[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，所述方法针对bayer格式的图像进行坏点检测，根据当前像素点的位置以及与周围像素点的对应关系，计算第一梯度值、第二梯度值和第三梯度值，并通过比较三者之间的关系，来判断当前像素点是否是疑似坏点。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，进而在疑似坏点中进行排查，有效提高坏点检测的效率。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，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，所述图像为bayer格式图像，像素点的像素通道包括Gr通道、Gb通道、B通道和R通道，则每个像素点对应的像素值为Gr通道分量值、Gb通道分量值、R通道分量值、B通道分量值中的一种，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；

获取与当前像素点距离为第一距离、且像素通道为Gr通道或Gb通道对应的所有像素点的像素值，并计算这些像素点的像素值的中位数，得到第一像素中值；

获取与当前像素点距离为第二距离、且像素通道为Gr通道或Gb通道对应的所有像素点的像素值，并计算这些像素点的像素值的中位数，得到第二像素中值；所述第二距离大于第一距离；

分别计算第一梯度值、第二梯度值和第三梯度值；所述第一梯度值为当前像素点的像素值与第一像素中值的差，所述第二梯度值为当前像素点的像素值与第二像素中值的差，所述第三梯度值为第一像素中值与第二像素中值的差；

对第一梯度值、第二梯度值和第三梯度值三者进行第一判断，所述第一判断包括：判断第一梯度值与第二梯度值的符号是否不同，若是则判定当前像素点不是疑似坏点，否则判断第一梯度值的绝对值与第三梯度值的绝对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不是疑似坏点；

记录第一判断结果，所述第一判断结果包括当前像素点为疑似坏点或当前像素点不是疑似坏点。

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；

对计算得出的所有二阶梯度均值取最小值，得到最小二阶梯度均值并记录；

计算预设像素区块内像素点对应的纹理值，得到纹理值；

对最小二阶梯度均值与纹理值进行第二判断，并记录第二判断结果，所述第二判断包括：判断最小二阶梯度均值与纹理值的差是否大于第二预设误差，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，所述第二预设误差根据当前像素点的通道类型确定。

进一步地，所述方法包括：