TWI456991B - 壞點偵測方法與電腦程式產品 - Google Patents

Claims (20)

1. 一種壞點偵測方法，適用於一影像感測器，該方法包含：由該影像感測器擷取一待測影像後，對該待測影像所包含的多個像素執行次取樣，得到由多個樣本點組成的一次取樣集合；對該次取樣集合的每一樣本點，算出該樣本點的一移動平均，並據此判斷該樣本點是否為一壞點候選像素；當該樣本點是一壞點候選像素時，決定該壞點候選像素的一鄰近區域中的像素皆為壞點偵測的待測像素；對該鄰近區域中的每一待測像素，估算一補償值以及在一遮罩下的一加權平均值；將各待測像素的原始像素值與該壞點候選像素的該移動平均比較，以求得一假定壞點像素值；以及利用該待測像素的原始像素值、該補償值、該加權平均值、及該假定壞點像素值，判斷該待測像素是否為一壞點。
2. 如申請專利範圍第1項所述之壞點偵測方法，該方法從該待測影像所包含的多個像素中，每k個像素取一像素做為一樣本點來進行次取樣，其取樣方向包含一或多種方向，k是隨取樣方向而變動且大於1的整數。
3. 如申請專利範圍第1項所述之壞點偵測方法，其中該樣本點的移動平均是以該樣本點為中心，向外擴展一範圍，作為此樣本點之鄰近區域，並計算此鄰近區域內所有像素之原始像素值的平均。
4. 如申請專利範圍第3項所述之壞點偵測方法，其中向外擴展之方向相對應於次取樣方向，所得之鄰近區域所包含的像素個數隨次取樣方向變動。
5. 如申請專利範圍第2項所述之壞點偵測方法，其中以該樣本點為中心，向外擴展一範圍，作為此樣本點之鄰近區域，所得之鄰近區域所包含的像素個數隨該k變動。
6. 如申請專利範圍第5項所述之壞點偵測方法，其中向外擴展之方向相對應於次取樣方向，且所得之鄰近區域所包含的像素個數隨該k及次取樣方向變動。
7. 如申請專利範圍第3項所述之壞點偵測方法，其中所有樣本點的鄰近區域之聯集至少等於該待測影像。
8. 如申請專利範圍第1項所述之壞點偵測方法，該方法利用該樣本點的移動平均與該樣本點的原始像素值的關係，來判斷該樣本點是否為壞點候選像素。
9. 如申請專利範圍第8項所述之壞點偵測方法，其中當該樣本點的原始像素值減去該移動平均的差值絕對值大於該移動平均乘以一權重時，該樣本點為一壞點候選像素，該權重為介於0與1之間的數值。
10. 如申請專利範圍第1項所述之壞點偵測方法，其中該壞點候選像素的鄰近區域等同於計算移動平均時之鄰近區域。
11. 如申請專利範圍第1項所述之壞點偵測方法，其中該補償值是該待測像素的鄰近多個像素之像素值的一統計值。
12. 如申請專利範圍第1項所述之壞點偵測方法，其中該加權平均值的估算不只考量該待測像素的鄰近像素，也提高該待測像素的權重。
13. 如申請專利範圍第1項所述之壞點偵測方法，其中該假定壞點是一待測像素的原始像素值，並且在各待測像素之原始像素值與該壞點候選像素的移動平均之差值絕對值中，該待測像素的原始像素值與該壞點候選像素的移動平均之差值絕對值為最大。
14. 如申請專利範圍第1項所述之壞點偵測方法，該方法利用該待測像素的原始像素值與該補償值的一差值絕對值，以及該加權平均值與該假定壞點像素值的另一差值絕對值，來判斷該待測像素是否為一壞點。
15. 如申請專利範圍第14項所述之壞點偵測方法，其中當該差值絕對值大於該另一差值絕對值時，該待測像素為一壞點。
16. 一種壞點偵測電腦程式產品，搭配一影像感測器來運作，並包含：可執行的電腦程式，該電腦程式儲存於一記憶媒體，並且在一電腦系統的控制下來執行：將一影像感測器擷取的一待測影像所包含的多個像素執行次取樣，得到由多個樣本點組成的一次取樣集合；對該次取樣集合的每一樣本點，算出該樣本點的一移動平均，並據此判斷該樣本點是否為一壞點候選像素；當該樣本點是一壞點候選像素時，決定該壞點候選像素的一鄰近區域中的像素皆為壞點偵測的待測像素；對該鄰近區域中的每一待測像素，估算一補償值以及在一遮罩下的一加權平均值；將各待測像素的原始像素值與該壞點候選像素的移動平均比較，以求得一假定壞點像素值；以及利用該待測像素的原始像素值、該補償值、該加權平均值、及該假定壞點像素值，判斷該待測像素是否為一壞點。
17. 如申請專利範圍第16項所述之壞點偵測電腦程式產品，其中當該待測影像為一灰階影像時，該待測影像是由一單一色彩平面上的多個像素組成，該次取樣集合由該單一色彩平面上的多個樣本點組成。
18. 如申請專利範圍第16項所述之壞點偵測電腦程式產品，其中當該待測影像為一彩色影像時，該待測影像是由一個三-色彩平面上的多個像素組成，該次取樣集合由該三-色彩平面上的多個樣本點組成。
19. 如申請專利範圍第16項所述之壞點偵測電腦程式產品，其中該影像感測器是一影像感測器陣列。
20. 如申請專利範圍第16項所述之壞點偵測電腦程式產品，其中該電腦系統是一種進階精簡指令集機器系列的系統。