JP2000136984A - センサピクセル画像を処理する画像フィルタ - Google Patents
センサピクセル画像を処理する画像フィルタInfo
- Publication number
- JP2000136984A JP2000136984A JP11304241A JP30424199A JP2000136984A JP 2000136984 A JP2000136984 A JP 2000136984A JP 11304241 A JP11304241 A JP 11304241A JP 30424199 A JP30424199 A JP 30424199A JP 2000136984 A JP2000136984 A JP 2000136984A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- image
- sensor
- class
- pixels
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 27
- 230000002950 deficient Effects 0.000 abstract description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 26
- 230000008447 perception Effects 0.000 abstract description 6
- 238000013139 quantization Methods 0.000 abstract description 5
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 28
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 238000003491 array Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000004883 computer application Methods 0.000 description 2
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 2
- 101150064138 MAP1 gene Proteins 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 229910052736 halogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 229910052721 tungsten Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010937 tungsten Substances 0.000 description 1
- -1 tungsten halogen Chemical class 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/0006—Industrial image inspection using a design-rule based approach
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
- H04N25/60—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise
- H04N25/67—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise applied to fixed-pattern noise, e.g. non-uniformity of response
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
- H04N25/60—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise
- H04N25/68—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise applied to defects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30168—Image quality inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Input (AREA)
- Solid State Image Pick-Up Elements (AREA)
- Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
- Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
ができる。 【解決手段】光センサの画質を等級付ける複数しきい値
の光ビニング方法を提供する。この発明によると、セン
サテスターは、被試験センサにセンサピクセル画像を生
成させる。センサピクセル画像は複数のピクセルを含
み、それぞれのピクセルは、関連する量子化輝度レベル
により表現される。ピクセルの量子化輝度レベルは、第
1のピクセルクラス、第2のピクセルクラスまたは第3
のピクセルクラスのうちの1つに分類される。画像フィ
ルタはセンサピクセル画像を処理は、許容可能ピクセル
クラスに分類されるすべてのピクセルをフィルタリング
して、欠陥ピクセルマップを生成する。欠陥ピクセルマ
ップは、第1および/または第2のピクセルクラスに分
類されるが第3のピクセルクラスには分類されない量子
化輝度レベルを持つピクセルを含む。
Description
関し、より具体的には画像特徴のしきい値を使用して光
センサの画質を等級づける方法および装置に関する。
に輝度レベルに量子化されたピクセルアレイである。デ
ジタル画像には、相当量の記憶領域が必要であることが
知られている。たとえば、モノクロ画像において、それ
ぞれ8ビットで表現される階調(グレーレベル)に量子
化される512×512ピクセルのアレイから構成され
るデジタル画像は、0.25メガバイトの記憶領域を必
要とする。サンプリングレート(すなわち、アレイのピ
クセル数)を上げる、および/または量子化レベル(す
なわち、画像を表現するビット数すなわち階調(グレー
レベル))を上げると、画像に必要とされる記憶領域量
がさらに増大する。三原色である赤(R)、緑(G)お
よび青(B)(業界では総称してRGB成分として知ら
れる)の組み合わせの輝度レベルを変化させることで通
常形成されるカラーを使用すると、また必要な記憶領域
量が増大する。したがって、1つの画像について生成さ
れるデータ量が大きいため、コンピュータ・アプリケー
ションにおける高解像度のデジタル画像の使用は、最近
まで一般的にある程度制限されていた。
テムにおける処理能力量およびデータ記憶容量の急激な
上昇に伴い、より低コスト、したがってより多くのエン
ドユーザに対して向上した可用性、より高い解像度(よ
り多くのピクセル数によって表される)、より高品質
(量子化レベルの数が増加することにより表される)、
およびカラーデジタル画像の使用でさえもますます実用
可能になってきている。
ルラー方式の両方についてネットワーク帯域幅およびネ
ットワーク・スイッチングハードウェアにおける改良も
含めて、最近のデジタル電気通信システム技術の急激な
上昇により、ネットワーク化されたコンピュータにおけ
るビジネス通信およびパーソナル通信の両方が増大し
た。これにより、最近の遠隔通信の一部としてデジタル
画像に対する需要およびその使用が増加した。
信におけるデジタル画像の使用増加に伴い、画像の品質
に対して注目が高まっている。デジタル画像は、ミクロ
デンシトメーター(microdensitometer)、飛点走査器
(flying spot scanner)、解像管(image dissecto
r)、ビジコンカメラ、および光電性の固体(ソリッド
ステート)アレイセンサを介する方法も含めて、多くの
方法で生成することができる。
は、フィルムネガまたは写真のようなアナログ透明陽画
の形で入力を受け取り、それらをデジタルピクセルファ
イルにデジタル化する。解像管およびビジコンカメラで
は、画像は、その応答が入射光パターンに比例する光電
性の管上に結像される。解像管は電磁石を使用し、ディ
セクター管の後ろに配置されたピンホールを通過するビ
ーム全体を偏向させる。ピンホールは、小さな断面のビ
ームのみを通過させ、このビームが1つのピクセルに量
子化される。電磁石は、所望の別個のピクセルそれぞれ
についてビームを動かさなければならない。ビジコンカ
メラでは、管の表面上に結像された画像は、光学画像に
おける輝度の分布を整合するよう変化する導電率パター
ンを生成する。導電率パターンは電子ビームによって走
査され、電子ビームはこれを入力画像の輝度パターンに
比例する信号に変換する。この信号は量子化され、デジ
タル画像を生成する。
一般的な方法は、固体アレイを介する方法である。固体
アレイセンサは、「フォトサイト(photosite)」と呼
ばれる個々のシリコン撮像素子のアレイを含み、通常、
2つの幾何学的配列のうちのいずれかに編成される。第
1の幾何学的配列は「ラインスキャンセンサ(line-sca
n sensor)」と呼ばれ、1行のフォトサイトを備え、情
景(シーン)と検出器との間の相対運動により二次元画
像を生成する。第2の幾何学的配列は「エリアセンサ
(area sensor)」と呼ばれ、フォトサイトの二次元マ
トリクスであり、ビジコンカメラと同様の方法で画像を
取り込む。
サの品質は、画質に基づく等級の異なるレベルに分類さ
れることが多い。たとえば、固体アレイセンサでは、セ
ンサを構成する1つ以上のフォトサイトで欠陥が発生す
ることが珍しくなく、そのセンサを保持すべきかそれと
も破棄すべきかに関して判定を行う必要がある。等級
は、そのアレイセンサによって生成される画像の品質を
反映し、特定のアレイセンサに適する適切な用途を示す
のに使用される。
を含む空白画像10を示す二次元ピクセル図である。欠
陥ピクセルはこの図において四角で囲まれている。欠陥
の1つの種類は「点(point)」欠陥として知られる。
点欠陥は、ピクセル12および20のように単一ピクセ
ルの欠陥であり、この場合N個の近傍ピクセルすべてに
は欠陥がない。二次元アレイにおいて、座標(x,y)
のピクセルpは、pから一単位距離である(x+1,
y)、(x−1,y)、(x,y+1)、(x,y−1)
に位置する4つの水平および垂直の近傍ピクセルと、p
から一単位距離である(x+1,y+1)、(x+1,y
−1)、(x−1,y+1)および(x−1,y−1)に
位置する4つの対角線上の近傍ピクセルを有する。当該
技術分野の当業者には理解されるように、画像の境界に
沿って位置するピクセルは、計算される近傍ピクセルの
うちいくつかの位置が画像の外側にあるため、近傍ピク
セルの完全なセットは持たない。
および/または「明るい」ピクセル輝度の平均値に対し
て1つの低(暗い)しきい値限界および/または高(明
るい)しきい値限界を設定することに基づく。図2は、
従来技術の単一しきい値欠陥ピクセル方式を示すグラフ
である。この方式において、暗いしきい値限界より下お
よび/または明るいしきい値限界より上の輝度を有する
ピクセルが欠陥としてフラグを立てられる。図3の
(a)は図1のピクセル画像の斜視図であり、図3の
(b)はその側面図であり、量子化輝度レベルがz軸に
沿ってプロットされている。
と、単一ピクセル欠陥およびクラスタ欠陥の数に基づい
て等級に分類される。典型的に、図1および図3の12
および20で示される点欠陥は、裸眼では知覚できな
い。このため、1つまたは2、3個の点欠陥ピクセルを
有するセンサは、欠陥を含んではいるが実際には多くの
用途に対して十分高品質であり、したがっていくつかの
用途に使用することができる。
知られる。クラスタ欠陥は14で示されるピクセルの集
合的な群のように、物理的に隣接した点欠陥が集まった
ものである。
って容易に観察される局所的な非均一性すなわち「領域
(エリア)欠陥」を検出できないことがあるということ
である。たとえば、16および18の集合ピクセルの一
部は暗いしきい値レベルよりも上であり、そのため単一
しきい値方法を使用するとクラスタ欠陥が検出されな
い。しかし、近傍ピクセルの一部は、人間の目で集合的
に見ると十分に暗く、領域欠陥を容易に観察することが
できる。より厳しい暗い(明るい)しきい値レベルを設
定すると、領域欠陥検出およびクラスタ検出には役立つ
が、これにより欠陥の数が多くなり、通常の観察条件下
では欠陥として知覚されない単一ピクセル欠陥の検出が
多くなる。
等級づける1つの方法は、全アレイの小さなサブセット
(部分集合)においてほぼ近傍の濃度平均を計算して、
局所的な平均に限界を設定することにより、局所的な非
均一性を検出することによる。しかし、局所的な平均を
計算するには大量のデータを集めて処理する必要があ
り、結果としてテスト時間が非常に長くなり、テスト費
用が高くなる。
人間の知覚に基づいた改良型の画像等級付方法が必要と
されている。
ンサによって生成される画像の画質を等級づける新規な
方法および装置である。この発明によると、センサテス
ターは、被試験センサにセンサピクセル画像を生成させ
る。センサピクセル画像は複数のピクセルから構成さ
れ、それぞれのピクセルは、関連する量子化輝度レベル
によって表現される。ピクセルの量子化輝度レベルは、
第1のピクセルクラス、第2のピクセルクラス、または
第3のピクセルクラス(たとえば、暗いピクセルクラ
ス、薄暗いピクセルクラス、および許容可能ピクセルク
ラス)のうちの1つに分類されることができる。画像フ
ィルタは、センサピクセル画像を処理し、許容可能ピク
セルクラスに分類されるすべてのピクセルをフィルタリ
ングして、欠陥ピクセルマップを生成する。欠陥ピクセ
ルマップは、第1および/または第2のピクセルクラス
に分類されるが第3のピクセルクラスには分類されない
量子化輝度レベルを持つピクセルを含む。
セッサは、センサピクセル画像から、明らかに欠陥であ
る(すなわち、第1のピクセルクラスに分類される)か
または欠陥の可能性がある(すなわち、第2のピクセル
クラスに分類される)かのいずれかのピクセルのみを処
理することができる。フィルタリングされたピクセルに
ついてのみ局所的な平均濃度計算を使用することで、ビ
ニングプロセッサは領域欠陥を識別するとともに、被試
験センサの画質を高速に等級づけることができる。
明を読むことにより、よりよく理解されよう。図面にお
いて同一の符号は同一の構成要素を示すのに使用され
る。
な方法および装置が、ここで詳細に説明される。この発
明は光センサを背景に説明されるが、この発明の方法お
よび装置が、任意のデジタル画像ビニング・アプリケー
ションに適用しうることが、当該技術分野の当業者には
理解されよう。
ム100が示される。システム100は、被試験光セン
サ104を試験するセンサテスター102を備える。セ
ンサテスター102は、被試験センサ104からセンサ
のピクセル画像105を生成させる。ある実施形態にお
いて、光学テストに用いられる標準的な撮像条件は、タ
ングステンハロゲンランプ(図示せず)を使用し、被試
験センサ104のフォトサイトアレイを均一に照明す
る。センサピクセル画像105は、被試験センサ104
により生成された画像におけるすべてのピクセルまたは
そのサブセットの量子化輝度レベルを含む。
像105のそれぞれのピクセルを処理し、図5に示すよ
うに、ピクセルの量子化輝度レベルを、「薄暗い」
(「明るい」)ピクセルクラスおよび「暗い」(「最も
明るい」)ピクセルクラスの要件と比較する。センサピ
クセル画像105において薄暗い(明るい)ピクセルク
ラスおよび/または暗い(最も明るい)ピクセルクラス
の要件に一致するピクセルが、被試験センサ104に関
連する欠陥ピクセルマップ108に加えられる。画像フ
ィルタ106は、一般に図6に示される薄暗い(明る
い)ピクセルクラス比較器166および暗い(最も明る
い)ピクセルクラス比較器168を備え、これらは、処
理されるべきそれぞれのピクセルの量子化輝度レベルを
クラスパラメータ(すなわち、範囲を定める輝度しきい
値レベル)と比較して、所与のピクセルがそれぞれのク
ラスに分類されるかどうか判定する。画像フィルタ10
6は、ソフトウェアプロセスとして、または一組の薄暗
い(明るい)比較回路および暗い(最も明るい)比較回
路を使用するハードウェアにおいて実現することができ
る。欠陥ピクセルマップジェネレータ170は、暗い
(明るい)または薄暗い(最も明るい)ピクセルクラス
のいずれかに分類されるそれぞれピクセルについてのエ
ントリを蓄積する。好ましい実施形態において、欠陥ピ
クセルマップ108のそれぞれのエントリは、それに関
連するピクセルの座標および薄暗い/暗い(明るい/最
も明るい)という等級を含む。センサピクセル画像10
5全体が画像フィルタ106により処理されると、特定
の被試験センサ104に関連する欠陥ピクセルマップ1
08は、センサピクセル画像105の画像ピクセルのセ
ット全体のうち、薄暗い/暗い(明るい/最も明るい)
という等級のうちの1つに分類される画像ピクセルのサ
ブセットを含む。典型的な製造プロセスでは、画像フィ
ルタ106は、センサピクセル画像105からすべての
「良好な」ピクセルをフィルタリングして、欠陥ピクセ
ルマップ108を生成するよう動作し、それにより、ビ
ニングプロセッサ110が処理しなければならないピク
セルの大部分(通常99%)を除外する。さらに、ビデ
オグラフィックスアレイ(VGA)のような比較的小さ
なアレイさえも非常に大きなピクセル数(307,200個)
を表すため、センサテスター102から遠隔地に配置さ
れたビニングプロセッサ110まで、散在するピクセル
情報をアップロードするのに必要な時間がかなり低減さ
れる。
視図であり、図7の(b)はその側面図であり、この発
明の2しきい値方法を使用して得られる、異なる製造歩
留まりの結果を示す。この例では、暗いしきい値レベル
を緩和することができるため、人間の目に知覚されない
輝度レベルのピクセル20は欠陥としてフラグを立てら
れないが、知覚されうるほど十分暗いピクセル12は欠
陥として取り込まれる。さらに、この発明は新しい薄暗
いピクセルクラスを要求するため、領域欠陥の検出がビ
ニングプロセッサ110にとってはるかにより容易にな
る。多くの隣接する、またはほぼ近傍にある薄暗いピク
セルは、人間の目に知覚されうる領域欠陥を示すことが
ある。これは、従来技術の単一しきい値方法を用いては
検出されない。
近傍距離が定義される。大きな近傍距離を使用すること
により、単一しきい値モデル下では検出することができ
ない、薄暗いピクセルのまばらなセットがクラスタに結
合される。クラスタの程度は、その暗さおよびサイズに
より評価される。領域欠陥は、大きなクラスタが平均輝
度を超えるときに発生する。小さなサイズのクラスタに
ついては、暗さは、暗いおよび薄暗いピクセルの数によ
り記述される。
ルマップ108を処理して、被試験センサ104がどの
画像等級に分類されるかを判定する。ビニングプロセッ
サ110は、ハードウェアまたはソフトウェアで実現す
ることができ、センサテスター102内にあっても、ま
たはそれから離れていてもよい。画像等級は製造業者の
仕様であって、それぞれの格付け(グレード)レベルを
判定するのに使用される格付けおよび基準は、通常製造
業者ごとに異なる。しかし、この発明において検出され
る薄暗い(明るい)および暗い(最も明るい)の等級の
ような異なる輝度レベル等級の検出とともに、人間の知
覚に基づいて画像を等級づけるよう、ビニングプロセッ
サ110をより多くの知能(インテリジェンス)で実現
することができる。たとえば、ビニングプロセッサ11
0は、欠陥ピクセルマップ108に含まれるピクセルに
ついてのみ局所的な平均濃度計算を行い、そうでなけれ
ば検出されないかもしれない領域欠陥を検出する。さら
に、ビニングプロセッサ110は、完全な画像からのピ
クセルの微小なサブセットのみを処理するため、より精
密な知能を実現し、従来技術の画像等級付け技術よりも
いっそう試験時間を短縮することができる。
れる方法の一実施形態のフローチャートである。ステッ
プ302において、ピクセルをセンサピクセル画像10
5から得る。ピクセル輝度値は、「薄暗い」(「明る
い」)しきい値レベルと比較される。このしきい値レベ
ルは、「暗い」(「最も明るい」)しきい値レベルより
も輝度がより明るい(より暗い)。ステップ306にお
いて、ピクセル輝度値が薄暗い(明るい)しきい値レベ
ル以下であるかどうか判定が行われる。以下でない場合
には、ステップ318に進む。薄暗い(明るい)しきい
値レベル以下であるならば、ステップ308において、
ピクセル輝度値が暗い(最も明るい)しきい値と比較さ
れる。ステップ310において、ピクセル輝度値が暗い
(最も明るい)しきい値レベル以下であるかどうか判定
が行われる。ピクセル輝度値が暗い(最も明るい)しき
い値レベル以下であるならば、ステップ312におい
て、そのピクセルが「暗い」ピクセルクラスに属するも
のとしてマークされる。ピクセル輝度値が暗い(最も明
るい)しきい値レベルより上であるならば、ステップ3
14において、そのピクセルは「薄暗い」ピクセルクラ
スに属するものとしてマークされる。そのピクセルが、
それぞれのステップ312または314において「暗
い」または「薄暗い」のいずれかとして等級づけられる
ため、ステップ316において、そのピクセルは欠陥ピ
クセルマップ108に加えられる。ステップ318にお
いて判定されるように、センサピクセル画像105が画
像フィルタ106によって処理されるピクセルをまだ含
んでいるならば、ステップ302から318が繰り返さ
れる。センサピクセル画像105のすべてのピクセルが
処理されると、方法300が完了する。
のピクセルを逐次処理するが、代わりに、ピクセルを並
列に処理してもよいことが、当該技術分野の当業者には
理解されよう。ピクセル画像の並列処理は、被試験セン
サ104のピクセル輝度値が複数のピンを介して並列に
利用可能である場合に、特に適切である。
るデータセットのみを使用して、人間の知覚に従って等
級づける効率的な技術を提供する。
ピクセル画像(105)を処理する画像フィルタであっ
て、該センサピクセル画像(105)のそれぞれは、関
連する量子化輝度レベルにより表現される複数のピクセ
ルを含んでおり、該量子化輝度レベルは、第1のピクセ
ルクラス、第2のピクセルクラスまたは第3のピクセル
クラスのうちの1つのクラス内にあり、前記画像フィル
タが、前記センサピクセル画像(105)の前記複数の
ピクセルを受け取る画像フィルタ入力と、前記センサピ
クセル画像(105)の前記複数のピクセルに関連する
前記量子化輝度レベルのそれぞれが、前記第1のピクセ
ルクラス、前記第2のピクセルクラスまたは前記第3の
ピクセルクラスのいずれに分類されるかを判定するフィ
ルタ(106)と、前記複数のピクセルのうち、前記第
1のピクセルクラスおよび/または前記第2のピクセル
クラスに分類されるが前記第3のピクセルクラスには分
類されないピクセルを示す印を出力する画像フィルタ出
力と、を備える画像フィルタ。
に応答して、欠陥ピクセルマップ(108)を生成する
欠陥ピクセルマップジェネレータを備え、前記欠陥ピク
セルマップ(108)が、前記センサピクセル画像(1
05)の前記複数のピクセル(108)のサブセットを
含み、該複数のピクセルのそれぞれが、前記第1のピク
セルクラスおよび/または前記第2のピクセルクラスに
分類されるが前記第3のピクセルクラスには分類されな
い量子化輝度レベルを有するようにした上記(1)に記
載の画像フィルタ。
を処理して、前記被試験センサ(104)の画質等級を
判定するビニングプロセッサ(110)を備え、前記被
試験センサ(104)が複数の品質カテゴリのいずれに
属するかを前記画質等級が示すようにした上記(2)に
記載の画像フィルタ。
り、前記センサピクセル画像(105)が生成されるよ
うにするセンサテスター(102)を備える上記(1)
から(3)のいずれかに記載の画像フィルタ。
子化されたピクセル輝度が、前記第1のピクセルクラス
に分類されるかどうかを判定する第1の比較器(16
6)と、前記量子化されたピクセル輝度が、前記第2の
ピクセルクラスに分類されるかどうかを判定する第2の
比較器(168)と、を備える上記(1)から(4)の
いずれかに記載の画像フィルタ。
しきい値レベルより下のピクセルを含む暗いピクセルク
ラスを含み、前記第2のピクセルクラスが、薄暗いしき
い値より下であり、かつ前記暗いしきい値レベルより上
のピクセルを含む薄暗いピクセルクラスを含む上記
(1)から(5)のいずれかに記載の画像フィルタ。
明るいしきい値レベルより上のピクセルを含む最も明る
いピクセルクラスを含み、前記第2のピクセルクラス
が、明るいしきい値より上であり、かつ前記最も明るい
しきい値レベルより下のピクセルを含むより明るいピク
セルクラスを含む上記(1)から(5)のいずれかに記
載の画像フィルタ。
しきい値レベルより下のピクセルを含む暗いピクセルク
ラスと、最も明るいしきい値レベルより上のピクセルを
含む最も明るいピクセルクラスとを含み、前記第2のピ
クセルクラスが、薄暗いしきい値より下であり、かつ暗
いしきい値レベルより上のピクセルを含む薄暗いピクセ
ルクラスと、明るいしきい値より上であり、かつ前記最
も明るいしきい値レベルより下のピクセルを含む明るい
ピクセルクラスとを含む上記(1)から(5)のいずれ
かに記載の画像フィルタ。
生成された画像の画質を等級づける方法であって、前記
被試験光センサ(104)により生成されたセンサピク
セル画像(105)を得るステップであって、該センサ
ピクセル画像(105)は、それぞれが関連する量子化
輝度レベルによって表現される複数のピクセルを含んで
おり、該量子化輝度レベルは、第1のピクセルクラス、
第2のピクセルクラスまたは第3のピクセルクラスのい
ずれかにあり、それぞれが前記第1のピクセルクラスお
よび/または前記第2のピクセルクラスに分類されるが
前記第3のピクセルクラスには分類されない量子化輝度
レベルを有する前記複数のピクセルのサブセットを含む
欠陥ピクセルマップ(108)を生成するステップと、
を含む画像の画質を等級づける方法。
ピクセルのうちの未処理ピクセルに関連する量子化輝度
レベルを得るステップと、前記量子化輝度レベルを、前
記第1のピクセルクラスを定義する予め決められた第1
のピクセルクラスパラメータのセットと比較するステッ
プと、前記量子化輝度レベルが、前記第1のピクセルク
ラスに分類されるかどうかを判定するステップと、前記
量子化輝度レベルを、前記第2のピクセルクラスを定義
する予め決められた第2のピクセルクラスパラメータの
セットと比較するステップと、前記量子化輝度レベルが
前記第2のピクセルクラスに分類されるかどうかを判定
するステップと、前記複数のピクセルのうちの前記未処
理ピクセルに関連する前記量子化輝度レベルが、前記第
1のピクセルクラスまたは前記第2のピクセルクラスの
いずれかに分類されるならば、前記複数のピクセルのう
ちの前記未処理ピクセルを前記欠陥ピクセルマップ(1
08)に加えるステップと、前記複数のピクセルが1つ
以上の未処理ピクセルを含むならば、前記量子化輝度レ
ベルを得るステップから前記欠陥ピクセルマップに加え
るステップを繰り返すステップと、を含む上記(9)に
記載の画像の画質を等級づける方法。
に基づいた改良型の画像等級付方法を提供することによ
り、センサによって生成される画像に対し、画質に基づ
いて等級付けを行い、そのセンサを保持すべきかそれと
も破棄すべきかに関して判定できるようにする。
10を示す、二次元ピクセル図。
すグラフ。
(b)図1および図3の(a)のピクセル画像の側面
図。
示す図。
ラフ。
ック図。
(b)図1および図7の(a)のピクセル画像の側面図
であり、本発明の2しきい値方法を使用して得られる利
点を示す図。
ート。
Claims (1)
- 【請求項1】被試験センサによって生成されるセンサピ
クセル画像を処理する画像フィルタであって、 該センサピクセル画像のそれぞれは、関連する量子化輝
度レベルにより表現される複数のピクセルを含んでお
り、該量子化輝度レベルは、第1のピクセルクラス、第
2のピクセルクラス、または第3のピクセルクラスのう
ちの1つのクラス内にあり、前記画像フィルタが、 前記センサピクセル画像の前記複数のピクセルを受け取
る画像フィルタ入力と、 前記センサピクセル画像の前記複数のピクセルに関連す
る前記量子化輝度レベルのそれぞれが、前記第1のピク
セルクラス、前記第2のピクセルクラス、または前記第
3のピクセルクラスのいずれに分類されるかを判定する
フィルタと、 前記複数のピクセルのうち、前記第1のピクセルクラス
および/または前記第2のピクセルクラスに分類される
が前記第3のピクセルクラスには分類されないピクセル
を示す印を出力する画像フィルタ出力と、 を備える画像フィルタ。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US09/183,143 US6593961B1 (en) | 1998-10-30 | 1998-10-30 | Test efficient method of classifying image quality of an optical sensor using three categories of pixels |
US183143 | 1998-10-30 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000136984A true JP2000136984A (ja) | 2000-05-16 |
JP2000136984A5 JP2000136984A5 (ja) | 2006-10-12 |
Family
ID=22671629
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP11304241A Pending JP2000136984A (ja) | 1998-10-30 | 1999-10-26 | センサピクセル画像を処理する画像フィルタ |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US6593961B1 (ja) |
EP (1) | EP0997845B1 (ja) |
JP (1) | JP2000136984A (ja) |
DE (1) | DE69923048T2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7068313B2 (en) * | 2002-02-08 | 2006-06-27 | Wallac Oy | Method and arrangement for processing measurement data |
Families Citing this family (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6819358B1 (en) * | 1999-04-26 | 2004-11-16 | Microsoft Corporation | Error calibration for digital image sensors and apparatus using the same |
US7126631B1 (en) * | 1999-06-30 | 2006-10-24 | Intel Corporation | Sensing with defective cell detection |
EP1297687A1 (en) * | 2000-06-23 | 2003-04-02 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Image sensor signal defect correction |
US6903769B1 (en) * | 2000-08-31 | 2005-06-07 | Eastman Kodak Company | Detecting hopping pixel defects in CCD image sensors |
FR2816155B1 (fr) * | 2000-10-31 | 2003-04-04 | Ge Med Sys Global Tech Co Llc | Procede et dispositif de qualification de detecteurs d'image en fonction de leurs mauvais pixels |
US20020154813A1 (en) * | 2001-04-19 | 2002-10-24 | Stevenson George E. | Digital image sensor compensation |
US6958785B2 (en) * | 2001-10-22 | 2005-10-25 | Eastman Kodak Company | Method and apparatus for determining and correcting for illumination variations in a digital projector |
US7088857B2 (en) * | 2002-01-31 | 2006-08-08 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Dynamic bilevel thresholding of digital images |
DE10205691A1 (de) * | 2002-02-04 | 2003-08-14 | Pilz Gmbh & Co | Verfahren zum Überprüfen der Funktonssicherheit eines Bildsensors sowie Vorrichtung mit einem Bildsensor |
JP2004015711A (ja) * | 2002-06-11 | 2004-01-15 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像読取方法および装置ならびに補正情報出力方法および装置 |
US6888573B2 (en) * | 2002-10-31 | 2005-05-03 | Motorola, Inc. | Digital pixel sensor with anti-blooming control |
US20060008174A1 (en) * | 2004-07-07 | 2006-01-12 | Ge Medical Systems Global Technology | Count adaptive noise reduction method of x-ray images |
JP2006345279A (ja) * | 2005-06-09 | 2006-12-21 | Fujifilm Holdings Corp | 固体撮像素子の画素欠陥検出方法 |
US7710472B2 (en) * | 2006-05-01 | 2010-05-04 | Warner Bros. Entertainment Inc. | Detection and/or correction of suppressed signal defects in moving images |
US20070291145A1 (en) * | 2006-06-15 | 2007-12-20 | Doherty C Patrick | Methods, devices, and systems for selectable repair of imaging devices |
KR20090005843A (ko) * | 2007-07-10 | 2009-01-14 | 삼성전자주식회사 | 촬상 장치 및 촬상 장치의 감도 개선 방법 |
CN101764926B (zh) * | 2008-09-29 | 2012-05-30 | 凹凸电子(武汉)有限公司 | 缺陷像素检测纠正设备、***及检测纠正缺陷像素的方法 |
US8964032B2 (en) * | 2009-01-30 | 2015-02-24 | Magna Electronics Inc. | Rear illumination system |
WO2015069566A1 (en) * | 2013-11-05 | 2015-05-14 | Arizona Board Of Regents For And On Behalf Of Arizona State University | Adaptive detection sensor array and method of providing and using the same |
RU2556885C1 (ru) * | 2014-06-17 | 2015-07-20 | Закрытое акционерное общество "Электронно-вычислительные информационные и инструментальные системы" (ЗАО "ЭЛВИИС") | Способ и система коррекции дефектных пикселей изображения |
EP4152738A1 (en) * | 2021-09-21 | 2023-03-22 | BAE SYSTEMS plc | Integrity monitoring of image sensor data |
WO2023047074A1 (en) * | 2021-09-21 | 2023-03-30 | Bae Systems Plc | Integrity monitoring of image sensor data |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04184576A (ja) * | 1990-11-20 | 1992-07-01 | Toshiba Eng Co Ltd | 画像処理装置 |
JPH05260386A (ja) * | 1992-03-16 | 1993-10-08 | Sony Corp | 固体撮像素子の欠陥画素検出回路 |
JPH05280959A (ja) * | 1992-03-30 | 1993-10-29 | Fuji Photo Film Co Ltd | 欠陥検査装置 |
JPH05292408A (ja) * | 1992-04-13 | 1993-11-05 | Sony Corp | 固体撮像素子の欠陥検出方法 |
JPH06281594A (ja) * | 1993-03-29 | 1994-10-07 | Nippon Steel Corp | 物体表面の円状疵検出装置 |
JPH07306160A (ja) * | 1994-05-11 | 1995-11-21 | Datsuku Eng Kk | 無地材料の品質検査方法 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4858013A (en) * | 1987-03-19 | 1989-08-15 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Solid state imaging device with adaptive pixel correction |
US4920428A (en) * | 1988-07-08 | 1990-04-24 | Xerox Corporation | Offset, gain and bad pixel correction in electronic scanning arrays |
JPH0271682A (ja) * | 1988-09-07 | 1990-03-12 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像読取素子補正装置 |
US5185883A (en) * | 1990-10-26 | 1993-02-09 | Data Translation, Inc. | System for locating failure signals by comparing input data with stored threshold value and storing failure addresses in alternating buffers |
US5440648A (en) * | 1991-11-19 | 1995-08-08 | Dalsa, Inc. | High speed defect detection apparatus having defect detection circuits mounted in the camera housing |
US5467128A (en) * | 1994-01-19 | 1995-11-14 | The Regents Of The University Of California, Office Of Technology Transfer | High speed imager test station |
US5692065A (en) * | 1994-08-18 | 1997-11-25 | International Business Machines Corporation | Apparatus and method for determining image quality |
US5657400A (en) * | 1995-01-31 | 1997-08-12 | General Electric Company | Automatic identification and correction of bad pixels in a large area solid state x-ray detector |
US6002433A (en) * | 1995-08-29 | 1999-12-14 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Defective pixel detecting circuit of a solid state image pick-up device capable of detecting defective pixels with low power consumption and high precision, and image pick-up device having such detecting circuit |
JP3819511B2 (ja) * | 1997-02-13 | 2006-09-13 | 富士写真フイルム株式会社 | Ccd撮像デバイスにおけるモニタ方法およびディジタルスチルカメラ |
JP3351704B2 (ja) * | 1997-04-09 | 2002-12-03 | ペンタックス株式会社 | 画像信号補正装置 |
US6035072A (en) * | 1997-12-08 | 2000-03-07 | Read; Robert Lee | Mapping defects or dirt dynamically affecting an image acquisition device |
-
1998
- 1998-10-30 US US09/183,143 patent/US6593961B1/en not_active Expired - Lifetime
-
1999
- 1999-08-05 EP EP99115492A patent/EP0997845B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1999-08-05 DE DE69923048T patent/DE69923048T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1999-10-26 JP JP11304241A patent/JP2000136984A/ja active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04184576A (ja) * | 1990-11-20 | 1992-07-01 | Toshiba Eng Co Ltd | 画像処理装置 |
JPH05260386A (ja) * | 1992-03-16 | 1993-10-08 | Sony Corp | 固体撮像素子の欠陥画素検出回路 |
JPH05280959A (ja) * | 1992-03-30 | 1993-10-29 | Fuji Photo Film Co Ltd | 欠陥検査装置 |
JPH05292408A (ja) * | 1992-04-13 | 1993-11-05 | Sony Corp | 固体撮像素子の欠陥検出方法 |
JPH06281594A (ja) * | 1993-03-29 | 1994-10-07 | Nippon Steel Corp | 物体表面の円状疵検出装置 |
JPH07306160A (ja) * | 1994-05-11 | 1995-11-21 | Datsuku Eng Kk | 無地材料の品質検査方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7068313B2 (en) * | 2002-02-08 | 2006-06-27 | Wallac Oy | Method and arrangement for processing measurement data |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP0997845A2 (en) | 2000-05-03 |
DE69923048D1 (de) | 2005-02-10 |
DE69923048T2 (de) | 2005-12-08 |
EP0997845B1 (en) | 2005-01-05 |
EP0997845A3 (en) | 2003-06-25 |
US6593961B1 (en) | 2003-07-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6593961B1 (en) | Test efficient method of classifying image quality of an optical sensor using three categories of pixels | |
US6819358B1 (en) | Error calibration for digital image sensors and apparatus using the same | |
EP2461576B1 (en) | Image processing apparatus and image processing program | |
JP4633717B2 (ja) | 欠陥ピクセルの動的特定および修正 | |
US6985180B2 (en) | Intelligent blemish control algorithm and apparatus | |
KR100808493B1 (ko) | 렌즈 셰이딩 보상 장치, 보상 방법 및 이를 이용한 이미지프로세서 | |
US8160293B1 (en) | Determining whether or not a digital image has been tampered with | |
US20070040929A1 (en) | Image combination device | |
US7308156B2 (en) | Automated statistical self-calibrating detection and removal of blemishes in digital images based on a dust map developed from actual image data | |
US7970231B2 (en) | Image processing method | |
US20060044431A1 (en) | Apparatus and method for processing images | |
CA2216435A1 (en) | Method and apparatus for pixel level luminance adjustment | |
US7602967B2 (en) | Method of improving image quality | |
US7454078B2 (en) | Method and apparatus for flicker removal from an image sequence | |
JP4831340B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、および記録媒体 | |
US7450167B2 (en) | Method for improving image quality | |
US7986354B2 (en) | Method for correcting pixel defect of image pickup device | |
US7352397B2 (en) | Circuit and method for contour enhancement | |
JP4107812B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法および記録媒体 | |
JP4369030B2 (ja) | 画像補正方法および装置ならびに画像補正プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 | |
JP3941403B2 (ja) | 画像濃淡ムラ検出方法及びこの検査装置 | |
JP3912063B2 (ja) | 画像濃淡ムラの検出方法 | |
JP3245586B2 (ja) | 極点画素検出装置 | |
CN117750229A (zh) | 图像去坏点的方法及装置、电子设备 | |
CN117082351A (zh) | 一种图像亮度处理方法及图像传感器 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060824 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060824 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20070727 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20070808 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20080222 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20080616 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20080616 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20090708 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20091006 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20091214 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20091214 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100601 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20100729 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100729 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20101207 |