[发明专利]一种坏点检测校正方法及装置

说明书

本发明提供了一种坏点检测校正方法及装置，该方法包括：在图像数据中确定出预定像素点；确定预定像素点是否为坏点或者是否为疑似坏点；当预定像素点为坏点时，对预定像素点的像素值执行第一校正操作；当预定像素点为疑似坏点时，判断预定像素点在图像数据中的所属图像区域，当判断出预定像素点位于图像数据的平坦区域时，确定预定像素点为坏点，对预定像素点的像素值执行第二校正操作，当判断出预定像素点位于图像数据的边缘区域时，再次判断预定像素点是否为坏点，当判断出预定像素点为坏点时，对预定像素点的像素值执行所述第二校正操作。本发明的方法的检测准确率以及校正准确率均较高、成本较低、且可以保证图像边缘信息以及细节信息。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种坏点检测校正方法及装置。

背景技术

图像传感器在输出图像数据时，由于图像传感器的某些像素点位置感光失效，或者，由于光信号进行转化的过程中出现错误，则会导致图像传感器所输出的图像数据中的某些像素点的像素值不准确或者与其周围像素点的像素值相差较大，从而出现图像坏点，则会影响到图像的成像质量。因此，通常需要检测图像数据中是否存在坏点，并当存在坏点时对该坏点进行校正。

相关技术中，对于图像数据的坏点检测校正的方法一般包括以下两种：

方法一、静态坏点去除法，具体包括：通过自动测试设备(ATE)检测出图像传感器所输出的图像数据中像素值异常的像素点并确定为坏点，再保存坏点的位置坐标。由此算法处理模块(ISP)会基于ATE中所存储的坏点位置坐标确定出坏点的位置，并利用该坏点周围像素点的像素值计算并恢复坏点的像素值，以此对坏点进行校正。

方法二、动态坏点去除法，具体包括：实时分析图像传感器采集的图像数据的像素，并判断图像数据的各个像素点的像素值与其周围像素点的像素值之间的误差值是否大于预设值，当某一像素点的像素值与其周围像素点的像素值之间的误差值大于预设值时，确定该像素点为坏点，并利用该坏点周围像素点的像素值计算并恢复坏点的像素值，以此对坏点进行校正。

但是，针对方法一而言，当某一图像数据的坏点过多时，会占用较多的存储面积，从而会提高成本。同时，针对部分像素点，由于其像素值可能仅会在高低温或者高增益等状态下才呈现出异常，而在ATE检测坏点时，并不存在异常，由此会使得ATE无法准确检测出图像数据中的全部坏点，则检测准确率和校正准确率均较低。针对方法二而言，由于其对于坏点的判定标准较为单一，则通常会把正常像素点误判为坏点或者会把坏点漏判，检测的准确率和校正准确率均较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种坏点检测校正方法及装置，以解决相关技术中的坏点检测校正方法成本较高、检测准确率低、校正准确率低的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种坏点检测校正方法，所述方法包括：

在图像数据中确定出预定像素点，所述预定像素点为待检测像素点；

以所述预定像素点为中心像素点在所述图像数据中确定出n×m矩阵，在所述n×m矩阵中选取出围绕所述预定像素点且与所述预定像素点相同颜色的多个第一参考像素点，确定出所述多个第一参考像素点的像素值中的最大像素值、第二大像素值、最小像素值、第二小像素值；

基于所述预定像素点的像素值与所述最大像素值、第二大像素值、最小像素值、第二小像素值的大小关系确定所述预定像素点是否为坏点或者是否为疑似坏点；其中，当预定像素点的像素值与最大像素值的差值大于第一预设值，或者，当最小像素值与预定像素点的像素值的差值大于第二预设值时，确定预定像素点为坏点；当预定像素点的像素值与最大像素值的差值小于或等于第一预设值，且预定像素点的像素值与第二大像素值的差值大于第一预设值，或者，当最小像素值与预定像素点的像素值的差值小于或等于第二预设值，且第二小像素值与预定像素点的像素值的差值大于第二预设值时，确定预定像素点为疑似坏点；以及

当预定像素点为坏点时，对预定像素点的像素值执行第一校正操作；