TWI501653B - 用於偵測、校正影像感測器中之壞像素之方法 - Google Patents

Description

用於偵測、校正影像感測器中之壞像素之方法

本發明係主張關於2008年12月26日申請之韓國專利案號10-2008-0134355之優先權。藉以引用的方式併入本文用作參考。

本發明是關於一種用於偵測/校正影像感測器中之壞像素之方法。

影像感測器配置包括數十萬至數百萬個像素之像素陣列、一將自像素偵測到之類比資料轉換為數位資料的裝置，及數百至數千個儲存裝置。然而，歸因於此等眾多裝置，影像感測器始終存在著處理錯誤(error)之可能性。

影像感測器之品質可根據壞像素之數目來判定。亦即，影像感測器之品質隨壞像素之數目減小而提高。由影像感測器中之壞像素所造成之錯誤會以小點(small dot)方式在螢幕上呈現。

若具有部分壞像素之影像感測器晶片皆被視為壞晶片，將造成產率的降低。因此，將經由校正該等壞像素以供使用。

一種習知壞像素校正方法偵測一相鄰像素及一壞像素(亦即，目標像素)之明度(luminance)或偵測R/G/B級別(level)以檢查出差值(difference)，藉此以即時地校正下一個壞像素。

該壞像素校正方法具有即時校正的好處。然而，該壞像素校正方法對提供壞像素之準確偵測及完全校正方面卻具有困難性。

實施例中提供一種能準確偵測及完全校正壞像素的方法。

在一實施例中，一種用於校正一影像感測器中之一壞像素之方法包含：一建立並儲存一物件之複數個影像框的第一步驟；一掃描該等影像框中之像素的第二步驟；一當該等影像框中偵測到一壞像素時，將該壞像素之位置作為一壞區塊位置儲存至一記憶體中的第三步驟；及一藉由在一影像擷取操作中呼叫儲存於該記憶體中之該壞區塊位置來校正該壞區塊之明度值的第四步驟。

在下文中，將一併參閱附圖來詳細描述實施例。在每一種可能之情況下，相似的代號為說明內文及圖式中相同或類似之元件。

圖1為說明根據一實施例之偵測/校正影像感測器中之壞像素程序之流程圖。

首先，建構用於進行校正之複數個物件環境，且根據該等物件環境擷取並儲存影像框。

物件環境為校正影像感測器之壞像素所必需的影像框之明度值。

舉例而言，若該影像感測器中產生之壞點(dead pixel)呈現為黑缺陷，則物件環境意謂物件色彩由明亮色彩建構的環境。

因此，根據不同物件環境擷取影像，且建立(S21)並儲存(S22)複數個影像框。

在影像框數目為3時，如圖2(a)所說明，可看出藉由擷取具有大於或等於一臨界值(threshold value)之明度值的白色、黃色及藍色之明亮物件影像來建立並儲存總共三個影像框。

該明度值之臨界值可為200。

該三個影像框無需具有白色、黃色及藍色色彩，且其可在僅一色彩下被擷取。

又，若該三個影像框具有大於或等於一臨界值之明度值，則其可在同一亮度(brightness)或不同亮度環境下被擷取。

掃描每一影像框中之像素(S23)以判定是否偵測到一壞像素(S24)。

舉例而言，一壞點之一壞像素始終具有一大於或等於該臨界值之黑色明度值(black luminance value)。此處，若此黑色明度值存在於每一影像框中，則將相對應像素位置全部判定為壞像素。

參閱圖2(b)，掃描每一影像框中之像素。此處，若具有黑缺陷(black defect)之像素出現於三個影像框中11,12,13，則將相對應像素位置判定為壞像素(壞點20)。

就此而論，雖然黑缺陷可形成於該三個影像框11,12,13中之同一位置或不同位置處，但可將形成於該三個影像框中之所有黑缺陷判定為壞點20。

亦即，雖然黑缺陷不出現於第一個影像框11中，但亦將出現於第二個影像框12中之黑缺陷判定為壞點20。

如上所述，若在每一影像框中偵測到一壞像素，則將包括該壞像素之相對應區塊作為壞區塊位置儲存於一記憶體中(S25)。

亦即，將一圖框分成複數個區塊，且將一包括該壞像素之區塊位置作為一壞區塊位置儲存於一記憶體中。

在將該壞區塊位置儲存於該記憶體中後，在執行一影像擷取時，藉由呼叫儲存於該記憶體中之壞區塊位置來校正相對應的壞區塊(S26)。

若存在複數個壞區塊時，則在藉由呼叫第一個壞區塊位置進行校正後，再藉由呼叫下一個壞區塊位置進行校正，直至其到達最後一個壞區塊為止。

將參閱圖3來詳細地描述該壞區塊校正程序(S26)。

圖3為說明根據一實施例之壞區塊校正程序之流程圖。

在下文中，將提供一實例之描述，在該實例中將一壞區塊分成子區塊以便減少系統負載。

此處，子區塊為用以說明針對像素中之R/G/B色彩中之僅一者進行比較的區塊。

在針對R/G/B色彩中之一者進行校正後，按照次序地針對其它色彩進行校正。

在執行一影像擷取時，呼叫一儲存於記憶體中之壞區塊位置，且將一位於一影像框中之壞區塊分成n×m個子區塊(S41)。

偵測該n×m個子區塊中之第一個子區塊的明度值(S42)。

此後，計算第一個子區塊相對於前一個子區塊之差值比(S43)。

僅供參考，在計算第一個子區塊之差值比時，當前子區塊意謂第一個子區塊sub_B₁ ，且前一個子區塊sub_B_(x-1) 意謂另一個區塊之位於第一個子區塊sub_B₁ 之左側的子區塊。

當前子區塊之差值比為前一個子區塊sub_B_(x-1) 與當前子區塊sub_B_x 之間的差值之絕對值與前一個子區塊sub_B_(x-1) 及當前子區塊sub_B_x 中之最大明度值的比，其是按照公式1來計算。

【公式1】

子區塊sub_B_x 之差值比

={前一個子區塊sub_B_(x-1) 與當前子區塊sub_B_x 之間的差值之絕對值}÷{前一個子區塊sub_B_(x-1) 及當前子區塊sub_B_x 中之最大明度值}

=∣sub_B_(x-1) -sub_B_x )∣÷Max(sub_B_(x-1) :sub_B_x )

此後，判定當前子區塊之差值比是否大於一預定臨界比(threshold value)(S44)，且判定前一個子區塊之差值比與當前子區塊之差值比之間的差值是否大於一臨界比(S45)。

若其大於該臨界比(在步驟S44及S45中)，則藉由用前一個子區塊之明度值來替代當前子區塊之明度值來進行校正(S46)；然若不大於該臨界比，則不進行校正。

在上述校正後，偵測下一個子區塊之明度值(S48)，藉由【公式1】計算對應子區塊之差值比(S43)，且重複步驟S44及S45以校正下一個子區塊之明度值(S46)。

判定該子區塊是否為最後一個子區塊(S47)。重複上述子區塊校正步驟，直至其到達最後一個子區塊為止。

僅供參考，在每一子區塊具有如圖4(a)所說明之明度值時，將在下文描述由圖3之步驟進行的每一子區塊之差值比之計算及每一子區塊之校正的實例。圖4(b)為說明在由圖3之步驟校正後每一子區塊之明度值的圖表。

將提供對以下情況之描述：包括16個子區塊之壞區塊具有如圖4(a)所述之每一子區塊之明度值。

若子區塊1、2、3、4、5、8、9、12、13、14、15及16各自具有明度值200，且子區塊6、7、10及11各自具有明度值50，則第一個至第五個子區塊各自具有同一明度值200。

因為沒有相對於前一個子區塊之差值，所以子區塊1、2、3及4在代入公式1中之情況下具有差值比「0」。

然而，具有明度值50之第六個子區塊sub_B₆ 與具有明度值200之第五個子區塊sub_B₅ 相差150。

因此，藉由代入公式1中，第六個子區塊sub_B₆ 之差值比計算如下：

第六個子區塊sub_B₆ 之差值比

=∣sub_B₅ _sub_B₆ )∣÷Max(sub_B₅ :sub_B₆ )

=∣200-50∣÷Max(200:50)

=150÷200

=0.75

結果，可看出第六個子區塊具有差值比0.75如圖4(b)所描繪。

因此，若臨界比為0.2，則0.75之差值比大於0.2之臨界比。

又，因為第六個子區塊之差值比「0.75」與第五個子區塊(亦即，前一個子區塊)之差值比「0」之間的差值大於臨界值「0.2」，所以第六個子區塊(亦即，當前子區塊)之明度值由第五個子區塊之明度值「200」替代以進行校正。

在校正第六個子區塊sub_B₆ 後，校正第七個子區塊(亦即，下一個子區塊)。此處，因為第六個子區塊(亦即，前一個子區塊)已經過校正，所以其具有經校正明度值200。因此，第六個子區塊sub_B₆ 具有差值比0。

如上所述，第六個子區塊校正至200且具有差值比0。接著，藉由代入公式1中，第七個子區塊sub_B₇ 之差值比計算如下：

第七個子區塊sub_B₇ 之差值比

=∣sub_B₆ -sub_B₇ )∣÷Max(sub_B₆ :sub_B₇ )

=∣200-50∣÷Max(200:50)

=150÷200

=0.75

結果，可看出第七個子區塊具有差值比0.75如圖4(b)所描繪。

因此，因為差值比0.75大於臨界比0.2且第七個子區塊之差值比「0.75」與第六個子區塊(亦即，前一個子區塊)之差值比「0」之間的差值大於臨界比0.2，所以第七個子區塊之明度值由第六個子區塊之明度值替代以進行校正。

同樣，經由上述步驟，亦可藉由替代將第十個及第十一個子區塊校正至200。

就此而論，在圖1及圖3之步驟之描述中，偵測影像框中之壞區塊，偵測對應壞區塊之子區塊之差值比，且根據該差值判定是否對其進行校正。

如上所述，經由圖1及圖3之步驟偵測影像框之壞像素，且將包括該壞像素之區塊位置作為壞區塊位置儲存於記憶體中。

接著，在執行影像擷取時，自該記憶體取出(retrieve)影像框中之壞區塊的位置資訊，且校正相對應區塊中之子區塊。

如上所述，可經由圖3之校正演算法來執行圖1之步驟S26中之校正。然而，作為壞區塊儲存之區塊可直接由前一子區塊之值替代，而無需計算每一子區塊之差值比。

亦即，判定為壞區塊之區塊可藉由前一子區塊之值替代該壞區塊之值來校正，而不管臨界比如何。

又，作為圖1之步驟S26中之校正的另一實例，在影像感測器之校正暫存器中直接指定並設定對應壞區塊之位置，以使得對應區塊可在影像擷取操作中自動地得以校正。

大致上，具有校正功能之影像感測器具有校正暫存器，且根據該校正暫存器之設定值來校正特定位置處之區塊。

因此，在影像感測器之校正暫存器中設定且寫入經由上述步驟偵測到之壞區塊之位置，以使得對應位置處之區塊在影像擷取操作中得以校正。

若藉由該校正暫存器之設定值來判定一校正目標區塊，則可藉由圖3之校正演算法執行經由該暫存器進行之校正。或亦可藉由其他校正演算法來執行該校正。

實施例使得有可能甚至在不使用相關技術之即時偵測之情況下仍提供對壞像素之準確偵測。又，實施例藉由差值比來校正偵測到之壞區塊，藉此使得有可能提供對該壞區塊之準確校正。

實施例適用於一種用於偵測/校正影像感測器中之壞像素之方法。

雖然參考實施例之許多說明性實施例來描述實施例，但應理解，熟習此項技術者可想出將落入本發明之原理之精神及範疇內的眾多其他修改及實施例。更特定言之，在本發明、圖式及所附申請專利範圍之範疇內，所主張組合配置之零部件及/或配置的各種變化及修改為可能的。對於熟習此項技術者而言，除了零部件及/或配置之變化及修改外，替代用途亦將顯而易見。

11,12,13．．．影像框

20．．．壞點

圖1為說明根據一實施例之偵測/校正影像感測器中之壞像素之程序的流程圖。

圖2為說明根據一實施例之藉由經由物件影像擷取儲存總共三個影像框來偵測壞區塊之方案的圖表。

圖3為說明根據一實施例之壞區塊校正程序之流程圖。

圖4為說明校正前之子區塊之明度值及校正後之子區塊之明度值的圖表。

Claims (9)

1. 一種用於校正一影像感測器中之一壞像素之方法，其包含：(a)一建立並儲存一物件之複數個影像框；(b)一掃描該等影像框中之像素；(c)一在該等影像框中偵測到一壞像素時，將該壞像素之位置作為一壞區塊位置儲存於一記憶體中；及(d)一藉由在一影像擷取操作中呼叫儲存於該記憶體中之該壞區塊位置來校正該壞區塊之明度值，其中該步驟(d)包含：(d1)一藉由根據儲存於該記憶體中之該壞區塊位置呼叫該區塊而將該影像框分成複數個子區塊；(d2)一偵測第一個子區塊之明度值；(d3)一藉由將當前子區塊之差值比設定為前一個子區塊與該當前子區塊之間的明度值差值之比來計算該當前子區塊之該差值比；(d4)一將該當前子區塊之該差值比與一預定臨界比進行比較且根據比較結果來判定是否校正該當前子區塊之明度值；及(d5)一藉由偵測下一個子區塊之明度值來重複該步驟(d3)及該步驟(d4)直至最後一個子區塊為止，其中該子區塊之該差值比是藉由{該前一個子區塊B_(x-1) 與該當前子區塊sub_B_x 之間的差值之絕對值}÷{該前一個子區塊sub_B_(x-1) 及該當前子區塊sub_B_x 中之最大明度值}來計 算。
2. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該等影像框具有相同亮度環境。
3. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該等影像框具有不同亮度環境。
4. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該亮度環境為一具有一大於或等於一臨界值之明度值的亮度環境。
5. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該等影像框中之每一者中的具有一黑色明度值之所有像素在該步驟(c)被判定為壞像素。
6. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中若存在一在一影像擷取操作中於該影像感測器中執行一校正控制之校正暫存器，則該步驟(d)藉由根據儲存於該記憶體中之該壞區塊位置在該校正暫存器中執行設定來校正該壞區塊之該明度值。
7. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該步驟(d)呼叫儲存於該記憶體中之該壞區塊位置且藉由與該壞區塊之前一個區塊之明度值來替代該壞區塊之明度值。
8. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該預定臨界比為0.2。
9. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中若該當前子區塊之該差值比大於該預定臨界比且該當前子區塊之該差值比與該前一個子區塊之差值比之間的差值大於該臨界比，則該步驟(d4)藉由該前一個子區塊之該明度值替代 該當前子區塊之該明度值。