一种图像传感器的坏点处理方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像传感器技术领域，特别是涉及一种图像传感器的坏点处理方法及 系统。
【背景技术】
[0002] 图像传感器是一种将光学图像转换成电子信号的器件，被广泛应用于摄像、图像 采集以及工业测量等领域。通常，一个图像传感器包含大量的感光单元，每个感光单元对应 于图像传感器所输出图像中的一个像素点。
[0003] 由于制造工艺、运输或储存方式等方面的原因，使得图像传感器的某些感光单元 损坏而不能正常感光，这些不能正常感光的感光单元在图像中所对应的像素点被称为坏 点。其中，坏点主要包括以下三种类型：一、暗点坏点，该类坏点主要由于感光单元被彻底损 坏而形成，表现在图像中是一个暗点；二、亮点坏点，该类坏点主要由于感光单元中的感光 二级管和电源直接短接而形成，使得感光单元的电压一直处于高电平，表现在图像中是一 个亮点；三、不稳定坏点，该类坏点主要由于制造方面的偏差，使得感光单元对光强的响应 异于其周围感光单元的正常响应，表现在图像中其像素值比周围像素点的像素值偏高或偏 低，且此类坏点对图像的影响会随外界环境的变化而变化。据此可知，坏点对图像的成像质 量具有一定的影响，因此，必须对坏点进行处理。
[0004] 现有技术中，坏点的处理方式主要包括以下步骤：
[0005] 1)坏点检测：预先检测坏点的位置信息并保存；
[0006] 2)坏点校正：根据坏点的位置信息在采集的图像中查找坏点，利用预设的插值算 法对坏点进行插值处理。
[0007] 其中，对坏点进行插值处理，具体为：利用插值算法对坏点周围像素点的像素值进 行运算，将运算结果作为坏点的像素值对其初始像素值进行替换。现有技术中常用的插值 算法主要有两种：一种是对坏点周围像素点的像素值进行加权平均，以加权平均值作为坏 点的像素值；另一种是考虑图像信息的变化趋势，采用梯度算法对坏点周围像素点的像素 值进行运算。但是，由于图像传感器所采集的图像中坏点的数量以及坏点出现的位置具有 随机性，导致坏点的分布类型多种多样，采用现有的插值算法并非对所有的坏点都有较好 的处理效果，尤其是当坏点分布较集中时，进行插值的坏点有可能会相互影响，进而影响图 像传感器的成像效果。
【发明内容】
[0008] 本发明实施例中提供了一种图像传感器的坏点处理方法及系统，以解决现有技术 中坏点的处理效果较差，进而导致图像传感器的成像效果较差的技术问题。
[0009] 为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：
[0010] 一种图像传感器的坏点处理方法，所述方法包括：
[0011] 预设坏簇类型与插值算法的映射表；检测坏点的位置信息以及坏点所对应的坏簇 类型信息，并存储；根据坏点的位置信息在采集的图像中查找坏点，根据坏点所对应的坏簇 类型信息在映射表中选择相匹配的插值算法，利用该插值算法对所述坏点进行插值处理； 其中，所述坏簇类型具体为：图像中以坏点为中心的模块内外围像素点中外围坏点的分布 类型。
[0012] 优选地，所述以坏点为中心的模块为3X3模块，定义坏点的左右、左下右上、上下 和左上右下方向为3X3模块中外围像素点的四个分布方向，根据外围坏点所占据分布方 向的数量和/或外围坏点的数量归纳外围坏点的分布类型。
[0013] 优选地，所述归纳外围坏点的分布类型，包括：若不存在外围坏点或仅存在一个外 围坏点，则归纳为第一分布类型；若外围坏点仅占据一个分布方向，且该分布方向上具有两 个外围坏点，则归纳为第二分布类型；若外围坏点占据两个分布方向，则归纳为第三分布类 型；若外围坏点占据三个分布方向，则归纳为第四分布类型。
[0014] 优选地，所述外围坏点的第一分布类型、第二分布类型、第三分布类型、第四分布 类型分别对应坏簇类型中的第一类坏簇、第二类坏簇、第三类坏簇、第四类坏簇，所述坏簇 类型与所述插值算法的映射表，具体为：
[0015] 若所述坏簇为第一类坏簇，所述插值算法对应为：在四个分布方向上采用梯度算 法；若所述坏簇为第二类坏簇，所述插值算法对应为：在除了外围坏点所占据分布方向以 外的其它三个分布方向上采用梯度算法；若所述坏簇为第三类坏簇，所述插值算法对应为： 在除了外围坏点所占据分布方向以外的其它两个分布方向上采用双线性插值；若所述坏簇 为第四类坏簇，所述插值算法对应为：在不存在外围坏点的分布方向上采用二值平均法。
[0016] 优选地，在所述根据坏点所对应的坏簇类型信息在映射表中选择相匹配的插值算 法之前，还包括：判断坏点是否为边缘点，若是，则采用直接赋值法对所述边缘点进行插值 处理；其中，所述直接赋值法具体为：若所述边缘点为拐角点，则采用所述边缘点的水平相 邻像素点的像素值替代所述边缘点的像素值；否则，采用所述边缘点的两个水平相邻或两 个竖直相邻像素点的平均像素值替代所述边缘点的像素值。
[0017] -种图像传感器的坏点处理方法，用于彩色图像传感器，所述方法包括：预设坏簇 类型与插值算法的映射表；根据采集的彩色图像中像素点的颜色，将彩色图像分解成不同 颜色的子模块；依次检测每个子模块中坏点的位置信息以及坏点所对应的坏簇类型信息， 并存储；对彩色图像中不同颜色的像素值进行归一化处理，根据坏点的位置信息查找坏点 所对应的像素点，根据坏点所对应的坏簇类型信息在映射表中选择相匹配的插值算法，利 用该插值算法对所述坏点所对应的像素点进行插值处理；其中，所述坏簇类型具体为：彩 色图像中以坏点为中心的模块内外围像素点中外围坏点的分布类型。
[0018] -种图像传感器的坏点处理系统，所述系统包括：
[0019] 图像传感器，用于采集图像；检测模块，用于检测坏点的位置信息以及坏点所对应 的坏簇类型信息；存储模块，用于接收并存储检测模块所检测的坏点的位置信息以及坏点 所对应的坏簇类型信息，且预存坏簇类型与插值算法的映射表；图像处理模块，用于接收采 集的图像，并对采集的图像进行图像处理，具体为：在存储模块中提取坏点的位置信息以及 坏点所对应的坏簇类型信息，根据坏点的位置信息在采集的图像中查找坏点，根据坏点所 对应的坏簇类型信息在存储模块的映射表中选择相匹配的插值算法，利用该插值算法对所 述坏点进行插值处理；其中，所述坏簇类型具体为：图像中以坏点为中心的模块内外围像 素点中外围坏点的分布类型。
[0020] 优选地，所述以坏点为中心的模块为3X3模块，定义坏点的左右、左下右上、上下 和左上右下方向为3X3模块中外围像元的四个分布方向，根据外围坏点所占据分布方向 的数量和/或外围坏点的数量归纳外围坏点的分布类型。
[0021] 优选地，所述归纳外围坏点的分布类型，包括：若不存在外围坏点或仅存在一个外 围坏点，则归纳为第一分布类型；若外围坏点仅占据一个分布方向，且该分布方向上具有两 个外围坏点，则归纳为第二分布类型；若外围坏点占据两个分布方向，则归纳为第三分布类 型；若外围坏点占据三个分布方向，则归纳为第四分布类型。
[0022] 优选地，所述外围坏点的第一分布类型、第二分布类型、第三分布类型、第四分布 类型分别对应坏簇类型中的第一类坏簇、第二类坏簇、第三类坏簇、第四类坏簇，所述坏簇 类型与所述插值算法的映射表，具体为：若所述坏簇为第一类坏簇，所述插值算法对应为： 在四个分布方向上采用梯度算法；若所述坏簇为第二类坏簇，所述插值算法对应为：在除 了外围坏点所占据分布方向以外的其它三个分布方向上采用梯度算法；若所述坏簇为第三 类坏簇，所述插值算法对应为：在除了外围坏点所占据分布方向以外的其它两个分布方向 上采用双线性插值；若所述坏簇为第四类坏簇，所述插值算法对应为：在不存在外围坏点 的分布方向上采用二