图像传感器脏污检测方法技术

一种图像传感器脏污检测方法，包括如下步骤：S1：正对灯源板拍摄得到图像G1；S2：复制图像G1并二值化，得到图片G2；S3：计算图片G2的圆心坐标(x0,y0)设半径R＝1像素；S4：圆周方向扫描图像G1；S5：计算像素灰度与圆周上平均值差异找出疑似脏污；S6：检测扫描区域是否完全超出图像范围；若否，进入S7：设置半径R增加1像素，然后返回S4；若是，进入S8：计算各疑似脏污位置的连通域面积；S9：检测其连通域面积是否超出面积阈值；若是，进入S10：输出结论：脏污；若否，进入S11：输出结论：噪声。本发明专利技术图像传感器脏污检测方法可以准确识别出相片是否存在脏污及脏污具体位置，并且能够去除阴影对图像的影响。

Image sensor dirt detection method

An image sensor contamination detection method, which comprises the following steps: S1: light source plate is to get the image G1; S2: G1 and copy the image binarization, images obtained by G2; S3: G2 image of the computing center coordinates (x0, Y0) with radius R = 1 pixels; S4: circumferential direction scanning image G1; S5: the calculation of pixel and the average circumference to find out the difference between the suspected dirty; S6: scan area is completely beyond the scope of the image; if not, enter the S7: increase the radius of 1 pixels R settings, and then return to S4; if so, enter the S8 calculation of connected region area of the suspected dirty position; S9 detection whether the connected area beyond the area threshold; if so, enter the S10 output: conclusion: dirty; if not, enter the S11 output: conclusion: noise. The image sensor dirty detection method can accurately identify the presence of photos and the specific location of dirty dirt, and can eliminate the influence of shadow image.

【技术实现步骤摘要】
图像传感器脏污检测方法
本专利技术涉及一种图像传感器脏污检测方法，尤其是一种可以准确识别出相片是否存在脏污及脏污具体位置的图像传感器脏污检测方法。
技术介绍
在手机摄像模组、相机、摄影机需要检测是否有脏污，如果有脏污，则需要拆解维修。传统检测脏污的方式是正对均匀扩散光源拍摄图像(照片)，从图像上寻找是否存在脏污，此过程主要是靠人眼来判断，但这样效率低下，特别是在大规模生产时不适用。某些厂商虽然使用计算机软件自动分析，通常把图像切分为等面积的图块进行分析，但是由于对均匀扩散光源拍照存在固有的镜头阴影(LensShading，是镜头的特性，属于正常现象，它表现为中心亮四周暗)问题，导致运算时间长，并且检测的准确度很低，造成产品品质不稳定。
技术实现思路
为了克服上述缺陷，本专利技术提供一种图像传感器脏污检测方法，所述图像传感器脏污检测方法可以准确识别出相片是否存在脏污及脏污具体位置，并且能够去除阴影对图像的影响。本专利技术为了解决其技术问题所采用的技术方案是：一种图像传感器脏污检测方法，包括如下步骤：S1：正对灯源板拍摄得到图像G1；S2：复制图像G1并二值化，得到图片G2；S3：计算图片G2的圆心坐标(x0,y0)设半径R＝1像素；S4：圆周方向扫描图像G1；S5：计算像素灰度与圆周上平均值差异找出疑似脏污；S6：检测扫描区域是否完全超出图像范围；若否，进入S7：设置半径R增加1像素，然后返回S4；若是，进入S8：计算各疑似脏污位置的连通域面积；S9：检测其连通域面积是否超出面积阈值；若是，进入S10：输出结论：脏污；若否，进入S11：输出结论：噪声。本专利技术的有益效果是：本专利技术图像传感器脏污检测方法通过计算像素灰度与圆周上平均值差异找出疑似脏污后还要计算各疑似脏污位置的连通域面积，只有当检测的连通域面积超出面积阈值时才判定为脏污，因此，本专利技术图像传感器脏污检测方法可以准确识别出相片是否存在脏污及脏污具体位置；因为本专利技术图像传感器脏污检测方法是在圆周方向扫描图像，而不是将图像切分为等面积的图块进行分析，因此，能够去除阴影对图像的影响。附图说明图1为本专利技术图像传感器脏污检测方法的原理框图。图2为正对灯源板拍摄的图像G1。图3为复制图2中的图像G1并二值化后得到的黑白图片G2。图4为图3中的图片G2取得圆心坐标(x0，y0)的示意图。图5为图2中的图像G1以图4中的坐标(x0，y0)为圆心且设置不同半径后的扫描示意图。图6为把圆周上出现的灰度跳变位置标出的示意图。图7为最终检测到的连通域面积超出了面积阈值并被判定为脏污的示意图。对照以上附图，作如下补充说明：S1---正对灯源板拍摄得到图像G1S2---复制图像G1并二值化，得到图片G2S3---计算图片G2的圆心坐标(x0,y0)设半径R＝1像素S4---圆周方向扫描图像G1S5---计算像素灰度与圆周上平均值差异找出疑似脏污S6---检测扫描区域是否完全超出图像范围S7---设置半径R增加1像素S8---计算各疑似脏污位置的连通域面积S9---检测其连通域面积是否超出面积阈值并输出结论具体实施方式一种图像传感器脏污检测方法，其特征是：包括如下步骤：S1：正对灯源板拍摄得到图像G1；S2：复制图像G1并二值化，得到图片G2；S3：计算图片G2的圆心坐标(x0,y0)设半径R＝1像素；S4：圆周方向扫描图像G1；S5：计算像素灰度与圆周上平均值差异找出疑似脏污；S6：检测扫描区域是否完全超出图像范围；若否，进入S7：设置半径R增加1像素，然后返回S4；若是，进入S8：计算各疑似脏污位置的连通域面积；S9：检测其连通域面积是否超出面积阈值；若是，进入S10：输出结论：脏污；若否，进入S11：输出结论：噪声。脏污和噪声的区别在于：脏污是图像中有一片区域亮度比周围暗造成的，这片区域的像素依然能成像；噪声是图像上的噪点像素，如一张白色图片里面有几个彩色的像素点，比较严重的噪点才是坏点，而坏点是不能成像的。图1为本专利技术图像传感器脏污检测方法的原理框图。图2-图7是具体实施方式中，依照本专利技术图像传感器脏污检测方法的各步骤操作而得到的对应图像。本专利技术图像传感器脏污检测方法通过计算像素灰度与圆周上平均值差异找出疑似脏污后还要计算各疑似脏污位置的连通域面积，只有当检测的连通域面积超出面积阈值时才判定为脏污。因此，本专利技术图像传感器脏污检测方法可以准确识别出相片是否存在脏污及脏污具体位置；因为本专利技术图像传感器脏污检测方法是在圆周方向扫描图像，而不是图像切分为等面积的图块进行分析，因此，能够去除阴影对图像的影响。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像传感器脏污检测方法，其特征是：包括如下步骤：S1：正对灯源板拍摄得到图像G1；S2：复制图像G1并二值化，得到图片G2；S3：计算图片G2的圆心坐标(x0,y0)设半径R＝1像素；S4：圆周方向扫描图像G1；S5：计算像素灰度与圆周上平均值差异找出疑似脏污；S6：检测扫描区域是否完全超出图像范围；若否，进入S7：设置半径R增加1像素，然后返回S4；若是，进入S8：计算各疑似脏污位置的连通域面积；S9：检测其连通域面积是否超出面积阈值；若是，进入S10：输出结论：脏污；若否，进入S11：输出结论：噪声。

【技术特征摘要】
1.一种图像传感器脏污检测方法，其特征是：包括如下步骤：S1：正对灯源板拍摄得到图像G1；S2：复制图像G1并二值化，得到图片G2；S3：计算图片G2的圆心坐标(x0,y0)设半径R＝1像素；S4：圆周方向扫描图像G1；S5：计算像素灰度与圆周上平均值差异找...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭成毕，许克亮，
申请(专利权)人：昆山丘钛微电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32