CN103685988A - 用于确定缺陷像素的设备和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于确定缺陷像素的设备和方法，其中，所述设备包括第一边缘周围缺陷确定器和第二边缘周围缺陷确定器中的至少一个，其中，第一边缘周围缺陷确定器被配置为通过使用与布置在与图像边缘接近的中心像素邻近的像素的像素值来确定像素组的中心像素是否是缺陷像素，其中，所述边缘包括中心像素的右、左、上、下、左下、右下、左上和右上像素中的至少一个，第二边缘周围缺陷确定器被配置为通过使用布置在中心像素的左下、右下、左上和右上中的至少一个上的像素来确定中心像素是否是缺陷像素。

Description

用于确定缺陷像素的设备和方法

本申请要求于2012年8月29日提交到日本专利局的第2012-0188468号日本专利申请和于2013年5月27日提交到韩国知识产权局的第10-2013-0059927号韩国专利申请的优先权，其公开通过引用全部合并于此。

技术领域

与示例性实施例一致的设备和方法涉及确定缺陷像素。

背景技术

作为用于校正相机传感器的缺陷的技术，有静态类型缺陷校正技术和动态类型缺陷校正技术。在静态类型缺陷校正技术中，通过在发布产品时输入全黑图像或全白图像来检测缺陷像素，并将缺陷像素的位置存储在存储器中。在使用中，从存储器读取缺陷像素的位置，用通过使用与缺陷像素相邻的像素计算出的值来代替缺陷像素的像素值。

这样的静态类型缺陷校正技术存在以下问题。随着像素的数量增加，需要大容量的存储器来存储缺陷像素的位置。由于在发布产品时需要缺陷检测操作，因此成本增加。另外，它无法对由于温度变化或长时间消耗造成的缺陷作出响应。出于这个原因，对动态类型缺陷校正技术的需求正在增加。

作为动态类型缺陷校正技术，例如，存在下述专利文献中公开的技术。

（专利文献1）第H2009-290653号日本专利公开出版物

（专利文献2）第H2011-135566号日本专利公开出版物

（专利文献3）第H2008-067158号日本专利公开出版物

发明内容

然而，在专利文献1中公开的方法是现有技术缺陷校正方法。在这种方法中，仅计算与相应像素相邻的八个像素的像素值的平均值和所述相应像素的像素值之间的差值具有很大的不良影响，并且需要添加条件，诸如，所有相邻像素的像素值事实上变得远离相应像素的像素值。在这种情况下，与具有与缺陷像素接近的值的边缘相邻的缺陷像素无法被确定为缺陷，并且由于这个原因，缺陷像素可在未被校正的情况下保留。

在专利文献2中公开的方法是与在专利文献1中公开的方法不同的缺陷校正方法。在这种方法中，缺陷确定条件被限于在设置窗口中的相应像素的像素值是最大值的情况，并且与具有与缺陷像素接近的值的边缘相邻的缺陷像素无法被完全确定为缺陷，由于这个原因，缺陷像素也可在未被校正的情况下保留。

在专利文献3中公开的方法是与分别在专利文献1和专利文献2中公开的方法不同的缺陷校正方法。在这种方法中，当做出用于降低不良影响的设置时，与具有与缺陷像素接近的值的边缘相邻的缺陷像素无法被完全确定为缺陷，由于这个原因，缺陷像素也可在未被校正的情况下保留。

因此，本发明构思的一个或多个示例性实施例提供甚至当缺陷像素与具有与相应的缺陷像素的像素值接近的像素值的边缘相邻时，也可将相应的缺陷像素确定为缺陷像素的技术。

根据示例性实施例的一方面，提供一种用于确定缺陷的设备，包括：第一差计算单元，被配置为计算第一像素组的多个像素值中的第一最大值和第一最小值之间的第一差值，其中，所述第一像素组包括与中心像素邻近并且位于与中心像素相同的颜色层上的第一像素；第二差计算单元，被配置为计算第二像素组的多个像素值中的第二最大值和第二最小值之间的第二差值，其中，所述第二像素组包括与中心像素邻近并且位于与中心像素相同的颜色层上的第二像素；确定单元，被配置为基于第一最大值或第一最小值和中心像素的像素值之间的关系、第一差值和第二差值来确定中心像素是否是缺陷像素，其中，中心像素被布置在包括第一像素组和第二像素组的像素组的中心。

甚至当存在与具有与缺陷像素的像素值接近的像素值的边缘相邻的缺陷像素时，缺陷像素也可被确定为缺陷像素。具体地，甚至当沿着相对于中心像素的水平方向或垂直方向存在相邻边缘时，缺陷像素确定设备也可确定中心像素是否是缺陷像素。

当第一最大值或第一最小值和中心像素的像素值之间的关系满足第一条件，第一差值满足第二条件，并且第二差值满足第三条件时，确定单元可将中心像素确定为缺陷像素。当第一条件、第二条件和第三条件被满足时，确定单元可将中心像素确定为缺陷像素。

第一条件可以是当中心像素的像素值大于第一最大值时，从中心像素的像素值减去第一最大值的值大于第一阈值的条件。当中心像素的像素值大于第一最大值时，确定单元可根据从中心像素的像素值减去第一最大值的值大于第一阈值的条件被满足来确定第一条件是否被满足。

第一条件可以是当中心像素的像素值小于第一最小值时，从第一最小值减去中心像素的像素值的值大于第一阈值的条件。当中心像素的像素值小于第一最小值时，确定单元可根据从第一最小值减去中心像素的像素值的值大于第一阈值的条件被满足来确定第一条件是否被满足。

第二条件可以是第一差值小于第二阈值的条件。确定单元可根据第一差值小于第二阈值的条件被满足来确定第二条件是否被满足。

第三条件可以是第二差值小于第三阈值的条件。确定单元可根据第二差值小于第三阈值的条件被满足来确定第三条件是否被满足。

可对通过相对于中心像素将第一像素组和第二像素组旋转预定角度而获得的多个模式执行中心像素是否是缺陷像素的确定。确定单元可对多个模式和一个模式确定缺陷，因此以高精确度确定缺陷。

根据另一示例性实施例的一方面，提供一种用于确定缺陷像素的设备，包括：差计算单元，被配置为计算像素组的多个像素值中的最大值和最小值之间的差值，在所述像素组中，从邻近于所述像素组的中心像素并位于与中心像素相同的颜色层上的像素组中的四个角的各自像素去除了一个像素；确定单元，被配置为基于最大值或最小值和中心像素的像素值之间的关系以及所述差值来确定中心像素是否是缺陷像素。

甚至当存在与具有与缺陷像素的像素值接近的像素值的边缘相邻的缺陷像素时，缺陷像素也可被确定为缺陷像素。具体地，甚至当沿着相对于中心像素的水平方向或垂直方向存在相邻边缘时，缺陷像素确定设备也可确定中心像素是否是缺陷像素。

当最大值或最小值和中心像素的像素值之间的关系满足第一条件，并且所述差值满足第二条件时，确定单元可将中心像素确定为缺陷像素。当第一条件和第二条件被满足时，确定单元可将中心像素确定为缺陷像素。

第一条件可以是当中心像素的像素值大于最大值时，从中心像素的像素值减去最大值的值大于第一阈值的条件。当中心像素的像素值大于第一最大值时，确定单元可根据从中心像素的像素值中减去第一最大值的值大于第一阈值的条件被满足来确定第一条件是否被满足。

第一条件可以是当中心像素的像素值小于最小值时，从最小值减去中心像素的像素值的值大于第一阈值的条件。当中心像素的像素值小于第一最小值时，确定单元可根据从第一最小值减去中心像素的像素值的值大于第一阈值的条件被满足来确定第一条件是否被满足。

第二条件可以是所述差值小于第二阈值的条件。确定单元可根据第一差值小于第二阈值的条件被满足来确定第二条件是否被满足。

可对通过相对于中心像素将像素组旋转预定角度而获得的多个模式执行中心像素是否是缺陷像素的确定。确定单元可对多个模式和一个模式确定缺陷，因此以更高精确度确定缺陷。

根据又一示例性实施例的一方面，提供一种确定缺陷像素的方法，包括：计算第一像素组的多个像素值中的第一最大值和第一最小值之间的第一差值，其中，所述第一像素组包括与中心像素邻近并且位于与中心像素相同的颜色层上的第一像素；计算第二像素组的多个像素值中的第二最大值和第二最小值之间的第二差值，其中，所述第二像素组包括与中心像素邻近并且位于与中心像素相同的颜色层上的第二像素；基于第一最大值或第一最小值和中心像素的像素值之间的关系、第一差值和第二差值来确定中心像素是否是缺陷像素，其中，中心像素被布置在包括第一像素组和第二像素组的像素组的中心。

根据又一示例性实施例的一方面，提供一种确定缺陷像素的方法，包括：计算像素组的多个像素值中的最大值和最小值之间的差值，在所述像素组中，从邻近于中心像素并位于与中心像素相同的颜色层上的像素组中的四个角的各自像素去除了一个像素；基于最大值或最小值和中心像素的像素值之间的关系以及所述差值来确定中心像素是否是缺陷像素。

甚至当存在与具有与缺陷像素的像素值接近的像素值的边缘相邻的缺陷像素时，缺陷像素可被确定为缺陷像素。具体地，甚至当沿着相对于中心像素的水平方向或垂直方向存在相邻边缘时，缺陷像素确定设备也可确定中心像素是否是缺陷像素。

附图说明

通过参照附图详细描述示例性实施例，上述和其它方面将变得更加清楚，其中：

图1是示出根据示例性实施例的四基色传感器的配置示例的示图；

图2是示出缺陷像素的现有技术检测的问题的示图；

图3是示出根据示例性实施例的缺陷像素确定设备的配置的示图；

图4是示出根据示例性实施例的图3的第一边缘周围缺陷确定器的配置的示图；

图5是示出根据示例性实施例的图3的第一边缘周围缺陷确定器的功能的示图；

图6是示出根据示例性实施例的图3的第二边缘周围缺陷确定器的配置的示图；

图7是示出根据示例性实施例的图3的第二边缘周围缺陷确定器的功能的示图；

图8是示出根据示例性实施例的缺陷确定的类型和校正值之间的关系的示例的示图。

具体实施方式

以下，将参照附图详细描述本发明构思的示例性实施例。在附图中，相同的标号指示相同的元件，并因此将省略对它们的重复描述。

另外，在说明书和附图中，具有基本相同功能的多个元件可通过将其它字母添加到相同标号的后面来彼此区分。然而，当不需要专门区分具有基本相同功能的多个元件时，仅给出相同参考标号。

首先，将描述可应用于示例性实施例的传感器的类型。图1是示出根据示例性实施例的可应用于下面描述的示例性实施例的四基色传感器的配置示例的示图。在图1的描述中，四基色传感器110A将被描述为可应用于示例性实施例的传感器的示例，并且如以下的描述，可应用于示例性实施例的传感器并不限于四基色传感器110A。

如图1所示，四基色传感器110A是分别被称为A、B、C和D的四个颜色滤波器以2×2像素为单位被布置的传感器。然而，如果四个颜色滤波器检测不同波长范围的光，则并不专门限制它的配置。例如，四个颜色滤波器可具有白色像素被添加到三基色（红色（R）、绿色（G）和蓝色（B））的像素的配置，具有红外线像素被添加到三基色的像素的配置，或者检测通过将可见光范围四等分而获得的各自波长范围的光。

在上文中，已经描述了可应用于示例性实施例的传感器的类型。接下来，使用参照图2的示例性实施例解决现有技术的问题。现有技术动态缺陷确定方法使用在相同颜色层上的3×3像素中的中心像素是孤立的条件。相同颜色层与图1的四基色传感器110A中的相同类型的颜色滤波器相应。因此，当在3×3像素组中存在具有与中心像素相同的值的至少一个像素或存在具有与中心像素的值非常相似的值的像素时，中心像素不被确定为缺陷。

也就是说，现有技术动态缺陷确定方法可针对平面单元确定并且去除大部分缺陷像素。然而，如果执行如图2所示的从图像M1到图像M2的缺陷校正，并且存在具有与缺陷像素相同或非常相似的值的相邻边缘，则缺陷像素（例如，缺陷像素R1和R2）不被确定为缺陷像素，因此，甚至在缺陷校正之后，缺陷像素仍然未被去除。

例如，如图2所示，在缺陷像素R1的右侧处并且位于与像素R1相同的颜色层上的三个像素（更详细地，位于与像素R1相同的颜色层上的包括在缺陷像素R1的右上处的一个像素、在缺陷像素R1的右侧处的一个像素和在缺陷像素R1的右下处的一个像素的总共三个像素）具有与缺陷像素R1相同的像素值，因此，像素R1未被确定为缺陷像素。另外，在缺陷像素R2的左上处并且位于与缺陷像素R2相同的颜色层上的一个像素具有与缺陷像素R2相同的像素值，因此，像素R2未被确定为缺陷像素。

下面的示例性实施例提供甚至当存在与具有相应的缺陷像素的像素值的相同或非常相似的像素值的边缘相邻的缺陷像素时，也可以高精确度地将相应的缺陷像素确定为缺损像素。

下面，将描述根据示例性实施例的缺陷像素确定设备10的功能配置。图3是示出根据示例性实施例的缺陷像素确定设备的配置的示图。如图3中所示，缺陷像素确定设备10包括传感器110、线存储器120、校正值计算器130、动态缺陷确定器140、第一边缘周围缺陷确定器150、第二边缘周围缺陷确定器160和选择器170。下面，将顺序地详细描述包括在缺陷像素确定设备10中的这些块或组件的功能。这些块或组件被典型地实现为硬件，但是还可被实现为软件或固件。

传感器110被配置有图像传感器，其中，所述图像传感器将外部光直射到图像捕获装置的光接收平面上，将直射的光转换为电荷，并将电荷转换为电信号。并不专门限制图像传感器的类型，例如，图像传感器可以是电荷耦合器件（CCD）或互补金属氧化物半导体（CMOS）。另外，在图3的示例中，传感器110被设置在缺陷像素确定设备10内部，但是可被设置在在缺陷像素确定设备10外部。

在示例性实施例中，如传感器110的配置示例，使用仅具有2×2像素中的每个颜色的一个像素的四基色传感器110A，如下所述，传感器110并不限于本示例。来自传感器110的原始信号被存储在线存储器120中，并由校正值计算器130、动态缺陷确定器140、第一边缘周围缺陷确定器150、第二边缘周围缺陷确定器160和选择器170从线存储器120读取所述原始信号。例如，原始信号以五线为单位被读取为图像信号。在图3中，线存储器120被设置在缺陷像素确定设备10内部。然而，根据另一示例性实施例，线存储器120可被设置在缺陷像素确定设备10外部。

当执行缺陷像素的像素值的校正时，校正值计算器130计算校正后像素值，即，在校正之后的像素值（下面称为“校正值”）。这里，动态缺陷确定器140、第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160被提供用于确定图3的示例中的缺陷。同样地，当用于确定缺陷的多个块或组件被设置在缺陷像素确定设备10的内部时，校正值计算器130可计算与各自缺陷确定相应的校正值，并且将校正值提供给选择器170。下面将参照图8描述校正值的详细示例。另外，当不需要缺陷像素的校正值时，缺陷像素确定设备10可不包括校正值计算器130。

动态缺陷确定器140、第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160在形成从线存储器120提供的图像信号的多个像素中顺序选择中心像素，以确定中心像素是否是缺陷像素。动态缺陷确定器140通过使用基于现有技术动态缺陷确定方法的缺陷确定条件来确定中心像素是否是缺陷像素。另外，缺陷像素确定设备10可不包括动态缺陷确定器140。

这里，如上所述，在现有技术动态缺陷确定方法中，当存在具有与缺陷像素的像素值相同或非常相似的像素值的相邻边缘时，该缺陷像素不被确定为缺陷像素。根据示例性实施例，然而，第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160可将这种缺陷像素确定为缺陷像素。

具体地，甚至当沿着相对于中心像素的水平方向或垂直方向存在相邻边缘时，第一边缘周围缺陷确定器150也可确定中心像素是否是缺陷像素。另外，甚至当沿着相对于中心像素的倾斜方向存在相邻边缘时，第一边缘周围缺陷确定器150也可确定中心像素是否是缺陷像素。

在图3中，缺陷像素确定设备10包括第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160两者。然而，缺陷像素确定设备10可包括第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160中的一个。下面将描述第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160中的每一个的详细功能。

选择器170基于由动态缺陷确定器140、第一边缘周围确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160分别提供的确定结果从由校正值确定器130计算的校正值中选择一些校正值。下面将描述分别从动态缺陷确定器140、第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160提供的确定结果和由选择器170选择的校正值之间的关系。

例如，由选择器170选择的校正值可被输出到缺陷像素确定设备10外部的另一装置，其它装置可用所述校正值校正相应的缺陷像素。另外，当不需要选择校正值时（例如，当不提供动态缺陷确定器140，并且仅提供第二边缘周围缺陷确定器160时），缺陷像素确定设备10可不包括选择器170。

另外，如图3所示，校正值计算器130、动态缺陷确定器140、第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160被并行地设置在缺陷像素确定设备10中，因此，不需要安装一个以上的线存储器（如线存储器120），从而减少线存储器120的存储大小。

上文中，已经描述了根据示例性实施例的缺陷像素确定设备10的配置。

接下来，将描述第一边缘周围缺陷确定器150的详细配置。图4是示出根据示例性实施例的图3的第一边缘周围缺陷确定器150的配置的示图。图5是示出根据示例性实施例的图3的第一边缘周围缺陷确定器150的功能的示图。如图4所示，第一边缘周围缺陷确定器150包括第一差计算单元1511、第二差计算单元1512和确定单元152。

在以下描述中，如图5所示，中心像素被称为中心像素Pc，处于与中心像素Pc相同的颜色层上并且与中心像素Pc邻近的像素组被划分为第一像素组（像素P1、像素P2、像素P4、像素P6和像素P7）和第二像素组（像素P3、像素P5和像素P8）。

另外，如图5的等式1所示，第一像素组的像素值中的第一最大值（firstmaximum value）被表示为Pmax=MAX(P1,P2,P4,P6,P7)，如图5的等式2所示，第一像素组的像素值中的第一最小值被表示为Pmin=MIN(P1,P2,P4,P6,P7)。因此，第一最大值和第一最小值之间的第一差值被表示为Pmax–Pmin。

另外，如图5的条件3所示，第二像素组的像素值中的第二最大值（secondmaximum value）被表示为MAX(P3,P5,P8)，第二像素组的像素值中的第二最小值被表示为MIN(P3,P5,P8)。另外，如图5的条件3所示，第二最大值和第二最小值之间的第二差值被表示为MAX(P3,P5,P8)-MIN(P3,P5,P8)。

这里，第一差计算单元1511计算Pmax–Pmin。另外，第二差计算单元1512计算MAX(P3,P5,P8)-MIN(P3,P5,P8)。确定单元152基于Pmax或Pmin和中心像素Pc的像素值之间的关系、Pmax–Pmin和MAX(P3,P5,P8)-MIN(P3,P5,P8)来确定中心像素Pc是否是缺陷像素。

如上所述，甚至当沿着相对于中心像素Pc的水平方向或垂直方向存在相邻边缘时，缺陷像素确定方法也可确定中心像素Pc是否是缺陷像素。所述确定方法可被应用于中心像素Pc是白缺陷（热像素）的情况和中心像素Pc是黑缺陷（冷像素）的情况。

另外，图5示出在中心像素Pc的右侧沿垂直方向存在边缘的情况，但是所述方法可被应用于在中心像素Pc的左侧沿垂直方向存在边缘的情况、在中心像素Pc的上侧沿水平方向存在边缘的情况和在中心像素Pc的下侧沿水平方向存在边缘的情况。

为了对上述情况应用所述方法，对通过对多个模式执行中心像素Pc是否是缺陷像素的确定，其中，通过相对于中心像素Pc将第一像素组（像素P1、像素P2、像素P4、像素P6和像素P7）和第二像素组（像素P3、像素P5和像素P8）旋转预定角度来获得所述多个模式。例如，当所述预定角度是90度时，可对通过将第一像素组和第二像素组旋转90度而获得的四个模式执行所述确定。相同地，通过对多个模式应用所述方法，可高精度地确定缺陷。

在执行对多个模式执行确定的过程中，当中心像素Pc被确定为多个模式中的一个中的缺陷像素时，确定单元152可将中心像素Pc确定为缺陷像素。另外，当在所有多个模式中，中心像素Pc未被确定为缺陷像素时，确定单元152可确定中心像素Pc不是缺陷像素。

在对通过将第一像素组和第二像素组旋转预定角度而获得的多个模式执行确定时，在将第一像素组和第二像素组旋转预定角度之后，可执行上面参照图5描述的相同的确定方法。可选择地，可执行与通过旋转第一像素组和第二像素组的确定不同的确定（例如，在将目标像素自身相对于中心像素Pc旋转预定角度之后，对像素的确定）。

确定单元152将中心像素Pc确定为缺陷像素的情况未被专门限制，但是例如，在Pmax或Pmin和中心像素Pc的像素值之间的关系满足第一条件，Pmax–Pmin满足第二条件，并且MAX(P3,P5,P8)-MIN(P3,P5,P8)满足第三条件的情况下，确定单元152可将中心像素Pc确定为缺陷像素。

例如，如图5的等式3和条件1所示，第一条件可以是当中心像素Pc的像素值大于Pmax时，从中心像素Pc的像素值减去Pmax的值“Pc-Pmax”大于第一阈值TH1的条件。另外，如图5的等式3和条件1所示，第一条件可以是当中心像素Pc的像素值小于Pmin时，从Pmin减去中心像素Pc的像素值的值“Pmin-Pc”大于第一阈值TH1的条件。

另外，例如，如图5的条件2所示，第二条件可以是Pmax–Pmin小于第二阈值TH2的条件。另外，例如，如图5的条件3所示，第三条件可以是MAX(P3,P5,P8)-MIN(P3,P5,P8)小于第三阈值TH3的条件。

另外，例如，在Pmax或Pmin和中心像素Pc的像素值之间的关系不满足第一条件、Pmax–Pmin不满足第二条件，并且MAX(P3,P5,P8)-MIN(P3,P5,P8)不满足第三条件的情况下，确定单元152可将中心像素Pc确定为非缺陷像素。

上文中，已经描述了根据示例性实施例的包括在缺陷像素确定设备10中的第一边缘周围缺陷确定器150的详细功能。

接下来，将描述第二边缘周围缺陷确定器160的详细配置。图6是示出根据示例性实施例的图3的第二边缘周围缺陷确定器的详细配置的示图。图7是示出根据示例性实施例的图3的第二边缘周围缺陷确定器的详细功能的示图。如图6所示，第二边缘周围缺陷确定器160包括差计算单元161和确定单元162。

在下面的描述中，如图7中所示，中心像素被称为中心像素Pc，并且假设以下去除后像素组：从与中心像素Pc邻近的像素组（在与中心像素Pc相同的颜色层上）中的四个角的各自像素去除一个像素（像素P1）的去除后像素组（像素P2、像素P3、像素P4和像素P5、像素P6、像素P7和像素P8）。

另外，如图7的等式4所示，去除后像素组的像素值中的最大值被表示为Pmax=MAX(P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8)，如图7的等式5所示，去除后像素组的像素值中的最小值被表示为Pmin=MIN(P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8)。因此，最大值和最小值之间的差被表示为Pmax–Pmin。

这里，差计算单元161计算Pmax–Pmin。另外，确定单元162基于Pmax或Pmin和中心像素Pc的像素值之间的关系和Pmax–Pmin来确定中心像素Pc是否是缺陷像素。

如上所述，甚至当沿着相对于中心像素Pc的倾斜方向存在相邻边缘时，缺陷像素确定方法也可确定中心像素Pc是否是缺陷像素。所述确定方法可被应用于中心像素Pc是白缺陷（热像素）的情况和中心像素Pc是黑缺陷（冷像素）的情况。

另外，图7示出沿着中心像素Pc的左上的倾斜方向存在边缘的情况，但是所述方法可被应用于沿着中心像素Pc的左下、右上或右下的倾斜方向存在边缘的情况。

为了对上述情况应用所述方法，对通过相对于中心像素Pc将去除后像素组（P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8）旋转预定角度而获得的多个模式执行中心像素Pc是否是缺陷像素的确定。例如，当所述预定角度是90度时，可对通过将像素组旋转90度而获得的四个模式执行所述确定。同样地，通过对多个模式应用所述方法，可高精确度地确定缺陷。

在执行对多个模式执行确定的过程中，当中心像素Pc被确定为多个模式中的一个中的缺陷像素时，确定单元162可将中心像素Pc确定为缺陷像素。另外，当在所有多个模式中，中心像素Pc未被确定为缺陷像素时，确定单元162可将中心像素Pc确定为非缺陷像素。

在对通过相对于中心像素Pc将去除后像素组旋转预定角度而获得的多个模式执行确定时，在将去除后像素组旋转预定角度之后，可执行上面参照图7描述的相同的确定方法。可选择地，可执行与通过旋转去除后像素组的确定不同的确定（例如，在将目标像素本身相对于中心像素Pc旋转预定角度之后，对像素的确定）。

确定单元162将中心像素Pc确定为缺陷像素的情况未被专门限制，但是例如，在Pmax或Pmin和中心像素Pc的像素值之间的关系满足第一条件，并且Pmax–Pmin满足第二条件的情况下，确定单元162可将中心像素Pc确定为缺陷像素。

例如，如图7的等式3和条件1所示，第一条件可以是当中心像素Pc的像素值大于Pmax时，从中心像素Pc的像素值中减去Pmax的值“Pc-Pmax”大于第一阈值TH1的条件。另外，如图7的等式3和条件1所示，第一条件可以是当中心像素Pc的像素值小于Pmin时，从Pmin中减去中心像素Pc的像素值的值“Pmin-Pc”大于第一阈值TH1的条件。

另外，例如，如图7的条件2所示，第二条件可以是Pmax–Pmin小于第二阈值TH2的条件。另外，例如，图5的第一阈值TH1可以与图7的第二阈值TH2相同。

另外，例如，在Pmax或Pmin和中心像素Pc的像素值之间的关系不满足第一条件，并且Pmax–Pmin不满足第二条件的情况下，确定单元162可将中心像素Pc确定为非缺陷像素。

上文中，已经描述了根据示例性实施例的包括在缺陷像素确定设备10中的第二边缘周围缺陷确定器160的详细功能。

这里，如上所述，没有专门限定校正值计算器130的校正值计算方法。下面，将描述校正值计算器130的校正值计算方法的示例。图8是示出缺陷确定的类型和校正值之间的关系的示例的示图。另外，校正值计算器130的校正值计算方法并不限于图8的示例。

如上所述，例如，用由校正值计算器130计算的校正值代替被确定为缺陷像素的像素的像素值。如图8所示，校正值可根据是否由动态缺陷确定器140、第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160中的一个执行缺陷确定（即，确定中心像素Pc是缺陷像素）而变化。

例如，当由动态缺陷确定器140执行缺陷确定时，相对于中心像素Pc的上侧、下侧、左侧和右侧像素（像素P2、像素P4、像素P5和像素P7）的平均值可被用作校正值。

另外，当由第一边缘周围缺陷确定器150执行缺陷确定时，在中心像素Pc的左侧和右侧存在边缘的情况下，相对于中心像素Pc的上侧和下侧像素（像素P2和像素P7）的平均值可被用作校正值，当在中心像素Pc的上侧或下侧存在边缘时，相对于中心像素Pc的左侧和右侧的像素（像素P4和像素P5）的平均值可被用作校正值。

当由第一边缘周围缺陷确定器150执行缺陷确定，并且在中心像素Pc的左侧和右侧存在边缘时，边缘的方向是水平方向。当由第一边缘周围缺陷确定器150执行缺陷确定，并且在中心像素Pc的上侧和下侧存在边缘时，边缘的方向是垂直方向。因此，可提供用于确定边缘的方向是水平方向还是垂直方向的功能块或组件，选择器170可沿着由功能块或组件确定的边缘的方向，来确定边缘是在中心像素Pc的左侧或右侧还是在中心像素Pc的上侧或下侧。选择器170还可确定边缘是在中心像素Pc的左下、右下、左上还是右上处。

另外，当由第二边缘周围缺陷确定器160执行缺陷确定，并且在中心像素左下、右下、左上或右上处存在边缘时，相对于中心像素Pc的上侧、下侧、左侧和右侧像素（像素P2、像素P4、像素P5和像素P7）的平均值可被用作校正值。

在图8的示例中，将被使用的校正值可以是两个上侧和下侧像素的平均值、两个左侧和右侧像素的平均值和四个上侧、下侧、左侧和右侧像素的平均值中的一个。在这种情况下，校正值计算器130计算三个校正值，并且将计算出的校正值提供给选择器170。选择器170基于由动态缺陷确定器140、第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160确定的结果来选择校正值，并且将选择的校正值输出到另一装置。当未执行任何的缺陷确定时，选择器170在没有校正的情况下输出输入像素。

由于由动态缺陷确定器140、第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160确定的结果可被提供给选择器170，因此，选择器170可检测多个缺陷确定。在这种情况下，可预先确定用于参照确定结果的顺序，选择器170可选择与首先检测到的缺陷确定相应的校正值。例如，如图8所示，用于参照确定的结果的顺序可以是动态缺陷确定、边缘周围缺陷确定1（由第一边缘周围缺陷确定器150确定的结果）和边缘周围缺陷确定2（由第二边缘周围缺陷确定器160确定的结果）的顺序，但是并未被专门限制。

上文中，已经描述了校正值计算器130的校正值计算方法。

根据上述实施例，与具有与缺陷像素相同或非常相似的像素值的边缘相邻的缺陷像素也可被确定为缺陷像素，并且可被校正和去除。这种缺陷像素无法由现有技术动态缺陷校正去除。在初步试验的结果中，通过结合现有技术动态缺陷校正和边缘周围缺陷校正，可实现等于或高于99%的高缺陷去除率，并且可最小化通过将重要图像信息错误地确定为缺陷来校正重要图像而损坏图像的不良影响。

第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160可仅执行大小比较、加法、减法和位移运算，并且不需要乘法和除法。减小了操作延迟等，并且因此，在电路规模或复杂度方面的增加是非常小的。并且，第一边缘周围缺陷确定器150和第二边缘周围缺陷确定器160可共享并使用由动态缺陷确定器140使用的特定线（例如，五线），因此，不需要添加线存储器120。如上所述，根据上述实施例，安装也很容易。

如上所述，示例性实施例可提供甚至当缺陷像素与具有与相应的缺陷像素的像素值相同或非常相似的像素值的边缘相邻时，也可将相应的缺陷像素确定为缺陷像素的技术。

虽然已经参照本发明的示例性实施例具体地示出和描述了本发明，但是本领域的普通技术人员将理解，在不脱离由权利要求限定的本发明构思的精神和范围的情况下，可在所述示例性实施例中进行形式和细节上的各种改变。

例如，不要求将在图8的示例中描述的校正值用作校正值，并且用于计算校正值的像素的范围可被扩大到大于5×5像素的大小的内核大小，或者与中心像素Pc不同的颜色像素的像素值可被用来计算校正值。示例性实施例的一方面在于提供一种确定在边缘附近具有相同水平的缺陷的方法。

另外，在上述实施例中，已经主要描述了使用四基色传感器的情况。然而，由于每个颜色的一个像素被包括在每个2×2像素中，因此三基色拜耳传感器与R和B信号相似，并且倘若对此应用上述实施例，技术问题可不发生。然而，由于三基色拜耳传感器通过使用2×2像素中的两个像素的G信号来执行去马赛克，因此需要检查由于缺陷校正的不良影响导致的分辨率的降低。此外，应该注意通过参照G信号，可能增加缺陷确定的精确度。

Claims (20)

1.一种用于确定缺陷像素的设备，所述设备包括：

第一差计算单元，被配置为计算第一像素组的多个像素值中的第一最大值和第一最小值之间的第一差值，其中，所述第一像素组包括与中心像素邻近并且处于与中心像素相同的颜色层上的第一像素；

第二差计算单元，被配置为计算第二像素组的多个像素值中的第二最大值和第二最小值之间的第二差值，其中，所述第二像素组包括与中心像素邻近并且处于与中心像素相同的颜色层上的第二像素；

确定单元，被配置为基于第一最大值或第一最小值和中心像素的像素值之间的关系、第一差值和第二差值来确定中心像素是否是缺陷像素，

其中，中心像素被布置在包括第一像素组和第二像素组的像素组的中心。

2.如权利要求1所述的设备，其中，确定单元还被配置为如果第一最大值或第一最小值和中心像素的像素值之间的关系满足第一条件，第一差值满足第二条件，并且第二差值满足第三条件，则将中心像素确定为缺陷像素。

3.如权利要求2所述的设备，其中，第一条件是如果中心像素的像素值大于第一最大值，则从中心像素的像素值减去第一最大值的值大于阈值的条件。

4.如权利要求2所述的设备，其中，第一条件是如果中心像素的像素值小于第一最小值，则从第一最小值减去中心像素的像素值的值大于阈值的条件。

5.如权利要求2所述的设备，其中，第二条件是第一差值小于阈值的条件。

6.如权利要求2所述的设备，其中，第三条件是第二差值小于阈值的条件。

7.如权利要求1所述的设备，其中，对通过相对于中心像素将第一像素组和第二像素组旋转预定角度而获得的多个模式执行中心像素是否是缺陷像素的确定。

8.一种用于确定缺陷像素的设备，其中，所述设备包括：

差计算单元，被配置为计算像素组的多个像素值中的最大值和最小值之间的差值，在所述像素组中，从邻近于所述像素组的中心像素并位于与中心像素相同的颜色层上的像素组中的四个角的各自像素去除了一个像素；

确定单元，被配置为基于最大值或最小值和中心像素的像素值之间的关系以及所述差值来确定中心像素是否是缺陷像素。

9.如权利要求8所述的设备，其中，确定单元还被配置为如果最大值或最小值和中心像素的像素值之间的关系满足第一条件，并且所述差值满足第二条件，则将中心像素确定为缺陷像素。

10.如权利要求9所述的设备，其中，第一条件是如果中心像素的像素值大于最大值，则从中心像素的像素值减去最大值的值大于阈值的条件。

11.如权利要求9所述的设备，其中，第一条件是如果中心像素的像素值小于最小值，则从所述最小值减去中心像素的像素值的值大于阈值的条件。

12.如权利要求9所述的设备，其中，第二条件是所述差值小于阈值的条件。

13.如权利要求9所述的设备，其中，对通过相对于中心像素将像素组旋转预定角度而获得的多个模式执行中心像素是否是缺陷像素的确定。

14.一种确定缺陷像素的设备，所述设备包括：

第一边缘周围缺陷确定器和第二边缘周围缺陷确定器中的至少一个，其中，

第一边缘周围缺陷确定器被配置为通过使用与布置在与图像的边缘接近的中心像素邻近的像素的像素值来确定像素组的中心像素是否是缺陷像素，其中，所述边缘包括中心像素的右、左、下、左下、右下、左上和右上像素中的至少一个；

第二边缘周围缺陷确定器被配置为通过使用布置在中心像素的左下、右下、左上和右上处中的至少一个的像素来确定中心像素是否是缺陷像素；

校正值计算器，被配置为针对与第一边缘周围缺陷确定器和第二边缘周围缺陷确定器中的至少一个的确定相应的中心像素，计算至少一个校正像素值。

15.如权利要求14所述的设备，还包括：选择器，被配置为根据第一边缘周围缺陷确定器和第二边缘周围缺陷确定器中的所述至少一个的确定来选择所述至少一个校正像素值中的一个。

16.如权利要求14所述的设备，还包括：动态缺陷确定器，被配置为不管图像的边缘的存在如何，通过使用与中心像素邻近的像素的像素值来确定中心像素是否是缺陷像素。

17.如权利要求14所述的设备，其中，第一边缘周围缺陷确定器包括：

第一差计算单元，被配置为计算第一像素组的多个像素值中的第一最大值和第一最小值之间的第一差值，其中，所述第一像素组包括与中心像素邻近并且位于与中心像素相同的颜色层上的第一像素；

第二差计算单元，被配置为计算第二像素组的多个像素值中的第二最大值和第二最小值之间的第二差值，其中，所述第二像素组包括与中心像素邻近并且位于与中心像素相同的颜色层上的第二像素；

确定单元，被配置为基于第一最大值或第一最小值和中心像素的像素值之间的关系、第一差值和第二差值来确定中心像素是否是缺陷像素，

其中，中心像素被布置在包括第一像素组和第二像素组的像素组的中心。

18.如权利要求14所述的设备，其中，第二边缘周围缺陷确定器包括：

差计算单元，被配置为计算像素组的多个像素值中的最大值和最小值之间的差值，在所述像素组中，从邻近于所述像素组的中心像素并位于与中心像素相同的颜色层上的像素组中的四个角的各自像素去除了一个像素；

确定单元，被配置为基于最大值或最小值和中心像素的像素值之间的关系以及所述差值来确定中心像素是否是缺陷像素。

19.一种确定缺陷像素的方法，所述方法包括：

计算第一像素组的多个像素值中的第一最大值和第一最小值之间的第一差值，其中，所述第一像素组包括与中心像素邻近并且位于与中心像素相同的颜色层上的第一像素；

计算第二像素组的多个像素值中的第二最大值和第二最小值之间的第二差值，其中，所述第二像素组包括与中心像素邻近并且位于与中心像素相同的颜色层上的第二像素；

基于第一最大值或第一最小值和中心像素的像素值之间的关系、第一差值和第二差值来确定中心像素是否是缺陷像素，

其中，中心像素被布置在包括第一像素组和第二像素组的像素组的中心。

20.一种确定缺陷像素的方法，所述方法包括：

计算像素组的多个像素值中的最大值和最小值之间的差值，在所述像素组中，从邻近于中心像素并位于与中心像素相同的颜色层上的像素组中的四个角的各自像素去除了一个像素；

基于最大值或最小值和中心像素的像素值之间的关系以及所述差值来确定中心像素是否是缺陷像素。

Images