一种根据暗像素进行暗电平校正的方法技术

技术编号:38680468 阅读:10 留言:0更新日期:2023-09-02 22:53
本发明专利技术公开了一种根据暗像素进行暗电平校正的方法,包括:获取每一行的图像像素;采用迭代中值平均法获取每一行的暗电平校正值;将每一行的图像像素减去相应行的暗电平校正值,获得暗电平校正后的像素。有利于在确保暗电平校正质量的同时保证低的计算复杂度和硬件开销。迭代中值平均的方式的计算复杂度为o(n),而通过排序方式来选取中间大小的一段暗像素的计算复杂度为o(n2),即使采用快速排序算法,其复杂度也为其中n为暗像素的个数。明显的,本发明专利技术的方案的可以极大的降低计算复杂度。算复杂度。算复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种根据暗像素进行暗电平校正的方法


[0001]本专利技术涉及暗电平
,具体涉及一种根据暗像素进行暗电平校正的方法。

技术介绍

[0002]暗电平是由暗电流引起的,指在无光照的条件下,成像电路因为器件的物理特性依旧有电流存在,导致像素的输出不为零。因为暗电流是由器件的物理特性引起的,而器件的物理特性会随着器件的工作状态(如增益),以及环境(如温度)而变化。而太空中温度会有较大的波动,这时候暗电平的大小也会随之产生较大的变化,如果只是减去一个固定值,难以达到好的校正效果。
[0003]因此,亟需一种方案可以对暗电平进行校正。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种根据暗像素进行暗电平校正的方法,以解决现有技术中存在的上述问题。
[0005]本专利技术提供一种根据暗像素进行暗电平校正的方法,包括:
[0006]S100,获取每一行的图像像素;
[0007]S200,采用迭代中值平均法获取每一行的暗电平校正值;
[0008]S300,将每一行的图像像素减去相应行的暗电平校正值,获得暗电平校正后的像素。
[0009]优选的,所述S200包括:
[0010]S201,设置一个尺寸为1
×
n的中值滤波窗口;n表示暗像素的个数;
[0011]S202,所述中值滤波窗口在一行暗像素上以步长s进行滑动;
[0012]S203,每滑动一次产生一个中值,获得一行的多个中值;
[0013]S204,将多个中值进行平均计算,获得每一行的暗电平校正值。
[0014]优选的,所述S300步骤之后,还包括:S400,构建自动校正模型,用于采用自动校正模型进行暗电平的自动校正;
[0015]所述S400包括:
[0016]S401,将暗电平校正值输入至偏置校正逻辑模块;
[0017]S402,偏置校正逻辑模块通过将暗电平校正值分别于粗校寄存器和细校寄存器中的值进行比较,获得粗校寄存器存储的第一目标偏置值和细校寄存器中存储的第二目标偏置值;
[0018]S403,基于粗校寄存器存储的第一目标偏置值和细校寄存器中存储的第二目标偏置值对图像像素进行暗电平自动校正。
[0019]优选的,所述S403包括:
[0020]S4031,经过采样电路后,信号电平于参考电平相减获得信号幅值;
[0021]S4032,信号幅值叠加上粗校寄存器输出的第一偏置电压,经过放大电路放大;
[0022]S4033,经过放大电路放大后,再叠加上细校寄存器输出的第二偏置电压,经过数模转换电路输出。
[0023]优选的,所述S100步骤之前,包括S500,对图像传感器获取的图像进行降噪处理,经过降噪处理后获得降噪图像;
[0024]所述S500包括:
[0025]S501,采用光子转换理论分析了图像传感器各类噪声的特点以及来源;
[0026]S502,通过拟合图像传感器每个像素的灰度响应曲线函数表达式来计算出该图像传感器的校正转换矩阵;
[0027]S503,将成像曝光的原始图像灰度矩阵带入对应像素的灰度响应曲线中反演出曝光表征量矩阵;
[0028]S504,设置一个理想的目标图像传感器光子转换曲线函数关系式,将曝光表征量矩阵带入得出校正后的图像灰度矩阵,获得降噪校正后的降噪图像。
[0029]优选的,所述S502包括:
[0030]S5021,将图像传感器置于均匀曝光环境下采集从无光到饱和曝光之间i张曝光量等差递增的图像数据;
[0031]S5022,绘制出图像传感器各个像素的灰度响应曲线;
[0032]S5023,每个像素的响应曲线基本可以分为两段,分别是线性段与非线性段,可以用一个分段函数来描述单个像素的响应曲线;
[0033]S5024,构建不同像素的拟合系数,拟合系数构成三个特征矩阵;利用这三个特征矩阵描述出图像传感器所有像素点的灰度响应曲线。
[0034]优选的,所述S100步骤之前,包括S600,对图像传感器获取的图像进行增强处理,经过增强处理后获得增强图像;
[0035]所述S600包括:
[0036]S601,依次读取每帧图像中的暗像素,得到每一帧图像中的暗像素数据;以及读取每一帧图像中的初始有效像素数据;
[0037]S602,依次计算所述暗像素数据,得到每一帧图像中的各列暗像素均值和暗像素整体均值;
[0038]S603,根据所述各列暗像素均值与所述暗像素整体均值,得到各列的校正值;
[0039]S604,将每一帧图像中的各列的所述校正值与对应的所述初始有效像素数据进行计算,得到目标有效像素数据。
[0040]优选的,所述S601包括:
[0041]S6011,像素阵列进行像素感光后,将获得的光电荷转换为模拟电压量;
[0042]S6012,将所述模拟电压量进行模数转换,得到所述暗像素数据;
[0043]S6013,所述像素阵列是由若干像素单元组成。
[0044]优选的,所述S604包括:
[0045]S6041,将各列的所述校正值取反,与所述初始有效像素数据进行求和运算,得到所述目标有效像素数据;
[0046]S6042,将各列的所述校正值与所述初始有效像素数据进行差值计算,得到所述目标有效像素数据。
[0047]优选的,所述S603包括:
[0048]S6031,将所述m列暗像素进行列均值计算,得到所述各列暗像素均值;所述暗像素数据包括m列暗像素,m为自然数;
[0049]S6032,对所述m列暗像素进行整体均值计算,得到所述暗像素整体均值。
[0050]与现有技术相比,本专利技术具有以下优点:
[0051]本专利技术提供一种根据暗像素进行暗电平校正的方法,包括:获取每一行的图像像素;采用迭代中值平均法获取每一行的暗电平校正值;将每一行的图像像素减去相应行的暗电平校正值,获得暗电平校正后的像素。有利于在确保暗电平校正质量的同时保证低的计算复杂度和硬件开销。迭代中值平均的方式的计算复杂度为o(n),而通过排序方式来选取中间大小的一段暗像素的计算复杂度为o(n2),即使采用快速排序算法,其复杂度也为其中n为暗像素的个数。明显的,本专利技术的方案的可以极大的降低计算复杂度。
[0052]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0053]下面通过附图和实施例,对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0054]附图用来提供对本专利技术的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术,并不构成对本专利技术的限制。在附图中:
[0055]图1为本专利技术实施例中一种根据暗像素进行本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种根据暗像素进行暗电平校正的方法,其特征在于,包括:S100,获取每一行的图像像素;S200,采用迭代中值平均法获取每一行的暗电平校正值;S300,将每一行的图像像素减去相应行的暗电平校正值,获得暗电平校正后的像素。2.根据权利要求1所述的一种根据暗像素进行暗电平校正的方法,其特征在于,所述S200包括:S201,设置一个尺寸为1
×
n的中值滤波窗口;n表示暗像素的个数;S202,所述中值滤波窗口在一行暗像素上以步长s进行滑动;S203,每滑动一次产生一个中值,获得一行的多个中值;S204,将多个中值进行平均计算,获得每一行的暗电平校正值。3.根据权利要求1所述的一种根据暗像素进行暗电平校正的方法,其特征在于,所述S300步骤之后,还包括:S400,构建自动校正模型,用于采用自动校正模型进行暗电平的自动校正;所述S400包括:S401,将暗电平校正值输入至偏置校正逻辑模块;S402,偏置校正逻辑模块通过将暗电平校正值分别于粗校寄存器和细校寄存器中的值进行比较,获得粗校寄存器存储的第一目标偏置值和细校寄存器中存储的第二目标偏置值;S403,基于粗校寄存器存储的第一目标偏置值和细校寄存器中存储的第二目标偏置值对图像像素进行暗电平自动校正。4.根据权利要求3所述的一种根据暗像素进行暗电平校正的方法,其特征在于,所述S403包括:S4031,经过采样电路后,信号电平于参考电平相减获得信号幅值;S4032,信号幅值叠加上粗校寄存器输出的第一偏置电压,经过放大电路放大;S4033,经过放大电路放大后,再叠加上细校寄存器输出的第二偏置电压,经过数模转换电路输出。5.根据权利要求1所述的一种根据暗像素进行暗电平校正的方法,其特征在于,所述S100步骤之前,包括S500,对图像传感器获取的图像进行降噪处理,经过降噪处理后获得降噪图像;所述S500包括:S501,采用光子转换理论分析了图像传感器各类噪声的特点以及来源;S502,通过拟合图像传感器每个像素的灰度响应曲线函数表达式来计算出该图像传感器的校正转换矩阵;S503,将成像曝光的原始图像灰度矩阵带入对应像素的灰度响应曲线中反演出曝光表征量矩阵;S504,设置一个理想的目标图像传感器光子转换曲线函数关系式,将曝光表征量矩阵带入得...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄宇杰李文宏
申请(专利权)人:上海宇勘科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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