一种图像处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开一种图像处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质，图像处理方法包括：获取测试图像，所述测试图像包括若干个像素，每个所述像素均有相应的像素数据；将所述测试图像滤波处理，得到滤波后图像；将所述滤波后图像进行二值化处理，获得排列有异常点的细节检测图像；遍历所述细节检测图像，基于所述异常点创建异常点簇；基于所述细节检测图像的遍历并获得至少一个所述异常点簇，计算所述细节检测图像的异常点簇的大小和个数，以确定所述测试图像的脏污的大小和个数。本发明专利技术可以对脏污大小和个数进行计算评估。大小和个数进行计算评估。大小和个数进行计算评估。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技和互联网的迅猛发展，如今数字图像已成为人们获取信息不可缺少的一部分，也使得图像传感器的应用更加广泛。图像传感器主要包括CMOS图像传感器和CCD传感器。CMOS图像传感器从晶圆电路制造后的CP测试到封装后的FT测试中，都会遇到因工艺制程或暗电流不均匀，而导致芯片成像后出现斜纹状的异常，该类异常无法使用常规的坏点检测进行卡控。
[0003]目前CMOS图像传感器对于脏污检测通常采用位置固定、大小不同的区域进行均值滤波，之后进行差值计算，获得图像差值数据。由于滤波区块位置固定，产生的差值数据并不能较好的体现特殊位置的细节异常，也不能较好地检测脏污大小和个数。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种图像处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质，可以对脏污大小和个数进行计算评估，方便了图像的测试和处理。
[0005]本专利技术提供一种图像处理方法，包括：获取测试图像，所述测试图像包括若干个像素，每个所述像素均有相应的像素数据；将所述测试图像滤波处理，得到滤波后图像；将所述滤波后图像进行二值化处理，获得排列有异常点的细节检测图像；遍历所述细节检测图像，基于所述异常点创建异常点簇；基于所述细节检测图像的遍历并获得至少一个所述异常点簇，计算所述细节检测图像的异常点簇的大小和个数，以确定所述测试图像的脏污的大小和个数。
[0006]本专利技术还公开一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的图像处理方法的步骤。
[0007]本专利技术还公开一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的图像处理方法的步骤。
[0008]上述图像处理方法、计算机设备和计算机可读存储介质，可对脏污大小和个数进行计算评估，方便了图像的测试和处理。
附图说明
[0009]图1为本专利技术一实施例的图像处理方法的示意图。
[0010]图2(a)至图2(c)分别为本专利技术一实施例的测试图像、差值图像和细节检测图像。
[0011]图3为本专利技术一实施例的测试图像的一像素和以该像素为中心的第一区域的位置示意图。
[0012]图4为本专利技术一实施例的均值滤波的按列快速计算方法的示意图。
[0013]图5为本专利技术一实施例的增加第一扩展像素的示意图。
[0014]图6为本专利技术一实施例的计算细节检测图像的异常点簇的方法的示意图。
[0015]图7为本专利技术一实施例的获得异常点簇的方法的示意图。
[0016]图8(a)至图8(c)为图7的实施例进行连通的具体示意图。
具体实施方式
[0017]为更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术方式及功效，以下结合附图及实施例，对本专利技术的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。
[0018]图1为本专利技术一实施例的图像处理方法的示意图。图2(a)至图2(c)分别为本专利技术一实施例的测试图像、差值图像和细节检测图像。请参考图1、图2(a)至图2(c)各图，在本实施例中，用于细节检测的图像的处理方法包括：
[0019]步骤S1、获取测试图像，测试图像包括若干个像素，若干个像素均有相应的像素数据。
[0020]步骤S1中，用户需要先获得一张测试图像，例如可以向一测试设备发送获取指令，以使测试设备开始进行图像测试并生成一张测试图像，该测试图像包括若干个像素，若干个像素的每一像素均有相应的像素数据，如图2(a)。在一示例中，测试图像可以是像素经过ADC转化输出后且经过现有的图像处理(如ISP处理)后的图像，具有与每个像素点(Pixel)对应的像素值。
[0021]步骤S2、将测试图像滤波处理，得到滤波后图像；
[0022]步骤S3、将滤波后图像进行二值化处理，获得排列有异常点的细节检测图像；
[0023]在其中一实施例中，将滤波后图像进行二值化处理，获得排列有异常点的细节检测图像的方法，包括：定义预设阈值，滤波后图像中像素的像素值大于预设阈值的定义为异常点，并获得排列有异常点的细节检测图像。
[0024]步骤S3中，可以先根据合理阈值进行二值化处理，再根据二值化处理的结果获得排列有异常点的细节检测图像。设置合理阈值的方式例如：选中细节检测图像中x*y的区域(x、y均为大于1的整数)，计算该区域的均值，并定义该区域的均值为合理阈值。可以理解的，可以根据需求的不同来设定x*y区域的大小或者位置，例如，设定x*y区域的一种方式可以是，计算差值图像的差值均值，选择某一具有80％以上的差值在该差值均值以上的区域作为该x*y区域；还可以通过分析整张差值图像数据的累积概率分布图，阈值定在分布图上“拖尾”部分前端(差值较大且比例较小)；再对差值图像的各像素的图像数据进行二值化处理，如图2(c)所示，在二值化处理时，大于阈值取值为1，小于阈值取值为0，获得细节检测图像。其中，可以将取值为1的区域定义为缺陷区，其他区域可忽略。在一实施例，可以依据差值图像对应得到差值矩阵，并根据该差值矩阵的数值分布，确定数值相比较大的区域，并基于该区域定义阈值的大小。
[0025]需要说明的，阈值的设置利于处理后的二值化图像保留原始图像的细节特征，同时异常点的数量不可过多超出原始图像像素数目一定的百分比，例如不超过30％，有利于降低测试计算时间以及效率。
[0026]步骤S4：遍历细节检测图像，基于异常点创建异常点簇。
[0027]步骤S4中，可以通过遍历细节检测图像，完成所有异常点的遍历，异常点可以从步
骤S3中二值化处理得到的像素数据进行获取，例如若步骤S3在二值化处理时，大于阈值取值为1，小于阈值取值为0，则细节检测图像的元素的取值相应为1或者0，且细节检测图像的元素为1时，该元素可以判定为异常点。其中，可以根据相邻的异常点创建异常点簇，则基于异常点可创建相应的异常点簇。
[0028]步骤S5：基于所述细节检测图像的遍历并获得至少一个异常点簇，计算细节检测图像的异常点簇的大小和个数，以确定测试图像的脏污的大小和个数。
[0029]步骤S5中，当完成细节检测图像的遍历，可以确定完成所有异常点的遍历，并可以获得至少一个异常点簇。从而，可以根据得到异常点簇的大小和个数，确定测试图像的脏污的大小和个数。
[0030]在一专利技术实施例中，根据细节检测图像获得细节检测图像，计算细节检测图像的异常点簇的大小和个数，以确定测试图像的脏污的大小和个数的方法，包括：判断异常点簇的连通域面积是否大于面积阈值，若是，则异常点簇为脏污；若否，则异常点簇为噪音。但本实施例并不限制根据异常点簇的连通域面积是否大于面积阈值来判断是否脏污，例如也可以根据异常点簇的数量是否大于数量阈值来判断是否脏污等。
[0031本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取测试图像，所述测试图像包括若干个像素，每个所述像素均有相应的像素数据；将所述测试图像滤波处理，得到滤波后图像；将所述滤波后图像进行二值化处理，获得排列有异常点的细节检测图像；遍历所述细节检测图像，基于所述异常点创建异常点簇；基于所述细节检测图像的遍历并获得至少一个所述异常点簇，计算所述细节检测图像的异常点簇的大小和个数，以确定所述测试图像的脏污的大小和个数。2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，将所述测试图像滤波处理，得到滤波后图像的方法，包括：定义待处理像素，建立以所述待处理像素为中心的第一区域，对所述第一区域进行均值滤波得到所述待处理像素的第一滤波值，以获取所述测试图像的第一滤波图像；建立以所述待处理像素为中心的第二区域，对所述第二区域进行均值滤波得到所述待处理像素的第二滤波值，以获取所述测试图像的第二滤波图像；其中，所述第一区域与所述第二区域的大小不同；根据所述第一滤波图像和所述第二滤波图像的差值得到差值图像，所述差值图像为所述滤波后图像。3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，建立以所述待处理像素为中心的所述第一区域的方式包括：以所述待处理像素为中心，选取a*a大小的矩阵块作为所述第一区域；建立以所述待处理像素为中心的所述第二区域的方式包括：以所述待处理像素为中心，选取b*b大小的矩阵块作为所述第二区域；a与b不等且均为大于1的奇数。4.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，定义所述第一区域和/或所述第二区域的方式包括：基于前一像素获取所述前一像素对应的第一区域、第二区域；基于后一像素获取所述后一像素对应的第一区域、第二区域；其中，所述前一像素与所述后一像素为相邻像素，所述前一像素对应的第一区域和所述后一像素对应的第一区域具有交叠，和/或，所述前一像素对应的第二区域和所述后一像素对应的第二区域具有交叠。5.如权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，对所述第一区域和/或所述第二区域进行均值滤波的方式包括：根据所述前一像素对应的第一区域的像素数据，得到第一计算值和第二计算值，所述第一计算值为所述前一像素对应的第一区域的第1列的像素数据之和，所述第二计算值为所述前一像素对应的第一区域的第2至第n列的数据之和，基于所述第一计算值和所述第二计算值得到所述前一像素对应的第一滤波值，n为对应的第一区域的列数；定义所述后一像素对应的第一区域的像素数据中的第n列数据之和为第三计算值，基于所述第二计算值和所述第三计算值得到所述后一像素对应的第一滤波值；和/或，根据所述前一像素对应的第二区域的像素数据，得到第四计算值和第五计算值，所述第四计算值为所述前一像素对应的第二区域的第1列的像素数据之和，所述第五计
算值为所述前一像素对应的第二区域的第2至第m列的数据之和，基于所述第四计算值和所述第五计算值得到所述前一像素对应的第二滤波值，m为对应的第二区域的列数；定义所述后一像素对应的第二区域的像素数据中的第m列数据之和为第六计算值，基于所述第五计算值与所述第六计算值得到所述后一像素对应的第二滤波值。6.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，在对所述第一区域进行均值滤波之前，还包括：获取边缘像素，基于所述第一区域的大小以对应的所述边缘像素为中心增加第一扩展像素，并对所述第一扩展像素进行边缘补全；和/或，在对所述第二区域进行均值滤波之前，还包括：获取边缘像素，基于所述第二区域的大小以对应的所述边缘像素为中心增加第二扩展像素，并对所述第二扩展像素进行边缘补全。7.如权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，对所述第一扩展像素进行边缘补全的方式包括：以所述边缘像素所在的行为对称轴作镜像翻转，补充所述第一扩展像素的像素数据；以所述边缘像素所在的列为对称轴作镜像翻转，补充所述第一扩展像素的像素数据；和/或，对所述第二扩展像素进行边缘补全的方式包括：以所述边缘像素所在的行为对称轴作镜像翻转，补充所述第二扩展像素的像素数据；以所述边缘像素所在的列为对称轴作镜像翻转，补充所述第二扩展像素的像素数据。8.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述定义所述待处理像素之前，还包括：对所述测试图像进行缩放处理。9.如权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述测试图像进行缩放处理的方式包括：将所述测试图像以t*t的大小分成若干区域，将每一区域的像素数据求和做均值得到更新像素值，以基于各所...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄治方，生志晋，王冠，
申请(专利权)人：思特威上海电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：