FR3140724A1 - DETECTION AND CORRECTION OF DEFECTIVE PIXELS - Google Patents
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Abstract
Procédé de détection et correction de pixels défectueux dans des images de scène, comportant, en cas de détection (E1) d’un mouvement dans la scène, pour un pixel courant : - la prédiction (E2) du pixel, en fonction de pixels voisins sélectionnés selon une orientation de motif autour du pixel, pour déterminer un pixel prédit, - l’incrémentation d’un compteur si la différence entre le pixel et le pixel prédit est supérieure à un seuil de différence, et décrémentation du compteur sinon, - la comparaison du compteur à deux seuils haut et bas d’hystérésis, - l’attribution au pixel de l’état défectueux si le compteur est supérieur au seuil haut, ou de l’état sain si le compteur est inférieur au seuil bas, ou la conservation d’un état précédent du pixel si le compteur est entre les seuils d’hystérésis, - le remplacement (E4) du pixel s’il est défectueux, par le pixel prédit. Figure pour l’abrégé : figure 1Method for detecting and correcting defective pixels in scene images, comprising, in the event of detection (E1) of a movement in the scene, for a current pixel: - prediction (E2) of the pixel, as a function of neighboring pixels selected according to a pattern orientation around the pixel, to determine a predicted pixel, - incrementing a counter if the difference between the pixel and the predicted pixel is greater than a difference threshold, and decrementing the counter otherwise, - comparison of the counter with two high and low hysteresis thresholds, - assigning to the pixel the defective state if the counter is greater than the high threshold, or the healthy state if the counter is less than the low threshold, or the conservation of a previous state of the pixel if the counter is between the hysteresis thresholds, - replacement (E4) of the pixel if it is defective, by the predicted pixel. Figure for abstract: figure 1
Description
La présente invention concerne les systèmes d’imagerie utilisant une matrice de photo-détecteurs, notamment dans le domaine spectral de l’infra-rouge, par exemple l’infra-rouge moyen ou l’infra-rouge lointain.The present invention relates to imaging systems using a matrix of photodetectors, particularly in the infrared spectral domain, for example medium infrared or far infrared.
Ces systèmes d’imagerie intègrent des caméras infrarouges pour détecter le rayonnement thermique d’un objet ou d’une scène et le convertir en images représentatives des variations thermiques de l’objet ou de la scène. Il peut s’agir de caméras infrarouges refroidies ou non refroidies.These imaging systems integrate infrared cameras to detect thermal radiation from an object or scene and convert it into images representative of the thermal variations of the object or scene. These can be cooled or uncooled infrared cameras.
Un tel système d’imagerie délivre une image dont chaque pixel correspond à un photo-détecteur de la matrice de photo-détecteurs. Il est connu qu’une matrice de photo-détecteurs comporte un certain nombre de photo-détecteurs dont la réponse ne suit pas une loi prédictible en fonction de l’intensité lumineuse reçue. Les pixels qu’ils délivrent ne restituent pas directement la valeur de l’intensité lumineuse reçue. Ces pixels sont appelés défectueux.Such an imaging system delivers an image of which each pixel corresponds to a photo-detector of the matrix of photo-detectors. It is known that a matrix of photodetectors comprises a certain number of photodetectors whose response does not follow a predictable law depending on the light intensity received. The pixels they deliver do not directly reproduce the value of the light intensity received. These pixels are called defective.
Afin d’obtenir une image traitée cohérente pour tous les photo-détecteurs d’une matrice de photo-détecteurs, les pixels défectueux doivent être détectés et corrigés par des algorithmes de traitement d’image.In order to obtain a consistent processed image for all photodetectors in a photodetector array, defective pixels must be detected and corrected by image processing algorithms.
L’enjeu de la gestion des pixels défectueux est de prédire pour chaque pixel sa valeur en fonction des valeurs de son voisinage afin de détecter et corriger ces pixels défectueux.The challenge of managing defective pixels is to predict its value for each pixel based on the values of its neighborhood in order to detect and correct these defective pixels.
Il est possible d’effectuer une détection et une correction de pixels défectueux en usine. La détection en usine consiste par exemple à détecter les pixels qui ne suivent pas une loi affine en fonction de la température en imageant un corps noir à plusieurs températures. Le corps noir assure un flux d’entré égal sur tous les pixels. Les pixels dont la réponse s’éloigne suffisamment du modèle affine sont définis comme défectueux et sont enregistrés dans une table de pixels défectueux. Ces pixels sont ensuite remplacés par une combinaison de leur voisinage sain.Defective pixel detection and correction can be performed at the factory. Factory detection consists, for example, of detecting pixels that do not follow an affine law as a function of temperature by imaging a black body at several temperatures. The black body ensures equal input flow across all pixels. Pixels whose response deviates sufficiently from the affine model are defined as defective and are recorded in a table of defective pixels. These pixels are then replaced by a combination of their healthy neighborhood.
Cependant, cette technique ne permet de corriger que les pixels détectés lors de la calibration usine. Elle n’est donc pas adaptée aux cas où des pixels peuvent passer aléatoirement d’un état sain à un état défectueux et inversement, comme cela arrive avec certains capteurs infrarouges refroidis, par exemple basés sur une technologie incluant des matériaux semi-conducteurs en tellure de mercure-cadmium (MCT).However, this technique only corrects the pixels detected during factory calibration. It is therefore not suitable for cases where pixels can randomly pass from a healthy state to a defective state and vice versa, as happens with certain cooled infrared sensors, for example based on technology including tellurium semiconductor materials. mercury-cadmium (MCT).
La détection et la correction des pixels défectueux peuvent également être effectuées sur scène : la détection d’un pixel défectueux est basée sur la différence entre la valeur du pixel en question et une prédiction de la valeur du pixel basée sur son voisinage.Detection and correction of defective pixels can also be performed on scene: detection of a defective pixel is based on the difference between the value of the pixel in question and a prediction of the pixel value based on its neighborhood.
Les méthodes existantes (par exemple dans WO201068372 et US20150172576) prédisent la valeur du pixel en question en moyennant des pixels voisins dans l’espace.Existing methods (for example in WO201068372 and US20150172576) predict the value of the pixel in question by averaging neighboring pixels in space.
Les méthodes de détection sur scène sont sensibles aux fausses détections car les méthodes actuelles fonctionnent sur des filtres isotropes et ne prennent pas en compte la temporalité des pixels.On-scene detection methods are sensitive to false detections because current methods operate on isotropic filters and do not take pixel temporality into account.
Les éléments fortement contrastés de la scène sont susceptibles d’être détectés comme pixels défectueux et supprimés de l’image traitée.High contrast elements in the scene may be detected as defective pixels and removed from the processed image.
D’autres méthodes plus complexes sont basées sur des estimations denses du mouvement (par exemple dans FR3028376) ou utilisent des méthodes de recherches de voisinages itératives couteuses en ressources calculatoires et donc peu adaptées aux systèmes embarqués. De plus, les estimations denses du mouvement sont sensibles aux bruits ce qui peut générer de nombreuses erreurs d’estimation. Les méthodes existantes ne prennent pas en compte les textures locales, ce qui génère des effets de flous sur les objets contrastés. La méthode proposée dans FR3038194 est basée sur la construction itérative du voisinage qui n’est pas adaptées à une mise en œuvre par circuits FPGA qui traitent les pixels dans le flux.Other more complex methods are based on dense estimates of movement (for example in FR3028376) or use iterative neighborhood search methods that are expensive in computational resources and therefore poorly suited to embedded systems. In addition, dense motion estimates are sensitive to noise which can generate numerous estimation errors. Existing methods do not take local textures into account, which generates blurring effects on contrasting objects. The method proposed in FR3038194 is based on the iterative construction of the neighborhood which is not suitable for implementation by FPGA circuits which process the pixels in the flow.
L’invention vise à résoudre les problèmes de la technique antérieure en fournissant un procédé de détection et correction de pixels défectueux sur scène en temps réel dans un flux d’images, qui utilise à la fois le mouvement global des textures sur les images du flux d’images et l’orientation locale des textures des images considérées individuellement, pour améliorer les performances de la détection et fournir une solution légère en ressources FPGA.The invention aims to solve the problems of the prior art by providing a method of detecting and correcting defective pixels on scene in real time in an image stream, which uses both the overall movement of the textures on the images of the stream of images and the local orientation of the textures of the images considered individually, to improve detection performance and provide a light solution in FPGA resources.
Le mouvement global correspond au mouvement de la ligne de visée. Le mouvement global induit une variation temporelle de l’information perçue par l’ensemble des photo-détecteurs de la matrice de photo-détecteurs, correspondant chacun à un pixel. Le mouvement global permet de différencier les points de fort contraste de la scène, dont les positions varient temporellement sur les pixels, et les pixels défectueux qui restent statiques.The overall movement corresponds to the movement of the line of sight. The overall movement induces a temporal variation of the information perceived by all the photo-detectors of the photo-detector matrix, each corresponding to a pixel. The global movement makes it possible to differentiate between points of high contrast in the scene, whose positions vary temporally on the pixels, and defective pixels which remain static.
L’orientation locale des textures d’une image est une représentation des orientations des textures en chaque pixel de l’image. L’orientation de la texture en un pixel donné de l’image dépend des pixels voisins.The local orientation of the textures of an image is a representation of the orientations of the textures at each pixel of the image. The orientation of the texture in a given pixel of the image depends on the neighboring pixels.
Ainsi, l’invention fournit un procédé de détection et de correction de pixels défectueux dans des images délivrées par une matrice de photo-détecteurs, comportantThus, the invention provides a method for detecting and correcting defective pixels in images delivered by a matrix of photodetectors, comprising
- la prise en compte d’un flux d’images représentant une scène, acquis par un dispositif intégrant la matrice de pixels,- taking into account a stream of images representing a scene, acquired by a device integrating the pixel matrix,
- la détection d’un mouvement dans la scène, et lorsqu’un mouvement est détecté,- detection of movement in the scene, and when movement is detected,
caractérisé en ce qu’il comporte, pour un pixel courant de chaque image d’un ensemble d’images du flux d’images,characterized in that it comprises, for a current pixel of each image of a set of images of the image stream,
- la prédiction de la valeur du pixel courant, en fonction de pixels voisins du pixel courant, sélectionnés selon une orientation de motif autour du pixel courant, pour déterminer une valeur de pixel prédit,- predicting the value of the current pixel, as a function of pixels neighboring the current pixel, selected according to a pattern orientation around the current pixel, to determine a predicted pixel value,
- la détection d’un état sain ou défectueux du pixel courant, comportant- the detection of a healthy or defective state of the current pixel, comprising
o l’incrémentation de la valeur d’un compteur si la valeur absolue de la différence entre la valeur du pixel courant et la valeur du pixel prédit est supérieure à un seuil de différence, et décrémentation de la valeur du compteur sinon,o incrementing the value of a counter if the absolute value of the difference between the value of the current pixel and the value of the predicted pixel is greater than a difference threshold, and decrementing the value of the counter otherwise,
o la comparaison de la valeur du compteur à un premier et un second seuils d’hystérésis, le premier seuil étant supérieur au second seuil,o comparing the value of the counter to a first and a second hysteresis threshold, the first threshold being greater than the second threshold,
o l’attribution au pixel courant de l’état défectueux si la valeur du compteur est supérieure au premier seuil, ou de l’état sain si la valeur du compteur est inférieure au second seuil, ou la conservation d’un état précédent du pixel courant si la valeur du compteur est comprise entre le premier et le second seuils d’hystérésis,o assigning to the current pixel the defective state if the value of the counter is greater than the first threshold, or the healthy state if the value of the counter is less than the second threshold, or the conservation of a previous state of the pixel current if the value of the counter is between the first and second hysteresis thresholds,
- la correction de la valeur du pixel courant si le pixel courant est à l’état défectueux, en remplaçant la valeur du pixel courant par la valeur du pixel prédit.- correction of the value of the current pixel if the current pixel is in a defective state, by replacing the value of the current pixel with the value of the predicted pixel.
Grâce à l’invention, la correction des pixels défectueux est effectuée de manière localement adaptative aux textures de la scène. Pour un pixel défectueux donné d’une image donnée, la correction dépend de son voisinage dans l’image.Thanks to the invention, the correction of defective pixels is carried out in a locally adaptive manner to the textures of the scene. For a given defective pixel in a given image, the correction depends on its neighborhood in the image.
De plus, la détection des pixels défectueux est basée sur l’intégration dans le temps des potentielles détections successives effectuées dans les images précédentes du flux d’images. L’invention combine ainsi un traitement spatial de chaque image et un traitement temporel de l’ensemble des images.In addition, the detection of defective pixels is based on the integration over time of potential successive detections carried out in the previous images of the image stream. The invention thus combines spatial processing of each image and temporal processing of all the images.
La robustesse de la détection des pixels défectueux et la qualité visuelle de l’image corrigée sont améliorées par rapport aux techniques connus.The robustness of the detection of defective pixels and the visual quality of the corrected image are improved compared to known techniques.
La mise en œuvre peut être réalisée par FPGA. L’architecture globale permettant aux fonctions de fonctionner ensemble en mutualisant leurs ressources FPGA et leur consommation électrique.The implementation can be done by FPGA. The overall architecture allowing functions to work together by pooling their FPGA resources and their power consumption.
Selon une caractéristique préférée, la prédiction de la valeur du pixel courant comporte l’application de filtres spatiaux hautes fréquences orientés sur une zone incluant le pixel courant pour déterminer l’orientation de motif autour du pixel courant.According to a preferred characteristic, the prediction of the value of the current pixel comprises the application of high frequency spatial filters oriented on an area including the current pixel to determine the pattern orientation around the current pixel.
Selon une caractéristique préférée, les filtres spatiaux hautes fréquences sont choisis parmi un filtre vertical, un filtre horizontal et deux filtres diagonaux.According to a preferred characteristic, the high frequency spatial filters are chosen from a vertical filter, a horizontal filter and two diagonal filters.
Selon une caractéristique préférée, la prédiction de la valeur du pixel courant comporte le calcul d’une moyenne de valeurs de pixels voisins du pixel courant sélectionnés dans l’orientation de l’image déterminée par l’orientation de motif autour du pixel courant.According to a preferred characteristic, the prediction of the value of the current pixel comprises the calculation of an average of values of pixels neighboring the current pixel selected in the orientation of the image determined by the pattern orientation around the current pixel.
L’invention concerne aussi un dispositif intégrant une matrice de photo-détecteurs, comportant des moyens de :The invention also relates to a device integrating a matrix of photodetectors, comprising means of:
- prise en compte d’un flux d’images représentant une scène, acquis par un dispositif intégrant la matrice de pixels,- taking into account a stream of images representing a scene, acquired by a device integrating the pixel matrix,
- détection d’un mouvement dans la scène, et lorsqu’un mouvement est détecté,- detection of movement in the scene, and when movement is detected,
caractérisé en ce qu’il comporte, pour un pixel courant de chaque image d’un ensemble d’images du flux d’images, des moyens de :characterized in that it comprises, for a current pixel of each image of a set of images of the image stream, means of:
- prédiction de la valeur du pixel courant, en fonction de pixels voisins du pixel courant, sélectionnés selon une orientation de motif autour du pixel courant, pour déterminer une valeur de pixel prédit,- prediction of the value of the current pixel, as a function of pixels neighboring the current pixel, selected according to a pattern orientation around the current pixel, to determine a predicted pixel value,
- détection d’un état sain ou défectueux du pixel courant, les moyens de détection étant adapté pour- detection of a healthy or defective state of the current pixel, the detection means being adapted to
o incrémenter la valeur d’un compteur si la valeur absolue de la différence entre la valeur du pixel courant et la valeur du pixel prédit est supérieure à un seuil de différence, et décrémenter la valeur du compteur sinon,o increment the value of a counter if the absolute value of the difference between the value of the current pixel and the value of the predicted pixel is greater than a difference threshold, and decrement the value of the counter otherwise,
o comparer la valeur du compteur à un premier et un second seuils d’hystérésis, le premier seuil étant supérieur au second seuil,o compare the value of the counter to a first and a second hysteresis threshold, the first threshold being greater than the second threshold,
o attribuer au pixel courant l’état défectueux si la valeur du compteur est supérieure au premier seuil, ou l’état sain si la valeur du compteur est inférieure au second seuil, ou conserver un état précédent du pixel courant si la valeur du compteur est comprise entre le premier et le second seuils d’hystérésis,o assign to the current pixel the defective state if the value of the counter is greater than the first threshold, or the healthy state if the value of the counter is less than the second threshold, or keep a previous state of the current pixel if the value of the counter is between the first and second hysteresis thresholds,
- correction de la valeur du pixel courant si le pixel courant est à l’état défectueux, en remplaçant la valeur du pixel courant par la valeur du pixel prédit.- correction of the value of the current pixel if the current pixel is in a defective state, by replacing the value of the current pixel with the value of the predicted pixel.
Le dispositif présente des avantages analogues à ceux précédemment présentés.The device has advantages similar to those previously presented.
Dans un mode particulier de réalisation, les étapes du procédé selon l’invention sont mises en œuvre par des instructions de programme d’ordinateur.In a particular embodiment, the steps of the method according to the invention are implemented by computer program instructions.
En conséquence, l’invention vise aussi un programme d’ordinateur sur un support d’informations, ce programme étant susceptible d’être mis en œuvre dans un ordinateur, ce programme comportant des instructions adaptées à la mise en œuvre des étapes d'un procédé tel que décrit ci-dessus.Consequently, the invention also relates to a computer program on an information medium, this program being capable of being implemented in a computer, this program comprising instructions adapted to the implementation of the steps of a process as described above.
L’invention vise aussi un support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions de programme d'ordinateur adaptées à la mise en œuvre des étapes d'un procédé tel que décrit ci-dessus.The invention also relates to an information medium readable by a computer, and comprising computer program instructions adapted to the implementation of the steps of a method as described above.
Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé selon l’invention.The information carrier can be any entity or device capable of storing the program. The information carrier may be an integrated circuit in which the program is incorporated, the circuit being adapted to execute or to be used in the execution of the method according to the invention.
D’autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture de la description suivante d’un mode de réalisation préféré, donné à titre d’exemple non limitatif, décrit en référence aux figures dans lesquelles :Other characteristics and advantages will appear on reading the following description of a preferred embodiment, given by way of non-limiting example, described with reference to the figures in which:
Les différentes possibilités (variantes et modes de réalisation) doivent être comprises comme n’étant pas exclusives les unes des autres et peuvent se combiner entre elles.The different possibilities (variants and embodiments) must be understood as not being exclusive of each other and can be combined with each other.
EE xposéxposed dd étailléscaled dd ee mm odesodes dd ee rr éalisationrealization pp articuliersindividuals
Selon un mode de réalisation préféré, représenté à la
Un pixel est défectueux lorsque sa valeur ne représente pas la valeur de l’intensité lumineuse reçue par le photo-détecteur qui lui est associé dans la matrice de photo-détecteur.A pixel is defective when its value does not represent the value of the light intensity received by the photo-detector associated with it in the photo-detector matrix.
Le procédé comporte des étapes E1 à E4, mises en œuvre par un ordinateur ou sous une forme matérielle, tel qu’un FPGA.The method comprises steps E1 to E4, implemented by a computer or in hardware form, such as an FPGA.
L’étape E1 est la détection d’un mouvement dans la scène. En effet, la détection des pixels défectueux est effectuée lorsqu’un mouvement est détecté dans la scène afin de ne pas détecter comme défectueux les pixels positionnés sur des points chauds de la scène, à l’étape ultérieure E3 décrite dans la suite. Par « point chaud », respectivement « point froid », on entend une zone de quelques pixels dans l’image qui ont une valeur représentative d’une intensité lumineuse reçue très supérieure, respectivement inférieure, à la valeur des pixels voisins de la zone considérée.Step E1 is the detection of movement in the scene. Indeed, the detection of defective pixels is carried out when a movement is detected in the scene in order not to detect as defective the pixels positioned on hot spots in the scene, in the subsequent step E3 described below. By “hot spot”, respectively “cold spot”, we mean an area of a few pixels in the image which have a value representative of a received light intensity much higher, respectively lower, than the value of the pixels neighboring the area considered. .
La détection de mouvement peut être effectuée à partir d’un dispositif de traitement d’image qui réalise par exemple une estimation de translations par corrélations ou une estimation de changement basée sur les variations moyennes des niveaux de gris de l’image. La détection de mouvement peut aussi être effectuée par un dispositif extérieur qui applique par exemple une consigne de mouvement lorsqu’une ligne de visée est asservie par un système motorisé, ou encore par un module inertiel qui mesure un mouvement.Motion detection can be carried out using an image processing device which carries out, for example, an estimation of translations by correlations or an estimation of change based on the average variations of the gray levels of the image. Motion detection can also be carried out by an external device which applies, for example, a movement instruction when a line of sight is controlled by a motorized system, or by an inertial module which measures a movement.
Dans la suite, on fait l’hypothèse qu’un mouvement a été détecté dans le flux d’images. On suppose donc que les points chauds et les points froids de la scène ne restent pas sur les mêmes pixels au cours du temps. On considère un ensemble d’images du flux d’images, et les étapes suivantes sont parcourues pour chacun des pixels de chacune des images de l’ensemble d’image du flux d’images.In the following, we assume that a movement has been detected in the image stream. We therefore assume that the hot spots and cold spots in the scene do not remain on the same pixels over time. A set of images of the image stream is considered, and the following steps are performed for each of the pixels of each of the images of the image set of the image stream.
L’étape E2 est une prédiction de la valeur du pixel courant de l’image courante. Un mode de réalisation de prédiction de valeur de pixel est détaillé à la
L’étape E21 est l’application de filtres spatiaux hautes fréquences orientés sur une zone z incluant le pixel courant. Par exemple, la zone est centrée sur le pixel courant. Il peut notamment s’agir d’un motif de 3x3 pixels dont le centre est le pixel courant.Step E21 is the application of high frequency spatial filters oriented on a zone z including the current pixel. For example, the area is centered on the current pixel. It may in particular be a pattern of 3x3 pixels whose center is the current pixel.
Par exemple, un filtre horizontal Flgnet un filtre vertical Fcolsont appliqués sur la zone considérée z. Il peut s’agit de gradient, laplacien ou d’autres types de filtres. La différence des résultats de l’application des filtres spatiaux hautes fréquences orientés Flgn(z) et Fcol(z) est ensuite comparée à un seuil prédéterminé S1:For example, a horizontal filter F lgn and a vertical filter F col are applied to the zone considered z. This can be gradient, Laplacian or other types of filters. The difference in the results of the application of oriented high-frequency spatial filters F lgn (z) and F col (z) is then compared to a predetermined threshold S 1 :
- Si Fcol(z) – Flgn(z) > S1, alors la zone considérée z incluant le pixel courant a une texture à tendance verticale,- If F col (z) – F lgn (z) > S 1 , then the zone considered z including the current pixel has a texture with a vertical tendency,
- Si Flgn(z) – Fcol(z) > S1alors la zone considérée z incluant le pixel courant a une texture à tendance horizontale,- If F lgn (z) – F col (z) > S 1 then the zone considered z including the current pixel has a texture with a horizontal tendency,
- Sinon, la zone considérée z incluant le pixel courant a une texture homogène.- Otherwise, the zone considered z including the current pixel has a homogeneous texture.
Selon un autre exemple, des filtres diagonaux Fdiag1et Fdiag2sont aussi appliqués sur la zone considérée z. Les différences suivantes sont comparées au seuil S1:According to another example, diagonal filters F diag1 and F diag2 are also applied to the zone considered z. The following differences are compared to the S 1 threshold:
- Si Fcol(z) - (Flgn(z) + Fdiag1(z) + Fdiag2(z))/3 > S1, alors la zone considérée z incluant le pixel courant a une texture à tendance verticale,- If F col (z) - (F lgn (z) + F diag1 (z) + F diag2 (z))/3 > S 1 , then the zone considered z including the current pixel has a texture with a vertical tendency,
- Si Flgn(z) - (Fcol(z) + Fdiag1(z) + Fdiag2(z))/3 > S1, alors la zone considérée z incluant le pixel courant a une texture à tendance horizontale,- If F lgn (z) - (F col (z) + F diag1 (z) + F diag2 (z))/3 > S 1 , then the zone considered z including the current pixel has a texture with a horizontal tendency,
- Si Fdiag1(z) - (Flgn(z) + Fcol(z) + Fdiag2(z))/3 > S1, alors la zone considérée z incluant le pixel courant a une texture à tendance diagonale 1,- If F diag1 (z) - (F lgn (z) + F col (z) + F diag2 (z))/3 > S 1 , then the zone considered z including the current pixel has a texture with a diagonal tendency 1,
- Si Fdiag2(z) - (Flgn(z) + Fdiag1(z) + Fcol(z))/3 > S1, alors la zone considérée z incluant le pixel courant a une texture à tendance diagonale 2,- If F diag2 (z) - (F lgn (z) + F diag1 (z) + F col (z))/3 > S 1 , then the zone considered z including the current pixel has a texture with a diagonal tendency 2,
- Sinon, la zone considérée z incluant le pixel courant a une texture à tendance homogène.- Otherwise, the zone considered z including the current pixel has a texture with a homogeneous tendency.
Le résultat de l’étape 21 est une orientation locale de motif dans l’image courante. Le résultat peut être une orientation verticale, horizontale, diagonale si des filtres diagonaux sont utilisés, ou encore une absence d’orientation.The result of step 21 is a local pattern orientation in the current image. The result can be a vertical, horizontal, diagonal orientation if diagonal filters are used, or even a lack of orientation.
L’orientation permet de déterminer le type de prédiction (moyenne verticale, horizontale ou diagonale) à utiliser pour chaque pixel. En absence d’orientation la prédiction est faite par une moyenne isotrope donnée par la moyenne des différentes moyennes.The orientation allows you to determine the type of prediction (vertical, horizontal or diagonal average) to use for each pixel. In the absence of orientation, the prediction is made by an isotropic average given by the average of the different averages.
L’étape suivante E22 est la détermination de la valeur du pixel prédit correspondant au pixel courant, en fonction de l’orientation locale de la zone z incluant le pixel courant. La détermination de la valeur du pixel prédit comporte le calcul d’une moyenne de valeurs de pixels voisins du pixel courant sélectionnés dans l’orientation de l’image.The next step E22 is the determination of the value of the predicted pixel corresponding to the current pixel, as a function of the local orientation of the zone z including the current pixel. Determining the value of the predicted pixel involves calculating an average of pixel values neighboring the current pixel selected in the orientation of the image.
Si l’orientation locale de la zone z incluant le pixel courant est verticale, alors la valeur du pixel prédit est déterminée en moyennant les valeurs des deux pixels sains les plus proches dans l’orientation verticale de l’image.If the local orientation of zone z including the current pixel is vertical, then the value of the predicted pixel is determined by averaging the values of the two closest healthy pixels in the vertical orientation of the image.
De même, si l’orientation locale de la zone z incluant le pixel courant est horizontale, alors la valeur du pixel prédit est déterminée en moyennant les valeurs des deux pixels sains les plus proches dans l’orientation horizontale de l’image.Likewise, if the local orientation of zone z including the current pixel is horizontal, then the value of the predicted pixel is determined by averaging the values of the two closest healthy pixels in the horizontal orientation of the image.
Si l’orientation locale de la zone z incluant le pixel courant est diagonale, alors la valeur du pixel prédit est déterminée en moyennant les valeurs des deux pixels sains les plus proches dans la même orientation diagonale de l’image.If the local orientation of zone z including the current pixel is diagonal, then the value of the predicted pixel is determined by averaging the values of the two closest healthy pixels in the same diagonal orientation of the image.
En cas d’absence d’orientation, la valeur du pixel prédit est déterminée en moyennant les valeurs des huit pixels sains les plus proches autour du pixel courant.In the event of no orientation, the value of the predicted pixel is determined by averaging the values of the eight closest healthy pixels around the current pixel.
Bien entendu, dans tous les cas précédents, le nombre de pixels sains pris en compte pour déterminer la valeur du pixel prédit peut être différent.Of course, in all the previous cases, the number of healthy pixels taken into account to determine the value of the predicted pixel may be different.
En variante, on considère un nombre de pixels voisins, que ces pixels soient sains ou corrigés. Dans tous les cas, le nombre de pixels pris en compte pour déterminer la valeur du pixel prédit n’est pas lié à la taille de la zone considérée à l’étape E21.Alternatively, we consider a number of neighboring pixels, whether these pixels are healthy or corrected. In all cases, the number of pixels taken into account to determine the value of the predicted pixel is not linked to the size of the area considered in step E21.
L’étape E2 de prédiction de la valeur du pixel courant de l’image courante est suivie de l’étape E3 qui est la détection d’un état sain ou défectueux du pixel courant. Un mode de réalisation de l’étape E3 est détaillé à la
Un compteur de confiance est défini pour chaque pixel et sa valeur est incrémentée ou décrémentée au fil du traitement des images de l’ensemble d’images considéré. Le compteur de confiance donne une information temporelle sur l’état sain ou défectueux de chaque pixel.A confidence counter is defined for each pixel and its value is incremented or decremented as the images in the set of images considered are processed. The confidence counter provides temporal information on the healthy or defective state of each pixel.
Il est à noter que le fait d’appliquer le traitement décrit si un mouvement a été détecté dans le flux d’images rend l’utilisation du compteur de confiance, et donc la détection de pixel défectueux, robuste aux points chauds ou froids de la scène.It should be noted that the fact of applying the processing described if a movement has been detected in the image stream makes the use of the confidence counter, and therefore the detection of defective pixels, robust to hot or cold points of the scene.
L’étape E31 est le calcul de la valeur absolue de la différence entre la valeur du pixel courant et la valeur du pixel prédit qui lui correspond, déterminée à l’étape E22.Step E31 is the calculation of the absolute value of the difference between the value of the current pixel and the value of the predicted pixel which corresponds to it, determined in step E22.
La valeur absolue de la différence entre la valeur du pixel courant et la valeur du pixel prédit qui lui correspond est ensuite comparée avec un seuil de différence prédéterminé. La valeur du seuil de différence est définie par une analyse préliminaire.The absolute value of the difference between the value of the current pixel and the value of the predicted pixel which corresponds to it is then compared with a predetermined difference threshold. The value of the difference threshold is defined by a preliminary analysis.
Si la valeur absolue de la différence entre la valeur du pixel courant et la valeur du pixel prédit qui lui correspond est supérieure au seuil de différence prédéterminé, alors l’étape E31 est suivie de l’étape E32 à laquelle la valeur du compteur correspondant au pixel courant est incrémentée de un. Dans le cas contraire, l’étape E31 est suivie de l’étape E33 à laquelle la valeur du compteur correspondant au pixel courant est décrémentée de un.If the absolute value of the difference between the value of the current pixel and the value of the predicted pixel which corresponds to it is greater than the predetermined difference threshold, then step E31 is followed by step E32 in which the value of the counter corresponding to the current pixel is incremented by one. Otherwise, step E31 is followed by step E33 in which the value of the counter corresponding to the current pixel is decremented by one.
On dispose ainsi d’une image de compteurs de confiance pour chaque image du flux d’images. La détection de pixels défectueux est ensuite réalisée grâce à un seuillage en hystérésis, dont un seuil haut et un seuil bas sont choisis pour assurer un compromis entre vitesse de réaction de la détection de pixel défectueux et stabilité dans l’image.We thus have an image of confidence counters for each image in the image stream. The detection of defective pixels is then carried out using hysteresis thresholding, of which a high threshold and a low threshold are chosen to ensure a compromise between reaction speed of defective pixel detection and stability in the image.
L’étape E32 et l’étape E33 sont suivies de l’étape E34 à laquelle la valeur du compteur est comparée au seuil haut d’hystérésis.Step E32 and step E33 are followed by step E34 in which the value of the counter is compared to the high hysteresis threshold.
Si la valeur du compteur est supérieure au seuil haut d’hystérésis, alors l’étape E34 est suivie de l’étape E36 à laquelle un état défectueux est attribué au pixel courant.If the value of the counter is greater than the high hysteresis threshold, then step E34 is followed by step E36 to which a defective state is assigned to the current pixel.
Si la valeur du compteur est inférieure au seuil haut d’hystérésis, alors l’étape E34 est suivie de l’étape E35 à laquelle la valeur du compteur est comparée au seuil bas d’hystérésis.If the value of the counter is lower than the high hysteresis threshold, then step E34 is followed by step E35 in which the value of the counter is compared to the low hysteresis threshold.
Si la valeur du compteur est inférieure au seuil bas d’hystérésis, alors l’étape E35 est suivie de l’étape E37 à laquelle un état sain est attribué au pixel courant. Dans le cas contraire, la valeur du compteur est comprise entre le seuil bas et le seuil haut, et l’état du pixel courant reste inchangé (étape E38). L’état précédent du pixel courant, c’est-à-dire l’état du pixel courant dans l’image précédente de l’ensemble d’images, est conservé.If the value of the counter is lower than the low hysteresis threshold, then step E35 is followed by step E37 to which a healthy state is assigned to the current pixel. Otherwise, the value of the counter is between the low threshold and the high threshold, and the state of the current pixel remains unchanged (step E38). The previous state of the current pixel, that is to say the state of the current pixel in the previous image of the set of images, is preserved.
Les étapes E31 à E38 permettent de faire évoluer l’état du pixel courant au fil du traitement des images de l’ensemble d’images considéré.Steps E31 to E38 make it possible to change the state of the current pixel over the course of processing the images of the set of images considered.
L’étape E3 de détection d’un état du pixel courant est suivie de l’étape E4 à laquelle une valeur de sortie du pixel courant est déterminée, en fonction de l’état sain ou défectueux du pixel courant.Step E3 of detecting a state of the current pixel is followed by step E4 in which an output value of the current pixel is determined, depending on the healthy or defective state of the current pixel.
Si le pixel est sain, alors sa valeur est inchangée. En d’autres termes, sa valeur de sortie est identique à sa valeur d’entrée.If the pixel is healthy, then its value is unchanged. In other words, its output value is the same as its input value.
Si le pixel est défectueux, alors sa valeur est corrigée en la remplaçant par la valeur de pixel prédit.If the pixel is defective, then its value is corrected by replacing it with the predicted pixel value.
Selon un mode de réalisation, les fonctions de détection, correction des pixels défectueux et d’estimation de mouvement sont intégrées dans une même fonction. Les opérations récurrentes telles que les filtres spatiaux et les calculs de statistiques globaux ne sont donc effectuées qu’une fois pour l’ensemble des fonctions. Dans le cas d’une mise en œuvre par FPGA, cette mutualisation permet de réduire drastiquement les ressources FPGA utilisées ainsi que la consommation électrique en utilisation, en particulier pour les filtres hautes fréquences qui nécessitent des accès mémoires.According to one embodiment, the detection, correction of defective pixels and movement estimation functions are integrated into the same function. Recurring operations such as spatial filters and global statistics calculations are therefore only performed once for all functions. In the case of an FPGA implementation, this sharing makes it possible to drastically reduce the FPGA resources used as well as the power consumption in use, in particular for high frequency filters which require memory access.
Cette solution permet d’effectuer une gestion des pixels défectueux sur scène adaptée pour des applications embarquées telles que des jumelles portables.This solution makes it possible to manage defective pixels on scene suitable for embedded applications such as portable binoculars.
Le procédé de détection et de correction de pixels défectueux selon l’invention peut être mis en œuvre par un ou des circuit(s) intégré(s) dédié(s) ou par des processeurs programmables, ou encore sous la forme de programmes d’ordinateur mémorisés dans la mémoire d’un ordinateur.The method for detecting and correcting defective pixels according to the invention can be implemented by one or more dedicated integrated circuit(s) or by programmable processors, or even in the form of programming programs. computer stored in the memory of a computer.
Ainsi, la
Le dispositif de détection et de correction de pixels a la structure générale d’un ordinateur. Il comporte notamment un processeur 100 exécutant un programme d’ordinateur mettant en œuvre le procédé selon l’invention, une mémoire 101, une interface d’entrée 102 et une interface de sortie 103.The pixel detection and correction device has the general structure of a computer. It comprises in particular a processor 100 executing a computer program implementing the method according to the invention, a memory 101, an input interface 102 and an output interface 103.
Ces différents éléments sont classiquement reliés par un bus 105.These different elements are conventionally connected by a bus 105.
L’interface d’entrée 102 est destinée à recevoir le flux d’images à traiter.The input interface 102 is intended to receive the stream of images to be processed.
Le processeur 100 exécute les traitements précédemment exposés. Ces traitements sont réalisés sous la forme d’instructions de code du programme d’ordinateur qui sont mémorisées par la mémoire 101 avant d’être exécutées par le processeur 100.The processor 100 executes the previously described processing operations. These processing operations are carried out in the form of computer program code instructions which are stored by the memory 101 before being executed by the processor 100.
La mémoire 101 peut en outre mémoriser les résultats des traitements effectués.Memory 101 can also store the results of the treatments carried out.
L’interface de sortie 103 fournit les images corrigées qui peuvent ensuite être mémorisées et/ou transmises de manière conventionnelle.The output interface 103 provides the corrected images which can then be stored and/or transmitted in a conventional manner.
Claims (7)
- la prise en compte d’un flux d’images représentant une scène, acquis par un dispositif intégrant la matrice de pixels,
- la détection (E1) d’un mouvement dans la scène, et lorsqu’un mouvement est détecté,
- la prédiction (E2) de la valeur du pixel courant, en fonction de pixels voisins du pixel courant, sélectionnés selon une orientation de motif autour du pixel courant, pour déterminer une valeur de pixel prédit,
- la détection (E3) d’un état sain ou défectueux du pixel courant, comportant
- l’incrémentation (E32) de la valeur d’un compteur si la valeur absolue de la différence entre la valeur du pixel courant et la valeur du pixel prédit est supérieure à un seuil de différence, et décrémentation (E33) de la valeur du compteur sinon,
- la comparaison (E34, E35) de la valeur du compteur à un premier et un second seuils d’hystérésis, le premier seuil étant supérieur au second seuil,
- l’attribution (E36) au pixel courant de l’état défectueux si la valeur du compteur est supérieure au premier seuil, ou (E37) de l’état sain si la valeur du compteur est inférieure au second seuil, ou la conservation (E38) d’un état précédent du pixel courant si la valeur du compteur est comprise entre le premier et le second seuils d’hystérésis,
- la correction (E4) de la valeur du pixel courant si le pixel courant est à l’état défectueux, en remplaçant la valeur du pixel courant par la valeur du pixel prédit.
- taking into account a stream of images representing a scene, acquired by a device integrating the pixel matrix,
- detecting (E1) a movement in the scene, and when a movement is detected,
- predicting (E2) the value of the current pixel, as a function of pixels neighboring the current pixel, selected according to a pattern orientation around the current pixel, to determine a predicted pixel value,
- the detection (E3) of a healthy or defective state of the current pixel, comprising
- incrementing (E32) the value of a counter if the absolute value of the difference between the value of the current pixel and the value of the predicted pixel is greater than a difference threshold, and decrementing (E33) the value of the counter Otherwise,
- comparing (E34, E35) the value of the counter to a first and a second hysteresis threshold, the first threshold being greater than the second threshold,
- attribution (E36) to the current pixel of the defective state if the value of the counter is greater than the first threshold, or (E37) of the healthy state if the value of the counter is less than the second threshold, or conservation (E38 ) of a previous state of the current pixel if the value of the counter is between the first and second hysteresis thresholds,
- correcting (E4) the value of the current pixel if the current pixel is in the defective state, by replacing the value of the current pixel with the value of the predicted pixel.
- prise en compte d’un flux d’images représentant une scène, acquis par un dispositif intégrant la matrice de pixels,
- détection d’un mouvement dans la scène, et lorsqu’un mouvement est détecté,
caractérisé en ce qu’il comporte, pour un pixel courant de chaque image d’un ensemble d’images du flux d’images, des moyens de :
- prédiction de la valeur du pixel courant, en fonction de pixels voisins du pixel courant, sélectionnés selon une orientation de motif autour du pixel courant, pour déterminer une valeur de pixel prédit,
- détection d’un état sain ou défectueux du pixel courant, les moyens de détection étant adapté pour
- incrémenter la valeur d’un compteur si la valeur absolue de la différence entre la valeur du pixel courant et la valeur du pixel prédit est supérieure à un seuil de différence, et décrémenter la valeur du compteur sinon,
- comparer la valeur du compteur à un premier et un second seuils d’hystérésis, le premier seuil étant supérieur au second seuil,
- attribuer au pixel courant l’état défectueux si la valeur du compteur est supérieure au premier seuil, ou l’état sain si la valeur du compteur est inférieure au second seuil, ou conserver un état précédent du pixel courant si la valeur du compteur est comprise entre le premier et le second seuils d’hystérésis,
- taking into account a stream of images representing a scene, acquired by a device integrating the pixel matrix,
- detection of movement in the scene, and when movement is detected,
characterized in that it comprises, for a current pixel of each image of a set of images of the image stream, means of:
- prediction of the value of the current pixel, as a function of pixels neighboring the current pixel, selected according to a pattern orientation around the current pixel, to determine a predicted pixel value,
- detection of a healthy or defective state of the current pixel, the detection means being adapted to
- increment the value of a counter if the absolute value of the difference between the value of the current pixel and the value of the predicted pixel is greater than a difference threshold, and decrement the value of the counter otherwise,
- compare the value of the counter to a first and a second hysteresis threshold, the first threshold being greater than the second threshold,
- assign to the current pixel the defective state if the counter value is greater than the first threshold, or the healthy state if the counter value is lower than the second threshold, or keep a previous state of the current pixel if the counter value is included between the first and the second hysteresis thresholds,
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|---|---|---|---|
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070103571A1 (en) * | 2001-05-24 | 2007-05-10 | Hiroshi Itoh | Image pickup apparatus |
| WO2010068372A1 (en) | 2008-12-11 | 2010-06-17 | Itt Manufacturing Enterprises, Inc. | Defect pixel replacement using five nearest neighbors |
| US20150172576A1 (en) | 2013-12-05 | 2015-06-18 | Aselsan Elektronik Sanayi Ve Ticaret Anonim Sirketi | Real time dynamic bad pixel restoration method |
| US20150170376A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-18 | Imagination Technologies Limited | Defective Pixel Fixing |
| FR3028376A1 (en) | 2014-11-07 | 2016-05-13 | Sagem Defense Securite | METHOD FOR DETECTING DEFECTIVE PIXELS. |
| FR3038194A1 (en) | 2015-06-26 | 2016-12-30 | Ulis | |
| US20170070692A1 (en) * | 2015-09-04 | 2017-03-09 | Apple Inc. | Correcting pixel defects based on defect history in an image processing pipeline |
-
2022
- 2022-10-07 FR FR2210277A patent/FR3140724A1/en active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070103571A1 (en) * | 2001-05-24 | 2007-05-10 | Hiroshi Itoh | Image pickup apparatus |
| WO2010068372A1 (en) | 2008-12-11 | 2010-06-17 | Itt Manufacturing Enterprises, Inc. | Defect pixel replacement using five nearest neighbors |
| US20150172576A1 (en) | 2013-12-05 | 2015-06-18 | Aselsan Elektronik Sanayi Ve Ticaret Anonim Sirketi | Real time dynamic bad pixel restoration method |
| US20150170376A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-18 | Imagination Technologies Limited | Defective Pixel Fixing |
| FR3028376A1 (en) | 2014-11-07 | 2016-05-13 | Sagem Defense Securite | METHOD FOR DETECTING DEFECTIVE PIXELS. |
| FR3038194A1 (en) | 2015-06-26 | 2016-12-30 | Ulis | |
| US20170070692A1 (en) * | 2015-09-04 | 2017-03-09 | Apple Inc. | Correcting pixel defects based on defect history in an image processing pipeline |
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