[發明專利]圖像壞點簇校正方法、計算機裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110059648.6
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN112911174A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 劉輝;鐘午
• 申請（專利權）人: 珠海全志科技股份有限公司
• 主分類號: H04N5/357
• 分類號: H04N5/357;H04N5/367;H04N5/217
• 代理公司: 珠海智專專利商標代理有限公司 44262
• 代理人: 林永協

1.一種圖像壞點簇校正方法，包括：

獲取初始圖像，對所述初始圖像中每一像素點進行壞點檢測，如確定某一像素點為壞點，則對所述壞點進行校正計算，獲得所述壞點的校正值；

其特征在于：

對像素點進行壞點檢測包括：獲取以待檢測像素點為中心的第一鄰域，提取所述第一鄰域中同一顏色通道的第一像素矩陣，并剔除所述第一像素矩陣中預設數量的極值像素點后，計算剩余像素點的中值、所述待檢測像素點與所述中值的絕對差值、所述待檢測像素點與剩余像素點的加權平均值，根據所述中值、所述絕對差值以及所述加權平均值判斷所述待檢測像素點是否為壞點。

2.根據權利要求1所述的圖像壞點簇校正方法，其特征在于：

根據所述中值、所述絕對差值以及所述加權平均值判斷所述待檢測像素點是否為壞點包括：

如滿足以下條件，確認所述待檢測像素點為亮壞點：所述待檢測像素點的色度值大于所述中值，且所述絕對差值大于第一閾值，且所述絕對差值大于等于第一計算值，所述第一計算值應用所述加權平均值計算獲得。

3.根據權利要求2所述的圖像壞點簇校正方法，其特征在于：

所述第一計算值由以下公式計算獲得：(1+HotRatio)*|TH_hot-wavg|，其中，HotRatio為預設的亮壞點檢測參數，TH_hot為亮壞點檢測的固定參數，wavg為所述加權平均值。

4.根據權利要求1所述的圖像壞點簇校正方法，其特征在于：

根據所述中值、所述絕對差值以及所述加權平均值判斷所述待檢測像素點是否為壞點包括：

如滿足以下條件，確認所述待檢測像素點為暗壞點：所述待檢測像素點的色度值小于所述中值，所述待檢測像素點的色度值小于預設的絕對閾值，且所述絕對差值大于第二閾值，所述絕對差值大于等于第二計算值，所述第二計算值應用所述加權平均值計算獲得。

5.根據權利要求4所述的圖像壞點簇校正方法，其特征在于：

所述第二計算值由以下公式計算獲得：(1+ColdRatio)*|TH_cold-wavg|，其中，ColdRatio為預設的暗壞點檢測參數，TH_cold為暗壞點檢測的固定參數，wavg為所述加權平均值。

6.根據權利要求1至5任一項所述的圖像壞點簇校正方法，其特征在于：

對所述壞點進行校正后，還執行：

對所述待檢測像素點進行邊緣保護計算：獲取以待檢測像素點為中心的第二鄰域形成第二像素矩陣，剔除所述第二像素矩陣與所述第一像素矩陣中預設數量的極值像素點后，計算所述第一像素矩陣與所述第二像素矩陣的第一絕對差之和；

以待檢測像素點的校正值替換所述第一像素矩陣與所述第二像素矩陣中待檢測像素點后，形成第三像素矩陣與第四像素矩陣，剔除所述第三像素矩陣與所述第四像素矩陣中預設數量的極值像素點后，計算所述第三像素矩陣與所述第四像素矩陣的第二絕對差之和；

根據所述第一絕對差之和、所述第二絕對差之和判斷所述待檢測像素點是否為正常壞點。

7.根據權利要求6所述的圖像壞點簇校正方法，其特征在于：

如確認所述待檢測像素點為正常壞點，則使用所述校正值作為所述待檢測像素點的輸出值。

8.根據權利要求6所述的圖像壞點簇校正方法，其特征在于：

如確認所述待檢測像素點不是正常壞點，則使用所述校正值作與初始值的加權平均值為所述待檢測像素點的輸出值。

9.計算機裝置，其特征在于，包括處理器以及存儲器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至8中任意一項所述的圖像壞點簇校正方法的各個步驟。

10.計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至8中任意一項所述的圖像壞點簇校正方法的各個步驟。