CN1525402A - 一种缺陷像素动态检测和补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对图像传感器输出的数字图像中存在的缺陷像素进行动态检测和补偿的方法，包括如下步骤：首先，计算当前像素点与水平方向和垂直方向上相关像素的亮度差异值；其次，根据两个差异值的绝对值大小确定最有效方向；接着，求出该方向上相关像素的亮度平均值Avg，以及参数值Var；然后，拿上述参数值Var与一个预先设定的噪声阈值T对比判断；最后，根据判断结果进行补偿。利用本发明所述方法可省去用于进行缺陷像素位置信息存储的存储器以及与其相连接的控制单元；能够检测到那些被售出后才产生以至于没有被记录在非易失性存储器中的缺陷像素，其可根据不同的工作环境调节噪声阈值，并使补偿后图像质量的下降尽可能地小。

Description

一种缺陷像素动态检测和补偿方法

所属领域

本发明属于数字图像处理领域，尤其涉及一种对图像传感器输出的数字图像中存在的缺陷像素进行动态检测和补偿的方法。

技术背景

数字图像输入装置中的感光器件是由很多互相连接的光敏单元所组成的阵列，其将光信号转换为电信号。通常来说，这些感光器件并不尽完美，会有一些有缺陷的光敏单元存在。因此，其输出图像中可能包含一些非正常的像素。为了将制作成本控制在一个可接受的范围内，这些光学传感器上是允许有一定数量缺陷像素存在的，但传感器制造厂商在将传感器售出前必须提供缺陷像素的信息给相机制造商。现时最流行的做法是，缺陷像素的位置信息被存储在一个可编程的非易失性存储器内，例如一个ROM(只读存储器)或者EEROM(电可擦只读存储器)，图像被捕获后，再根据这些位置信息提取该些像素进行后期的一些补偿处理。

这样一来，问题就产生了，有些缺陷像素可能是在售出后产生的，那些非易失性存储器内并没有他们的位置信息，它们也不可能被自动地检测并存储到非易失性存储器内，当图像被捕获后，便不能对该像素点进行补偿，以至于造成图像质量下降；

另一个不尽人意之处是，利用上述方法的后果是必须增加一个一个额外的存储部分用来存储这些缺陷像素的位置信息，在一些情况下，往往还需要一个与该可编程的非易失性存储器连接进行缺陷像素位置信息访问的控制单元。而对那些存储空间有限的产品来说，这种增加是很难被容忍的。

另外，在现有技术中，在检测到缺陷像素后，需要一些进一步的处理来对该些像素进行补偿。通常，这个补偿是通过对该些缺陷像素周围的像素进行检测来得到的。譬如，将该缺陷像素周围每个像素的值进行平均，然后赋值给这个缺陷像素。尽管这种做法看起来好象非常合理，但对每个周围像素都进行平均求值的计算量很大，增加了计算的复杂度；而且对大量的像素进行平均实际上等同于用了一个低通滤波器，这可能会造成图像质量的下降。

这些缺陷的存在使得上述装置在实际操作中不能达到令人满意的使用效果，所以，新的缺陷像素检测和补偿的解决方案被需求。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种对图像传感器输出的数字图像进行缺陷像素动态检测和补偿的方法，它不需要额外的非易失性存储器来存储缺陷像素的位置信息，而是对每一个像素点进行检测，即时地探测出缺陷像素的存在并对其进行补偿，对缺陷像素点的检测就在当前像素点的局部相邻区域内进行。一种缺陷像素动态检测和补偿方法，包括如下步骤：

首先，计算当前像素点与水平方向和垂直方向上a个相关像素亮度差异值DH和DV；

其次，比较两个差异值的绝对值|DH|和|DV|，将绝对值相对较小的那个方向确定为最有效方向；

接着，求出该方向上a个相关像素的亮度平均值Avg，以及该a个像素中每个像素与所述亮度平均值Avg之间差值的平均值Var；

然后，拿上述Var与一个预先设定的噪声阈值T对比；

最后，如果Var的值小于噪声阈值T，则该当前像素为正常点，亮度值为其原始值；否则，该当前像素为坏像素，将上述亮度平均值Avg作为该像素点新的亮度值对其赋值。

在实际应用中，本发明人推荐a的取值为3。

对比现有技术，本发明的优点在于：

通过用一个动态检测算法，我们可以省去现时被传感器制造商广泛用于进行缺陷像素位置信息存储的可编程的非易失性存储器以及与其相连接的控制单元；

由于该检测算法是动态的，所以我们能够检测到那些被售出后才产生以至于没有被记录在非易失性存储器中的缺陷像素；

噪声阈值被存储在寄存器中，它通过主机中的CPU被赋值，所以能更好地适应不同的工作环境；

此外，该方法仅对最有效方向上的几个像素进行平均也使图像质量的下降尽可能地小。

本发明的上述和其它目的、特征和优点从下面结合附图和并非特定的实施例的具体描述中将变得更明显。

附图说明

图1是本发明实施例中所述5×5像素块的示意图；

图2是本发明所述方法的流程简图。

具体实施例

在下面的说明中，公知的功能或技术将不再详细说明，以避免与本发明的内容存在不必要的混淆。

图1是一个5×5像素阵列的示意图，我们设定中间像素的值为P_m，n，在这里m代表行数，n指代列数。P_m，n可以是R、G、或者B，此处，对R、G、或者B的处理都是同样适用的。根据数字图像原理可知，值P_m，n仅仅与P_m-2，n，P_m，n，P_m+2，n，P_m，n-2，P_m，n+2有关。

图2是本发明所述方法的流程简图，如图所示，当对像素点P_m，n进行检测的时候，首先选择与其相关的点P_m-2，n，P_m，n，P_m+2，n，P_m，n-2和P_m，n+2，计算当前像素点P_m，n与水平方向和垂直方向上这个相关像素亮度差异值DH和DV，其中：

DV＝2P_m，n-P_m-2，n-P_m+2，n；

DH＝2P_m，n-P_m，n-2-P_m，n+2；

其次，比较两个差异值DH和DV的绝对值|DH|和|DV|，将绝对值相对较小的那个方向确定为最有效方向；

如果(|DV|＜|DH|)，则求出垂直方向上的亮度平均值Avg，以及该3个像素中每个像素与所述亮度平均值Avg之间差值的平均值Var，其中：

$\mathrm{Avg}=\frac{(P_{m-2,n}+P_{m,n}+P_{m+2,n})}{3};$

$\mathrm{Var}=\frac{1}{3}\left(\right|P_{m-2,n}-\mathrm{Avg}|+|P_{m,n}-\mathrm{Avg}|+|P_{m+2,n}-\mathrm{Avg}\left|\right);$

否则的话，求出水平方向上的亮度平均值Avg，以及该3个像素中每个像素与所述亮度平均值Avg之间差值的平均值Var，其中：

$\mathrm{Avg}=\frac{(P_{m,n-2}+P_{m,n}+P_{m,n+2})}{3};$

$\mathrm{Var}=\frac{1}{3}\left(\right|P_{m,n-2}-\mathrm{Avg}|+|P_{m,n}-\mathrm{Avg}|+|P_{m,n+2}-\mathrm{Avg}\left|\right);$

然后，拿上述Var与一个预先设定的噪声阈值T对比；如果Var＜T，则该当前像素为正常点，亮度值为其原始值，即P_m，n＝P_m，n；否则，该当前像素为坏像素，将上述亮度平均值Avg作为该像素点新的亮度值对其赋值，即P_m，n＝Avg。

很显然，本发明所描述的算法并不限于5*5的像素块，亦即我们在对某像素点进行检测的时候完全可以才用更多的与其相关的相邻像素来进行计算，在本发明所述方法中，我们选取水平方向和垂直方向之中差异值最小的那个作为计算平均值的方向，并且仅仅对这一方向上的三个像素进行平均而不是其周围的5个或者9个，主要的原因是，如果对大量的像素进行平均实际上等同于用了一个低通滤波器，可能会造成图像质量的下降，而这是人们所不愿意看到的。

而且如上所述，检测阶段的临时结果Avg在后来被用来作为补偿值，这样一来也达到了提高运算效率的目的。

由于每帧图像被抓取后的都会经过该方法的检测处理，所以无论是图像传感器制造完成时产生的坏像素还是被售出后才产生的坏像素，都可以很好的被检测到而不需要额外的用来记录坏像素位置信息的存储部分和与其相连的控制单元等。

在很多情况下，譬如一些带有摄像头的移动电话，其工作环境可能经常变化，而本发明上述噪声阈值是被存储在寄存器中的，它可通过主机CPU被赋值，以便更好地适应各种不同的工作环境。

本发明所述的缺陷像素动态检测和补偿方法，并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明之领域，对于熟悉本领域的人员而言可容易地实现另外的优点和进行修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念的精神和范围的情况下，本发明并不限于特定的细节、代表性的设备和这里示出与描述的图示示例。

Claims (6)

1、一种缺陷像素动态检测和补偿方法，包括如下步骤：

首先，计算当前像素点与水平方向和垂直方向上a个相关像素亮度差异值DH和DV；

其次，比较两个差异值的绝对值|DH|和|DV|，将绝对值相对较小的那个方向确定为最有效方向；

接着，求出该方向上a个相关像素的亮度平均值Avg，以及该a个像素中每个像素与所述亮度平均值Avg之间差值的平均值Var；

然后，拿上述Var与一个预先设定的噪声阈值T对比；

最后，如果Var的值小于噪声阈值T，则该当前像素为正常点，亮度值为其原始值；否则，该当前像素为坏像素，将上述亮度平均值Avg作为该像素点新的亮度值对其赋值。

2、根据权利要求1所述缺陷像素动态检测和补偿方法，其特征在于，所述噪声阈值T被存储在寄存器中，它可通过主机中的CPU被赋值。

3、根据权利要求1所述缺陷像素动态检测和补偿方法，其特征在于，所述相关像素个数a等于3。

4、根据权利要求3所述缺陷像素动态检测和补偿方法，其特征在于，所述水平方向和垂直方向上这个相关像素亮度差异值DH和DV分别为：

    DV＝2P_m，n-P_m-2，n-P_m+2，n；

    DH＝2P_m，n-P_m，n-2-P_m，n+2；

其中：当前像素的值为P_m，n，在这里m代表行数，n指代列数。

5、根据权利要求3所述缺陷像素动态检测和补偿方法，其特征在于，所述水平方向和垂直方向上的亮度平均值分别为：

水平： $\mathrm{Avg}=\frac{(P_{m,n-2}+P_{m,n}+P_{m,n+2})}{3};$

垂直： $\mathrm{Avg}=\frac{(P_{m-2,n}+P_{m,n}+P_{m+2,n})}{3}.$

6、根据权利要求3所述缺陷像素动态检测和补偿方法，其特征在于，所述水平方向和垂直方向上的差值平均值Vαr分别为：

水平： $\mathrm{Var}=\frac{1}{3}\left(\right|P_{m,n-2}-\mathrm{Avg}|+|P_{m,n}-\mathrm{Avg}|+|P_{m,n+2}-\mathrm{Avg}\left|\right);$

垂直： $\mathrm{Var}=\frac{1}{3}\left(\right|P_{m-2,n}-\mathrm{Avg}|+|P_{m,n}-\mathrm{Avg}|+|P_{m+2,n}-\mathrm{Avg}\left|\right).$

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