[发明专利]一种图像坏点检测方法和装置

说明书

本发明公开了一种图像坏点检测方法和装置，所述方法首先通过获取图像上NxM大小的像素区块，并将像素区块内所有像素点顺序排列后得到一像素值序列，并计算像素值序列的中位数，得到像素中值；而后从像素值序列中确定一个指定小像素值和一个指定大像素值，并计算第一差值，以及根据当前像素点与像素中值得大小关系，确定当前像素点的像素类型并计算第二差值；进而通过判断第二差值与第一差值的商是否大于第一预设误差，来判定当前像素点是否为疑似坏点。由于是基于图像上坏点属性来查找坏点的，相较于现有的坏点检测方法，缩小了硬件面积。同时对图像上的像素点逐一排查，有利于发现更多的疑似坏点，提高坏点检测的效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术安全领域，特别涉及一种图像坏点检测方法和装置。

背景技术

随着科学技术的进步，现有的摄像头传感器的分辨率不断增加。以前的坏点检测算法，主要是针对中小分辨率的传感器的坏点检测，对于分辨率高的传感器而言，很多算法坏点检测速度慢，无法做到在线检测。同时，现有的坏点检测方法(如基于LUT的方法)需要占用MEM、消耗芯片面积，随着ISP输入分辨率的不断提高，其面积消耗成几十倍上升。同时，随着生活水平的提高，人们对图像质量有了更高的要求，用户的眼睛对一张图片上有突出的亮点或者暗点是非常敏感的，图像上的坏点将直接影响到用户的感官体验。

发明内容

为此，需要提供一种图像坏点检测的技术方案，用以解决现有的坏点检测算法芯片消耗面积、坏点检测率低、无法满足大分辨率的传感器需求等问题。

为实现上述目的，发明人提供了一种图像坏点检测方法，所述方法包括以下步骤：

以当前像素点为中心像素点，获取图像上NxM大小的像素区块；

获取NxM大小的像素区块内所有像素点的像素值，并根据像素值的大小将所获取的所有像素点进行顺序排列，得到一像素值序列，每一排列后的像素点对应一排列编号；

计算像素值序列的中位数，得到像素中值；

根据预设边界阈值，从像素值序列中确定一个指定小像素值和一个指定大像素值，所述指定小像素值为排列编号为编号指定小值的像素点对应的像素值，所述编号指定小值为像素值最小的像素点的排列编号与预设边界阈值的差的绝对值；所述指定大像素值为排列编号为编号指定大值的像素点对应的像素值，所述编号指定大值为像素值最大的像素点的排列编号与预设边界阈值的差的绝对值；

计算指定大像素值与指定小像素值之差，确定第一差值；

根据当前像素点与像素中值的大小关系，确定当前像素点的像素类型，并根据当前像素点的像素类型确定第二差值；

对第一差值和第二差值进行第一判断，并记录第一判断结果，所述第一判断包括：判断第二差值与第一差值的商是否大于第一预设误差，若是则判定当前像素点为疑似坏点，否则判定当前像素点为非疑似坏点。

进一步地，所述方法还包括步骤：

对像素值序列中所有像素点进行第二判断，并记录第二判断结果，所述第二判断包括：判定像素值序列中，排列编号位于编号指定大值与编号最大值之间或者位于编号最小值与编号指定小值之间的像素点为疑似坏点，以及判定排列编号位于其他范围内的像素点为非疑似坏点；所述编号最大值为像素值最大的像素点对应的排列编号，所述编号最小值为像素值最小的像素点对应的排列编号。

进一步地，所述方法还包括步骤：

对第一判断结果、第二判断结果进行第一逻辑运算，若第一逻辑运算结果为真则判定当前像素点为坏点，若第一逻辑运算结果为假则判定当前像素不是坏点。

进一步地，所述方法还包括步骤：

计算以当前像素点为中心，预设像素区块内所有像素点在不同预设方向上的二阶梯度均值，每一个预设方向对应一个二阶梯度均值；