[发明专利]一种基于摄像机模组的数字图像处理算法

权利要求书

1.一种基于摄像机模组的数字图像处理算法，其特征在于，包含以下步骤：

A、LENS将光信号投射到Sensor的感光区域；在sensor中通过光电转换，将Bayer格式的原始图像传送至黑电平校正模块BLC进行黑电平校正；

B、从黑电平校正模块BLC输出的图像进入镜头阴影校正模块LSC进行镜头阴影校正；

C、从镜头阴影校正模块LSC输出的图像进入坏点校正模块DPC进行坏点校正；

D、从坏点校正模块DPC输出的图像进入自动曝光模块AE进行自动曝光；

E、从自动曝光模块AE输出的图像进入去马赛克模块Demosaic进行自动曝光；

F、从去马赛克模块Demosaic输出的图像进入3D数字降噪模块3DNR进行3D数字降噪；

G、从3D数字降噪模块3DNR输出的图像进入锐化模块Sharp进行锐化；

H、从锐化模块Sharp输出的图像进入自动白平衡模块AWB进行自动白平衡；

I、从自动白平衡模块AWB输出的图像进入颜色校正矩阵模块CCM进行颜色校正；

J、从颜色校正矩阵模块CCM输出的图像进入Gamma校正模块进行Gamma校正；

K、从Gamma校正模块输出的图像进入宽动态模块WDR进行宽动态处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于摄像机模组的数字图像处理算法，其特征在于，所述步骤B具体包括：

B-1、算法将整个Bayer域画面分割为16x16个子区域，这16x16个区域大小并不完全相同，位于画面中心区域附近的子区域面积较大，靠近画面边缘的子区域面积较为密集；

B-2、在数据处理过程中，算法分别对每个区域的Y通道进行处理，求得各自的对数熵；

B-3、由各区域Y通道的对数熵，求得整幅图像的最原始的对数熵，并将它作为最小对数熵；

B-4、将图像的像素映射到[0,255]范围内，对处于低明度的区域的Y通道的亮度值进行增加；

B-5、重新求得各区域Y通道的对数熵，并从而求得整幅图像的当前对数熵；

B-6、将图像的当前对数熵与最小对数熵相比较，若前者较小，则将最小对数熵的值更新为当前对数熵，并保存当前每个区域的Y通道亮度值；

B-7、重复步骤B-4~步骤B-6一共255次；

B-8、输出最终结果，修改每个区域的Y通道亮度值。

3.根据权利要求1所述的一种基于摄像机模组的数字图像处理算法，其特征在于，所述步骤C具体包括：

C-1、设定比较阀值；

C-2、获取图像，从图像的第一个像素开始进行坏点校正；

C-3、获取待检测像素，以其为中心建立9*9的bayer色彩矩阵，将中心像素的R分量色值与周围像素相比，若差值大于预设的阀值，则判断改像素为坏点，将其色值矫正为周围像素的平均值；

C-4、对图像剩余的所有像素进行进行步骤C-3的判定；

C-5、分别对R/Gr/Gb/B图像重复步骤C-2~步骤C-4的操作，从而进行了对一整幅图像的坏点校正。

4.根据权利要求1所述的一种基于摄像机模组的数字图像处理算法，其特征在于，所述步骤D具体包括：

D-1、将图像划分为MxN个区块，对每个区块赋予不同的权值；

D-2、统计每个区块的亮度平均值；

D-3、计算出当前图像的亮度值Aver；

D-4、将Aver与预设的目标亮度值相对比，根据对比结果，若Aver与预设目标亮度值不相同，则调节光圈大小、快门时间或增益大小，然后重复步骤D-2~步骤D-3；

D-5、AE处理完毕，退出。