本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種bayer圖像的去壞像素方法。

背景技術：

隨著半導體芯片技術的數(shù)字圖像處理技術的不斷發(fā)展，如今人們可以通過數(shù)碼相機與手機可以很方便地獲得高分辨率的視頻或圖片，然而由于cmos圖像傳感器的先天硬件限制，很多圖像傳感器pixel陣列上會隨機出現(xiàn)壞像素，壞像素對圖像的影響極大，然而，目前還沒有較為有效的進行壞像素校正的方案，因此，有必要進行深入研究。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種bayer圖像的去壞像素方法，旨在解決cmos圖像傳感器pixel陣列上的壞像素問題，并且占用空間少，成本低。

本發(fā)明的目的是通過以下技術方案實現(xiàn)的：

一種bayer圖像的去壞像素方法，包括：

以圖像中的一像素點作為中心像素選取n×m的bayer矩陣；

計算bayer矩陣中與中心像素相同通道的其他像素的亮度極值或者亮度次極值；

根據(jù)亮度極值或者亮度次極值判斷中心像素是否為壞像素；

若是，則利用亮度極值或者亮度次極值對中心壞像素進行替換；或者，利用bayer矩陣中各個通道每個方向的梯度對中心壞像素進行替換。

所述bayer矩陣包括：

第一行中心像素點為r分量的bayer矩陣；

或者，第一行中心像素點為b分量的bayer矩陣；

或者，第一行中心像素點為g分量且該行包含r分量的bayer矩陣；

或者，第一行中心像素點為g分量且該行包含b分量的bayer矩陣。

所述計算bayer矩陣中與中心像素相同通道的其他像素的極值或者次極值包括：

計算與中心像素相同通道的其他像素的亮度極大值與亮度極小值，或者亮度次大值與亮度次小值。

所述根據(jù)極值或者次極值判斷中心像素是否為壞像素包括：

假設中心像素的亮度值為y，亮度極大值、亮度極小值、亮度次大值、亮度次小值依次記為：max1、min1、max2、min2；

判斷方法如下：

若y>max1，則判定中心像素為白像素，若y<min1，則判定中心像素為黑像素；否則，判定中心像素為正常像素；

或者，若y>max2，則判定中心像素為白像素，若y<min2，則判定中心像素為黑像素；否則，判定中心像素為正常像素；

或者，y>k×max1+offset，則判定中心像素為白像素，若y<k×min1+offset，則判定中心像素為黑像素；否則，判定中心像素為正常像素；

或者，y>k×max2+offset，則判定中心像素為白像素，若y<k×min2+offset，則判定中心像素為黑像素；否則，判定中心像素為正常像素；

其中，k為線性系數(shù)，offset為補償系數(shù)。

計算bayer矩陣中各個通道每個方向的梯度包括：

如果為2×9的bayer矩陣，則計算公式如下：

水平梯度：grad_h＝3×(|y17–y11|+|y19–y13|+|y27–y21|+|y29–y23|)+(|y16–y12|+|y18–y14|+|y26–y22|+|y28–y24|)；

垂直梯度：grad_v＝3×(|y21–y11|+|y23–y13|+|y27–y17|+|y29–y19|)+(|y22–y12|+|y24–y14|+|y26–y16|+|y28–y18|)；

其中，上面各個參數(shù)下標第一位與第二位分別為像素的行、列號，y為相應像素的亮度值。

利用亮度極值或者亮度次極值對中心壞像素進行替換；或者，利用bayer矩陣中各個通道每個方向的梯度對中心壞像素進行替換包括：

將亮度極大值、亮度極小值、亮度次大值、亮度次小值依次記為：max1、min1、max2、min2；

若中心像素為白像素，則令ynew＝max1；若為黑像素，則令ynew＝min1；

或者，若中心像素為白像素，則令ynew＝max2；若為黑像素，則令ynew＝min2；

或者，若中心像素為白像素或者黑像素，且grad_h>grad_v時，計算水平梯度替代值grad_h'＝(3×(y13+y17)+(y11+y19))/8，并令ynew＝grad_h'；

或者，若中心像素為白像素或者黑像素，且grad_h≤grad_v時，計算垂直梯度替代值grad_v'＝y(tǒng)25+(3×(y23+y27)+(y21+y29))/8–(3×(y13+y17)+(y11+y19))/8，并令ynew＝grad_v'。

由上述本發(fā)明提供的技術方案可以看出，直接在bayer圖像上對壞像素進行校正，可以得到更好的插值圖像效果；同時，在對bayer圖像進行去壞像素時，充分考慮了中心壞像素所處的圖像區(qū)域，進而進行去壞像素，避免了對圖像細節(jié)的誤判。此外，可以根據(jù)實際情況選擇相應大小的bayer矩陣，以節(jié)省了器件面積，從而節(jié)省成本。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域的普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他附圖。

圖1為本發(fā)明實施例提供的一種bayer圖像的去壞像素方法流程圖；

圖2(a)～圖2(d)為本發(fā)明實施例提供的四種情況下2×9的bayer矩陣排列圖；

圖3(a)是本發(fā)明實施例提供的2×9的bayer矩陣示意圖，圖3(b)是本發(fā)明實施例提供的2×9的bayer矩陣區(qū)域選取圖。

具體實施方式

下面結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明的保護范圍。

本發(fā)明實施例提供一種bayer圖像的去壞像素方法，如圖1所示，其主要包括如下步驟：

s1、以圖像中的一像素點作為中心像素選取n×m的bayer矩陣。

本發(fā)明實施例中，n、m的具體數(shù)值可以根據(jù)實際情況來設定，例如，可以依次設為2、9，則選取2×9的bayer矩陣，此時，在進行去壞像素操作時只需使用兩行sram，可以節(jié)省了器件面積，從而節(jié)省成本。

示例性的，bayer矩陣可以有如下四種情況：

第一行中心像素點為r分量的bayer矩陣；

或者，第一行中心像素點為b分量的bayer矩陣；

或者，第一行中心像素點為g分量且該行包含r分量的bayer矩陣；

或者，第一行中心像素點為g分量且該行包含b分量的bayer矩陣。

舉例來說，如果是2×9的bayer矩陣，那么上述四種情況的示例可對應的參見圖2(a)～圖2(d)；本領域技術人員可以理解，這些圖中，粗黑框區(qū)域為2*9的bayer矩陣，第1、3行為選取行，第2行不需要sram緩沖。

s2、計算bayer矩陣中與中心像素相同通道的其他像素的亮度極值或者亮度次極值。

本發(fā)明實施例中，亮度極值或者亮度次極值主要為：亮度極大值與亮度極小值，或者亮度次大值與亮度次小值。

舉例來說，如果bayer矩陣為圖3(a)所示的2×9的bayer矩陣，其中心像素亮度值為y15；那么，與中心像素相同通道的其他像素可以單獨選取出來，如圖3(b)所示。

s3、根據(jù)亮度極值或者亮度次極值判斷中心像素是否為壞像素。

假設中心像素的亮度值為y，亮度極大值、亮度極小值、亮度次大值、亮度次小值依次記為：max1、min1、max2、min2；

判斷方法如下：

若y>max1，則判定中心像素為白像素，若y<min1，則判定中心像素為黑像素；否則，判定中心像素為正常像素；

或者，若y>max2，則判定中心像素為白像素，若y<min2，則判定中心像素為黑像素；否則，判定中心像素為正常像素；

或者，y>k×max1+offset，則判定中心像素為白像素，若y<k×min1+offset，則判定中心像素為黑像素；否則，判定中心像素為正常像素；

或者，y>k×max2+offset，則判定中心像素為白像素，若y<k×min2+offset，則判定中心像素為黑像素；否則，判定中心像素為正常像素；

其中，k為線性系數(shù)，offset為補償系數(shù)。

本領域技術人員可以理解，白像素與黑像素均屬于壞像素。

s4、若是，則利用亮度極值或者亮度次極值對中心壞像素進行替換；或者，利用bayer矩陣中各個通道每個方向的梯度對中心壞像素進行替換。

本發(fā)明實施例中，如bayer矩陣為2×9形式，則可以結(jié)合附圖3a來計算bayer矩陣中各個通道每個方向的梯度，具體公式如下：

水平梯度：grad_h＝3×(|y17–y11|+|y19–y13|+|y27–y21|+|y29–y23|)+(|y16–y12|+|y18–y14|+|y26–y22|+|y28–y24|)；

垂直梯度：grad_v＝3×(|y21–y11|+|y23–y13|+|y27–y17|+|y29–y19|)+(|y22–y12|+|y24–y14|+|y26–y16|+|y28–y18|)。

上述各個參數(shù)下標第一位與第二位分別為像素的行、列號，y為相應像素的亮度值。

對中心壞像素進行替換的方式如下：

若中心像素為白像素，則令ynew＝max1；若為黑像素，則令ynew＝min1；

或者，若中心像素為白像素，則令ynew＝max2；若為黑像素，則令ynew＝min2；

或者，若中心像素為白像素或者黑像素，且grad_h>grad_v時，計算水平梯度替代值grad_h'＝(3×(y13+y17)+(y11+y19))/8，并令ynew＝grad_h'；

或者，若中心像素為白像素或者黑像素，且grad_h≤grad_v時，計算垂直梯度替代值grad_v'＝y(tǒng)25+(3×(y23+y27)+(y21+y29))/8–(3×(y13+y17)+(y11+y19))/8，并令ynew＝grad_v'；

其中，ynew為替換后的中心像素亮度值。

本發(fā)明實施例的上述方案，直接在bayer圖像上對壞像素進行校正，可以得到更好的插值圖像效果；同時，在對bayer圖像進行去壞像素時，充分考慮了中心壞像素所處的圖像區(qū)域，進而進行去壞像素，避免了對圖像細節(jié)的誤判。此外，可以根據(jù)實際情況選擇相應大小的bayer矩陣，以節(jié)省了器件面積，從而節(jié)省成本。

通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到上述實施例可以通過軟件實現(xiàn)，也可以借助軟件加必要的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)?；谶@樣的理解，上述實施例的技術方案可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該軟件產(chǎn)品可以存儲在一個非易失性存儲介質(zhì)(可以是cd-rom，u盤，移動硬盤等)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述的方法。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明披露的技術范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應該以權利要求書的保護范圍為準。