JP2006229626A - 欠陥画素検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 欠陥画素の検出に要する時間を短縮することが可能な欠陥画素検出方法を提供する。
【解決手段】 ＣＣＤ２０によって撮像された画像データから、ＣＣＤの所定画素（中心画素）から出力された画素データ、及び中心画素の周辺に位置する複数の周辺画素から出力された画素データを抽出して、これらの画素データの最大値、平均値、及び最小値を算出する。その後、各画素データが、これらのどの値に最も近いか比較して、中心画素及び周辺画素を最大値グループ、平均値グループ、及び最小値グループの３グループにグループ分けする。中心画素が、最大値グループに属する場合、周辺画素が属するグループ、及びこのグループに含まれる周辺画素の画素数に基づいて、中心画素が欠陥画素であるか否かを判定する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、撮像素子によって撮像された画像データに基づいて欠陥画素を検出する欠陥画素検出方法に関する。

近年、デジタルカメラが一般に普及している。このデジタルカメラには、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ等の撮像素子が設けられている。デジタルカメラは、画質の向上が望まれており、半導体技術の発展とともに撮像素子の画素数（光電変換素子数）は増加の一途にある。しかし、このような撮像素子は、半導体の局部的な結晶欠陥等により画質劣化を生じさせる画素欠陥が生じることが知られており、撮像素子の画素数が増加すると、欠陥画素のない撮像素子を製造することが難しい。

欠陥画素では、入射光量に応じた出力に常に一体のバイアス電圧が加算されてしまうため、画面上には固定した位置に高輝度の白い点として現れる。このような白い点は、一般に白キズと呼ばれており、製造上の問題だけでなく、経年変化等の要因によっても生じる。

このような欠陥画素による画質の低下を防止するために、予め欠陥画素の位置をメモリに記憶させておき、撮像素子によって撮像された画像データのうち、欠陥画素に対応する画素データを補正する方法が知られている。しかし、このような方法では、製造時に発生した欠陥画素による画質の低下を防止できるが、製造後に発生した欠陥画素に対応できないという問題があった。

このような問題を解決するために、通常の撮影を行いながら欠陥画素を検出する欠陥画素検出方法が知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。特許文献１に記載の欠陥画素検出方法では、検査対象画素が予め設定された閾値よりも高い周波数成分を持つことを検出したときに、検査対象画素を欠陥画素であると判定している。また、特許文献２に記載の欠陥画素検出方法では、検査対象画素である中心画素と、この中心画素の周辺８画素の各々とで画素データ（輝度値）の差を算出して、これらの差が予め設定された閾値よりも大きい場合、中心画素を欠陥画素と判定している。
特開２００１−８６５１７号公報 特開平６−３１９０８２号公報

しかしながら、上記特許文献１及び特許文献２に記載の欠陥画素検出方法では、欠陥画素であることを判定するために予め閾値を設定しているが、これらの閾値は、撮影条件、撮像素子の種類、取り扱うデータのビット数等によって変更する必要がある。このため、欠陥画素の検出が複雑となり、検出処理に時間がかかるという問題があった。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、欠陥画素の検出に要する時間を短縮することが可能な欠陥画素検出方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の欠陥画素検出方法は、撮像素子によって撮像された画像データに基づいて欠陥画素を検出する欠陥画素検出方法であり、前記撮像素子の所定画素から出力された画素データ、及び前記所定画素の周辺に位置する複数の周辺画素から出力された複数の画素データを前記画像データから抽出し、各画素データの大きさに基づいて、前記所定画素及び前記周辺画素を複数のグループにグループ分けし、前記所定画素が、最も画素データの大きい画素を含むグループに属する場合、前記周辺画素が属するグループ、及びこのグループに含まれる前記周辺画素の画素数に基づいて、前記所定画素が欠陥画素であるか否かを判定することを特徴とするものである。

また、前記複数のグループは、最大値グループ、平均値グループ、及び最小値グループの３つのグループであり、前記画素データの最大値、平均値、及び最小値を算出し、各画素データがどの値に最も近いか比較して、前記所定画素及び前記周辺画素を前記最大値グループ、前記平均値グループ、及び前記最小値グループにグループ分けすることが好ましい。

さらに、前記所定画素及び前記周辺画素を前記最大値グループ、前記平均値グループ、及び前記最小値グループにグループ分けした後、各グループの画素データの平均値を算出し、各画素データが、これらのどの平均値に最も近いか比較して、前記所定画素及び前記周辺画素を前記最大値グループ、前記平均値グループ、及び前記最小値グループに再びグループ分けし、前記各グループの平均値の変化率が所定値以下になるまで、前記所定画素及び前記周辺画素のグループ分けを繰り返し行うことが好ましい。

また、前記所定画素が前記最大値グループに属する場合、前記最大値グループに属する画素が前記周辺画素にあるか否かを判定し、前記周辺画素にあると判定された場合、前記所定画素が欠陥画素でないと判定することが好ましい。

さらに、前記最大値グループに属する画素が前記周辺画素にないと判定された場合、前記所定画素に最も近い場所に位置する４個の第１周辺画素のうち、前記平均値グループに属する画素数を判定し、この画素数に基づいて前記所定画素が欠陥画素か否かを判定することが好ましい。

また、前記４個の第１周辺画素のうち、前記平均値グループに属する画素が３個未満の時に、前記所定画素が欠陥画素であると判定し、前記平均値グループに属する画素が４個の時に、前記所定画素が欠陥画素でないと判定することが好ましい。

さらに、前記４個の第１周辺画素のうち、前記平均値グループに属する画素が３個の時に、前記所定画素に２番目に近い場所に位置する４個の第２周辺画素のうち、前記平均値グループに属する画素が所定数以上あるか否かに基づいて、前記所定画素が欠陥画素か否かを判定することが好ましい。

また、前記所定画素及び前記周辺画素は、同色の画素であることが好ましい。

本発明の欠陥画素検出方法によれば、撮像素子の所定画素から出力された画素データ、及び所定画素の周辺に位置する複数の周辺画素から出力された複数の画素データを抽出し、各画素データの大きさに基づいて、所定画素及び周辺画素を複数のグループにグループ分けし、所定画素が、最も画素データの大きい画素を含むグループに属する場合、前記周辺画素が属するグループ、及びこのグループに含まれる周辺画素の画素数に基づいて、所定画素が欠陥画素であるか否かを判定する。このため、欠陥画素であることを判定するために閾値を設定する必要がないため、欠陥画素の検出が簡略化されて欠陥画素の検出に要する時間を短縮することが可能である。

また、画素データの最大値、平均値、及び最小値を算出し、各画素データがどの値に最も近いか比較して、所定画素及び周辺画素を最大値グループ、平均値グループ、及び最小値グループにグループ分けするので、グループ分け処理を簡略化することが可能であり、グループ分けの処理に要する時間を短縮することができる。

さらに、最大値グループ、平均値グループ、及び最小値グループにグループ分けした後、各グループの画素データの平均値を算出し、各画素データがこれらのどの平均値に最も近いか比較して、所定画素及び周辺画素を最大値グループ、平均値グループ、及び最小値グループに再びグループ分けし、各グループの平均値の変化率が所定値以下になるまで、所定画素及び周辺画素のグループ分けを繰り返し行う。このため、グループ分けを正確に行うことが可能であり、欠陥画素検出の精度を向上させることができる。

図１に示す画素データ補正装置１０は、画素データ取込回路１１、欠陥画素検出回路１２、画素データ補正回路１３、及び画像データ出力回路１４を備えている。撮像素子であるＣＣＤイメージセンサ（以下、ＣＣＤと称する）２０によって撮像された画像データは、Ａ／Ｄ変換器２１によってアナログ信号からデジタル信号に変換される。その後、画像データがＲＡＷデータ形式でメモリ２２に記憶される。

画素データ取込回路１１は、メモリ２２に記憶された画像データから、ＣＣＤ２０の所定画素である中心画素の画素データ（輝度値）、及びこの中心画素の周辺に位置する複数の周辺画素（例えば、８画素）の画素データを抽出する。画素データ取込回路１１は、これらの画素データを欠陥画素検出回路１２に出力する。欠陥画素検出回路１２は、後述する欠陥画素検出方法によって欠陥画素を検出する。

欠陥画素検出回路１２は、欠陥画素が検出された時に、画素データ補正回路１３に画素データを出力し、欠陥画素が検出されなかった時に、画像データ出力回路１４に画素データをそのまま出力する。また、画素データ補正回路１３は、欠陥画素の画素データを補正した後、画像データ出力回路１４に画素データを出力する。画像データ出力回路１４は、欠陥画素の画素データが補正された画像データを外部のメモリ等に出力する。

次に、欠陥画素検出回路１２における欠陥画素検出方法について、図２のフローチャートを用いて説明する。画素データ取込回路１１は、メモリ２２から所定の画素数毎、例えば、図３に示すように、１３画素（Ｄ（０）〜Ｄ（１２））の画素データを抽出する。なお、取り込む画素数は、１３画素でなくても良く、例えば、図４に示すように、画像２５内で３×３のウインドウ２６を移動させながら、このウインドウ２６に含まれる９画素、すなわち、中心画素Ｐと、その周辺に位置する８個の周辺画素ＰＡ〜ＰＨとの合計９画素毎に取り込んでも良い。また、５×５のウインドウを移動させながら、このウインドウに含まれる２５画素毎に取り込んでも良い。

画像データ取込回路１１は、１３画素（Ｄ（０）〜Ｄ（１２））の画素データを欠陥画素検出回路１２に出力する。欠陥画素検出回路１２は、この１３画素（Ｄ（０）〜Ｄ（１２））の画素データを取得して、これらの画素データの最大値Ｍａｘ、平均値Ａｖｅ、及び最小値Ｍｉｎを求める。図３に示す画素データにおいて、最大値Ｍａｘ＝１１５８、平均値Ａｖｅ＝１４４、最小値Ｍｉｎ＝５となる。

その後、各画素データが、最大値Ｍａｘ、平均値Ａｖｅ、及び最小値Ｍｉｎのどの値に最も近いか比較し、１３画素（Ｄ（０）〜Ｄ（１２））を最大値グループ、平均値グループ、及び最小値グループの３つのグループにグループ分けする。以下、最大値グループをクラス０、平均値グループをクラス１、最小値グループをクラス２と称する。このグループ分けにより、１３画素（Ｄ（０）〜Ｄ（１２））は、図３に示すように、クラス０〜２のグループに分類される。

また、欠陥画素の判定を行う際は、以下に説明する特性を利用して行う。点光源の場合には、図５に示すように、最も画素データのレベルが高い画素の回りには、クラス０やクラス１に属する画素が存在し、画素データのレベルに広がりがある。しかし、欠陥画素の場合、図６に示すように、最も画素データのレベルが高い画素の回りには、クラス０やクラス１に属する画素が存在せず、周辺画素と比較して中心画素の画素データが突出したレベルとなる。つまり、中心画素とその周辺画素とが属するグループ、及び各グループに属する画素数に基づいて、中心画素が欠陥画素か否かを判定することができる。

最初に、図７に示す中心画素Ｐがクラス０に属しているか否かの判定を行う。中心画素Ｐがクラス０に属していないと判定された場合、中心画素Ｐが欠陥画素ではないと判定する。その後、画像データの全画素に対して、欠陥画素の検出が終了したか否かを判定する処理に進む。

中心画素Ｐがクラス０に属していると判定された場合、クラス０に属する画素が、中心画素Ｐの周辺に位置する８個の周辺画素Ｐ１，Ｐ２にあるか否かを判定する。クラス０に属する画素があると判定された場合、中心画素Ｐが欠陥画素ではない、すなわち、点光源であると判定する。その後、欠陥画素の検出が終了したか否かを判定する処理に進む。

クラス０に属する画素がないと判定された場合、中心画素Ｐに最も近い場所に位置する４個の第１周辺画素Ｐ１のうち、クラス１に属する画素が３個以上か否かの判定を行う。クラス１に属する画素が３個以上ない、すなわち２個以下であると判定された場合、中心画素Ｐが欠陥画素であると判定して、欠陥画素の検出が終了したか否かを判定する処理に進む。

クラス１に属する画素が３個以上あると判定された場合、クラス１に属する画素が３個か否かを判定する。クラス１に属する画素が３個でない、すなわち、４個であると判定された場合、中心画素Ｐが欠陥画素ではない、すなわち点光源であると判定して、欠陥画素の検出が終了したか否かを判定する処理に進む。また、クラス１に属する画素が３個であると判定された場合、中心画素Ｐに２番目に近い４個の第２周辺画素Ｐ２のうち、クラス１に属する画素がＮ個（例えば、３個）以上か否か判定する。３個以上ある場合、中心画素Ｐが、欠陥画素ではない、すなわち点光源であると判定して、欠陥画素の検出が終了したか否かを判定する処理に進む。

また、クラス１に属する画素が３個以上ない、すなわち２個以下であると判定された場合、中心画素Ｐが欠陥画素であると判定する。その後、欠陥画素の検出が終了したか否かを判定する処理に進み、欠陥画素の検出が終了していないと判定された場合、再び画素データを取得する処理に戻る。判定が終了したと判定された場合、欠陥画素の検出処理を終了する。

なお、４個の第２周辺画素Ｐ２のうち、クラス１に属する画素が３個以上か否かによって、欠陥画素を判定する場合を例に説明したが、これに限るものではなく、１個以上または２個以上かによって欠陥画素を判定しても良い。

上記の欠陥画素検出処理では、中心画素Ｐに最も近い場所に位置する４個の第１周辺画素Ｐ１、及び２番目に近い場所に位置する４個の第２周辺画素Ｐ２が属するグループ、及びそのグループに属する画素数に基づいて、中心画素Ｐが欠陥画素か否かを判定している。このため、最少でも中心画素Ｐと周辺８画素の合計９画素の画素データを取り込む必要がある。しかし、取り込む画素数は、これに限るものではなく、例えば、中心画素Ｐの周辺２４画素、すなわち、５×５の合計２５画素分の画素データを取り込んで判定しても良い。このように取り込む画素数を多くすることにより、欠陥画素判定の精度を向上させることができる。

前述の欠陥画素検出処理では、中心画素Ｐと、周辺画素Ｐ１，Ｐ２との合計９画素において、これらの属するグループ、及びそのグループに属する画素数に基づいて、中心画素Ｐが欠陥画素か否かを判定している。このような判定方法は、ＣＣＤ２０が、３ＣＣＤ方式（３板式）の場合には、中心画素Ｐと、周辺画素Ｐ１，Ｐ２とは同色の画素データであり有効である。

しかし、ＣＣＤ２０が、１ＣＣＤ（単板式）の場合、８個の周辺画素Ｐ１，Ｐ２には、中心画素Ｐとは異なる色の画素が含まれる。このため、点光源が白色光の場合には問題ないが、例えば、点光源が赤色（Ｒ）光の場合、赤色光が中心画素Ｐに入射すると、中心画素Ｐの周辺のＲ以外（Ｇ，Ｂ）の画素には、画素データのレベルの広がりがなく、中心画素Ｐの画素データのみが突出したレベルとなる。このため、中心画素Ｐが欠陥画素であると誤判定される。

このような誤判定を防止するため、例えば、図８に示すように、ＣＣＤ２０が、ベイヤー方式のカラーフィルタ配列を採用した１ＣＣＤ方式のカラーＣＣＤの場合、中心画素Ｇに最も近い場所に位置する同色の画素、すなわち、中心画素Ｇの各角で接する第１周辺画素Ｇ１、次に、中心画素Ｇに２番目に近い場所に位置する同色の画素、すなわち第２周辺画素Ｇ２の順に、各画素が属するグループ、及びそのグループに含まれる画素数に基づいて、中心画素Ｇが欠陥画素か否かの判定を行えば良い。また、中心画素がＧ以外の画素、すなわちＲ，Ｂの画素の場合も同様に行えば良い。また、ベイヤー方式に限らず、他のカラーフィルタ配列を採用した１ＣＣＤ方式のカラーＣＣＤでも同様に行えば良い。

また、上記欠陥画素検出処理の説明では、最初に取り込んだ画素データに基づいてクラス０〜２の３つのグループに分けたが、これに限るものではない。以下に、別の実施形態について、図９のフローチャートを用いて説明する。

欠陥画素検出回路１２は、画素データ取込回路１１から所定数の画素データ、例えば、図３に示すように、１３画素（Ｄ（０）〜Ｄ（１２））の画素データを取得する。これらの画素データの最大値Ｍａｘ、平均値Ａｖｅ、及び最小値Ｍｉｎを算出する。図３に示す画素データにおいて、最大値Ｍａｘ＝１１５８、平均値Ａｖｅ＝１４４、最小値Ｍｉｎ＝５となる。

その後、各画素データが、最大値Ｍａｘ、平均値Ａｖｅ、及び最小値Ｍｉｎのどの値に最も近いか比較し、１３画素（Ｄ（０）〜Ｄ（１２））をクラス０、クラス１、及びクラス２の３つのグループに分類する。

このグループ分けにより、１３画素（Ｄ（０）〜Ｄ（１２））は、図４に示すように、クラス０〜２のグループに分類される。さらに、クラス０〜２の各グループにおける画素データの平均値を算出する。つまり、クラス０における平均値は１１５８、クラス１における平均値は１７９、クラス２における平均値は１９となる。

その後、各画素データが、これらのどの平均値に最も近いか比較して、クラス０〜２の３つのグループに再度グループ分けを行う。さらに、各クラス０〜２における画素データの平均値を算出する。この時、前回の各平均値と比較して、平均値の変化量が所定量以下（例えば、５％以下）であるか否かを判定する。

平均値の変化量が５％より大きいと判定された場合、各クラスの画素データの平均値を算出する処理に戻る。また、変化量が５％以下の場合、グループ分けの処理を終了する。グループ分け処理以降、すなわち欠陥画素の判定は、上記の欠陥画素検出処理と同様であるので詳しい説明を省略する。

次に、画像データ補正回路１３における欠陥画素データの補正処理ついて説明する。前述の欠陥画素検出回路１２にて欠陥画素が検出されると、画素データが画像データ補正回路１３に出力される。画素データ補正回路１３は、欠陥画素に最も近い場所に位置する４個の第１周辺画素Ｐ１において、これらの平均値を算出して、欠陥画素の画素データをこの平均値に置き換える。

例えば、図１０（Ａ）に示すように、欠陥画素の画素データが１０２８、４個の第１周辺画素の画素データが１０，５８，３５，５８である場合、近接画素の画素データの平均値（３７．７５）を算出する。この時、小数点以下を四捨五入して、平均値を４０とする。その後、図１０（Ｂ）に示すように、欠陥画素の画素データを１０２８から４０に置き換えて、欠陥画素の画素データを補正する。

また、欠陥画素、及び４個の第１周辺画素Ｐ１の合計５画素において、これらの画素データの中間値を求めて、欠陥画素の画素データをこの中間値に置き換えても良い。つまり、５画素の画素データを昇順に並べると、１０，３５，５８，５８，１０２８の順になり、これらの中間値５８を求める。その後、図１０（Ｃ）に示すように、欠陥画素の画像データを１０２８から中間値５８に置き換えて、欠陥画素の画素データを補正する。

さらに、欠陥画素、第１周辺画素Ｐ１、及び第２周辺画素Ｐ２の合計９画素において、これらの画素データの中間値を求めて、欠陥画素の画素データをこの中間値に置き換えても良い。つまり、図１１（Ａ）に示すように、欠陥画素の画素データが１０２８、この欠陥画素に隣接する画素の画素データが３，１０，１２，３０，３５，３５，５８，５８の場合、これらの９画素分の画素データにおける中間値は３５である。その後、図１１（Ｂ）に示すように、欠陥画素の画像データを１０２８から中間値３５に置き換えて、欠陥画素の画素データを補正する。

また、図８に示すベイヤー方式のカラーフィルタ配列を採用した１ＣＣＤ方式のカラーＣＣＤにおいて、中心画素Ｇが欠陥画素である場合、４個の第１周辺画素Ｇ１において、平均値を算出して、中心画素Ｇの画素データをこの平均値に置き換えれば良い。また、２番目に近い第２周辺画素Ｇ２を含めて、８画素の画素データの平均値を算出して、中心画素Ｇの画素データをこの平均値に置き換えても良い。さらに、中心画素Ｇ及び第１周辺画素Ｇ１の合計５画素の画素データにおいて中間値を求めて、中心画素Ｇの画素データを中間値に置き換えても良いし、中心画素Ｇ、第１周辺画素Ｇ１、及び第２周辺画素Ｇ２の合計９画素の画素データにおいて中間値を求めて、中心画素Ｇの画素データを中間値に置き換えても良い。

なお、本実施形態において、欠陥画素検出処理を行うために、中心画素及び周辺画素を最大値グループ、平均値グループ、及び最小値グループの３つのグループに分けたが、これに限るものではなく、例えば、中心画素及び周辺画素を４つ以上のグループにグループ分けして、欠陥画素検出処理を行っても良い。

また、本実施形態において、画像データ補正装置によって欠陥画素検出処理及び画素データ補正処理を行う場合を例に説明したが、これに限るものではなく、ＣＣＤによって撮像された画像データをパーソナルコンピュータに取り込んで、欠陥画素検出処理及び画像データ補正処理をソフトウェアで実行しても良い。

さらに、本実施形態において、撮像素子としてＣＣＤを例に説明したが、これに限るものではなく、ＣＭＯＳイメージセンサの欠陥画素検出処理及び画素データ補正処理にも本発明を適用できる。

画素データ補正装置の電気的構成を示すブロック図である。 欠陥画素検出処理を説明するフローチャートである。 画素データを示すデータテーブルである。 中心画素及び周辺画素を示す説明図である。 中心画素が点光源である場合の画素データを示す説明図である。 中心画素が欠陥画素である場合の画素データを示す説明図である。 中心画素、第１周辺画素、及び第２周辺画素の位置を示す説明図である。 ベイヤー方式のカラーフィルタ配列を採用したＣＣＤの画素配列を示す説明図である。 グループ分け処理を説明するフローチャートである。 欠陥画素の画素データを補正する補正処理を示す説明図である。 欠陥画素の画素データを補正する補正処理を示す説明図である。

符号の説明

１０ 画像データ補正装置
１１ 画素データ取込回路
１２ 欠陥画素検出回路
１３ 画素データ補正回路
１４ 画像データ出力回路
２０ ＣＣＤ
Ｐ，Ｇ 中心画素
ＰＡ〜ＰＨ 周辺画素
Ｐ１，Ｇ１ 第１周辺画素
Ｐ２，Ｇ２ 第２周辺画素

Claims (8)

1. 撮像素子によって撮像された画像データに基づいて欠陥画素を検出する欠陥画素検出方法において、
   前記撮像素子の所定画素から出力された画素データ、及び前記所定画素の周辺に位置する複数の周辺画素から出力された複数の画素データを前記画像データから抽出し、各画素データの大きさに基づいて、前記所定画素及び前記周辺画素を複数のグループにグループ分けし、
   前記所定画素が、最も画素データの大きい画素を含むグループに属する場合、前記周辺画素が属するグループ、及びこのグループに含まれる前記周辺画素の画素数に基づいて、前記所定画素が欠陥画素であるか否かを判定することを特徴とする欠陥画素検出方法。
2. 前記複数のグループは、最大値グループ、平均値グループ、及び最小値グループの３つのグループであり、前記画素データの最大値、平均値、及び最小値を算出し、各画素データがどの値に最も近いか比較して、前記所定画素及び前記周辺画素を前記最大値グループ、前記平均値グループ、及び前記最小値グループにグループ分けすることを特徴とする請求項１記載の欠陥画素検出方法。
3. 前記所定画素及び前記周辺画素を前記最大値グループ、前記平均値グループ、及び前記最小値グループにグループ分けした後、各グループの画素データの平均値を算出し、各画素データが、これらのどの平均値に最も近いか比較して、前記所定画素及び前記周辺画素を前記最大値グループ、前記平均値グループ、及び前記最小値グループに再びグループ分けし、前記各グループの平均値の変化率が所定値以下になるまで、前記所定画素及び前記周辺画素のグループ分けを繰り返し行うことを特徴とする請求項２記載の欠陥画素検出方法。
4. 前記所定画素が前記最大値グループに属する場合、前記最大値グループに属する画素が前記周辺画素にあるか否かを判定し、前記周辺画素にあると判定された場合、前記所定画素が欠陥画素でないと判定することを特徴とする請求項２または請求項３記載の欠陥画素検出方法。
5. 前記最大値グループに属する画素が前記周辺画素にないと判定された場合、前記所定画素に最も近い場所に位置する４個の第１周辺画素のうち、前記平均値グループに属する画素数を判定し、この画素数に基づいて前記所定画素が欠陥画素か否かを判定することを特徴とする請求項４記載の欠陥画素検出方法。
6. 前記４個の第１周辺画素のうち、前記平均値グループに属する画素が３個未満の時に、前記所定画素が欠陥画素であると判定し、前記平均値グループに属する画素が４個の時に、前記所定画素が欠陥画素でないと判定することを特徴とする請求項５記載の欠陥画素検出方法。
7. 前記４個の第１周辺画素のうち、前記平均値グループに属する画素が３個の時に、前記所定画素に２番目に近い場所に位置する４個の第２周辺画素のうち、前記平均値グループに属する画素が所定数以上あるか否かに基づいて、前記所定画素が欠陥画素か否かを判定することを特徴とする請求項５または請求項６記載の欠陥画素検出方法。
8. 前記所定画素及び前記周辺画素は、同色の画素であることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか記載の欠陥画素検出方法。
   

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