專利名稱：影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種影像處理，特別是涉及一種影像感測壞像素點(diǎn)(bad pixel)的檢測方法。
背景技術(shù)：
彩色影像的每一個(gè)像素可以使用含三顏色成分的向量來表示，例如使用可見光譜中的紅、綠、藍(lán)波段的光強(qiáng)度。為了降低尺寸大小及成本，在一般影像傳感器中，針對每一個(gè)像素僅使用一個(gè)光濾波單元以擷取單一的色彩(chromatic)值。接著，再根據(jù)鄰近相同顏色的像素值以內(nèi)插方法來得到其它的色彩值。圖I示出影像傳感器的感光元件(photosensor)陣列10，其上覆蓋有彩色濾波陣列(CFA) 12。彩色濾波陣列12的每一彩色濾波器(CF)僅能讓一種顏色光受到相應(yīng)感光元件的感測。由于彩色濾波陣列12的特殊嵌合(mosaic)圖樣(pattern)排列并非人眼一般所觀看的完整圖像，所以必須通過色彩內(nèi)插以重建出人眼可觀看的圖像。因此，色彩內(nèi)插一般又稱為CFA內(nèi)插、色彩重建或去嵌合(demosaicking)。圖I所示的彩色濾波陣列12為拜耳(Bayer)濾波器的一種，其普遍使用于數(shù)字相機(jī)或攝影機(jī)。拜耳濾波器的圖樣由紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)濾波器依圖標(biāo)規(guī)則排列，其含有50%綠(G)、25%紅(R)、25%藍(lán)(B)濾波器。每一像素點(diǎn)位置的其它顏色可由其四周像素點(diǎn)來得到。即使拜耳圖案內(nèi)插法在影像處理領(lǐng)域被普遍使用，然而其具有一些缺點(diǎn)，例如因色彩混迭(aliasing)現(xiàn)象造成高頻細(xì)節(jié)的消失,甚至產(chǎn)生新頻率而嚴(yán)重破壞影像。此外，影像傳感器通常會(huì)具有瑕疵的像素點(diǎn)或壞點(diǎn)。傳統(tǒng)內(nèi)插法無法有效分辨壞點(diǎn)與邊緣(edge)影像，因此容易將邊緣影像誤判為壞點(diǎn)，或者將壞點(diǎn)誤認(rèn)為邊緣影像。因此亟需提出一種有效分辨壞點(diǎn)與邊緣影像的方法，在補(bǔ)償壞點(diǎn)時(shí)也能保留影像細(xì)節(jié)。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述，本發(fā)明實(shí)施例的目的之一在于提出一種影像感測壞點(diǎn)的檢測方法，用以有效分辨壞點(diǎn)與邊緣影像，因而得以正確地進(jìn)行壞點(diǎn)校正或補(bǔ)償。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，檢視待檢測像素值與多個(gè)鄰近位置像素值的差異性。接著，檢視待檢測像素值與多個(gè)鄰近同色像素值在特定方向的連續(xù)性并得到特定方向。最后，根據(jù)得到的特定方向，檢視待檢測像素值在該特定方向的平滑性。當(dāng)該待檢測像素值被判定為壞點(diǎn)時(shí)，還可根據(jù)壞點(diǎn)的多個(gè)鄰近同色像素值以進(jìn)行壞點(diǎn)的補(bǔ)償。


圖I示出影像傳感器的感光元件陣列及彩色濾波陣列。圖2示出本發(fā)明實(shí)施例的影像感測壞像素點(diǎn)檢測方法的流程圖。圖3A至圖3D示出待檢測像素值與鄰近位置像素值。
圖4示出圖2的步驟21的細(xì)部流程圖。圖5A至圖5C示出待檢測像素值與鄰近同色像素值。圖6A及圖6B示出水平方向增強(qiáng)權(quán)重、垂直方向增強(qiáng)權(quán)重、右上方向增強(qiáng)權(quán)重及左上方向增強(qiáng)權(quán)重。圖7示出圖2的步驟22的細(xì)部流程圖。圖8示出圖2的步驟23的細(xì)部流程圖。圖9示出當(dāng)壞點(diǎn)為藍(lán)色或紅色時(shí)的補(bǔ)點(diǎn)流程。圖10示出當(dāng)壞點(diǎn)為綠色時(shí)的補(bǔ)點(diǎn)流程。圖11示出綠色壞點(diǎn)像素值與鄰近同色像素值。主要元件符號說明10感光元件陣列12彩色濾波陣列21-23 步驟211-215 步驟221-224 步驟231-232 步驟91-92 步驟101-104 步驟Ne 待檢測像素/壞點(diǎn)N0-N7 像素R紅色G綠色B藍(lán)色
具體實(shí)施例方式圖2示出本發(fā)明實(shí)施例的影像感測壞像素點(diǎn)檢測方法的流程圖。本實(shí)施例可適用于各種影像傳感器，例如互補(bǔ)式金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)影像傳感器。在本實(shí)施例中，各像素點(diǎn)的感測影像值經(jīng)由拜耳(Bayer)圖案彩色濾波陣列所得到。若檢測有壞像素點(diǎn)(簡稱“壞點(diǎn)”)，可進(jìn)一步對壞點(diǎn)進(jìn)行校正或補(bǔ)償。經(jīng)校正后的壞點(diǎn)像素值在輸出后，可儲(chǔ)存、顯示或作進(jìn)一步影像處理。在步驟21，檢視待檢測像素值與鄰近位置像素值的差異性，其中，鄰近位置像素點(diǎn)可與待檢測像素點(diǎn)分屬不同顏色。在本實(shí)施例中，若以待檢測像素點(diǎn)作為中心，則其與鄰近位置像素點(diǎn)將形成3x3陣列，如圖3A所示的藍(lán)色(B)待檢測像素值Ne與綠色(G)、紅色(R)鄰近位置像素值N0-N7。圖4示出步驟21的細(xì)部流程圖。首先，在步驟211，取得待檢測像素值Ne與垂直 鄰近位置像素值NI、N6平均值的差值，作為垂直鄰近度量值BMl。其中，若該差值小于0，則令垂直鄰近度量值BMl為O。本步驟211可表示如下BMl = Ne- (N1+N6) /2 如果 BMl < O 則 BMl = O.在步驟212，取得待檢測像素值Ne與水平鄰近位置像素值N3、N4平均值的差值，作為水平鄰近度量值BM2。其中，若該差值小于O，則令水平鄰近度量值BM2為O。本步驟212可表示如下BM2 = Ne- (N3+N4) /2 如果 BM2 < O 則 BM2 = O.在步驟213，取得待檢測像素值Ne與四個(gè)角落鄰近位置像素值N0、N2、N5、N7平均值的差值，作為角落鄰近度量值BM3。其中，若該差值小于0，則令角落鄰近度量值BM3為O。本步驟213可表示如下 BM3 = Ne- (N0+N2+N5+N7) /4 如果 BM3 < O 則 BM3 = O.接著，在步驟214，根據(jù)垂直鄰近度量值BMl、水平鄰近度量值BM2及角落鄰近度量值BM3，以得到綜合鄰近度量值BM4。其中，若該值大于待檢測像素值Ne，則令綜合鄰近度量值BM4等于待檢測像素值Ne。本步驟214可表示如下BM4 = (BM1+BM2) /2+BM3 如果 BM4 > Ne 則 BM4 = Ne.最后，在步驟215，判定綜合鄰近度量值BM4與待檢測像素值Ne的絕對差值是否小于鄰近度量臨界值B_TH。若判定為是，則待檢測像素點(diǎn)可能為壞點(diǎn)。本步驟215可表示如下如果ABS (BM4-Nc) < B_TH 則 Ne 可能為壞點(diǎn)·上述步驟211-215雖以待檢測像素值Ne為藍(lán)色(B)時(shí)作為說明，然而，這些步驟同樣適用于待檢測像素值Ne為紅色(R)的情形，如圖3B所示的紅色(R)待檢測像素值Ne與綠色(G)、藍(lán)色⑶鄰近位置像素值N0-N7。不同的地方僅在于將BM1-BM4置換為RM1-RM4,且 B_TH 置換為 R_TH。當(dāng)待檢測像素值Ne為綠色(G)時(shí)，如圖3C或圖3D所示，其中，圖3C中的綠色待檢測像素值Ne與藍(lán)色水平相鄰，而圖3D中的綠色待檢測像素值Ne則與紅色水平相鄰。對于圖3C所示情形，需將BM1-BM4置換為GM1_GM4，B_TH置換為GB_TH，且步驟214可表示如下GM4 = GM 1+GM2+GM3 如果 GM4 > Ne 則 GM4 = Ne.對于圖3D所示情形，需將BM1-BM4置換為GM1-GM4，B_TH置換為GR_TH，且步驟214可表示如下GM4 = GM1+GM2+GM3 如果 GM4 > Ne 則 GM4 = Ne.接下來，回到圖2所示流程，在步驟22，檢視待檢測像素值與鄰近同色像素值在特定方向的連續(xù)性(continuity)。本步驟22可減少或避免前一步驟21所造成的誤判情形。舉例來說，如果通過待檢測像素值Ne存在斜向的亮線條，其經(jīng)前一步驟21檢視后，可能誤判該待檢測像素值Ne為壞點(diǎn)。通過執(zhí)行本步驟22后，如果待檢測像素值Ne具非連續(xù)性，則可能為壞點(diǎn)，否則就不是壞點(diǎn)。在本實(shí)施例中，若以待檢測像素點(diǎn)作為中心，則其與鄰近同色像素點(diǎn)將形成3x3陣列，如圖5A所示的藍(lán)色(B)待檢測像素值Ne與鄰近同色像素值D0-N7。在本實(shí)施例中，特定方向指水平方向(H)、垂直方向(V)、右上方向(NE)及左上方向(NW)。為了檢視特定方向的特性，本實(shí)施例使用增強(qiáng)權(quán)重對所欲檢視方向增強(qiáng)其像素值。圖6A分別示出水平方向增強(qiáng)權(quán)重(B_H)、垂直方向增強(qiáng)權(quán)重(B_V)、右上方向增強(qiáng)權(quán)重(B_NE)及左上方向增強(qiáng)權(quán)重(B_NW)。圖7示出步驟22的細(xì)部流程圖。首先，在步驟221使用B_H對每一行像素值進(jìn)行加權(quán)后，取其絕對和值。本步驟221可表示如下BH_1 = ABS[(-I) · DO+2 · D3+(_l) · D5]；BH_2 = ABS[(-I) · Dl+2 · Nc+(_1) · D6]；BH_3 = ABS[(-I) · D2+2 · D4+(_l) · D7],
接著，在步驟222，使用B_V對每一行的絕對和值進(jìn)行加權(quán)后，取其絕對和值，作為水平方向的連續(xù)度量值B_H。至于垂直方向的連續(xù)度量值B_V、右上方向的連續(xù)度量值B_NE及左上方向的連續(xù)度量值B_NW，可依類似原則獲得。本步驟222可表示如下B_H = ABS[(-I) · ΒΗ_1+2 · BH_2+(_1) · BH_3].接著，在步驟223，取得水平方向的連續(xù)度量值B_H、垂直方向的連續(xù)度量值B_V、右上方向的連續(xù)度量值B_NE及左上方向的連續(xù)度量值B_NW當(dāng)中的最大值或最小值，作為綜合連續(xù)度量值B (X，Y)。最后，在步驟224，判定綜合連續(xù)度量值B (X，Y)是否大于連續(xù)度量臨界值B_Line_TH。若判定為是，則待檢測像素點(diǎn)具有非連續(xù)性。步驟223和224可表示如下 B (X，Y) _max = max (B_H, B_V, B_NE, B_NW)；B (X，Y) _min = min (B_H，B_V, B_NE，B_NW)；B (X, Y) = select_max_min B (X, Y)_max:B (X, Y)_min ；如果B (X，Y) > B_Line_TH 則 Ne 具非連續(xù)性；其中，變量select_max_min 用以選擇 B(X, Y)_max 或 B(X, Y)_min。若選擇 B(X，Y)_min，一般可保留較多的影像細(xì)節(jié)，但較易誤判。上述步驟221-224雖以待檢測像素值Ne為藍(lán)色(B)時(shí)作為說明，然而，這些步驟同樣適用于待檢測像素值Ne為紅色(R)的情形，如圖5B所示的紅色(R)待檢測像素值Ne與鄰近同色像素值D0-N7。不同的地方僅在于將各變量中的B置換為R。雖然圖5A也可適用于待檢測像素值Ne為綠色(G)的情形，然而，由于綠色像素點(diǎn)的數(shù)量為藍(lán)色或紅色像素點(diǎn)的兩倍，因此，可使用圖5C所示的綠色(G)待檢測像素值Ne與鄰近同色像素值D0-N7。圖6A所示的水平方向增強(qiáng)權(quán)重(B_H)、垂直方向增強(qiáng)權(quán)重(B_V)、右上方向增強(qiáng)權(quán)重(B_NE)及左上方向增強(qiáng)權(quán)重(B_NW)也可適用于待檢測像素值Ne為綠色(B)的情形。此外，也可使用圖6B所示的水平方向增強(qiáng)權(quán)重(G_H)、垂直方向增強(qiáng)權(quán)重(G_V)、右上方向增強(qiáng)權(quán)重(G_NE)及左上方向增強(qiáng)權(quán)重(G_NW)。接下來，回到圖2所示流程，在步驟23，根據(jù)前一步驟22所得到的特定方向，檢視待檢測像素值在該特定方向的平滑性。通過執(zhí)行本步驟23后，如果待檢測像素值Ne具非平滑性，則可確定為壞點(diǎn)，否則就不是壞點(diǎn)。圖8示出步驟23的細(xì)部流程圖。首先，在步驟231運(yùn)算得到各特定方向的邊緣(edge)值。如前所述，本實(shí)施例的特定方向指水平方向(H)、垂直方向(V)、右上方向(NE)及左上方向(NW)。當(dāng)待檢測像素值Ne為藍(lán)色(B)時(shí)，如圖5A所示，各方向的邊緣值可由以下各式得到V = [ABS(Nc-Dl)+ABS(Nc_D6)]/2 ； H = [ABS(Nc-D3)+ABS(Nc_D4)]/2 ；NE[ABS(Nc_D2)+ABS(Nc_D5)]/2 ；NW = [ABS(Nc-DO)+ABS(Nc_D7)]/2.
接著，根據(jù)步驟22所得到的特定方向，在步驟232，判定該方向的邊緣值是否大于臨界值。在本實(shí)施例中，判定邊緣值edge_value的一半是否大于邊緣臨界值B_edge_value_th。若判定為是，則待檢測像素點(diǎn)具有非平滑性。步驟231-232可表示如下如果B(X, Y) = B_H 則 edge_value = H ；否則如果B (X, Y) = B_V 貝丨J edge_value = V ；否則如果B (X, Y) = B_NE 則 edge_value = NE ；否則edge_value = NW ；如果edge_value/2 > B_edge_value_th 則 Ne 具非平滑性·上述步驟231-232雖以待檢測像素值Ne為藍(lán)色(B)時(shí)作為說明，然而，這些步驟同樣適用于待檢測像素值Ne為紅色(R)的情形，如圖5B所示。不同的地方僅在于將各變量中的B置換為R。上述步驟231-232也可適用于待檢測像素值Ne為綠色(G)的情形，如圖5C所不。不同的地方僅在于將各變量中的B置換為G。根據(jù)上述圖2所示流程，若能符合步驟21至23的各種判定，即能判定待檢測像素值Ne為壞點(diǎn)。當(dāng)其被判定為壞點(diǎn)時(shí)，接下來可以對壞點(diǎn)像素值進(jìn)行校正或補(bǔ)償(簡稱“補(bǔ)點(diǎn)”)。在本實(shí)施例中，根據(jù)壞點(diǎn)的鄰近同色像素值以進(jìn)行壞點(diǎn)的補(bǔ)償。圖9示出當(dāng)壞點(diǎn)Ne為藍(lán)色(如圖5A所示)或者為紅色(如圖5B所示)時(shí)的補(bǔ)點(diǎn)流程。首先，在步驟91，將八個(gè)鄰近同色像素值D0-D7進(jìn)行排序，以得到最大值。接著，在步驟92，根據(jù)該最大值，將距離該最大值較遠(yuǎn)的五個(gè)鄰近同色像素值，連同壞點(diǎn)的像素值Ne進(jìn)行加權(quán)平均，以得到壞點(diǎn)的補(bǔ)償值。例如，當(dāng)DO為最大值時(shí)，則五個(gè)鄰近同色像素值即為D2、D5、D4、D6、D7 ;當(dāng)Dl為最大值時(shí)，則五個(gè)鄰近同色像素值即為D3、D4、D5、D6、D7。在一實(shí)施例中，壞點(diǎn)的權(quán)重為3/8,而五個(gè)鄰近同色像素點(diǎn)的權(quán)重皆為1/8。在另一實(shí)施例中，壞點(diǎn)的權(quán)重為1/16,而五個(gè)鄰近同色像素點(diǎn)的權(quán)重皆為3/16。圖10示出當(dāng)壞點(diǎn)Ne為綠色時(shí)的補(bǔ)點(diǎn)流程。圖11示出綠色(G)壞點(diǎn)像素值Ne與鄰近同色像素值N0-N7。首先，在步驟101，將四個(gè)距壞點(diǎn)Ne最近的同色像素值D0-D3進(jìn)行排序，以得到排序最小值minl_g，可表示如下minl_g = sorting (D0-D3).在步驟102，對前述四個(gè)距壞點(diǎn)Ne最近的同色像素值D0-D3進(jìn)行運(yùn)算，以得到最近像素平均值avg_g,可表示如下avg_g = avg (D0-D3).在步驟103，得到四個(gè)距壞點(diǎn)Ne最近的同色像素值D0-D3連同壞點(diǎn)Ne的平均中值(median)，且得到四個(gè)距壞點(diǎn)Ne次近的同色像素值D4-D7連同壞點(diǎn)Ne的平均中值。接著，取得此二平均中值的平均值median_g。最后，在步驟104，根據(jù)上述步驟101-103所得到的部分統(tǒng)計(jì)值，以得到該壞點(diǎn)的補(bǔ)償值。在一實(shí)施例中，壞點(diǎn)的補(bǔ)償值等于平均中值的平均值median_g以及排序最小值minl_g兩者的平均值,亦即avg(media_g,minl_g)。在另一實(shí)施例中,壞點(diǎn)的補(bǔ)償值等于最近像素平均值avg_g以及排序最小值minl_g兩者的平均值,亦即avg(avg_g,minl_g)。在又一實(shí)施例中，壞點(diǎn)的補(bǔ)償值等于排序最小值minl_g ;或等于平均中值的平均值median_g ;或等于最近像素平均值avg_g。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并非用以限定本發(fā)明的范圍；凡其它未脫離發(fā)明所揭示的精神下所完成的等效改變或變型，均應(yīng)包括在所附權(quán)利要求的范圍內(nèi)
權(quán)利要求
1.一種影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，包括 檢視待檢測像素值與多個(gè)鄰近位置像素值的差異性； 檢視所述待檢測像素值與多個(gè)鄰近同色像素值在特定方向的連續(xù)性并得到特定方向；及 根據(jù)得到的所述特定方向，檢視所述待檢測像素值在所述特定方向的平滑性。
2.如權(quán)利要求I所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，其中至少部分所述鄰近位置像素點(diǎn)與所述待檢測像素點(diǎn)分屬不同顏色。
3.如權(quán)利要求I所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，其中上述的待檢測像素點(diǎn)作為中心，其與所述鄰近位置像素點(diǎn)形成3x3陣列。
4.如權(quán)利要求I所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，其中上述差異性的檢視步驟包括 取得所述待檢測像素值與所述垂直鄰近位置像素值的平均值的差值，作為垂直鄰近度量值； 取得所述待檢測像素值與所述水平鄰近位置像素值的平均值的差值，作為水平鄰近度量值； 取得所述待檢測像素值與所述四個(gè)角落鄰近位置像素值的平均值的差值，作為角落鄰近度量值； 根據(jù)所述垂直鄰近度量值、所述水平鄰近度量值及所述角落鄰近度量值，以得到綜合鄰近度量值；及 判定所述綜合鄰近度量值與所述待檢測像素值的絕對差值是否小于鄰近度量臨界值，若判定為是，則所述待檢測像素點(diǎn)可能為壞點(diǎn)。
5.如權(quán)利要求4所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，還包括 若所述待檢測像素值與所述垂直鄰近位置像素值的平均值的差值小于O，則令所述垂直鄰近度量值為O ; 若所述待檢測像素值與所述水平鄰近位置像素值的平均值的差值小于O，則令所述水平鄰近度量值為O ; 若所述待檢測像素值與所述四個(gè)角落鄰近位置像素值的平均值的差值小于O，則令所述角落鄰近度量值為O ;及 若所述綜合鄰近度量值大于所述待檢測像素值，則令所述綜合鄰近度量值等于所述待檢測像素值。
6.如權(quán)利要求I所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，其中上述的待檢測像素點(diǎn)作為中心，其與所述鄰近同色像素點(diǎn)形成3x3陣列。
7.如權(quán)利要求I所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，其中上述的特定方向包括水平方向、垂直方向、右上方向及左上方向。
8.如權(quán)利要求I所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，其中上述連續(xù)性的檢視步驟包括 使用增強(qiáng)權(quán)重對所欲檢視的特定方向增強(qiáng)其像素值。
9.如權(quán)利要求8所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，其中上述連續(xù)性的檢視步驟包括對每一行像素值進(jìn)行加權(quán)后，取其絕對和值； 對每一行的所述絕對和值進(jìn)行加權(quán)后，取其絕對和值，取得水平方向的連續(xù)度量值、垂直方向的連續(xù)度量值、右上方向的連續(xù)度量值及左上方向的連續(xù)度量值； 取得所述水平方向的連續(xù)度量值、所述垂直方向的連續(xù)度量值、所述右上方向的連續(xù)度量值及所述左上方向的連續(xù)度量值當(dāng)中的最大值或最小值，作為綜合連續(xù)度量值；及 判定所述綜合連續(xù)度量值是否大于連續(xù)度量臨界值，若判定為是，則所述待檢測像素點(diǎn)具有非連續(xù)性。
10.如權(quán)利要求I所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，其中上述平滑性的檢視步驟包括 得到各所述特定方向的邊緣值；及 判定所述特定方向的邊緣值是否大于臨界值，若判定為是，則所述待檢測像素點(diǎn)具有非平滑性。
11.如權(quán)利要求I所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，當(dāng)所述待檢測像素值與所述鄰近位置像素值具差異性，所述待檢測像素值與所述鄰近同色像素值在特定方向具非連續(xù)性，且所述待檢測像素值在所述特定方向具非平滑性，則判定所述待檢測像素值為壞點(diǎn)。
12.如權(quán)利要求11所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法,還包括 根據(jù)所述壞點(diǎn)的多個(gè)鄰近同色像素值以進(jìn)行壞點(diǎn)的補(bǔ)償。
13.如權(quán)利要求12所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，當(dāng)所述壞點(diǎn)為藍(lán)色或紅色時(shí)，所述補(bǔ)點(diǎn)步驟包括 將多個(gè)鄰近同色像素值進(jìn)行排序，以得到排序最大值 '及 根據(jù)所述排序最大值，將距離所述排序最大值較遠(yuǎn)的所述多個(gè)鄰近同色像素值，連同所述壞點(diǎn)的像素值進(jìn)行加權(quán)平均，以得到所述壞點(diǎn)的補(bǔ)償值。
14.如權(quán)利要求12所述的影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法，當(dāng)所述壞點(diǎn)為綠色時(shí)，所述補(bǔ)點(diǎn)步驟包括 將距所述壞點(diǎn)最近的多個(gè)同色像素值進(jìn)行排序，以得到排序最小值； 對距所述壞點(diǎn)最近的所述同色像素值進(jìn)行運(yùn)算，以得到最近像素平均值； 得到距所述壞點(diǎn)最近的多個(gè)同色像素值連同所述壞點(diǎn)的平均中值，且得到距所述壞點(diǎn)次近的多個(gè)同色像素值連同所述壞點(diǎn)的平均中值，再取得所述二平均中值的平均值；及 根據(jù)所述排序最小值、所述最近像素平均值、所述二平均中值的平均值的部分，以得到所述壞點(diǎn)的補(bǔ)償值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種影像感測壞像素點(diǎn)的檢測方法。檢視待檢測像素值與多個(gè)鄰近位置像素值的差異性。檢視待檢測像素值與多個(gè)鄰近同色像素值在特定方向的連續(xù)性并得到特定方向。根據(jù)得到的特定方向，檢視待檢測像素值在該特定方向的平滑性。
文檔編號H04N5/357GK102625133SQ201110036550
公開日2012年8月1日 申請日期2011年1月31日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月31日
發(fā)明者彭源智, 蔡易霖 申請人:英屬開曼群島商恒景科技股份有限公司