專利名稱：用于去除缺陷像素的裝置和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般涉及缺陷像素去除裝置和方法，并且更加具體來說，涉及通過使用信號(hào)處理機(jī)制去除缺陷像素的裝置和方法。
背景技術(shù)：
一般說來，使用諸如互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CM0Q、電荷耦合器件(CXD)等等之類的圖像傳感器來獲得圖像。在這樣的圖像傳感器中，由于制造過程中的各種差別而造成難以對(duì)所有像素具有均勻的特征。這種均勻性欠缺導(dǎo)致像素具有不均勻的特征。通過這樣的方式生成的缺陷像素被分為兩種類型“白像素”，其是比相鄰像素明亮得多的像素；和 “黑像素”，其是比相鄰像素暗得多的像素，其中白像素和黑像素被稱作“缺陷像素”，因?yàn)樗鼈兠黠@地不同于相鄰像素。因此，開發(fā)一種用于檢測缺陷像素并且通過信號(hào)處理補(bǔ)償缺陷像素的技術(shù)被認(rèn)為是一項(xiàng)重任。去除這種缺陷像素的方法包括去除拉普拉斯噪聲的方法、使用加權(quán)平均濾波的方法、使用多向中值濾波器的方法等等。去除拉普拉斯噪聲的方法——其是考慮到缺陷像素被建模為拉普拉斯噪聲這一事實(shí)而設(shè)計(jì)——在去除諸如缺陷像素這樣的拉普拉斯噪聲上是有效的，并且較好地保留了邊緣。然而，去除拉普拉斯噪聲的方法有這樣的問題當(dāng)邊緣較淺時(shí)，該邊緣被識(shí)別為噪聲并且因此被去除。使用加權(quán)平均濾波的方法需要額外的處理器用于確定中心是否相應(yīng)于缺陷像素， 其中通過使用預(yù)定閾值確定一個(gè)像素是否相應(yīng)于缺陷像素。這里，因?yàn)殚撝凳歉鶕?jù)噪聲程度確定的，所以需要準(zhǔn)確的噪聲建模。也就是說，有效去除缺陷像素的能力是根據(jù)在確定像素是否是缺陷像素的準(zhǔn)確度以及用于去除缺陷像素的方法而確定的。使用多向中值濾波器的方法是一種在不損害較淺邊緣的條件下去除缺陷像素的方法。然而，當(dāng)相應(yīng)的圖像傳感器的性能劣化并且缺陷像素接連地出現(xiàn)時(shí)，連續(xù)的缺陷像素被識(shí)別為邊緣，并且因此不被去除。如上所述，用于去除缺陷像素的傳統(tǒng)方法有這些問題無法檢測連續(xù)的缺陷像素， 當(dāng)邊緣中的正常像素被分類為缺陷像素時(shí)會(huì)損壞邊緣，以及當(dāng)邊緣較淺(thin)時(shí)圖像中的邊界區(qū)域被不清楚地表示而使可靠性降低。因此，必須開發(fā)一種有效地去除連續(xù)缺陷像素并且同時(shí)準(zhǔn)確地僅去除缺陷像素的方法。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明被設(shè)計(jì)為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述及其它問題。本發(fā)明的一個(gè)目的是提供一種通過使用信號(hào)處理機(jī)制準(zhǔn)確地去除缺陷像素的裝置和方法。此外，本發(fā)明提供有效地去除連續(xù)缺陷像素的裝置和方法。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種去除缺陷像素的裝置，該裝置包括通道間去除檢測單元，用于利用中心像素的值以及顏色與中心像素的顏色相等的相鄰像素的均值來確
4定通道間的輸出值；跨通道去除檢測單元，用于利用顏色不同于中心像素的顏色并且與中心像素相接(adjacent)的相接相鄰像素的值來確定跨通道的輸出值；中心處理單元，用于輸出中心像素的值；中值計(jì)算單元，用于從通道間的輸出值、跨通道的輸出值以及中心像素的值當(dāng)中計(jì)算最終中值；以及缺陷像素判定單元，用于基于所計(jì)算的最終中值與中心像素的值之間的差去除缺陷像素。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種在缺陷像素去除裝置中去除缺陷像素的方法， 該方法包括利用中心像素的值以及顏色與中心像素的顏色相等的相鄰像素的均值，來確定通道間的輸出值；利用顏色不同于中心像素的顏色并且與中心像素相接的相接相鄰像素的值，來確定跨通道的輸出值；輸出中心像素的值；計(jì)算通道間的輸出值、跨通道的輸出值以及中心像素的值當(dāng)中的最終中值；以及基于所計(jì)算的最終中值與中心像素的值之間的差去除缺陷像素。


本發(fā)明的上述及其他方面、特征和益處將從以下結(jié)合附圖的詳細(xì)說明中更加明顯，附圖中圖1是示出在本發(fā)明的實(shí)施例中采用的Bayer模式類型的示意圖；圖2是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的5X5模板(mask)中每一個(gè)像素的位置坐標(biāo)的示意圖；圖3是示出本發(fā)明根據(jù)實(shí)施例的Bayer模式的多種像素類型的示意圖；圖4是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的缺陷像素去除裝置的結(jié)構(gòu)的框圖；圖5是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的在通道間使用的各條線的示意圖；圖6是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的像素值的布局的示意圖；以及圖7是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的兩個(gè)缺陷像素的位置的示意圖。
具體實(shí)施例方式將參考附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例。在本說明書中，示出諸如詳細(xì)的組件設(shè)備這樣的許多具體項(xiàng)以便提供對(duì)本發(fā)明的總的理解。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以進(jìn)行形式和細(xì)節(jié)上的各種改變。而且，在本發(fā)明實(shí)施例下面的說明中，當(dāng)并入此處的已知功能和結(jié)構(gòu)的詳細(xì)說明可能造成本發(fā)明的主題不清楚時(shí)將省去這些詳細(xì)說明。本發(fā)明提供一種使用信號(hào)處理機(jī)制去除缺陷像素的方法。為此，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的方法使用Bayer模式，并且包括對(duì)于通道間，根據(jù)中心像素與顏色同中心像素的顏色相同的相鄰像素的平均值之間的差是否大于或等于閾值來確定通道間的輸出值；以及對(duì)于跨通道，使用最靠近中心像素的相鄰像素的值作為輸入，以及通過找出包括中心像素的垂直線和水平線的中值、包括中心像素的對(duì)角線的中值以及中心像素的值當(dāng)中的中值得到跨通道的輸出值。然后，確定是否通過使用通道間的輸出值、跨通道的輸出值以及中心像素的值來去除缺陷像素。當(dāng)缺陷像素沒有被去除時(shí)，執(zhí)行額外的缺陷像素去除過程，其使得能夠去除連續(xù)的缺陷像素。參考圖1簡要描述本發(fā)明中采用的Bayer模式。圖像傳感器安裝有濾色片(color filters)，其中至少三種類型濾色片用來配置彩色信號(hào)。最通用的濾色片具有這樣的Bayer模式其中包括紅色(R)和綠色(Gr)雙色模式的一列以及包括綠色(( )和藍(lán)色(B)雙色模式的另一列被重復(fù)使用。因?yàn)檫@種Bayer模式顯示接近中心的像素具有不同的顏色特征，所以Bayer模式可以根據(jù)四個(gè)中心像素被分為四種類型100、110、120和130并且將它們表現(xiàn)出來，如圖1中所示。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，使用5X5的Bayer模式，如上所述，并且在存在一個(gè)Bayer 模式的缺陷像素的假設(shè)下執(zhí)行去除缺陷像素——其是檢測目標(biāo)像素——的過程。當(dāng)假定為缺陷像素的檢測目標(biāo)像素的位置坐標(biāo)是(r，c)時(shí)，建立5X5模板用于去除假定的缺陷像素，如圖2中所示。在下文中，為了方便起見，說明書使用檢測目標(biāo)像素是中心像素200的例子，如圖2中所示，其中，當(dāng)中心像素200的位置坐標(biāo)是(r，c)時(shí)，中心像素200的值表達(dá)為 "in[r] [c]”200。而且，為了說明的方便起見，像素的類型被區(qū)分開并且以SO至S3表示，并且在圖3中示出這樣的表達(dá)式的一個(gè)例子。圖3是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的、Bayer模式的多種像素類型的示意圖。例如，在圖3中，當(dāng)中心像素的顏色是R時(shí)，表達(dá)為SO的每一個(gè)像素的顏色是R，Sl表示Gr，S2表示( ,并且S3表示B。在下文中，將參考圖4描述根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的缺陷像素去除裝置的組件與操作。缺陷像素去除裝置從輸入圖像數(shù)據(jù)中去除缺陷像素，其中輸入圖像數(shù)據(jù)可以是從圖像傳感器輸出的Bayer模式的數(shù)據(jù)，如圖3中所示。這里，缺陷像素去除裝置可以安裝在圖像傳感器上，和/或可以稱作“圖像傳感器”。本發(fā)明提供一種方法，用于將一種Bayer模式分類為通道間310和跨通道300，以及通過不僅考慮通道間310而且考慮跨通道300來去除缺陷像素，以便有效地去除連續(xù)的缺陷像素。為此，當(dāng)通過5X5Bayer輸入單元400接收Bayer模式時(shí)，通道間去除檢測單元405計(jì)算用于去除檢測的通道間的輸出值。此外，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，也使用用于去除連續(xù)缺陷像素的跨通道，其中跨通道去除檢測單元410計(jì)算用于去除檢測的跨通道的輸出值。中心處理單元415輸出Bayer模式的中心像素的值。首先，參考圖3描述通道間去除檢測單元405的操作。通道間去除檢測單元405 中使用的值是具有相同中心的通道間310的值，并且當(dāng)中心像素是S0315時(shí)相應(yīng)于表示為 SO的8個(gè)相鄰像素320、325、330、335、340、345、350和355的值，如圖3中所示。也就是說， 為了去除缺陷，通道間去除檢測單元405使用in[r-2] [c_2]，in[r-2] [c], in[r-2] [c+2], in[r] [c-2]，in[r] [c]，in[r] [c+2]，in[r+2] [c_2]，in[r+2] [c]和 in[r+2] [c+2]作為輸入值。通道間去除檢測單元405除了中心像素的值之外還計(jì)算相鄰像素的值的均值 AVE。這樣的均值是根據(jù)下面的公式(1)計(jì)算的。
'in[r 一 2] [c - 2]+in[r - 2] [c]+in[r 一 2] [c + 2] + in[r] [c - 2] +、 I in[r][c + 2] + in[r + 2][c - 2] + in[r + 2][c] + in[r + 2][c + 2] y AVL·=---
8 -(1)然后，通道間去除檢測單元405基于中心像素，計(jì)算第一方向的垂直線mOOO、第二方向的第一對(duì)角線m045、第三方向的水平線m090以及第四方向的第二對(duì)角線ml35的中值。 參考圖5，第一方向相應(yīng)于垂直方向，第二方向相應(yīng)于45度方向，第三方向相應(yīng)于90度方向，以及第四方向相應(yīng)于135度方向。計(jì)算在各個(gè)對(duì)應(yīng)方向上形成的并且包括中心像素SO 315的垂直線mOOO、水平線m090、對(duì)角線m045和ml35的各個(gè)中值。這里，圖5是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的在通道間使用的各條線的示意圖。各條線的中值通過下面的公式(2)計(jì)
笪弁。 m000 = median (in [r-2] [c]， in [r] [c]， in [r+2] [c])
m045 = median (in [r-2] [c+2]， in [r] [c]， in [r+2] [c-2])m090 = median (in [r] [c_2]，in [r] [c]，in [r] [c+2])Iii135 = median (in [r_2] [c_2]，in [r] [c]，in [r+2] [c+2]) .....(2)在公式O)中，用于計(jì)算每個(gè)中值的公式可以簡要地表示為“median(a，b，C)”，并且根據(jù)該簡要表示的公式，計(jì)算a、b和c的值當(dāng)中的中值。例如，下面的說明中使用這樣的例子其中，相應(yīng)于圖5中示出的Bayer模式的各個(gè)像素具有如圖6中所示的值。圖6是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的像素值的布局的示意圖，并且示出每一個(gè)像素具有值0或者255 的情況。參考圖6，各條線的中值通過下面的公式(3)計(jì)算。m000 = median (in [r-2] [c]， in [r] [c]， in [r+2] [c]) = median (0，255,0) = 0m045 = median (in [r_2] [c+2]，in [r] [c]，in [r+2] [c-2]) = median (255，255，255) =255m090 = median (in [r] [c_2]，in [r] [c]，in [r] [c+2]) = median (0，255，0) = 0Iii135 = median (in [r_2] [c-2]，in [r] [c]，in [r+2] [c+2]) = median (0，255，0) = 0 …⑶如公式(3)中所示，為了得到垂直線mOOO當(dāng)中的中值，使用屬于垂直線mOOO的SO 的像素值，即，in [r-2] [c]，in [r] [c]和 in [r+2] [c]。參考圖 6，因?yàn)?in [r-2] [c]，in [r] [c] 和in [r+2] [c]分別相應(yīng)于0，255和0，所以值0被輸出作為0，255和0當(dāng)中的中值。也就是說，垂直線m000的中值是0。類似地，為了得到對(duì)角線m045當(dāng)中的中值，使用屬于對(duì)角線m045的像素值，即， in [r-2] [c+2], in [r] [c]和in [r+2] [c-2] 0參考圖6，因?yàn)檫@些像素值分別相應(yīng)于255，255 和255，所以對(duì)角線m045的中值是255。相對(duì)于水平線m090和對(duì)角線ml35，使用類似的機(jī)制來得到各個(gè)對(duì)應(yīng)線的中值。當(dāng)通過公式(3)計(jì)算了垂直線mOOO、水平線m090以及對(duì)角線m045和ml35的各個(gè)中值時(shí)，如上所述，可以通過下面的公式4)得到邊緣方向中值濾波器的值“outl”。outl = median (median (m000，m090，in[r] [c])，median (m045，m135，in[r] [c])，in[r] [C]) .. . (4)在公式⑷中，首先，垂直線mOOO的中值、水平線m090的中值以及中心像素的值當(dāng)中的中值基于圖6變?yōu)閙edian(0，0，255)。而且，對(duì)角線m045和ml35的各個(gè)中值以及中心像素的值當(dāng)中的中值被表示為median(m045，ml35, in[r] [c])，并且基于圖6變?yōu)?median (255，0，255)。因此，邊緣方向中值濾波器的值“outl ”被表示為“median (median (0， 0,255)，median (255，0，255)，255) ”。也就是說，median (0，255，255)導(dǎo)致 255 作為 0,255 和255當(dāng)中的中值，因此最終輸出值“outl”變?yōu)?55。當(dāng)使用這樣的方法時(shí)，可以完全去除缺陷像素而不損壞較淺邊緣。如下面的公式(5)中所示得到邊緣方向中值濾波器的值“outl”，邊緣方向中值濾波器的值“outl”是通過代入如上所述基于圖6的像素值而計(jì)算得到的。
outl = median (median (m000, m090, in [r] [c]，median (m045, m135, in [r] [c]), in [r] [c])= median (median (0,0, 255)，median (255,0, 255)，255). . . (5)= median(0，255，255)= 255通道間去除檢測單元405從通過公式⑴得到的均值A(chǔ)VE以及通過公式⑷得到的邊緣方向中值濾波器的值“outl”，來計(jì)算通道間310的輸出值"dr_i"。通道間310的輸出值“dr_i”通過下面的公式(6)得到。
count」=0
if (abs(AVE-in[r-2] [c_2]) < th (AVE)) {count」++ ；} if (abs(AVE-in[r-2] [c]) < th (AVE)) {count」++ ；} if (abs(AVE-in[r-2] [c+2]) < th (AVE)) {count」++ ；} if (abs(AVE-in[r] [c_2]) < th (AVE)) {count」++ ；} if (abs(AVE-in[r] [c+2]) < th (AVE)) {count」++ ；} if (abs(AVE-in[r+2] [c_2]) < th (AVE)) {count」++ ；} if (abs(AVE-in[r+2] [c]) < th (AVE)) {count」++ ；} if (abs(AVE-in[r+2] [c+2]) < th (AVE)) {count」++ ；}if (count_i == 8&&abs(AVE-in[r] [c]) > th (AVE) Xc_i) {dr_i = outl ；}else{dr_i = in[r] [c] ；}.....(6)在公式(6)中，“th(AVE)”是一個(gè)根據(jù)均值變化并且根據(jù)圖像傳感器的特征變化的函數(shù)。通常，“th(AVE)”是一個(gè)基于平均亮度單調(diào)增加的函數(shù)?！癱oimtj”是用于確定相鄰像素的值向均值周圍聚集的緊密程度如何的準(zhǔn)則。“c_i”表示一個(gè)任意常數(shù)。例如，當(dāng)
COimt_i”值為8時(shí)，這意指相鄰像素的值緊密聚集在均值周圍。也就是說，每當(dāng)均值A(chǔ)VE 與相鄰像素值之間的差小于表示閾值的“th (AVE)，，時(shí)，"count_i"加1，意味著該相鄰像素值類似于均值。因此，當(dāng)“count」”值為8時(shí)，這意指8個(gè)相鄰像素的值全部都類似于均值。滿足"abs (AVE-in [r] [c] > th (AVE) X c_i ”意味著中心像素的值不同于均值，這意指很可能對(duì)應(yīng)像素是一個(gè)缺陷像素。因此，滿足條件表達(dá)式if (count」== 8&&abs (AVE-in [r] [c]) > th(AVE) Xc_i)——其表示在公式(6)的最后一行中——意味著 8個(gè)相鄰像素的值全部類似于均值，并且僅中心像素的值不同于均值，這表示中心像素是缺陷像素的可能性較高。因此，當(dāng)滿足了這樣的條件時(shí)，通過公式( 和(4)校正中心像素SO 的值。因此，通道間310的輸出值“dr_i”變?yōu)檫吘壏较蛑兄禐V波器的值“outl”。相反，當(dāng)不滿足前述的條件時(shí)，中心像素SO的值，即in[r] [c]，被用作通道間310的輸出值“dr_i” 而無需改變。然后，通道間去除檢測單元405將輸出值dr_i傳送至中值計(jì)算單元420。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，跨通道用來使得能夠去除連續(xù)的缺陷像素?？缤ǖ赖妮敵鲋凳怯煽缤ǖ廊毕萑コ龁卧?10計(jì)算的。不同于僅使用相同顏色(或者通道)的通道間去除檢測單元405，跨通道去除檢測單元410使用最接近中心像素的8個(gè)相鄰像素的值作為輸入值。例如，如圖3中所示，當(dāng)建立像素SO 315作為中心像素時(shí)，使用跨通道300中環(huán)繞中心像素SO的相鄰像素。也就是說，跨通道去除檢測單元410使用in[r-l][C-l]，in[r-l] [c]，in[r-l] [c+1]，in[r] [c_l]，in[r] [c+1]，in[r+l] [c_l]，in[r+l] [c]和 in[r+l] [c+1]
UU
作為其輸入值?？缤ǖ廊コ龣z測單元410的輸出值“dr_c”通過下面的公式(7)計(jì)算。dr_c = median (median (mc000, mc090, in [r] [c]), median (mc045, mc135, in [r] [c]), in[r] [c])..............................(7)在公式(J)中，可以通過下面的公式(8)得到mc000，mc045，mc090和mcl35。mc_ = median (in [r~l] [c]，in [r] [c]，in [r+1] [c])mc045 = median (in [r-1] [c+1]，in [r] [c]，in [r+1] [c_l])mc090 = median (in [r] [c_l]，in [r] [c]，in [r] [c+1])Iiic135 = median (in [r-1] [c_l]， in [r] [c]， in [r+1] [c+1]) .............(8)在公式(8)中，mcOOO表示跨通道300中垂直線的中值，其中mcOOO是通過找出屬于垂直線的像素的值——即in [r-1] [c],in[r] [c]和in [r+1] [c]——的中值而得到。以類似的機(jī)制，可以得到跨通道300中水平線的中值mc090以及對(duì)角線的中值mc045和mcl35。 通過將得到的mcOOO、mc045、mc090和mcl35代入公式(7)，可以得到跨通道300的輸出值
dr_c”?？缤ǖ廊コ龣z測單元410的輸出值“dr_c”被傳送至中值計(jì)算單元420。然后，中值計(jì)算單元420通過使用通道間去除檢測單元405的輸出值“dr_i”、跨通道去除檢測單元410的輸出值“dr_c”以及從中心處理單元415輸出的輸出值“center” 即中心像素的值in[r][c]，來計(jì)算最終中值“out2”。通過下面的公式(9)得到最終中值 “out2”。out2 = median (dr_i, dr_c, in[r] [c]) ...........................(9)通過公式(9)得到的最終中值“out2”被傳送至缺陷像素判定單元425。然后，缺陷像素判定單元425確定最終中值“out2”是否相應(yīng)于已經(jīng)從其中去除了缺陷像素的值。 具體來說，當(dāng)最終中值“out2”與中心像素的值即in[r] [c]之間的差大于或等于閾值時(shí)，缺陷像素判定單元425確定缺陷像素已經(jīng)被去除，并且輸出結(jié)果到輸出單元430。當(dāng)結(jié)合公式(6)確定中心像素不是缺陷像素時(shí)，輸出值“dr_i”變?yōu)榈扔趇n[r][C]。因此，最終中值 "out2” 是“median(in[r] [c],dr_c, in[r] [c]) ”，因此最終中值“out2” 變?yōu)?in[r] [c]。相反，當(dāng)最終中值“out2”與中心像素的值即in[r] [c]之間的差小于閾值時(shí)，確定存在將被去除的另一缺陷像素。這樣，附加缺陷像素去除單元435執(zhí)行額外的缺陷像素去除操作，其可以表示為下面的公式(10)。if(abs(out2_in[r][c]) > abs(AVE_out2)X3) {defective pixel removalresult output}else{performance of additional defective pixel removal operation} ...(10)在公式(10)中，(abs(out2-in[r][c]) > abs (AVE_out2) X 3)是一個(gè)用于確定最終中值“out2”是否比中心像素的值更接近均值的條件表達(dá)式。當(dāng)滿足該條件表達(dá)式時(shí)，輸出最終中值“out2”作為結(jié)果，而無需額外的缺陷像素處理過程。相反，當(dāng)不滿足該條件表達(dá)式時(shí)，過程前進(jìn)到執(zhí)行額外的缺陷像素去除操作。例如，當(dāng)最終中值“out2”是in[r] [c] 時(shí)，“abS(0Ut2-in[r][C])”變?yōu)榱悖虼瞬粷M足條件表達(dá)式。因此，如果已經(jīng)執(zhí)行了去除一個(gè)缺陷像素的過程，那么執(zhí)行去除兩個(gè)缺陷像素的過程就變得有必要了。如上所述，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，不需要用于確定缺陷像素的獨(dú)立閾值，并且因?yàn)槭褂昧烁鱾€(gè)相應(yīng)的像素值， 所以能夠自動(dòng)地實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷像素的補(bǔ)償。除了通道間去除檢測單元405的操作之外，額外的缺陷像素去除操作類似于用于去除一個(gè)缺陷像素的操作。首先，附加缺陷像素去除單元435起到向通道間去除檢測單元 405通知必須執(zhí)行額外的缺陷像素去除的作用。將參考圖7描述用于額外的缺陷像素去除的通道間去除檢測單元405的操作。圖7是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的兩個(gè)缺陷像素的位置的示意圖。如圖7中所示，為了說明額外的缺陷像素去除，假定不僅中心像素700是缺陷像素而且相鄰像素中的一個(gè)像素710也是缺陷像素。因此，由通道問去除檢測單元405計(jì)算的輸出值“dr_i”有所變化。首先，為了獲得對(duì)于通道問的輸出值“dr_i’，，必須計(jì)算均值“AVE"。為此，先前使用的在去除一個(gè)缺陷像素時(shí)用于得到均值A(chǔ)VE的公式(1)被修改為下面的公式(11)。
iin[r - 2][c - 2] + in[r - 2] [c] + in[r - 2] [c + 2] + in[r] [c - 2] + )I in[r][c + 2] + in[r + 2][c -2] + in[r + 2][c] + in[r + 2][c + 2] I
AVE = ---
8MAX = 0pr = 0pc = 0for (r = —2，rr < 3，rr+ = 2) {for(cc = -2，cc < 3，cc+ = 2) {if ((rr ！ = 0&&cc ！ = 0) &&abs (AVE_in [r+rr] [c+cc]) > MAXMabs (in [r+rr] [c+cc]-in[r] [c]) < abs (AVE-in [r] [c]) {MAX = in[r+rr][c+cc]pr = rrρ = cc}}}AVE' = max(0，(AVE*8-in[r+pr] [c+pc]) >> 3)in[r+pr] [c+pc] = AVE'AVE = AVE'....................................
.....................(11)在公式(11)中，max(x，y)表示兩個(gè)值一即χ和y-的較大值。“pr”和“pc"分別表示相鄰像素其中一個(gè)像素的縱坐標(biāo)和橫坐標(biāo)，具有當(dāng)位于接近中心像素時(shí)與均值非常不同的值。在公式(11)中，第一條件“rr ！ = OMcc ！ = 0”是一個(gè)用于確定一個(gè)像素是否相應(yīng)于相鄰像素的條件。第二條件“abs (AVE-in[r+rr] [c+cc]) > MAX”是一個(gè)用于確定均值A(chǔ)VE與相鄰像素的值之間的差是否大于最大值MAX的條件。也就是說，第二條件意圖得到具有這樣的值的像素該值與均值“AVE”相差最大。第三條件“abS(in[r+rr] [c+cc]-in[r] [c]) < abs(AVE-in[r] [c]) ”是一個(gè)用于確定當(dāng)前位置坐標(biāo)的像素值與中心像素的值之間的差是否小于均值A(chǔ)VE與中心像素的值之間的差的條件。因此，當(dāng)滿足這三個(gè)條件時(shí)，相鄰像素其中一個(gè)像素，即in[r+pr] [c+cp]，與被假定為缺陷像素的中心像素最相同，被確定為是額外的缺陷像素。因此，被確定為額外缺陷像素的像素的值代入新的均值A(chǔ)VE'，并且先前的均值A(chǔ)VE也被代以新的均值A(chǔ)VE'。然后，通道間去除檢測單元405通過利用公式(11)得到的均值A(chǔ)VE以及利用公式 (2)和(4)得到的邊緣方向中值濾波器的值“outl”，來計(jì)算新的輸出值“dr_i”。用于額外的缺陷像素去除的、通道間的這樣一個(gè)輸出值“dr_i”可以通過下面的公式(12)得到。count_i = 0if (abs(AVE2-in[r-2] [c_2]) < th (AVE) Xc2) {count」++ ；}if (abs(AVE2-in[r-2] [c]) < th (AVE) Xc2) {count」++ ；}if (abs(AVE2-in[r-2] [c+2]) < th (AVE) Xc2) {count」++ ；}if (abs(AVE2-in[r] [c_2]) < th (AVE) Xc2) {count」++ ；}if(abs(AVE2-in[r][c+2]) < th(AVE)Xc2){count_i++ ；}if (abs (AVE2-in [r+2] [c_2]) < th (AVE) X c2) {count_i++ ；}if (abs (AVE2-in [r+2] [c]) < th (AVE) X c2) {count_i++ ；}if (abs(AVE2-in[r+2] [c+2]) < th (AVE) Xc2) {count」++ ；}if (count」==8&&abs(AVE-in[r] [c]) > th (AVE) Xc2Xc_i) {dr_i = out of Equation6 ；}else{dr_i = in[r] [c] ；}................................(12)公式(12)看起來類似于公式(6)，但是存在差別在公式(12)中使用了值c2。這里，值c2大于1。隨著值c2增大，中心像素被確定為是缺陷像素的可能性降低。在通過公式(1 計(jì)算新的輸出值“dr_i”時(shí)，中值計(jì)算單元420通過使用新的輸出值“dr_i”、跨通道的先前輸出值“dr_c”以及中心像素的值“in[r] [c]”計(jì)算最終中值 “out2”。如上計(jì)算的最終中值“out2”被傳送至缺陷像素判定單元425。然后，缺陷像素判定單元425確定最終中值“out2”是否表示已經(jīng)從其中去除了缺陷像素的值。在滿足公式 (10)的條件時(shí)，這意味著已經(jīng)去除兩個(gè)缺陷像素，因此通過輸出單元430輸出最終結(jié)果。相反，當(dāng)不滿足公式(10)的條件時(shí)，確定是否有必要額外地去除缺陷像素。也就是說，確定是否應(yīng)當(dāng)去除三個(gè)缺陷像素。通常，即使可能存在最多兩個(gè)連續(xù)缺陷像素的假定，也足以去除多個(gè)缺陷像素。如果存在三個(gè)或更多缺陷像素，那么可以通過重復(fù)根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的前述過程來執(zhí)行去除N個(gè)缺陷像素的過程。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，因?yàn)椴粌H使用通道間而且使用跨通道，所以可以去除多個(gè)連續(xù)缺陷像素而不降低分辨率。而且，本發(fā)明的裝置和方法在處理邊緣和白斑方面表現(xiàn)也是極好的。而且，因?yàn)檫吘壍姆较虮患右钥紤]，所以可以防止邊緣的中斷。此外，因?yàn)椴恍枰糜诖_定缺陷像素的獨(dú)立閾值，可以自動(dòng)地實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷像素的補(bǔ)償。很明顯，可以使用硬件、軟件(即程序)或者其組合實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的去除缺陷像素的方法。這樣的程序可以存儲(chǔ)在能夠被諸如計(jì)算機(jī)這樣的機(jī)器讀取的易失性記錄介質(zhì)或者非易失性記錄介質(zhì)中。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)存儲(chǔ)程序以及處理器運(yùn)行所述方法。記錄介質(zhì)可以是諸如只讀存儲(chǔ)器(ROM)這樣的存儲(chǔ)器件，諸如隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)這樣的存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)芯片和集成芯片，或者諸如光盤(CD)、數(shù)字光盤(DVD)、磁盤和磁帶這樣的光或磁記錄介質(zhì)。也即，本發(fā)明的邊緣自適應(yīng)插值和噪聲濾波方法可以以包括用于實(shí)現(xiàn)所述方法的代碼的程序的形式實(shí)現(xiàn)。而且，程序可以通過有線傳播或無線傳播的諸如通信信號(hào)之類的任意介質(zhì)進(jìn)行電傳輸，并且本發(fā)明包括與其等效的內(nèi)容。
權(quán)利要求
1.一種在缺陷像素去除裝置中去除缺陷像素的方法，該方法包括利用中心像素的值以及顏色與該中心像素的顏色相等的相鄰像素的均值，確定通道間的輸出值；利用顏色不同于該中心像素的顏色并且與該中心像素相接的相接相鄰像素的值，確定跨通道的輸出值；輸出該中心像素的值；計(jì)算所述通道間的輸出值、所述跨通道的輸出值以及所述中心像素的值當(dāng)中的最終中值；以及基于所計(jì)算的最終中值與所述中心像素的值之間的差去除缺陷像素。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，確定所述通道間的輸出值包括確定所述中心像素的值與所述均值之間的差是否大于或等于閾值；當(dāng)所述中心像素的值與所述均值之間的差大于或等于所述閾值時(shí)，利用所述中心像素的值以及顏色與所述中心像素的顏色相等的相鄰像素的值，計(jì)算以中心像素為中心的第一、第二、第三和第四方向線的各個(gè)相應(yīng)中值；利用所計(jì)算的中值計(jì)算所述通道間的中值；以及確定所計(jì)算的通道間的中值為所述通道間的輸出值。
3.如權(quán)利要求2中所述的方法，其中，所述通道間的輸出值相應(yīng)于以下三者當(dāng)中的最終中值第一方向線的中值、第三方向線的中值以及所述中心像素的值當(dāng)中的中值；第二方向線的中值、第四方向線的中值以及所述中心像素的值當(dāng)中的中值；以及所述中心像素的值。
4.如權(quán)利要求2所述的方法，還包括當(dāng)所述中心像素的值與所述均值之間的差小于所述閾值時(shí)，輸出所述中心像素的值作為通道間的輸出值。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，確定所述跨通道的輸出值包括利用所述中心像素的值與所述相接相鄰像素的值，計(jì)算以所述中心像素為中心的第一、第二、第三和第四方向線的各個(gè)中值；以及利用所計(jì)算的中值確定所述跨通道的輸出值。
6.如權(quán)利要求5中所述的方法，其中，所述通道間的輸出值相應(yīng)于以下三者當(dāng)中的最終中值第一方向線的中值、第三方向線的中值以及所述中心像素的值當(dāng)中的中值；第二方向線的中值、第四方向線的中值以及所述中心像素的值當(dāng)中的中值；以及所述中心像素的值。
7.如權(quán)利要求2所述的方法，其中，第一方向線相應(yīng)于垂直方向線，第二方向線相應(yīng)于 45度方向線，第三方向線相應(yīng)于90度方向線，以及第四方向線相應(yīng)于135度方向線。
8.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，去除所述缺陷像素包括確定所計(jì)算的最終中值與所述中心像素的值之間的差是否大于所計(jì)算的最終中值與所述均值之間的差；確定所述中心像素是缺陷像素；以及當(dāng)所計(jì)算的最終中值與所述中心像素的值之間的差大于所計(jì)算的最終中值與所述均值之間的差時(shí)，去除所述缺陷像素。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，還包括當(dāng)所計(jì)算的最終中值與所述中心像素的值之間的差小于所計(jì)算的最終中值與所述均值之間的差時(shí)，確定存在將被額外去除的缺陷像素；將與所述均值之間的差最大同時(shí)在顏色與所述中心像素的顏色相等的相鄰像素當(dāng)中最接近所述中心像素的值的像素確定為額外缺陷像素； 將額外缺陷像素的值代替所述均值；以及確定新的均值。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，還包括利用所述中心像素和顏色與所述中心像素的顏色相等的相鄰像素的值以及新的均值， 確定所述通道間的新的輸出值；從所述通道間的新的輸出值、所述跨通道的輸出值以及所述中心像素的值當(dāng)中計(jì)算新的中值；以及基于所計(jì)算的新的中值與所述中心像素的值之間的差去除額外缺陷像素。
11.一種存儲(chǔ)有使處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1到10中任意一項(xiàng)的方法的程序的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)。
12.一種包括權(quán)利要求10的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)的便攜終端。
全文摘要
本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N通過Bayer模式使用信號(hào)處理機(jī)制去除缺陷像素的方法，通過根據(jù)中心像素與顏色同中心像素的顏色相同的相鄰像素的均值之間的差是否大于或等于閾值來確定通道間的輸出值；以及使用最接近中心像素的相鄰像素的值作為輸入，通過找出包括中心像素的垂直線和水平線的中值、包括中心像素的對(duì)角線的中值以及中心像素的值當(dāng)中的中值，得到跨通道的輸出值。然后，通過使用通道間的輸出值、跨通道的輸出值以及中心像素的值來去除缺陷像素。
文檔編號(hào)H04N5/367GK102158660SQ20111003243
公開日2011年8月17日 申請(qǐng)日期2011年1月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年2月8日
發(fā)明者宋漢世, 尹泳權(quán), 樸喜燦, 樸珉奎, 李庸求 申請(qǐng)人:三星電子株式會(huì)社