312、322-第一目标点。

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、老化等原因，使得图像传感器上一些感光单元出现响应异常，使得图像传感器获得的待处理图像上出现与正常像素点亮度不同的点(即坏点)，多个相邻的坏点构成坏簇。

图像中坏点校正通常是在以坏点为中心的预设尺寸判定窗口内，通过预设尺寸判定窗口内的非坏点计算用于替换该坏点的校正值；坏簇因尺寸、形态等原因，其预设尺寸判定窗口内不一定存在正常像素点，导致无法确定坏簇的校正值；如图1所示，坏簇110中，在预设尺寸判定窗口(3*3窗口)120内所有像素点均为孤立的坏点，使得无法确定坏簇中坏点d22对应的校正值。

为了解决待处理图像中存在坏点或坏簇无法校正的问题，本申请实施例提供了一种坏点校正方法、装置、终端设备及存储介质，通过预设扫描顺序，从第一起点(待处理图像中的非坏点)对待处理图像中像素点逐个进行扫描，可确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点；基于预设尺寸判定窗口，可确定以第一目标点为中心的第一目标区域，进而可确定第一目标区域中的判定子区域，判定子区域位于第一目标区域内，并且在扫描到第一目标点时，还未扫描到的区域；进一步若判定子区域中存在非坏点，通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正；进一步若判定子区域中不存在非坏点，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正，通过已经校正的非坏点的灰度值再校正其他坏点，实现对图像传感器获得的待处理图像中所有坏点的校正。

以下结合附图对本申请实施例的坏点校正方法、装置、终端设备及存储介质进行详细说明。

图2示出了本申请实施例提供一种坏点校正方法的流程示意图，如图2所示，本申请实施例提供一种坏点校正方法。

该坏点校正方法包括以下步骤：

S210、通过预设扫描顺序，从第一起点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点。

其中，第一起点为待处理图像中的非坏点。

应当理解的是，预设扫描顺序，是以第一起点为起始点的扫描顺序，且预设扫描顺序可以扫描遍历待处理图像中的每个像素点，其中，第一起点是待处理图像中的任意一个非坏点。

例如，图3a示出了一种待处理图像和其预设扫描顺序的示意图，如图3a所示，第一起点311为待处理图像中第二行第一列的像素点，且该第一起点311为非坏点，此时，通过预设扫描顺序(从图3a中第一起点开始，从第一列向最后一列，再从第三行的第一列到最后一列，然后最后一行以及第一行)，从第一起点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，遇到的第一个坏点(第三行第五列)为第一目标点312。

在一些实施例中，第一起点为待处理图像中的顶点，且该顶点为非坏点，通过预设扫描顺序，从该顶点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点。

例如，预设扫描顺序，以第一行第一列的像素点的顶点(非坏点)为第一起点，图3b示出了一种待处理图像和其预设扫描顺序的示意图，如图3b所示，以第一行第一列的像素点的顶点(非坏点)为第一起点321，从第一行第一列到最后一列，到最后一行的第一列到最后一列的顺序，遇到的第一个坏点(第一行第九列)为第一目标点322。

在一些实施例中，在第一起点只能为待处理图像的顶点时，而此时，需要满足待处理图像中至少有一个顶点为非坏点；若此时，不存在顶点是非坏点，可以通过在步骤210之前增加对待处理图像顶点均是坏点图像的过滤。

在一些实施例中，在执行步骤210开始坏点校正之前，还包括对待处理图像中坏点检测，图4示出了本申请实施例又一种坏点校正方法的流程示意图，如图4所示，在步骤210之前，还包括：

S201、确定待处理图像中坏点的位置。

应当说明的是，可通逐点比较每个像素点的灰度值与待处理图像整体均值的偏差，检测出待处理图像中的坏点，也可以通过其他常规的方法检测到坏点。

对于检测到坏点的结果，可以通过如下方式确定待处理图像中坏点的位置：

可通过与待处理图像中像素点一一对应的坏点信息图确定坏点的位置信息，坏点信息图包括第一数值和第二数据，其中，第一数据表征对应位置像素点为坏点，第二数据表征对应位置像素点为非坏点。

例如，在坏点信息图中，可以通过数字1表征该位置的像素点为坏点，数字0表征该位置的像素点为非坏点。

也可以基于预设信息确定坏点的位置信息，应当理解的是，可以预设信息确定待处理图像所处的空间坐标，通过坐标位置确定快点的位置信息。

在步骤201确定待处理图像中坏点的位置之后，步骤210中确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点，包括：

在扫描到待处理图像中存在第一个亮度异常的像素点后，比较亮度异常的像素点的位置信息与坏点的位置信息，若亮度异常的像素点的位置信息与坏点的位置信息相匹配，确定亮度异常的像素点为第一目标点。

在一些实施例中，可以根据坏点信息图，或者坏点的位置信息，按照预设扫描顺序扫描的过程中，直接判定出第一个坏点，并确定该坏点为第一目标点。

如图2所示，还包括：S220、基于预设尺寸判定窗口，确定以第一目标点为中心的第一目标区域，并确定第一目标区域中的判定子区域。

预设尺寸判定窗口可以是3*3尺寸的判定窗口，也可以是5*5尺寸的判定窗口，在保证校正精度的前提下，预设尺寸判定窗口的大小不易过大。

其中，判定子区域位于第一目标区域内，并且为在扫描到第一目标点时，还未扫描到的区域。

判定子区域内需要判定的像素点的个数小于第一目标区域内的像素点的个数，减少对坏点的判断次数，提高处理速率。

应当理解的是，对于不同的预设扫描顺序，对于同一个第一目标点对应的第一目标区域内，判定子区域是不同的。

对于图3a所示的待处理图像，第一目标点312的第一目标区域和判定子区域如图3c所示，图3c示出了图3a中第一目标点的第一目标区域和判定子区域，其中，第一目标区域为标号D11、D12、D13、D21、D22、D23、D31、D32、D33所描述的区域，判定子区域为D23、D31、D32、D33所描述的区域。

若图3c中的预设扫描顺序为从图3c中第一起点311开始，从第二行向最后一行、第一行，再从第二列的第二行到最后一行、第一行，然后从最后一列的第二行到最后一行、第一行，此时的判定子区域为D32、D13、D23、D33所描述的区域。

应当理解的是，第一目标区域中已扫描的区域内的点均为非坏点，该非坏点可能原本就是非坏点，也可能是已经校正得到的非坏点。

通过上述步骤210和220，第一目标区域中已扫描的区域内的点均为非坏点，确定校正值判定时，仅需要对判定子区域中是否存在非坏点进行判定，减少了校正过程中的判定数量，提高了校正的效率。

在一些实施例中，若第一目标点位于待处理图像的边界时，判定第一目标区域中位于待处理图像之外的区域为坏点。

图3d示出了一些第一目标点位于待处理图像的边界时对应第一目标区域的示意图，如图3d所示，在第一目标区域中位于待处理图像之外的区域对应的像素点均为坏点。

S230、若判定子区域中存在非坏点，通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正。

应当理解的是，第一目标区域中已扫描的区域内的点均为非坏点，该非坏点可能原本就是非坏点，也可能是已经校正得到的非坏点。

判定子区域中存在非坏点，即该非坏点(一个或多个)上均可以确定梯度值，梯度值得确定需要在对应预设方向上得非坏点均为非坏点时，才可以确定。

若判定子区域中存在非坏点，非坏点为第一像素点(一个或多个)；图5示出了一种通过判定子区域中的非坏点确定第一目标点的校正值的流程图，如图5所示，包括如下过程：

S231、确定各第一像素点对应预设方向的梯度值。

其中，预设方向是相对应于预设尺寸判定窗口的设定的，且可覆盖预设尺寸判定窗口。

图3e示出了一种3*3预设尺寸判定窗口的预设方向示意图，如图3e所示，预设方向包括A、B、C、D四个方向。

在各第一像素点对应预设方向的梯度值为该方向上非坏点的像素值之差的绝对值。

其中，确定各第一像素点对应预设方向的梯度值，包括：

基于第一目标区域内在第一像素点对应预设方向上的非坏点，确定第一像素点对应预设方向的梯度值；

其中，若非坏点包括第二像素点和第三像素点，通过第二像素点的灰度值和第三像素点的灰度值的差值的绝对值，确定第一像素点对应预设方向的梯度值。

例如，判定子区域为D23、D31、D32、D33，且其中的非坏点D23、D33，对应的预设方向为A和D，分别在A方向和D方向计算梯度值：

方向A的梯度值为|D21-D23|；

方向D的梯度值为|D11-D33|。

S232、从各梯度值中筛选出最小梯度值，并确定最小梯度值对应的第一预设方向。

应当理解的是，从步骤231中确定的各梯度值中筛选出最小梯度值对应的预设方向。

若步骤231中仅确定了一个梯度值，这该梯度值对应方向为第一预设方向；若步骤231中确定的梯度值的个数大于1时，从中确定最小值梯度值，并确定最小梯度值对应的第一预设方向。

例如，方向A的梯度值为|D21-D23|大于方向D的梯度值为|D11-D33|，第一预设方向为方向D。

在一些实施例中，最小梯度值可能存在多个，可以获取所有最小梯度值对应的第一预设方向。

例如，方向A的梯度值为|D21-D23|等于方向D的梯度值为|D11-D33|，且均为最小梯度值时，第一预设方向包括方向A和方向D。

S233、基于第一目标区域内在第一预设方向上的各非坏点，确定第一目标点的校正值。

可通过第一目标区域内在第一预设方向上的各非坏点的灰度值的均值，确定第一目标点的校正值。

对于可能存在多个最小梯度值(即多个第一预设方向)，可通过第一目标区域内所有第一预设方向上的各非坏点的灰度值的均值，确定第一目标点的校正值。

例如，方向A的梯度值为|D21-D23|等于方向D的梯度值为|D11-D33|，且为最小梯度值时，将方向A和方向D的D21、D23、D11和D33的灰度值的均值，确定为第一目标点的校正值。

如图2所示，还包括：S240、若判定子区域中不存在非坏点，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正。

应当理解的是，第一目标区域中已扫描的区域内(即正常子区域)的点均为非坏点，该非坏点可能原本就是非坏点，也可能是已经校正得到的非坏点。

其中，第一目标区域中的非坏点即为正常子区域中的非坏点。

步骤240中，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，包括：

基于预设策略，通过正常子区域中的非坏点的像素值，确定第一目标点的校正值。

正常子区域中的像素点可能具有一个像素点，则对应的非坏点的个数也是一个；正常子区域中的像素点也可能是多个，则对应的非坏点的个数也是多个。

若正常子区域中仅存在一个非坏点，第一目标点的校正值为该非坏点的像素值。

若正常子区域中存在多个非坏点，可从多个非坏点中选取一个非坏点的像素值作为第一目标点的校正值，也可以将多个非坏点的像素值的均值作为第一目标点的校正值。

例如，若第一目标点位于待处理图像的左边界，则用D12的像素值直接替换D22坏点的像素值，其他情况(如右边界、上边界、下边界，和其他位置)则用D21的像素值直接替换D22坏点的像素值。

图6示出了本申请实施例提供又一种坏点校正方法的流程示意图，如图6所示，在步骤230和步骤240对第一目标点进行校正之后，还包括：

S450、在对第一目标点进行校正后，若待处理图像还包括未校正的其他坏点，通过预设扫描顺序，从第一目标点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，并通过扫描到的其他坏点对应的判定子区域，对其他坏点进行校正。

应当理解的是，需要按预设扫描顺序遍历待处理图像中每个坏点，并对每次扫描的第一个坏点确定对应的判定子区域，以及进行校正，其中，对于每个坏点的处理过程与上述步骤210到步骤240的过程相同，在此不在赘述。

本申请实施例提供一种坏点校正方法，通过预设扫描顺序，从第一起点(待处理图像中的非坏点)对待处理图像中像素点逐个进行扫描，可确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点；基于预设尺寸判定窗口，可确定以第一目标点为中心的第一目标区域，进而可确定第一目标区域中的判定子区域，判定子区域位于第一目标区域内，并且在扫描到第一目标点时，还未扫描到的区域；进一步若判定子区域中存在非坏点，通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正；进一步若判定子区域中不存在非坏点，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正，实现对图像传感器获得的待处理图像中各坏点的校正。

图7示出了本申请实施例提供的一种坏点校正装置的结构示意图，如图7所示，坏点校正装置700包括目标点确定模块710、区域确定模块720和判定模块730。

目标点确定模块，用于通过预设扫描顺序，从第一起点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点，其中，第一起点为待处理图像中的非坏点；

区域确定模块，用于基于预设尺寸判定窗口，确定以第一目标点为中心的第一目标区域，并确定第一目标区域中的判定子区域，判定子区域位于第一目标区域内，并且在扫描到第一目标点时，还未扫描到的区域；

判定模块，用于若判定子区域中存在非坏点，通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正；

判定模块，还用于若判定子区域中不存在非坏点，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正。

在一些实施例中，坏点校正装置中目标点确定模块，还用于在对第一目标点进行校正后，判定待处理图像是否还包括未校正的其他坏点。若待处理图像还包括未校正的其他坏点，通过预设扫描顺序，从第一目标点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，并通过区域确定模块和判定模块扫描到的其他坏点对应的判定子区域，对其他坏点进行校正。

在一些实施例中，若判定子区域中存在非坏点，非坏点为第一像素点；判定模块中通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，还用于确定各第一像素点对应预设方向的梯度值；从各梯度值中筛选出最小梯度值，并确定最小梯度值对应的第一预设方向；基于第一目标区域内在第一预设方向上的各非坏点，确定第一目标点的校正值。

在一些实施例中，判定模块还包括梯度确定单元，用于基于第一目标区域内在第一像素点对应预设方向上的非坏点，确定第一像素点对应预设方向的梯度值；

其中，若非坏点包括第二像素点和第三像素点，通过第二像素点的灰度值和第三像素点的灰度值的差值的绝对值，确定第一像素点对应预设方向的梯度值。

在一些实施例中，区域确定模块，还用于在通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值之前，若第一目标点位于待处理图像的边界时，判定第一目标区域中位于待处理图像之外的区域为坏点。

在一些实施例中，第一目标区域还包括正常子区域，正常子区域是第一目标区域中根据预设扫描顺序已扫描的区域；正常子区域中具有非坏点，判定模块中用于若判定子区域中不存在非坏点，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，还用于基于预设策略，将正常子区域中的非坏点的像素值确定为第一目标点的校正值。

在一些实施例中，坏点校正装置中还包括坏点检测模块，用于在通过预设扫描顺序对待处理图像中像素点逐个进行扫描之前，通过与待处理图像中像素点一一对应的坏点信息图确定坏点的位置信息，坏点信息图包括第一数值和第二数据，其中，第一数据表征对应位置像素点为坏点，第二数据表征对应位置像素点为非坏点，或者基于预设信息确定坏点的位置信息。

本申请实施例提供一种坏点校正装置包括目标点确定模块、区域确定模块和判定模块。通过预设扫描顺序，从第一起点(待处理图像中的非坏点)对待处理图像中像素点逐个进行扫描，可确定扫描到的待处理图像中的第一个坏点为第一目标点；基于预设尺寸判定窗口，可确定以第一目标点为中心的第一目标区域，进而可确定第一目标区域中的判定子区域，判定子区域位于第一目标区域内，并且在扫描到第一目标点时，还未扫描到的区域；进一步若判定子区域中存在非坏点，通过判定子区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正；进一步若判定子区域中不存在非坏点，通过第一目标区域中的非坏点，确定第一目标点的校正值，并通过校正值对第一目标点进行校正，实现对图像传感器获得的待处理图像中各坏点的校正。

本申请实施例还提供一种终端设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，其特征在于，处理器执行计算机程序时实现上述坏点校正方法。

其中，缺陷校正一般是在相机内部实现的，通常实现该方案的芯片可以是FPGA，也可以是ARM/GPU等，FPGA具有实时性高，处理速度快的特点。

通过上述坏点校正方法通过判定子区域内的坏点判定，减少FPGA内部对坏点的判断次数，提高终端设备的处理速率。

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时，使得处理器执行上述坏点校正方法，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。

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)

1.一种坏点校正方法，其特征在于，包括：

通过预设扫描顺序，从第一起点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，确定扫描到的所述待处理图像中的第一个坏点为第一目标点，其中，所述第一起点为所述待处理图像中的非坏点；

基于预设尺寸判定窗口，确定以所述第一目标点为中心的第一目标区域，并确定所述第一目标区域中的判定子区域，所述判定子区域位于所述第一目标区域内，并且为在扫描到所述第一目标点时，还未扫描到的区域；

若所述判定子区域中存在非坏点，通过所述判定子区域中的所述非坏点，确定所述第一目标点的校正值，并通过所述校正值对所述第一目标点进行校正；

若所述判定子区域中不存在非坏点，通过所述第一目标区域中的非坏点，确定所述第一目标点的校正值，并通过所述校正值对所述第一目标点进行校正。

2.根据权利要求1所述的坏点校正方法，其特征在于，还包括：

在对所述第一目标点进行校正后，若所述待处理图像还包括未校正的其他坏点，通过所述预设扫描顺序，从所述第一目标点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，并通过扫描到的其他坏点对应的判定子区域，对所述其他坏点进行校正。

3.根据权利要求1所述的坏点校正方法，其特征在于，若所述判定子区域中存在非坏点，所述非坏点为第一像素点；所述通过所述判定子区域中的所述非坏点，确定所述第一目标点的校正值，包括：

确定各所述第一像素点对应预设方向的梯度值；

从各所述梯度值中筛选出最小梯度值，并确定所述最小梯度值对应的第一预设方向；

基于所述第一目标区域内在所述第一预设方向上的各非坏点，确定所述第一目标点的校正值。

4.根据权利要求3所述的坏点校正方法，其特征在于，所述确定各所述第一像素点对应预设方向的梯度值，包括：

基于所述第一目标区域内在所述第一像素点对应预设方向上的非坏点，确定所述第一像素点对应预设方向的梯度值；

其中，若所述非坏点包括第二像素点和第三像素点，通过所述第二像素点的灰度值和所述第三像素点的灰度值的差值的绝对值，确定所述第一像素点对应预设方向的梯度值。

5.根据权利要求1所述的坏点校正方法，其特征在于，还包括：

在所述通过所述第一目标区域中的非坏点，确定所述第一目标点的校正值之前，若所述第一目标点位于所述待处理图像的边界时，判定所述第一目标区域中位于所述待处理图像之外的区域为坏点。

6.根据权利要求1所述的坏点校正方法，其特征在于，所述第一目标区域还包括正常子区域，所述正常子区域是所述第一目标区域中根据所述预设扫描顺序已扫描的区域；所述正常子区域中具有非坏点，所述若所述判定子区域中不存在非坏点，通过所述第一目标区域中的非坏点，确定所述第一目标点的校正值，包括：

基于预设策略，将所述正常子区域中的非坏点的像素值确定为所述第一目标点的校正值。

7.根据权利要求1所述的坏点校正方法，其特征在于，所述通过预设扫描顺序对待处理图像中像素点逐个进行扫描之前，还包括：

通过与所述待处理图像中像素点一一对应的坏点信息图确定所述坏点的位置信息，所述坏点信息图包括第一数值和第二数据，其中，第一数据表征对应位置像素点为坏点，第二数据表征对应位置像素点为非坏点，或者基于预设信息确定所述坏点的位置信息；

所述确定扫描到的所述待处理图像中的第一个坏点为第一目标点，包括：

在扫描到所述待处理图像中存在第一个亮度异常的像素点后，比较所述亮度异常的像素点的位置信息与所述坏点的位置信息，若所述亮度异常的像素点的位置信息与所述坏点的位置信息相匹配，确定所述亮度异常的像素点为所述第一目标点。

8.一种坏点校正装置，其特征在于，包括：

目标点确定模块，用于通过预设扫描顺序，从第一起点对待处理图像中像素点逐个进行扫描，确定扫描到的所述待处理图像中的第一个坏点为第一目标点，其中，所述第一起点为所述待处理图像中的非坏点；

区域确定模块，用于基于预设尺寸判定窗口，确定以所述第一目标点为中心的第一目标区域，并确定所述第一目标区域中的判定子区域，所述判定子区域位于所述第一目标区域内，并且在扫描到所述第一目标点时，还未扫描到的区域；

判定模块，用于若所述判定子区域中存在非坏点，通过所述判定子区域中的所述非坏点，确定所述第一目标点的校正值，并通过所述校正值对所述第一目标点进行校正；

所述判定模块，还用于若所述判定子区域中不存在非坏点，通过所述第一目标区域中的非坏点，确定所述第一目标点的校正值，并通过所述校正值对所述第一目标点进行校正。

9.一种终端设备，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校正方法的步骤。

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校正方法的步骤。

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