KR20110103412A - 5개의 가장 근접한 이웃들을 사용하는 결함 화소 교체 - Google Patents

5개의 가장 근접한 이웃들을 사용하는 결함 화소 교체 Download PDF

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KR20110103412A
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Abstract

본 발명은 이미지에서 영역의 중앙 행을 따라 위치되는 결함 화소의 값을 대체하기 위한 이미지 프로세싱 시스템이 제공된다. 영역은 중앙 행, 중앙 행 위에 위치되는 이전 행, 및 중앙 행 아래에 위치되는 후속 행을 포함한다. 이미지 프로세싱 시스템은 이전 행 및 중앙 행에 위치되는 화소들의 값들을 저장하기 위한 버퍼를 포함한다. 이미지 프로세싱 시스템은 후속 행상의 화소 값을 선택하지 않고, 결함 화소의 위치에 인접한 상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 다수의 화소 값들을 선택하기 위한 선택기를 더 포함한다. 이미지 프로세싱 시스템은 이전 행 및 중앙 행에 위치되는 선택된 화소들의 값들로부터 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위한 계산기를 더 포함한다.

Description

5개의 가장 근접한 이웃들을 사용하는 결함 화소 교체 {DEFECT PIXEL REPLACEMENT USING FIVE NEAREST NEIGHBORS}
본 발명은 이미지에서 영역의 중앙 행을 따라 위치되는 결함 화소의 값을 대체하기 위한 이미지 프로세싱 시스템에 관한 것이다.
종래의 집적 회로 이미징 디바이스들은 이미지 조명 디바이스의 신호 표현을 생성하기 위하여 상호접속되는 광 검출 엘리먼트들 또는 화소들의 어레이를 포함한다. 종래의 집적 회로 이미징 디바이스들의 공통 실시예들은 전하 결합 디바이스(CCD) 및 상보성 금속 산화물 반도체(CMOS) 이미지 감지 디바이스 및 초점면 어레이(FPA)들이다. 그러한 집적 회로들은 전하 저장 엘리먼트 및 엘리먼트를 조명하는 광의 세기에 대략적으로 비례하는 전류를 전도시킬 수 있는, 포토다이오드 또는 포토트랜지스터와 같은 화소를 이용한다. 화소들로부터의 신호들의 콜렉션은 어레이에 의하여 보여지는 장면의 이미지를 나타낸다.
각각의 화소는 장면의 샘플을 나타내며, 따라서, 이미징 시스템에 의하여 생성되는 2차원 이미지의 데이터 값이다. 공통적으로 "불량 화소(bad pixel)들"로 지칭되는 결함 화소들은 어레이 결함에 의하여 야기되며, 정확한 광 세기 값을 제공하지 않는다. 불량 화소들은 이미지 품질을 현저히 감소시킬 수 있는 이미지 인공물(artifact)들로서 나타난다. 특히, 불량 화소는 모든 화소들의 노출 레벨이 균일할 때 인접한 화소들의 평균 출력 레벨로부터 상당히 편향되는 출력 신호를 생성한다.
결함 화소들은 통상적으로 랜덤한 방식으로 분배된다. 몇몇 상황들에서, 결함 화소들은 함께 클러스터링될 수 있다. 그러나 인접한 결함 화소들의 "불량 열(bad column)" 또는 인접한 결함 화소들의 "불량 행(bad row)"이 또한 발생할 수 있다.
본 발명은 이미지에서 영역의 중앙 행을 따라 위치되는 결함 화소의 값을 대체하기 위한 이미지 프로세싱 시스템을 제공한다. 영역은 중앙 행, 상기 중앙 행 위에 위치되는 이전 행, 및 상기 중앙 행 아래에 위치되는 후속 행을 포함한다. 이미지 프로세싱 시스템은 상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 화소들의 값들을 저장하기 위한 버퍼를 포함한다. 이미지 프로세싱 시스템은 상기 후속 행상의 화소 값을 선택하지 않고, 상기 결함 화소의 위치에 인접한 상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 다수의 화소 값들을 선택하기 위한 선택기를 더 포함한다. 이미지 프로세싱 시스템은 상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 상기 선택된 화소들의 값들로부터 상기 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위한 계산기를 더 포함한다.
본 발명은 이미지의 3행 × 3열 영역 내에서 서로에 인접한 다수의 결함 화소들의 값들을 교체하기 위한 이미지 프로세싱 시스템을 더 제공한다. 이미지 프로세싱 시스템은 각각의 개별적인 결함 화소 위의 이전 행 및 각각의 개별적인 결함 화소의 현재 행에 위치되는 화소들의 값들을 저장하기 위한 버퍼를 포함한다. 이미지 프로세싱 시스템은 각각의 개별적인 결함 화소 아래에 후속 행상의 화소 값을 선택하지 않고, 각각의 개별적인 결함 화소의 위치에 인접한 상기 이전 행 및 상기 현재 행에 위치되는 다수의 화소 값들을 선택하기 위한 선택기를 더 포함한다. 이미지 프로세싱 시스템은 상기 이전 행 및 상기 현재 행에 위치되는 상기 선택된 화소들의 값들로부터 상기 다수의 결함 화소들에 대한 교체 값을 결정하기 위한 계산기를 더 포함한다.
본 발명은 이미지에서 영역의 중앙 행을 따라 위치되는 결함 화소의 값을 교체하기 위한 방법을 제공한다. 영역은 중앙 행, 상기 중앙 행 위에 위치되는 이전 행, 및 상기 중앙 행 아래에 위치되는 후속 행을 포함한다. 방법은 상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 화소들의 값들을 저장하는 단계를 포함한다. 방법은 상기 후속 행상의 화소 값을 선택하지 않고, 상기 결함 화소의 위치에 인접한 상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 다수의 화소 값들을 선택하는 단계를 더 포함한다. 방법은 상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 상기 선택된 화소들의 값들로부터 상기 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하는 단계를 더 포함한다.
도 1(a), 1(b) 및 1(c)는 각각 2, 4, 및 8개의 가장 근접한 이웃 화소들 및 결함 화소를 포함하는 이미지의 3 × 3 영역들의 예시적인 예증들이다.
도 2(a), 2(b) 및 2(c)는 5개의 가장 근접한 이웃 방법에 따라 교체 값을 결정하기 위하여 사용되는, 각각 단일 결함 화소, 결함 화소들의 열 및 결함 화소들의 행에 가장 근접한 이웃 화소들을 보여주는 이미지의 3 × 3 영역들의 예시적인 예증들이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 화소의 교체 값을 결정하기 위한 이미지 프로세싱 시스템의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 화소의 교체 값을 결정하기 위한 방법을 예증하는 흐름도이다.
결함 화소, 결함 화소들의 열, 또는 결함 화소들의 행을 교체하기 위한 화소 값들을 결정하는 종래의 방법들은 데드-픽셀(dead-pixel) 교체 또는 데드-셀(dead-cell) 교체로서 공지된다. 이러한 방식들에서, 결함 화소에 대한 교체 값은 결함 화소를 둘러싸는 3 행 × 3 열 영역(3 × 3 영역) 내에 결함 화소에 접하거나 가까운(즉, 가장 가까운 이웃들) 화소들의 값들을 평균화함으로써 근사화된다. 즉, 교체 화소는 결함 화소를 둘러싸는 3 × 3 영역의 화소 값들의 평균이다.
종래의 시프트 레지스터들을 사용하는 곱셈 및 나눗셈은 2의 제곱(power)들(즉, 2, 4, 8, ... 등)로 곱셈 및 나눗셈할 때 간단하다. 즉, 2의 제곱들이 아닌 것의 곱셈 및 나눗셈과 대조되게, 2의 제곱들로의 곱셈 및 나눗셈은 더 적은 디지털 로직을 요구하여, 더 적은 전력 소모를 초래한다. 따라서, 종래의 화소 교체 방법들은 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위하여 2, 4, 또는 8개의 가장 인접한 이웃들을 사용한다. 2, 4, 또는 8개의 가장 인접한 이웃들 방법들을 사용하는 3 × 3 영역들이 각각 도 l(a), l(b) 및 l(c)에 예증된다. 예를 들어, 2개의 이웃 화소들이 결함 화소의 값을 교체하는데 사용된다면, 교체 값은 2개의 이웃 화소들의 합산을 2로 나눔으로써 계산되어, 간단한 비트 시프트를 요구하며, 이는 본질적으로 리소스들 및 전력에서 "자유(free)" 연산이다.
3 × 3 영역들은 중앙 행, 중앙 행 위에 놓이는 이전 행, 중앙 행 아래에 놓이는 후속 행을 포함한다. 발명에 따라, 결함 화소는 3 × 3 영역의 중앙에 놓이게 된다. 3 × 3 영역들은 화소들의 더 많은 행들 및 열들에 의하여 표현되는 이미지의 단지 일부를 나타낸다. 이미지에서 각각의 화소에 대한 값들은 행의 각각의 화소에 대해 시퀀싱(sequencing)하고, 다음 행으로 진행함으로써 획득된다. 결함 화소을 잇는(succeed) 행상에 놓이는 이웃 화소를 사용하는 종래의 방법들은 이웃 화소가 도달될 때까지 결함 화소의 행상의 각각의 화소 및 다음 행상의 각각의 화소에 대한 시퀀시 및 버퍼링을 요구한다. 따라서, 레이턴시의 전체 행은 가장 가까운 이웃 화소들에 대한 값들을 획득하는 프로세스에 부가된다.
도 1(a)에 예증되는 2개의 가장 가까운 이웃 방법은 화소 1 및 화소 2에 대한 값들만을 사용하여, 결함 화소 D에 대한 교체 값을 결정한다. 2개의 가장 가까운 이웃 방법은 결함 화소의 행을 잇는 행을 따라 이웃 화소를 사용하지 않으나, 결함 화소에 대한 교체 값은 단 2개의 이웃 화소들로부터 결정되어, 결함 화소에 대한 정확한 값이 아닐 수 있는 교체 값을 초래한다.
각각 도 l(b) 및 l(c)에 예증되는 4개의 및 8개의 가장 가까운 이웃 방법들은 2개의 가장 가까운 이웃 방법보다 결함 화소 D에 대한 보다 정확한 교체 값을 결정할 수 있다. 그러나, 4개의 및 8개의 가장 가까운 이웃 방법들은 결함 화소 D의 행 다음의 행을 따라 이웃 화소(즉, 도 1(b)의 화소 3 및 도 1(c)의 화소들 6-8)를 사용한다. 즉, 4개의 및 8개의 가장 가까운 이웃 방법들은 교체 값이 결정되기 전에 비디오의 2개의 행들(즉, 진행 판독 모드에서 제1 행 및 제3 항)의 버퍼링을 요구하여, 전체 행의 레이턴시를 야기한다.
반면에, 본 발명은 결함 화소을 잇는 행(이전 행)을 따라 놓이는 그리고 결함 화소의 행(중앙 행)을 따라 놓이는 5개의 가장 가까운 이웃 화소들을 사용하여 결함 화소에 대한 교체 값을 결정한다.
결함 화소에 대한 교체 값은 5개의 가장 가까운 이웃 화소들의 값들을 함산하고 5로 나눔으로써 결정된다. 5개의 가장 가까운 이웃 방법에 따라 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위한 알고리즘이 하기의 식 (1)에 보여진다:
Figure pct00001
식 (1)
여기서 X는 결과 평균 근사치이고, p는 디지털 카운트들의 화소 값이며, n은 5개의 가장 가까운 이웃들을 인덱스화한다.
식 (1)에 보여지는 바와 같이, 5의 값은 2 제곱되는(즉, 1/8, 1/16 및 1/64) 숫자 값들을 부가함으로써 근사화되어, 전 분할기(full divider) 대신에 단 2개의 부가기들의 부가를 초래한다. 5의 값에 대한 근사화는 5개의 가장 가까운 이웃 방법에 의하여 제공되는 시간(레이턴시) 및 비용 절약들(전력 소모 및 하드웨어)에 대하여 밸런싱될 때 상대적으로 작은, +1.5625%의 에러를 초래한다. 예를 들어, 종래의 FPGA 디바이스에서 구현되는 12-비트 화소 값에 대하여, 근사화는 FPGA 리소스들의 90% 감소 및 전력의 95% 감소를 초래한다.
도 2(a)는 5개의 가장 가까운 이웃 방법을 사용하여 단일 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위한 3 × 3 영역을 보여준다. 도 2(a)에 보여지는 바와 같이, 결함 화소 D는 3 × 3 영역의 중앙 행을 따라 놓인다. 이전 행을 따라 놓이는 가장 가까운 이웃 화소들 1, 2 및 3의 값들 및 중앙 행을 따라 놓이는 가장 가까운 이웃 화소들 5 및 6의 값들은 결함 화소 D의 교체 값을 결정하는데 사용된다. 도 2(a)의 화소들 1-5를 사용하여 결함 화소 D에 대한 교체 값을 결정하는 것은 전체 행으로부터 단일 화소로(즉, 화소 5)로 레이턴시를 감소시킨다. 추가로, 현재 행상의 화소 5을 잇는 화소들 및 후속 행상의 화소들을 버퍼링하는데 요구되는 메모리는 이미지 크기와 무관하게 50%만큼 감소된다.
단일 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하는 것 이외에, 5개의 가장 가까운 이웃 방법은 또한 결함 화소들의 열들 및 결함 화소들의 행들에 대한 교체 값들을 결정할 수 있다. 도 2(b) 및 2(c)는 각각 결함 화소들의 열들 및 결함 화소들의 행들에 대한 교체 값을 결정하기 위한 3 × 3 영역들을 보여준다.
도 2(b)에 보여지는 바와 같이, 결함 화소들 Dl, D2 및 D3의 열은 3 × 3 영역의 중앙 열을 따라 놓인다. 결함 화소 Dl에 대한 교체 값은 5개의 가장 근접한 이웃들을 사용하여 단일 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위하여 상기 개시되는 예시적인 방법에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 결함 화소 Dl에 대한 교체 값은 가장 가까운 이웃 화소들 1 및 3의 값들 및 이전 행(미도시)을 따라 놓이는 가장 가까운 이웃 화소들의 값들로부터 결정될 수 있다. 따라서, 결함 화소 Dl에 대한 교체 값은 후속 행(화소들 4, D2 및 5를 포함하는 중앙 행)상의 화소들에 대한 값들을 사용하지 않고 결정될 수 있어, 전체 행으로부터 단일 이웃 화소 3으로 레이턴시를 감소시킨다.
D1의 교체된 값은 결함 화소 D2에 대한 교체 값을 결정하는데 사용될 수 있다. 다른 결함 화소의 값을 결정하기 위하여 결함 화소의 교체된 값을 사용하는 것은 바람직하지 않을 수 있으나, 결함 화소의 교체된 값을 사용하는 것은 전력 소모 및 메모리를 감소시킨다. 결함 화소가 교체되었다는 정보는 타겟 결함 화소가 도달될 때까지 각각의 클록 사이클에 대하여 저장되어야 한다(화소당 1 클록 사이클). 따라서, 전력 소모 및 메모리를 감소시키기 위하여, 이러한 정보는 저장되지 않을 수 있으며, 결함 화소의 교체 값이 사용될 수 있다.
도 2(b)에 보여지는 실시예에서, 결함 화소 D1의 교체 값이 사용되지 않는 경우, 결함 화소 D1이 교체되었다는 정보는 결함 화소 D2가 다음의 행상에서 도달될 때까지 각각의 클록 사이클에 대하여 저장되어야 한다. 따라서, 교체 값이 D1에 대하여 결정된 이후에, D1의 값은 결함 화소 D2에 대한 교체 값을 결정하기 위하여 사용될 수 있어, 결함 화소 D1이 교체되었다는 정보를 저장하는데 요구되는 메모리 및 전력 소모를 제거한다.
따라서, 결함 화소 D2에 대한 교체 값은 이전 행을 따라 놓이는 가장 가까운 이웃 화소들 1, Dl 및 3의 값들 및 중앙 행을 따라 놓이는 가장 가까운 이웃 화소들 4 및 5의 값들에 의하여 결정될 수 있다. 즉, 결함 화소 D2에 대한 교체 값은 후속 행(결함 화소 D3를 포함하는 행)상의 화소들에 대한 값들을 사용하지 않고 결정될 수 있어, 전체 행으로부터 단일 이웃 화소 5로 레이턴시를 감소시킨다. 동일한 5개의 가장 가까운 이웃 방법은 그후 결함 화소 D3에 대한 교체 값을 결정하는데 사용될 수 있다.
도 2(c)에 보여지는 바와 같이, 결함 화소들 Dl, D2 및 D3의 행은 3 × 3 영역의 중앙 행을 따라 놓인다. 결함 화소들 Dl, D2 및 D3의 행에 대한 교체 값은 5개의 가장 가까운 이웃들을 사용하여 단일 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위하여 상기 개시되는 예시적인 방법에 따라 결정될 수 있다. 그러나 결함 화소들 Dl, D2 및 D3에 대한 교체 값은 표 2에 보여지는 바와 같이, 3, 4 또는 5개의 가장 가까운 이웃 화소들의 값들을 사용하여 결정될 수 있다.
결함 화소 D1에 대한 교체 값은 3 또는 4개의 가장 가까운 이웃 화소들의 값들로부터 결정될 수 있다. 예를 들어, 결함 화소 D1에 대한 교체 값은 이전 행을 따라 놓이는 3개의 가장 가까운 이웃 화소들(화소 1의 왼쪽에 화소(미도시), 화소 1 및 화소 2)의 값들로부터 결정될 수 있다. 결함 화소 D2에 대한 교체 값이 아직 결정되지 않았기 때문에, 결함 화소 D2는 결함 화소 D1에 대한 교체 값을 결정하는데 사용되지 않을 수 있다. 그러나 결함 화소 D1의 왼쪽에 가장 가까운 이웃 화소(미도시)의 값은 결함 화소 D1에 대한 교체 값을 결정하는데 사용되거나 사용되지 않을 수 있다. 결함 화소 D1의 왼쪽에 가장 가까운 이웃 화소의 값이 사용되는 경우, 4개의 가장 가까운 이웃 화소들은 결함 화소 D1에 대한 교체 값을 결정하는데 사용된다. 결함 화소 D1의 왼쪽에 가장 가까운 이웃 화소의 값이 사용되지 않는 경우, 3개의 가장 가까운 이웃 화소들이 결함 화소 D1에 대한 교체 값을 결정하는데 사용된다.
도 2(b)와 관련하여 상기 설명되는 바와 같이, (제1 행상의) D1의 값은 (중앙 행상의)결함 화소 D2에 대한 교체 값을 결정하는데 사용될 수 있어, 결함 화소 D1이 교체되었다는 정보를 저장하는데 요구되는 메모리 및 전력 소모를 제거한다.
그러나 도 2(c)에 보여지는 불량 행 실시예에서, 사용될 수 있는 화소 값은 결함 화소 D1의 바로 왼쪽에 있다. 결함 화소 D1의 왼쪽에 화소의 값이 교체되지 않았다면, 화소 값이 사용될 수 있다. D1의 왼쪽에 결함 화소가 교체되었다면, D1의 왼쪽에 결함 화소가 교체되었다는 정보는 단지 1 클록 사이클에 대하여 저장되어야 한다. 따라서, 결함 화소 D1의 왼쪽에 가장 가까운 이웃 화소의 값은 여전히 결함 화소 D1에 대한 교체 값을 결정하는데 사용될 수 있다. 대안적으로, 결함 화소 D1의 왼쪽에 가장 가까운 이웃 화소의 값은 결함 화소 D1에 대한 교체 값을 결정하는데 사용되지 않을 수 있다.
결함 화소 D2에 대한 교체 값은 3개 또는 4개의 가장 가까운 이웃 화소들의 값들로부터 또한 결정될 수 있다. 결함 화소 D2에 대한 교체 값은 이전 행을 따라 놓이는 가장 가까운 이웃 화소들(화소들 1, 2 및 3)의 값들로부터 결정될 수 있다. 상기 개시되는 바와 같이, 결함 화소 D1의 교체 값은 결함 화소 D2에 대한 교체 값을 결정하는데 사용되거나 사용되지 않을 수 있다. 그러나 결함 화소 D3에 대한 교체 값은 아직 결정되지 않았기 때문에, 결함 화소 D3는 결함 화소 D2에 대한 교체 값을 결정하는데 사용되지 않을 수 있다.
결함 화소 D1의 교체된 값이 사용되는 경우, 4개의 가장 가까운 이웃 화소들은 결함 화소 D2에 대한 교체 값을 결정하는데 사용된다. 결함 화소 D1의 교체된 값이 사용되지 않는 경우, 3개의 가장 가까운 이웃 화소들이 결함 화소 D2에 대한 교체 값을 결정하는데 사용된다.
결함 화소 D3에 대한 교체 값은 3, 4, 또는 5개의 이웃 화소들로부터 결정될 수 있다. 예를 들어, 결함 화소 D3에 대한 교체 값은 이전 행을 따라 놓이는 3개의 가장 가까운 이웃 화소들(화소 2, 화소 3 및 화소 3의 오른쪽의 화소(미도시))의 값들로부터 결정될 수 있다. 상기 개시되는 바와 같이, 타겟 결함 화소의 왼쪽에 화소의 교체 값은 타겟 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하는데 사용되거나 사용되지 않을 수 있다. 즉, 결함 화소 D2의 교체 값은 결함 화소 D3에 대한 교체 값을 결정하는데 사용되거나 사용되지 않을 수 있다.
화소가 결함이 아니라면, 결함 화소 D3의 오른쪽에 가장 가까운 이웃 화소(미도시)의 값이 사용될 수 있다. 그러나 결함 화소 D3의 오른쪽에 가장 가까운 이웃 화소의 값은 화소가 결함이라면 사용되지 않을 수 있다. 따라서, 결함 화소 D3의 오른쪽에 가장 가까운 이웃 화소 및 D2 모두가 사용되는 경우, 5개의 가장 가까운 이웃 화소들은 결함 화소 D3에 대한 교체 값을 결정하는데 사용된다. 결함 화소 D3의 오른쪽에 가장 가까운 이웃 화소 및 D2 중단 하나가 사용되는 경우, 4개의 가장 가까운 이웃 화소들은 결함 화소 D3에 대한 교체 값을 결정하는데 사용된다. D2 또는 결함 화소 D3의 오른쪽에 가장 가까운 이웃 화소 중 어느 것도 사용되지 않는 경우, 3개의 가장 가까운 이웃 화소들은 결함 화소 D3에 대한 교체 값을 결정하는데 사용된다.
표 1 및 2는 2개의 가장 가까운 이웃(2NN) 방법, 4개의 가장 가까운 이웃(4NN) 방법, 5개의 가장 가까운 이웃(5NN) 방법 및 8개의 가장 가까운 이웃(8NN) 방법을 사용하여 단일 결함 화소(불량 화소), 결함 화소들의 열들(불량 열) 및 결함 화소들의 행들(불량 행)의 교체 값들을 결정할 수 있는 가장 가까운 이웃 화소들의 개수를 보여준다. 표 1은 이전에 보정된 화소들을 포함하지 않는, 이용가능한 가장 가까운 이웃 화소들의 개수를 보여준다. 표 2는 이전에 보정된 화소들을 포함하는, 이용가능한 가장 가까운 이웃 화소들의 개수를 보여준다.
표 1에 보여지는 바와 같이, 2 및 4개의 가장 가까운 이웃 방법들보다 이용가능한 더 가까운 이웃 화소들을 갖는다. 8개의 가장 가까운 이웃 방법은 5개의 가장 가까운 이웃 방법보다 이용가능한 더 가까운 이웃 화소들을 갖지만, 8개의 가장 가까운 이웃 방법은 타겟 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위하여 타겟 결함 화소를 포함하는 행에 후속하는 행상의 화소들의 값들을 사용하는 것을 요구한다.
대조적으로, 5개의 가장 가까운 이웃 방법은 타겟 결함 화소를 포함하는 행에 후속하는 행상의 화소들을 사용하지 않고 이용가능한 많은 양의 가장 가까운 이웃 화소들을 사용함으로써 타겟 결함 화소에 대한 교체 값을 결정한다. 따라서, 5개의 가장 가까운 이웃 방법은 전체 행으로부터 단일 화소로 레이턴시 페널티를 감소시키면서 높은 정도의 정확성을 갖는 교체 값을 결정한다.
4NN 5NN 8NN
불량 화소 4 5 8
불량 열 2 4 6
불량 행 2 3-5 6
4NN 5NN 8NN
불량 화소 4 5 8
불량 열 3 5 7
불량 행 3 3-5 7
도 3은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 5개의 가장 가까운 이웃 방법을 사용하여 결함 화소에 대한 교체 값, 결함 화소들의 열들 및 결함 화소들의 행들에 대한 교체 값을 결정하기 위한 이미지 프로세싱 시스템의 블록도이다. 도 3에 도시되는 바와 같이, 이미지 프로세싱 시스템(300)은 프로세서(302), 결함 화소 맵 및 디스플레이(306)를 포함한다. 프로세서(302)는 결함 화소 맵(304)으로부터 디스플레이(306)에 대한 결함 화소들의 위치를 수신한다. 결함 화소 맵은 통상적으로 디스플레이(306)가 공장에서 제작된 이후에 그리고 판매 또는 유통을 위해 공장으로부터 운송되기 이전에 준비된다. 결함 화소 맵은 하기의 표 3에 보여진다.
표 3에 보여지는 바와 같이, 결함 화소들은 디스플레이(306)의 행(i) 및 열(j)에서 교차하는 위치들에서 결정될 수 있다. 예를 들어, 표 2에 보여지는 바와 같이 제1 결함 화소들은 행 2, 열 3 (P2 ,3)에서 맵핑될 수 있으며, 제2 결함 화소들은 행 4, 열 7(P4 ,7)에서 맵핑될 수 있다. 예시적인 결함 화소 맵은 임의의 개수의 결함 화소들을 포함할 수 있다.
결함 화소들
P2 .3
P4 .7
.
.
.
Pi ,j
프로세서(302)는 이미지 데이터(308)를 또한 수신한다. 이미지 데이터(308)는 다수의 행들 및 열들을 포함하며, 이들 각각은 이미지를 만드는 다수의 화소들을 포함한다. 프로세서(302)는 실시간으로 이미지의 각각의 화소를 프로세싱한다. 프로세서(302)는 결함 화소 맵(304)에 의하여 제공되는 각각의 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하고, 각각의 결함 화소의 교체 값들을 포함하는 각각의 화소에 대한 값을 디스플레이(306)에 제공한다.
5개의 가장 가까운 이웃 화소 선택기(310)는 예를 들어 표 2에 보여지는 결함 화소 맵을 사용하여 디스플레이(304)에 결함 화소의 위치를 수신하고, 결함 화소에 후속하는 행(후속 행)상의 화소를 선택하지 않고 결함 화소의 행(현재 행)을 따라 놓이는 2개의 가장 가까운 이웃 화소들 및 결함 화소의 앞선 행(이전 행)상에 놓이는 3개의 가장 가까운 이웃 화소들을 선택한다.
예를 들어, 5개의 가장 가까운 이웃 화소 선택기(310)는 표 2에서 예시적인 결함 화소 맵으로부터 제1 결함 화소(P2 ,3)의 위치를 수신할 수 있고, 디스플레이(306)의 행 2, 열 3에서 제1 결함 화소의 위치를 표시한다. 5개의 가장 가까운 이웃 화소 선택기(310)는 그 후 후속 행(행 3)상의 화소를 선택하지 않고 결함 화소의 현재 행을 따라 놓이는 2개의 가장 가까운 이웃 화소들(P2 ,2 및 P2 ,4) 및 이전 행상에 놓이는 3개의 가장 가까운 이웃 화소들(P1 ,2, P1 ,3, 및 P1 ,4)을 선택한다.
5개의 가장 가까운 이웃 화소 선택기(310)는 결함 화소의 위치 및 5개의 가장 가까운 이웃 화소들을 버퍼 메모리(312)에 제공한다. 따라서, 버퍼 메모리(312)는 이전 행 및 현재 행상의 화소들을 시퀀싱하고, 현재 행상의 결함 화소(P2 ,3)에 후속하는 가장 가까운 이웃 화소(P2 ,4)로 끝나는 현재 행 및 이전 행상의 화소들의 값들을 저장한다.
따라서, 발명의 예시적인 실시예에 따라, 버퍼 메모리(312)는 단지 이전 행상의 화소들의 값들 및 결함 화소에 후속하는 가장 가까운 이웃 화소(P2 ,4)를 포함하는 그 이하의 화소들의 값들만을 저장하여, 전체 행(후속 행)으로부터 결함 화소(P2 ,3)에 후속하는 단일 화소로 레이턴시 페널티를 감소시킨다.
계산기(314)는 근사기(316)에 의하여 제공되는 식(1)을 사용하여, 5개의 가장 가까운 이웃 화소들의 합산된 값들을 5로 나눔으로써 결함 화소에 대한 교체 값을 결정한다. 디스플레이(306)는 그 후 각각의 결함 화소에 대한 교체 값들을 포함하는, 이미지의 화소들 각각에 대한 교체 값을 디스플레이한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위한 방법을 예증하는 흐름도이다. 단계(400)에서 보여지는 바와 같이, 이미지의 영역에 대응하는 결함 화소의 위치가 제공된다. 결함 화소의 위치에는 표 2에 보여지는 결함 화소 맵과 같은 결함 화소 맵이 제공될 수 있다.
단계(402)에서, 이미지의 중앙 행 및 이전 행에 위치되는 화소들의 값들이 저장된다. 이러한 값들은 예를 들어, 도 3에 보여지는 버퍼 메모리(312)와 같은 버퍼에 저장될 수 있다.
단계(404)에서, 결함 화소의 위치에 인접한 중앙 행 및 이전 행에 위치되는 다수의 화소 값들이 선택된다. 후속 행상에 위치되는 화소들에 대한 화소 값들이 선택되지 않아, 전체 행으로부터 단일 화소로 레이턴시 페널티가 감소된다. 다수의 화소 값들이 그 후 예시적인 버퍼에 제공될 수 있다.
단계(406)에서, 결함 화소에 대한 교체 값은 이전 행 및 중앙 행에 위치되는 선택된 화소들의 값들로부터 결정된다. 결함 화소에 대한 교체 값은 중앙 행을 따라 위치되는 2개의 인접한 화소들 및 이전 행을 따라 위치되는 3개의 인접한 화소들을 포함하는 5개의 인접한 화소들로부터 결정된다. 예를 들어, 도 2(a)의 결함 화소 D에 대한 교체 값은 중앙 행을 따라 위치되는 2개의 인접한 화소들 4 및 5 및 이전 행을 따라 위치되는 3개의 인접한 화소들 1, 2 및 3으로부터 결정된다.
결함 화소에 대한 교체 값은 그 후 5개의 인접한 화소들의 값들을 합산하고, 5의 역수(reciprocal)의 근사값과 상기 합산을 곱셈함으로써 결정될 수 있다. 5의 역수의 값은 식 (1)에 보여지는 바와 같이 분수의 2 제곱들(1/8, 1/16 및 1/4)을 사용하여 근사화될 수 있다. 단계(408)에서, 결함 화소의 교체 값이 디스플레이된다.
발명이 특정 실시예들을 참고하여 본 명세서에 예증되고 설명되나, 발명은 도시되는 세부사항들로 제한되도록 의도되지 않는다. 그보다는, 발명을 벗어나지 않고 청구항들의 동등물들의 범위 내에서 세부사항들에 대한 다양한 변경들이 이루어질 수 있다.

Claims (21)

  1. 이미지에서 영역의 중앙 행(center row)을 따라 위치되는 결함 화소의 값을 교체하기 위한 이미지 프로세싱 시스템으로서,
    상기 영역은, 중앙 행, 상기 중앙 행 위에 위치되는 이전 행(previous row), 및 상기 중앙 행 아래에 위치되는 후속 행(susequent row)을 포함하고, 상기 이미지 프로세싱 시스템은,
    상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 화소들의 값들을 저장하기 위한 버퍼;
    상기 후속 행상의 화소 값을 선택하지 않고, 상기 결함 화소의 위치에 인접한 상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 다수의 화소 값들을 선택하기 위한 선택기; 및
    상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 상기 선택된 화소들의 값들로부터 상기 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하기 위한 계산기
    를 포함하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 계산기는 상기 이전 행을 따라 위치되는 3개의 인접한 화소들 및 상기 중앙 행을 따라 위치되는 2개의 인접한 화소들을 포함하는 5개의 인접한 화소들로부터 상기 결함 화소에 대한 상기 교체 값을 결정하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 계산기는 상기 5개의 인접 화소들의 상기 값들을 합산하고 5의 근사값으로 상기 합산을 나눔으로써 상기 결함 화소에 대한 상기 교체 값을 결정하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    2 제곱되는 분수 값(fractional value)들을 사용하여 5의 상기 값을 근사화하기 위한 근사기를 더 포함하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 근사기는 식
    Figure pct00002
    를 사용하며, 여기서 X는 결과 근사치이고, pn은 화소 값이고, n은 5개의 인접한 화소들을 인덱스화하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 영역에 대응하는 상기 결함 화소의 위치를 제공하기 위한 결함 화소 맵을 더 포함하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 결함 화소의 상기 교체 값을 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스를 더 포함하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  8. 이미지의 3행 × 3열 영역 내에서 서로 인접한 다수의 결함 화소들의 값들을 교체하기 위한 이미지 프로세싱 시스템으로서,
    각각의 개별적인 결함 화소 위의 이전 행 및 각각의 개별적인 결함 화소의 현재 행에 위치되는 화소들의 값들을 저장하기 위한 버퍼;
    각각의 개별적인 결함 화소 아래의 후속 행상의 화소 값을 선택하지 않고, 각각의 개별적인 결함 화소의 위치에 인접한 상기 이전 행 및 상기 현재 행에 위치되는 다수의 화소 값들을 선택하기 위한 선택기; 및
    상기 이전 행 및 상기 현재 행에 위치되는 상기 선택된 화소들의 값들로부터 상기 다수의 결함 화소들에 대한 교체 값을 결정하기 위한 계산기
    를 포함하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 계산기는 상기 이전 행을 따라 위치되는 3개의 인접한 화소들 및 상기 현재 행을 따라 위치되는 2개의 인접한 화소들을 포함하는 5개의 개별적인 인접한 화소들로부터 상기 다수의 결함 화소들에 대한 상기 교체 값들을 결정하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 계산기는 5개의 개별적인 인접한 화소들의 값들을 합산하고 5의 근사값으로 상기 합산을 나눔으로써 상기 다수의 결함 화소들에 대한 상기 교체 값들을 결정하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    2 제곱되는 분수 값들을 사용하여 5의 값을 근사화하기 위한 근사기를 더 포함하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 근사기는
    Figure pct00003
    를 사용하며, 여기서 X는 결과 근사치이고, pn은 화소 값이고, n은 5개의 개별적인 인접한 화소들을 인덱스화하는, 이미지 프로세싱 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 다수의 결함 화소들은 상기 3행 × 3열 영역의 행에 위치되는, 이미지 프로세싱 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 다수의 결함 화소들은 상기 3행 × 3열 영역의 열에 위치되는, 이미지 프로세싱 시스템.
  15. 이미지에서 영역의 중앙 행을 따라 위치되는 결함 화소의 값을 교체하기 위한 방법으로서,
    상기 영역은, 중앙 행, 상기 중앙 행 위에 위치되는 이전 행, 및 상기 중앙 행 아래에 위치되는 후속 행을 포함하고, 상기 방법은,
    상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 화소들의 값들을 저장하는 단계;
    상기 후속 행상의 화소 값을 선택하지 않고, 상기 결함 화소의 위치에 인접한 상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 다수의 화소 값들을 선택하는 단계; 및
    상기 이전 행 및 상기 중앙 행에 위치되는 상기 선택된 화소들의 값들로부터 상기 결함 화소에 대한 교체 값을 결정하는 단계
    를 포함하는, 결함 화소의 값을 교체하기 위한 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 결함 화소에 대한 상기 교체 값은 상기 이전 행을 따라 위치되는 3개의 인접한 화소들 및 상기 중앙 행을 따라 위치되는 2개의 인접한 화소들을 포함하는 5개의 인접한 화소들로부터 결정되는, 결함 화소의 값을 교체하기 위한 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 결함 화소에 대한 상기 교체 값은 상기 5개의 인접한 화소들의 값들을 합산하고 5의 근사값으로 상기 합산을 나눔으로써 결정되는, 결함 화소의 값을 교체하기 위한 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 5의 근사값은 2 제곱되는 분수 값들을 사용하여 근사화되는, 결함 화소의 값을 교체하기 위한 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 교체 값은
    Figure pct00004
    을 사용하여 결정되며, 여기서 X는 결과 근사치이고, pn은 화소값이며, n은 5개의 인접한 화소들을 인덱스화하는, 결함 화소의 값을 교체하기 위한 방법.
  20. 제15항에 있어서,
    결함 화소 맵을 이용하여 상기 영역에 대응하는 상기 결함 화소의 위치를 제공하는 단계를 더 포함하는, 결함 화소의 값을 교체하기 위한 방법.
  21. 제15항에 있어서,
    상기 결함 화소의 상기 교체 값을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는, 결함 화소의 값을 교체하기 위한 방법.
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101696672B1 (ko) * 2010-05-10 2017-01-17 삼성전자주식회사 영상 신호 처리 방법 및 이를 이용하는 영상 촬영 방법
TWI538515B (zh) * 2014-10-31 2016-06-11 晶相光電股份有限公司 影像感測裝置與缺陷像素檢測與補償方法
TWI543616B (zh) * 2015-07-21 2016-07-21 原相科技股份有限公司 在數位域降低影像感測器之固定圖案雜訊的方法與裝置
US10417749B2 (en) * 2016-03-22 2019-09-17 Algolux Inc. Method and system for edge denoising of a digital image
KR102496377B1 (ko) 2017-10-24 2023-02-06 삼성전자주식회사 저항변화 물질층을 가지는 비휘발성 메모리소자
US10848696B2 (en) 2018-06-01 2020-11-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus for encoding image, apparatus for decoding image and image sensor
FR3140724A1 (fr) 2022-10-07 2024-04-12 Safran Electronics & Defense Detection et correction de pixels defectueux

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3221997B2 (ja) 1993-03-26 2001-10-22 株式会社東芝 画像処理装置
US6498831B2 (en) 2000-12-22 2002-12-24 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Panel detector pixel replacement method and apparatus
US7129975B2 (en) * 2001-02-07 2006-10-31 Dialog Imaging System Gmbh Addressable imager with real time defect detection and substitution
US6901173B2 (en) 2001-04-25 2005-05-31 Lockheed Martin Corporation Scene-based non-uniformity correction for detector arrays
US6737625B2 (en) 2001-06-28 2004-05-18 Agilent Technologies, Inc. Bad pixel detection and correction in an image sensing device
US7113210B2 (en) 2002-05-08 2006-09-26 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Incorporating pixel replacement for negative values arising in dark frame subtraction
JP4194336B2 (ja) * 2002-07-25 2008-12-10 富士通マイクロエレクトロニクス株式会社 半導体集積回路、欠陥画素補正方法、及び画像プロセッサ
US7283165B2 (en) 2002-11-15 2007-10-16 Lockheed Martin Corporation Method and apparatus for image processing using weighted defective pixel replacement
JP3941698B2 (ja) 2003-01-23 2007-07-04 ソニー株式会社 画素補正回路及び画素補正方法
JP2004235873A (ja) * 2003-01-29 2004-08-19 Seiko Epson Corp 欠陥画素補正システムおよび欠陥画素補正方法、並びに欠陥画素補正プログラム
KR100573487B1 (ko) * 2004-04-27 2006-04-24 매그나칩 반도체 유한회사 이미지센서
US7418130B2 (en) 2004-04-29 2008-08-26 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Edge-sensitive denoising and color interpolation of digital images
US7471820B2 (en) * 2004-08-31 2008-12-30 Aptina Imaging Corporation Correction method for defects in imagers
US7542600B2 (en) 2004-10-21 2009-06-02 Microsoft Corporation Video image quality
US7460688B2 (en) * 2004-12-09 2008-12-02 Aptina Imaging Corporation System and method for detecting and correcting defective pixels in a digital image sensor
US7450167B2 (en) * 2005-02-11 2008-11-11 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method for improving image quality
GB0506566D0 (en) * 2005-03-31 2005-05-04 E2V Tech Uk Ltd Method of identifying a photoelectric sensor array
US7969488B2 (en) * 2005-08-03 2011-06-28 Micron Technologies, Inc. Correction of cluster defects in imagers
US7684634B2 (en) * 2006-08-29 2010-03-23 Raytheon Company System and method for adaptive non-uniformity compensation for a focal plane array
US7796806B2 (en) * 2006-09-25 2010-09-14 Nokia Corporation Removing singlet and couplet defects from images
JP4305777B2 (ja) * 2006-11-20 2009-07-29 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP5089210B2 (ja) * 2007-03-22 2012-12-05 富士フイルム株式会社 撮像素子画像処理方法
JP4289419B2 (ja) * 2007-05-07 2009-07-01 ソニー株式会社 撮像装置、欠陥画素補正装置およびこれらにおける処理方法ならびにプログラム
US8135237B2 (en) * 2008-02-25 2012-03-13 Aptina Imaging Corporation Apparatuses and methods for noise reduction

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