本發(fā)明是有關(guān)于一種影像校正系統(tǒng)以及方法，特別是有關(guān)于一種根據(jù)輸入影像的變異數(shù)以及像數(shù)平均值的比值執(zhí)行影像校正的影像校正系統(tǒng)以及方法。
背景技術(shù)：
：由于數(shù)字影像產(chǎn)業(yè)的發(fā)展迅速，影像感測器是廣泛地應(yīng)用于數(shù)字相機系統(tǒng)中，然而為了追求更加的影像品質(zhì)，使用者對于影像感測器的影像處理功能的要求亦越來越高。對數(shù)字相機系統(tǒng)而言，影像感測器通常必須具備有去除雜訊、消除影像串擾(cross-talk)以及修正感光單元的缺陷(defect)的功能，然而已知技術(shù)中于進行影像串擾的消除時，保留細節(jié)以及消除雜訊將無法同時兼顧，因為若欲保留較多的細節(jié)，則將無法有效地去除雜訊，或者若欲去除較多的雜訊，則細節(jié)則會越模糊，故。此外，由于影像增益以及曝光時間會影響缺陷影像的偵測。因此，如何提高影像處理的效能并同時維持裝置的成本為目前所需解決的問題。技術(shù)實現(xiàn)要素：為解決上述問題，本發(fā)明一實施例提供一種影像校正系統(tǒng)，包括一影像擷取模塊、一第一計算模塊、一第二計算模塊以及一輸出模塊。影像擷取模塊用以取得一輸入影像以及一引導影像。第一計算模塊用以根據(jù)一第一參數(shù)以及一第二參數(shù)取得一第一校正影像。第一計算模塊還根據(jù)一比值以及引導函數(shù)的像素平均值取得一平滑函數(shù)，根據(jù)引導影像的像素平均值、引導影像的變異數(shù)、輸入影像的像素平均值以及平滑函數(shù)取得第一參數(shù)，以及根據(jù)第一參數(shù)、引導影像的像素平均值以及輸入影像的像素平均值取得第二參數(shù)。第二計算模塊用以根據(jù)引導影像的像素平均值以及引導影像的變異數(shù)取得比值。輸出模塊用以輸出上述第一校正影像。本發(fā)明另一實施例提供一種影像校正方法，步驟包括：取得一輸入影像以 及一引導影像；根據(jù)引導影像的像素平均值以及引導影像的變異數(shù)取得一比值；根據(jù)上述比值以及引導函數(shù)的像素平均值取得一平滑函數(shù)；根據(jù)引導影像的像素平均值、引導影像的變異數(shù)、輸入影像的像素平均值以及平滑函數(shù)取得一第一參數(shù)；根據(jù)第一參數(shù)、引導影像的像素平均值以及輸入影像的像素平均值取得一第二參數(shù)；根據(jù)第一參數(shù)以及第二參數(shù)計算一引導濾波函數(shù)；以及根據(jù)引導濾波函數(shù)取得一第一校正影像。附圖說明圖1是顯示根據(jù)本發(fā)明一實施例所述的影像校正系統(tǒng)的方塊圖；圖2A、圖2B、圖2C是顯示根據(jù)本發(fā)明一些實施例所述的像素分布的示意圖；圖3A、圖3B是顯示根據(jù)本發(fā)明一實施例所述的缺陷像素的示意圖；圖4是顯示根據(jù)本發(fā)明一實施例所述的影像校正方法的流程圖?！痉栒f明】100～影像校正系統(tǒng)；110～影像擷取模塊；120～第一計算模塊；130～第二計算模塊；140～輸出模塊；150～第三計算模塊；301～中心像素；305～既定范圍；S401-S407～步驟流程。具體實施方式有關(guān)本發(fā)明的系統(tǒng)以及方法適用的其他范圍將于接下來所提供的詳述中清楚易見。必須了解的是下列的詳述以及具體的實施例，當提出有關(guān)影像校正系統(tǒng)以及方法的示范實施例時，僅作為描述的目的以及并非用以限制本發(fā)明的范圍。圖1是顯示根據(jù)本發(fā)明一實施例所述的影像校正系統(tǒng)100的方塊圖。如圖 1所示，影像校正系統(tǒng)100包括一影像擷取模塊110、一第一計算模塊120、一第二計算模塊130以及一輸出模塊140。影像擷取模塊110用以取得一輸入影像p以及一引導影像I。其中，引導影像I可為預(yù)設(shè)影像、亮度較亮的輸入影像p′(相較于原輸入影像p具有較多的細節(jié))或者輸入影像p。于取得輸入影像p以及引導影像I后，第一計算模塊120取得引導影像I中對應(yīng)于一濾波視窗w的像素平均值以及變異數(shù)σ2，并將像素平均值以及變異數(shù)σ2輸出至第二計算模塊130。其中，上述變異數(shù)用以表示一隨機變數(shù)與其期望值的距離。第二計算模塊130是根據(jù)上述參數(shù)值取得像素平均值與變異數(shù)σ2的比值，即并將上述比值回傳回第一計算模塊120。由于可根據(jù)影像中像素的平均值以及變異數(shù)取得像素值的分布情形，故可通過計算像素平均值以及變異數(shù)的比值得知影像中細節(jié)的多寡。舉例來說，圖2A、圖2B、圖2C是顯示根據(jù)本發(fā)明一些實施例所述的不同像素分布的示意圖。如圖2A所示，當區(qū)域中各像素的像素值分布較為平坦時(如圖中所示僅有四個深色方塊隨機分布區(qū)域中)，表示該區(qū)域所具有的影像細節(jié)很少，而第二計算模塊130所取得的像素平均值與變異數(shù)σ2的比值約為0。如圖2B所示，當區(qū)域中各像素的像素值的分布為隨機分布時(如圖中所示白色方塊以及深色方塊是隨機分布于區(qū)域中)，表示影像中具有少許雜訊或者少許細節(jié)，而第二計算模塊130所取得的像素平均值與變異數(shù)σ2的比值約為1。如圖2C所示，當區(qū)域中各像素的像素值的具有明顯的群集分布時(如圖中所示白色方塊以及深色方塊是群集分布于區(qū)域中)，表示該區(qū)域中具有邊緣或者較多的影像細節(jié)，而第二計算模塊130所取得的像素平均值與變異數(shù)σ2的比值則遠大于1。接著，第一計算模塊120根據(jù)上述比值以及引導函數(shù)I的像素平均值取得平滑函數(shù)f(k)。其中，取得平滑函數(shù)f(k)的公式如下所示：f(k)=(c1-h(σk2I‾k))×(c2+q(I‾k)),c1≥h(σk2I‾k)0,c1<h(σk2I‾k)]]>其中，為變異數(shù)因子(variancefactor)，為平均值因子(meanfactor)，而c1、c2皆為常數(shù)值，以及k表示第k個濾波視窗。于取得平滑函數(shù)f(k)后，第一計算模塊120根據(jù)引導影像I的像素平均值引導影像I的變異數(shù)σ2、輸入影像p的像素平均值以及平滑函數(shù)f(k)取得第一參數(shù)ak，以及根據(jù)第一參數(shù)ak、引導影像I的像素平均值以及輸入影像p的像素平均值取得第二參數(shù)bk。其中，取得第一參數(shù)ak、第二參數(shù)bk的公式如下所示：ak=1|w|Σi∈wkIipi-I‾kp‾kσk2+f(k)]]>bk=p‾k-akI‾k]]>其中，wk為第k個濾波視窗，|w|為上述第k個濾波視窗中的像素數(shù)量，Ii為引導影像I第i個像素，pi為上述輸入影像p第i個像素，為上述引導影像I的上述第k個濾波視窗的像素平均值，為上述輸入影像p的上述第k個濾波視窗的像素平均值，為上述引導影像I的上述第k個濾波視窗的變異數(shù)。于取得第一參數(shù)ak以及第二參數(shù)bk后，第一計算模塊120根據(jù)一第一參數(shù)ak以及一第二參數(shù)bk取得一第一校正影像qi。其中取得第一校正影像的公式如下所示：qi＝akIi+bk其中，qi為第一校正影像。由于變異數(shù)因子可根據(jù)像素平均值與變異數(shù)σ2的比值得知區(qū)域中影像細節(jié)的多寡，故上述平滑函數(shù)f(k)可通過調(diào)整c1的值決定的最平坦的區(qū)域(即)所要模糊的程度，其中越模糊則代表越平整，即每個像素的像素值與相鄰像素的像素值的差異越小。此外，使用者還通過調(diào)整c1的值決定所要保留細節(jié)的程度，即當大于c1時，平滑函數(shù)f(k)為0，使得第一計算模塊120將完全保留該區(qū)域的影像細節(jié)。由于平均值因子中的像素平均值是與影像的亮暗程度有關(guān)，故上述平滑函數(shù)f(k)可通過調(diào)整c2的值決定所有影像區(qū)塊所要模糊的程度，即c2的值越大，所有影像區(qū)塊則越模糊。然而，在同一亮度的情況下，c2的值越大，第一參數(shù)ak的值越小，第二參數(shù)bk的值越大，則第一校正影像qi越接近輸入影像p的平均值，即第一校正影像qi具有較多輸入影像p的細節(jié)。反之，c2的值越小，第一參數(shù)ak的值越大，第二參數(shù)bk的值越小，則第一校正影像qi具有較多引導影像I的細節(jié)。此外，當為極大值時(即影像中的亮部區(qū)域)，第一參數(shù)ak會趨近于0，使得第二參數(shù)bk等于輸入影像p的像素平均值如此即可消除影像中的影像串擾。綜上所述，使用者可通過調(diào)整c1決定保留細節(jié)的多寡，再通過調(diào)整c2決定不同亮度的區(qū)域的模糊程度。根據(jù)本發(fā)明另一實施例，影像校正系統(tǒng)100還可包括一第三計算模塊150，用以根據(jù)既定范圍中各個像素之間的平均值與變異數(shù)σ2的比值的關(guān)系判斷輸入影像p是否具有缺陷像素(即中心像素的值與周圍的像素的值有明顯差異)。在此，使用者可透過定義一第一既定值以作為決定該中心像素是否為缺陷像素的第一條件，以及透過判斷超過第一既定值的像素數(shù)量是否超過一第二既定值以作為決定該中心像素是否為缺陷像素的第二條件。當?shù)谝患榷ㄖ狄约暗诙榷ㄖ翟酱髸r，代表判斷缺陷像素成立的條件越高，反之，判斷缺陷像素成立的條件則越低。舉例來說，圖3A、圖3B是顯示根據(jù)本發(fā)明一實施例所述缺陷像素的示意圖。如圖3A所示，當影像中具有一像素值遠大于相鄰像素的像素值的像素(如圖中斜線所示)時，通過計算各像素之間平均值與變異數(shù)σ2的比值后，可得到如圖3B所示的結(jié)果。接著，第三計算模塊150還判斷以該像素為中心的既定范圍305中大于第一既定值(于此實施例中將其設(shè)定為100)的像素數(shù)量是否大于第二既定值(于此實施例中將其設(shè)定為18)。如圖3B所示，由于像素值大于100的像素數(shù)量為24個，是滿足缺陷像素成立的條件，故第三計算模塊150判斷該像素為一缺陷像素。于判斷中心像素為缺陷像素后，第三計算模塊150即根據(jù)一般已知的缺陷像素修正方法修正該缺陷像素以取得第二 校正影像。此外，于修正缺陷像素后，輸出模塊140還可根據(jù)第一校正影像以及第二校正影像輸出第三校正影像。請配合圖1參閱圖4。圖4是顯示根據(jù)本發(fā)明一實施例所述的影像校正方法的流程圖。首先，于步驟S401，影像擷取模塊110取得一輸入影像以及一引導影像。其中，引導影像可為預(yù)設(shè)影像、亮度較亮的輸入影像(相較于原輸入影像具有較多的細節(jié))或者輸入影像。于步驟S402，第一計算模塊120根據(jù)輸入的引導影像計算引導影像的像素平均值、引導影像的變異數(shù)以及輸入影像的像素平均值。于步驟S403，第二計算模塊130根據(jù)引導影像的像素平均值以及引導影像的變異數(shù)計算像素平均值對應(yīng)于變異數(shù)的比值。于步驟S404，第一計算模塊120根據(jù)第二計算模塊130所計算的比值以及引導影像的像素平均值取得一平滑函數(shù)。于步驟S405，第一計算模塊120還根據(jù)引導影像的像素平均值、引導影像的變異數(shù)、輸入影像的像素平均值以及平滑函數(shù)取得一第一參數(shù)。于步驟S406，第一計算模塊120還根據(jù)第一參數(shù)、引導影像的像素平均值以及輸入影像的像素平均值取得一第二參數(shù)。最后，于步驟S407，第一計算模塊120根據(jù)第一參數(shù)、第二參數(shù)以及引導影像取得第一校正影像，并透過輸出模塊140輸出第一校正影像。值得注意的是，有關(guān)計算平滑函數(shù)、第一參數(shù)以及第二參數(shù)的相關(guān)公式是與影像校正系統(tǒng)100所使用的公式相同，在此即不加以描述以精簡說明。根據(jù)本發(fā)明另一實施例，于取得引導影像的像素平均值對應(yīng)于引導影像的變異數(shù)的比值后，第三計算模塊150還判斷既定范圍中各個像素所對應(yīng)的上述比值是否超過第一既定值，以及判斷超過第一既定值的像素數(shù)量是否超過第二既定值。當超過第一既定值的像素數(shù)量超過第二既定值，第三計算模塊150判斷既定范圍所對應(yīng)的中心像素為缺陷像素，并修正該缺陷像素并取得第二校正影像。最后，輸出模塊140根據(jù)第一校正影像以及第二校正影像輸出第三校正影像。綜上所述，根據(jù)本發(fā)明一實施例所提出的影像校正系統(tǒng)以及方法，使用者僅需要一簡單的計算模塊(用以計算平均值對應(yīng)于變異數(shù)的比值)即可調(diào)整平坦區(qū)域以及暗部區(qū)域的模糊程度，以消除亮部區(qū)域的影像串擾并保留暗部區(qū)域的影像細節(jié)。此外，由于平均值對應(yīng)于變異數(shù)的比值并不易受到像素增益以及曝光的影響，故可用于判斷對應(yīng)于該既定范圍的中心像素是否為缺陷像素，并 提高判斷的準確率。以上敘述許多實施例的特征，使所屬
技術(shù)領(lǐng)域：
中具有通常知識者能夠清楚理解本說明書的形態(tài)。所屬
技術(shù)領(lǐng)域：
中具有通常知識者能夠理解其可利用本發(fā)明揭示內(nèi)容為基礎(chǔ)以設(shè)計或更動其他制程及結(jié)構(gòu)而完成相同于上述實施例的目的及/或達到相同于上述實施例的優(yōu)點。所屬
技術(shù)領(lǐng)域：
中具有通常知識者亦能夠理解不脫離本發(fā)明的精神和范圍的等效構(gòu)造可在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)作任意的更動、替代與潤飾。當前第1頁1 2 3