一种CCD传感器smear定位和消除的方法
【专利摘要】本发明公开了一种CCD传感器smear定位和消除的方法，涉及CCD图像处理【技术领域】。本方法主要是：①输入一帧原始图像数据；②采用大津法计算原始图像数据中暗像素行图像区域的最佳阈值；③得到暗像素行区域二值图像；④得到smear起始位置和smear的宽度；定位每行smear的起始位置；⑥消除算法消除smear；⑦输出原始图像数据。本发明占用资源少，不会产生视频延时效应；能自检测smear起始位置和宽度；对不同斜率的smear也能够很好地定位和消除；能够很好地消除移动光源造成的smear；消除后的smear区域保留了大部分的图像细节信息。
【专利说明】—种CCD传感器smear定位和消除的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及CCD图像处理【技术领域】，尤其涉及一种CCD传感器smear定位和消除的方法。
【背景技术】
[0002]smear是指CXD在强烈点光源照射下的景物时出现光散射形成条状光线影像的现象，一般称为漏光。相机和摄像机等使用CXD的影像机器上会产生称作漏光“smear”的光散射现象，这是由于CXD传感器的缺陷，是从CXD的读取方向即画面的垂直方向上入射的强光会穿透图像保护层产生多余影像而形成的。
[0003]通常消除smear效应可以通过在CXD芯片成像区添加机械快门并由控制系统在曝光结束后立刻关闭机械快门移植曝光来实现；也可采用自动光圈减小CCD芯片靶面上的光强，增加曝光时间来减弱；还可以通过暗像元区域记录的信息，采用图像处理的方式来消除。
【发明内容】
[0004]本发明的目的就在于克服现有技术存在的缺点和不足，提供一种CCD传感器smear定位和消除的方法。
[0005]本发明的技术方案是:
针对移动的光源产生的smear不在同一竖直线上并且消除过后源图像细节信息丢失严重，导致smear消除时不能很好地找到smear位置进行消除且消除后的图像质量比消除前的图像质量差。为解决这类问题，提出大津阈值和连通在暗像素行区域定位smear位置和宽度、smear像素积分法定位非暗像素行的smear起始位置、smear像素与领近非smear像素差值均值消除算法，对斜率不同的smear进行定位和消除。
[0006]具体地说，本方法包括下列步骤:
①输入一帧原始图像数据；
②采用大津法【最大类间方差法是由日本学者大津(NobuyukiOtsu)于1979年提出的，是一种自适应的阈值确定的方法，又叫大津法，简称0TSU。】计算原始图像数据中暗像素行图像区域的最佳阈值；
③将大津法求得的最佳阈值对原始图像数据中暗像素行区域图像二值化得到暗像素行区域二值图像；
④采用八邻域求连通区域算法对暗像素行区域二值图像求连通区域，计算得到smear起始位置和smear的宽度；
⑤采用非暗像素行区域图像逐行smear像素积分法定位每行smear的起始位置；
⑥定位各行smear起始位置和smear宽度后,邻近非smear像素和smear像素差异均值消除算法消除smear ；
⑦输出smear消除后的原始图像数据。
[0007]本发明具有下列优点和积极效果:
①占用资源少，不会产生视频延时效应；
②能自检测smear起始位置和宽度；
③对不同斜率的smear也能够很好地定位和消除；
④能够很好地消除移动光源造成的smear；
⑤消除后的smear区域保留了大部分的图像细节信息。
【专利附图】
【附图说明】
[0008]图1是本系统的结构方框图；
图2是本方法步骤图；
图3是smear定位和消除流程图；
图4是smear定位积分法说明图；
图5是smear差值消除法说明图。
[0009]图中:
10— CXD图像传感器，
20—模数转换器；
30—处理器，
31一数据采集模块， 32—smear定位模块，
33一smear消除模块， 34—数据输出模块；
40—显不器。
[0010]英译汉
CCD:Charge-coupled device,电荷I禹合器件。
[0011]Smear:是指数码相机的CCD在拍摄强烈点光源照射下的景物时出现光散射形成条状光线影像的现象，一般称为漏光。
【具体实施方式】
[0012]下面结合附图和实施例详细说明:
一、系统
1、总体
如图1，本系统是本方法的工作平台，包括依次连接的CXD图像传感器10、模数转换器20、处理器30和显示器40 ；
处理器30包括依次交互的数据采集模块31、smear定位模块32、smear消除模块33和数据输出模块34。
[0013]2、功能部件
I) CXD图像传感器10
CCD图像传感器10是一种高感光度图像传感器；其功能是产生光电转换后生成模拟信号；型号选用TSI的Ka1-02150。
[0014]2)模数转换器20
模数转换器20是一种多片单路模数转换器或者多片带双路功能的模数转换器；其功能是将模拟信号量化成数字信号。
[0015]3)处理器 30
本发明用Lattice公司的ECP3系列LFE335EA8FN484C型号的FPGA产品实现；处理器30内部主要算法模块分别包含数据采集模块31、smear定位模块32、smear消除模块33和数据输出模块34。
[0016]以下分别描述处理器30中各模块的功能:
(I)数据采集模块31
采集CXD图像传感器10经过AD模数转换后的数字图像数据。
[0017](2) smear 定位模块 32
定位每行smear的起始位置和宽度。
[0018](3) smear 消除模块 33
根据每行smear的起始位置和宽度结合邻近非smear像素消除smear。
[0019](4)数据输出模块34
消除smear后将处理后的原始数据输出。
[0020]4)显示器 40
有网络协议的显示装置，如带IE浏览器的电脑等。
[0021]3、本系统的工作机理
CXD图像传感器10感光，产生光电效应，捕获光子。
[0022]由AD模数转换器20接收CXD图像传感器10输出的模拟信号，并将其量化转换成频域数字量化值，以并行或者串行方式帧级连续传输到下一级处理器30。
[0023]处理器30检测接收AD模数转换器20的数字信号，通过数据采集模块31收集数字图像信号，由smear定位模块32检测定位smear起始位置和宽度,在根据smear定位模块32确定的smear起始位置和宽度结合邻近非smear像素消除smear,最后输出smear消除后的原始图像数据。
[0024]二、方法
如图2，本方法包括下列步骤:
①输入一帧原始图像数据-201；
②采用大津法计算原始图像数据中暗像素行图像区域的最佳阈值-202；
③将大津法求得的最佳阈值对原始图像数据中暗像素行区域图像二值化得到暗像素行区域二值图像-203;
④采用八邻域求连通区域算法对暗像素行区域二值图像求连通区域，计算得到smear起始位置和smear的宽度-204 ；
⑤采用非暗像素行区域图像逐行smear像素积分法定位每行smear的起始位置-205；
⑥定位各行smear起始位置和smear宽度后,邻近非smear像素和smear像素差异均值消除算法消除smear-206 ；
⑦输出smear消除后的原始图像数据_207。
[0025]I) smear 定位流程
如图3 (左半边)，smear定位流程是:
A、采用OSTU大津法计算出暗像素行二值化阈值-301 ； B、对暗像素行区域采用二值图像八邻域连通算法求smear起始位置和smear宽度-302 ；
C、以上一行smear的起始位置x方向参考点，分别减去两个像素位置、减一个像素位置、加一个像素位置、加两个像素位置，即以x-2、x-l、x、x+l、x+2为起点以smear宽度为基准，计算求得5个像素积分值-303 ；
D、比较5个积分值求得最大积分值，判断是否超过固定阈值-304，是则“根据之前求得的前η行smear起始位置采取最小二乘法计算出本行smear起始位置”-305后跳转到步骤G，否则进入步骤E ;
E、判断积分最大的位置是否和上一行相同-306，是则进入步骤F，否则通过:“积分最大值在上一行smear起点的左边方向即以x-2或x-Ι为起点的积分值最大,贝U当前行smear起始位置为上一行起始位置减一，积分最大值在上一行smear起点右边的方向，则当前行smear起始位置为上一行起始位置加一” _307后，再跳转到步骤G ；
F、确认当前行smear起始位置和上一行起始位置一致-308；
G、判断是否为图像最后一行(smear消除)_309，是则本定位流程结束，否则跳转到步骤
C0
[0026]2) smear 消除流程
如图3 (右半边)，mear消除流程是:
a、逐行估计smear亮度增益值_310;
b、同行中每个smear像素点和同行smear起始位置左边非smear像素做差值估计增益-311 ；
C、判断逐行估计smear亮度增益值是否到了图像最后一行_312，是则执行步骤d，否则跳转到步骤a ；
d、逐行消除smear-313；
e、计算当前行中每个smear像素估计增益与上三行和下三行smear像素估计增益平均值-314 ；
f、当前行中每个smear像素值减去当前行中每个smear像素的估计增益平均值_315；
g、判断逐行消除smear是否到了图像最后一行_316，是则执行步骤h，否则跳转到步骤
d ；
h、输出smear消除后的图像数据-317。
[0027]3) smear定位积分法
如图4, X、x-1、x-2、x+1、x+2为当前待定位的smear行的积分起始位置,假设上一行smear起始位置为6,并且smear宽度为4,当前行x=6, x_l=5, x_2=4, x+l=7, x+2=8, x位置smear积分为6、7、8、9像素值总和，x_l位置smear积分为5、6、7、8像素值总和，x_2位置smear积分为4、5、6、7像素值总和,x+1位置smear积分为7、8、9、10像素值总和,x+2位置smear积分为8、9、10、11像素值总和。比较5个积分值大小,积分值最大的为smear位置。
[0028]4 ) smear差值消除法
如图5，第η行为待消除smear行，带有下划线编号为检测到的smear，第η行检测到的smear为6、7、8、9, smear像素6、7、8、9的像素值增益为4个不同值,分别通过第n_3、n_2、η-1、η、η+1、η+2、η+3行的6、7、8、9和各起始位置邻近的非smear像素(第5个像素)差值平均值来消除smear。假设消除第η行的第6个smear像素,第n_3行的第6个smear像素减去同行第5个像素再加上第n-2行的第6个smear像素减去同行第5个像素依次加到第η+3行，计算的总和除以7得到Dl即求得的平均差值，最后第η行的第6个smear像素减去Dl来消除smear,同理第7、8、9个smear像素用同样的方法消除smear。
【权利要求】
1.一种CCD传感器smear定位和消除的方法,其特征在于: ①输入一帧原始图像数据(201)； ②采用大津法计算原始图像数据中暗像素行图像区域的最佳阈值(202); ③将大津法求得的最佳阈值对原始图像数据中暗像素行区域图像二值化得到暗像素行区域二值图像(203)； ④采用八邻域求连通区域算法对暗像素行区域二值图像求连通区域，计算得到smear起始位置和smear的宽度(204)； ⑤采用非暗像素行区域图像逐行smear像素积分法定位每行smear的起始位置(205); ⑥定位各行smear起始位置和smear宽度后,邻近非smear像素和smear像素差异均值消除算法消除smear (206)； ⑦输出smear消除后的原始图像数据(207)。
2.按权利要求1所述的一种CCD传感器smear定位和消除的方法,其特征在于smear定位流程是: A、采用OSTU大津法计算出暗像素行二值化阈值(301)； B、对暗像素行区域采用二值图像八邻域连通算法求smear起始位置和smear宽度(302)； C、以上一行smear的起始位置x方向参考点，分别减去两个像素位置、减一个像素位置、加一个像素位置、加两个像素位置，即以x-2、x-l、x、x+l、x+2为起点以smear宽度为基准，计算求得5个像素积分值(303)； D、比较5个积分值求得最大积分值，判断是否超过固定阈值(304)，是则“根据之前求得的前η行smear起始位置采取最小二乘法计算出本行smear起始位置”(305)后跳转到步骤G，否则进入步骤E ; E、判断积分最大的位置是否和上一行相同(306)，是则进入步骤F，否则通过:“积分最大值在上一行smear起点的左边方向即以x-2或x-Ι为起点的积分值最大,贝U当前行smear起始位置为上一行起始位置减一，积分最大值在上一行smear起点右边的方向，则当前行smear起始位置为上一行起始位置加一”(307)后,再跳转到步骤G ； F、确认当前行smear起始位置和上一行起始位置一致(308)； G、判断是否为图像最后一行(309)，是则本定位流程结束，否则跳转到步骤C。
3.按权利要求1所述的一种CCD传感器smear定位和消除的方法,其特征在于mear消除流程是: a、逐行估计smear亮度增益值(310)； b、同行中每个smear像素点和同行smear起始位置左边非smear像素做差值估计增益(311)； C、判断逐行估计smear亮度增益值是否到了图像最后一行(312)，是则执行步骤d，否则跳转到步骤a ； d、逐行消除smear (313)； e、计算当前行中每个smear像素估计增益与上三行和下三行smear像素估计增益平均值(314)； f、当前行中每个smear像素值减去当前行中每个smear像素的估计增益平均值(315); g、判断逐行消除smear是否到了图像最后一行(316)，是则执行步骤h，否则跳转到步骤d; h、输出smear消除后的图像数据(317)。
【文档编号】H04N5/357GK104270583SQ201410506042
【公开日】2015年1月7日 申请日期:2014年9月26日 优先权日:2014年9月26日
【发明者】吴超斌, 黄庚 申请人:武汉烽火众智数字技术有限责任公司