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      一種圖像檢測方法與裝置的制作方法

      文檔序號:7692836閱讀:236來源:國知局
      專利名稱:一種圖像檢測方法與裝置的制作方法
      技術領域
      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域,尤其涉及一種圖像檢測方法及裝置。
      技術背景現(xiàn)在一般數(shù)碼產(chǎn)品的圖像傳感器(Sensor)的像素排列基本都是貝爾 (Bayer)類型,Bayer類型的圖像上每個點只有一個顏色分量,如圖1所示。 需要經(jīng)過彩色濾波陣列插值(Color Filter Array Interpolation, CFA插值)或者 去馬賽克(Demosaicking)處理后才能在每個點上得到紅綠藍(Red、 Green、 Blue, RGB)三個顏色分量,由此得到一幅可顯示的,人眼可看的彩色圖《象。由于目前傳感器的制造工藝水平所限,可能出現(xiàn)壞點(Dead Pixel )。其中, 壞點或者缺陷像素點是指不隨感光度變化,始終呈現(xiàn)統(tǒng)一亮度的像素點,表現(xiàn) 為亮點或暗點。如果不補償?shù)魤狞c,那么在CFA插值后,這些壞點會表現(xiàn)為黑點、亮點 或彩點;同時由于CFA插值過程中用到周圍鄰近的幾個像素點進行插值,所 以 一個壞點會影響多個像素點,從而嚴重影響圖像質量。因此,首先需要正確的檢測出壞點進行補償,現(xiàn)有技術中進行壞點檢測的 方法表現(xiàn)為從CFA插值后的RGB圖像上,甚至從RGB經(jīng)過變換后的YUV圖像上檢 測壞點,但是在CFA插值后的RGB圖像上壞點進行了擴散,壞點的坐標發(fā)生 了變化,并且CFA插值后壞點的特性有所改變,如果再經(jīng)過其他的圖像處理 步驟,對于壞點的檢測出現(xiàn)錯誤的可能性很大。而且,在CFA插值后的RGB 圖像上或者YUV圖像上處理,因為每個像素點上要考慮三個像素分量,因此 比在原來Bayer圖像上處理計算量大。并且,在檢測壞點時對于當前要檢測的點,只是在一個局部的鄰域范圍內 進行比較和判斷。當與某個像素點比較的鄰域內也有壞點時,檢測結果很可能 就是錯誤的,檢測的精度低。即,采用局部鄰域內判斷比較的方法,只能檢測 單個壞點,對于檢測多個壞點并不是適用。發(fā)明內容本發(fā)明實施例提供一種圖像檢測方法及裝置,用以解決現(xiàn)有技術圖像壞點 檢測精度低、計算量大的問題。本發(fā)明實施例提供的一種圖像檢測方法,包括 采集多幅待檢測原始圖像,將所述多幅待檢測原始圖像疊加; 將疊加圖像進行劃分,劃分為多個小圖像塊,從所述多個小圖像塊中選取 至少一個滿足條件的小圖像塊作為基準區(qū)域; 才艮據(jù)所述基準區(qū)域進行圖^4全測。 本發(fā)明實施例提供的一種圖像檢測裝置,包括采集疊加模塊,用于采集多幅待檢測原始圖像,并將所述多幅待檢測原始 圖像進行疊加;劃分模塊,用于將疊加圖像進行劃分,劃分為多個小圖像塊;選取模塊,用于從所述劃分的多個小圖像塊中選取至少一個滿足條件的小 圖像塊作為基準區(qū)域;檢測模塊,用于根據(jù)所述基準區(qū)域進行圖像檢測。本發(fā)明實施例在進行圖像壞點檢測時,在原始圖像的基礎上從全局的觀點 檢測壞點,并將多幅原始圖像進行疊加,對疊加后的圖像進行補償,提高了圖 像的信噪比和穩(wěn)定性。因此,采用本發(fā)明實施例可以減小圖像壞點檢測的計算 量、提高檢測精度。


      圖l為現(xiàn)有技術中貝爾圖像格式圖;圖2為本發(fā)明實施例提供的圖像壞點檢測方法流程圖;圖3為現(xiàn)有技術中補償透鏡成像不均一性方法流程圖;圖4為本發(fā)明實施例中的圖像劃分示意圖;圖5為本發(fā)明實施例中的基準區(qū)域示意圖;圖6為本發(fā)明實施例提供的一種圖像檢測裝置的示意圖。
      具體實施方式
      在本發(fā)明實施例中,采用在原始圖像上進行處理,從整體的角度看待壞點, 首先釆集多幅待檢測原始圖像進行疊加和補償,將補償圖像劃分為多個小圖像 塊,從多個小圖像塊中選取至少一個滿足要求的小圖像塊作為基準區(qū)域,根據(jù) 基準區(qū)域求出像素點灰度值的基準值,將補償后的圖像的每個像素點的灰度值 與此灰度值的基準值進行比較,滿足條件的認定為正常點,否則,認定為壞點。其中,在求出像素點的灰度值的基準值時,為了提高圖像的信噪比和穩(wěn)定 性, 一般采集多幅待檢測原始圖像進行疊加,其中疊加的過程包括,將多幅待 檢測原始圖像對應像素點的灰度值相加求灰度值的平均值,將此平均值作為每 個像素點的灰度值,得到疊加圖像;由于采集工具的限制及待檢測原始圖像的特點,需要對疊加圖像進行一致 性補償,其中, 一致性補償?shù)姆椒ò?,補償透鏡成像不均一性參數(shù)和校正圖 像傳感器對R、 G、 B光譜響應不一致性參數(shù);然后,將整個補償圖像進行劃分,劃分為多個小圖像塊,從中選取一個小 圖像塊或者多個小圖像塊作為基準區(qū)域,根據(jù)此基準區(qū)域確定灰度值的基準 值。在選取基準區(qū)域時,首先計算劃分的所有小圖像塊的灰度值的平均值和灰 度值的方差,將每個小圖像塊的灰度值的方差和設定的方差閾值進行比較,當 某個小圖像塊的灰度值的方差小于設定的方差閾值時,則認為,該小圖像塊就是基準區(qū)域,該小圖像塊對應的灰度值的平均值就是灰度值的基準值,當基準 區(qū)域有多個時,則將此多個基準區(qū)域對應的多個小圖像塊的灰度值的平均值再 平均,將此再平均值作為灰度值的基準值。其中,待檢測原始圖像包括Bayer圖像。下面以上迷兩種補償方法對本發(fā)明實施例一種圖傳j險測方法進行說明,如 圖2所示步驟200:開始;步驟201:將多幅待檢測原始圖像進行疊加;步驟202:求取校正圖像傳感器對R、 G、 B光譜相應不一致參數(shù);步驟203:求取補償透鏡成像不均一性參數(shù);步驟204:根據(jù)步驟202和步驟203得到的參數(shù),對步驟201得到的多幅 待檢測原始圖像疊加得到的圖像進行補償,得到補償后的圖像;步驟205:將整個補償后的原始圖像劃分為多個小圖像塊,求每個小圖像 塊的灰度值的平均值和灰度值的方差值;步驟206:將步驟205求得的灰度值的方差值和設定的方差閾值進行比較;步驟207:當某一小圖像塊的灰度值的方差值小于設定的方差閾值時,則 認為該塊即為基準區(qū)域,該塊對應的灰度的平均值為基準值;當有多個小圖像 塊滿足條件時,則把多個小圖像塊的灰度值的平均值再平均,將此再平均值作 為灰度值的基準值;步驟208:將步驟204得到的補償后的圖像中每個像素點的灰度值,與步 驟207得到的灰度值的基準值進行比較,判斷兩者差值的絕對值是否小于預設 的差值閾值時,如果是,進行步驟209,否則,進行步驟210;步驟209:認為此像素點為正常點;步驟210:認為此^^素點為壞點。本發(fā)明實施例中求補償透鏡成像不均一性的參數(shù),現(xiàn)有技術中有很多方法 實現(xiàn),本發(fā)明實施例中提供以下實現(xiàn)方法,如圖3所示;步驟301:根據(jù)透鏡的特性提取透鏡的參數(shù);步驟302:根據(jù)步驟301得到的透鏡參數(shù),確定校正參數(shù);步驟303:獲取透鏡所成的原始圖像;步驟304:根據(jù)步驟302獲得的校正參數(shù)對步驟303獲取的原始圖像進行 操作,得到校正圖像。其中,步驟301中的透鏡參數(shù)包括透鏡加作用因子和透鏡乘作用因子, 其中,提取透鏡參數(shù)的處理包括透鏡的輸入圖像為零時得到的輸出圖像為黑 圖像,確定透鏡加作用因子與黑圖像相等,透鏡的輸入圖像為亮度均勻的白紙 或灰紙時得到輸出圖像為白圖像,確定透鏡乘作用因子是白圖像與黑圖像之差 與一常數(shù)的商。此常數(shù)為白圖像中的最大值和黑圖像中的最小值的差值。校正參數(shù)包括校正加作用因子和校正乘作用因子,才艮據(jù)所得透鏡參數(shù)確 定校正參數(shù)的處理包括對透鏡加作用因子取負數(shù)得到校正加作用因子,對透 鏡乘作用因子取倒數(shù)得到校正乘作用因子。將校正參數(shù)對原始圖像進行操作通 過公式i e (x, = [Ow"x,少)+ i eo,W(;t, >>)]x [^ega/"(x, y)] 其中,CW(x,力為原始圖像,/ e (x,力為校正圖像,及eo,"(x,力為校正加作用因子, i ega/"(x,力為沖交正乘作用因子。本發(fā)明實施例中求校正圖像對R, G, B光譜響應不一致的參數(shù),現(xiàn)有技 術中有很多的實現(xiàn)方法,本發(fā)明實施提供以下方法說明。拍攝一均勻的灰板或白板(比如,格林達.麥克貝斯(Gretagmacbeth )公 司的白板(white balance card)),得到一幅圖像。求取此整副圖像的R, G B灰 度值的平均值,分別記為Rmean,Gmean,Bmean, 4艮據(jù)求得的平均值求取R, B 和G的不一致性因子:Rgain, BGain;RGain=Gmean/Rmean;BGain=Gmean/Bmean;用如下方法可以校正圖像R, G, B光譜響應的不一致Rout(row,col)=Rin(row,col)*RGain; Gout(row,col)=Gin(row, col); Bout(row, col)=Bin(row, col)*BGain;其中,row表示圖像的行坐標,col表示圖像的列坐標。Rin, Gin, Bin表示 輸入的R,G B灰度值,Rout, Gout, Bout表示輸出的R, Q B灰度值。采用上述方法對多幅待檢測原始圖像疊加得到的疊加圖像進行一致性補 償后,消除了透鏡成像不均勻和圖像傳感器的RGB光譜響應不一致。補償了 透鏡成像不均勻后,整個補償后的圖像的同種顏色分量間的灰度值都是一樣 的;補償了圖像傳感器的RGB光譜響應不一致后,整個補償后的圖像的各顏 色分量間的灰度值一樣。因此,在補償后的圖像上,不用區(qū)分各顏色分量,可 以將整個補償后的圖像處理為 一 張灰度圖像,采用該方法簡化了后續(xù)的處理。因此,如果整個圖像沒有壞點,則經(jīng)過補償后得到一張均勻的灰度圖像, 如果圖像中有壞點,則除去壞點,其他像素點為均勻的灰度圖像。將補償后得到的圖像劃分成多個小圖像塊,如圖4所示。將補償圖像進行 劃分可以是平均劃分,也可以是非平均劃分。在進行基準區(qū)域的選取時可以是 手動選取也可以是自動選取。圖5所示為選取的基準區(qū)域。將檢測的壞點的坐標記錄下來或進行存儲,根據(jù)壞點的個數(shù)的多少作為判 斷圖像傳感器的好壞的標準。本發(fā)明實施例提供了一種圖像檢測裝置,如圖6所示,包括采集疊加模塊610,用于釆集多幅待檢測原始圖像,并將所述多幅待檢測 原始圖像進行疊加;補償模塊620,用于對疊加圖像進行一致性補償;劃分模塊650,用于將所述補償后圖像進行劃分,劃分為多個小圖像塊; 選取模塊630,用于從所述劃分的多個小圖像塊中選取至少一個滿足條件 的小圖像塊作為基準區(qū)域;檢測模塊640,用于根據(jù)所述基準區(qū)域進行圖像檢測。所述采集疊加模塊610包括,釆集單元611和疊加單元612。其中,采集 單元611,用于采集多幅待檢測原始圖像;疊加單元612,用于將采集的的多 幅待檢測原始圖像對應像素點的灰度值相加求所述灰度值的平均值,將所述平 均值作為每個像素點的灰度值,得到疊加圖像。上述待檢測原始圖像包括貝爾Bayer原始圖像。所述補償模塊620包括,第一補償單元621和第二補償單元622。其中, 第一補償單元621,用于補償圖像透鏡成像不均一性參數(shù);第二補償單元622, 用于校正圖像傳感器對R、 G、 B光譜響應不一致的參數(shù)。所述選取模塊630包括,計算單元633、比較單元634和確定單元635。 其中,計算單元633,用于計算劃分的每個小圖像塊的灰度值的平均值和灰度 值的方差值;比較單元634,用于將計算的灰度值的方差值和設定的方差闊值 進行比較;確定單元635,用于根據(jù)比較單元634比較的結果確定基準區(qū)域。所述確定單元635包括,統(tǒng)計子單元638和確定子單元639。其中,統(tǒng)計 子單元638,用于統(tǒng)計所有灰度值的方差值小于設定的方差闊值的小圖像塊; 確定子單元639,用于將統(tǒng)計的所有小圖像塊作為基準區(qū)域。所述檢測模塊640包括,計算模塊641,比較模塊642。其中,計算模塊 641,用于計算所述基準區(qū)域的灰度值的平均值;比較單元642,用于將所述補 償后圖像的每個像素點的灰度值和所述平均值的差值與差值閾值進行比較,檢 測像素點。所述比較模塊642包括,計算單元647、比較單元646和檢測單元643。 其中,計算單元647,用于計算所述基準區(qū)域的灰度值的平均值,和所述補償 后的圖像的每個像素點的灰度值的差值;比較單元646,用于比較所述差值的 絕對值和設定的差值闊值;;險測單元643,用于才艮據(jù)所述比較單元646比較的 結果檢測像素點。所述檢測單元643包括,第一檢測單元644和第二4全測單元645。其中, 第一檢測單元644,當差值的絕對值小于設定的差值閾值時,則確定此差值對應的像素點為正常點;第二檢測單元645,當差值的絕對值大于設定的差值閾 值時,則確定此差值對應的^f象素點為壞點。本發(fā)明實施例在進行圖像壞點檢測時,在原始圖像的基礎上從全局的觀點 檢測壞點,并將多幅原始圖像進行疊加,對疊加后的圖像進行補償,提高了圖 像的信噪比和穩(wěn)定性。因此,采用本發(fā)明實施例可以提高圖像壞點檢測的精度、 減小計算量。明的精神和范圍。這樣,倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權利要求及 其等同技術的范圍之內,則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內。
      權利要求
      1、一種圖像檢測方法,其特征在于,該方法包括以下步驟采集多幅待檢測原始圖像,將所述多幅待檢測原始圖像疊加;將疊加圖像進行劃分,劃分為多個小圖像塊,從所述多個小圖像塊中選取至少一個滿足條件的小圖像塊作為基準區(qū)域;根據(jù)所述基準區(qū)域進行圖像檢測。
      2、 如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將疊加圖像進行劃分的 步驟前還包括以下步驟對疊加圖像進行一致性補償。
      3、 如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述對疊加圖像進行一致性 補償,包括補償疊加圖像透鏡成像不均一性參數(shù)和校正圖像傳感器對R、 G、 B光譜 響應不一致的參凄丈。
      4、 如權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)基準區(qū)域進行圖像 檢測,包括求所述基準區(qū)域的灰度值的平均值,將補償后圖像的每個像素點的灰度值 和所述平均值的差值與差值閾值進行比較,檢測像素點。
      5、 如權利要求4所述的方法,其特征在于,所述將補償后圖像的每個像 素點的灰度值和所述平均值的差值與差值閾值進行比較,檢測像素點,包括當補償后圖像的像素點的灰度值與所述平均值的差值的絕對值小于設定 的差值閾值時,判定此像素點為正常點;當補償后圖像的像素點的灰度值與所述平均值的差值的絕對值大于設定 的差值閾值時,判定此像素點為壞點。
      6、 如權利要求1所述的方法,其特征在于,從所述多個小圖像塊中選取 至少一個滿足條件的小圖像塊作為基準區(qū)域,包括計算所述多個小圖像塊的灰度值的平均值和灰度值的方差,將所述灰度值的方差和設定的方差閾值進行比較,確定滿足條件的小圖像塊,將所述小圖像 塊作為基準區(qū)域。
      7、 如權利要求6所述的方法,其特征在于,將所述灰度值的方差和設定 的方差閾值進行比較,確定滿足條件的小圖像塊,包括當小圖像塊的灰度值的方差小于設定的方差閾值時,將所述小圖像塊作為 基準區(qū)域。
      8、 如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述待檢測原始圖像包括 貝爾Bayer原始圖像。
      9、 如權利要求1所述的方法,其特征在于,將所述多幅待檢測原始圖像 進行疊加,包括將多幅待檢測原始圖像對應像素點的灰度值相加,求此相加值的平均值, 將此平均值作為對應像素點的灰度值,得到疊加圖像。
      10、 一種圖傳4企測裝置,其特征在于,該裝置包括采集疊加模塊,用于采集多幅待檢測原始圖像,并將所述多幅待檢測原始 圖像進行疊加;劃分模塊,用于將所述疊加圖像進行劃分,劃分為多個小圖像塊; 選取模塊,用于從所述劃分的多個小圖像塊中選取至少一個滿足條件的小 圖像塊作為基準區(qū)域;檢測模塊,用于根據(jù)所述基準區(qū)域進行圖像檢測。
      11、 如權利要求IO所述的裝置,其特征在于,所述裝置還包括 補償模塊,用于對所述疊加圖像進行一致性補償。
      12、 如權利要求11所述的裝置,其特征在于,所述補償模塊包括 第一補償單元,用于補償圖像透鏡成像不均一性參數(shù); 第二補償單元,用于校正圖像傳感器對對R、 G、 B光譜響應不一致的參數(shù)。
      13、 如權利要求IO所述的裝置,其特征在于,所述檢測模塊包括 計算模塊,用于計算所述基準區(qū)域的灰度值的平均值;比較模塊,用于將所述補償后圖像的每個像素點的灰度值和所述平均值的 差值與差值閾值進行比較,檢測像素點。
      14、 如權利要求13所述的裝置,其特征在于,所述比較模塊包括 計算單元,用于計算所述基準區(qū)域的灰度值的平均值,和所述補償后的圖像的每個像素點的灰度值的差值;比較單元,用于比較所述差值的絕對值和設定的差值閾值; 檢測單元,用于根據(jù)所述比較單元比較的結果檢測像素點。
      15、 如權利要求14所述的裝置,其特征在于,所述檢測單元包括 第一4企測單元,當差值的絕對值小于設定的差值閾值時,則確定此差值對應的像素點為正常點;第二檢測單元,當差值的絕對值大于設定的差值閾值時,則確定此差值對應的像素點為壞點。
      16、 如權利要求IO所述的裝置,其特征在于,所述選取模塊包括 計算單元,用于計算所述劃分的每個小圖像塊的灰度值的平均值和灰度值的方差值;比較單元,用于將所述灰度值的方差值和設定的方差閾值進行比較; 確定單元,用于根據(jù)所述比較單元比較的結果確t基準區(qū)域。
      17、 如權利要求16所述的裝置,其特征在于,所述確定單元包括 統(tǒng)計子單元,用于統(tǒng)計所有灰度值的方差值d、于設定的方差閾值的小圖 確定子單元,用于將所述統(tǒng)計的所有小圖像塊作為基準區(qū)域。
      18、 如權利要求IO所述的裝置,其特征在于,所述采集疊加模塊包括 采集單元,用于采集多幅待檢測原始圖像;疊加單元,用于將所述采集的多幅待檢測原始圖像對應像素點的灰度值相 加求所述灰度值的平均值,將所述平均值作為每個像素點的灰度值,得到疊加圖像。
      19、如權利要求10或18所述的裝置,其特征在于,所述待檢測原始圖像包括貝爾Bayer原始圖像。
      全文摘要
      本發(fā)明公開了一種圖像檢測方法,該方法包括,采集多幅待檢測原始圖像,將所述多幅待檢測原始圖像疊加;將疊加圖像進行劃分,劃分為多個小圖像塊,從所述多個小圖像塊中選取至少一個滿足條件的小圖像塊作為基準區(qū)域;根據(jù)所述基準區(qū)域進行圖像檢測。同時,本發(fā)明還公開了一種圖像檢測裝置。本發(fā)明實施例在原始圖像的基礎上從全局的觀點檢測壞點,提高圖像壞點檢測的精度、減小計算量。
      文檔編號H04N17/00GK101242542SQ200810100928
      公開日2008年8月13日 申請日期2008年2月26日 優(yōu)先權日2008年2月26日
      發(fā)明者操 沈 申請人:北京中星微電子有限公司
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