專利名稱：用于自適應(yīng)且自校準(zhǔn)傳感器綠色通道增益平衡的方法及設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明大體來說涉及圖像校正方法，且更具體來說涉及用于自適應(yīng)地移除綠色通 道奇偶失配的過程。
背景技術(shù)：
隨著傳感器像素數(shù)的增加，每一像素光電二極管的面積縮小。信號讀出電路必須 關(guān)照讀取及傳送較弱的信號電平。對于具有ROB貝爾圖案的傳感器來說，奇數(shù)及偶數(shù) 行上的綠色通道通常經(jīng)由不同的電路讀出。更具體來說，光電二極管、電子泄漏、光 入射角及信號輸出電路的金屬線布局導(dǎo)致貝爾圖案傳感器的綠色通道展現(xiàn)不平衡的響 應(yīng)。此不平衡包含全局及局部變異兩者。雖然所述電路布局是相同的，但有缺陷的制 造過程可導(dǎo)致所述讀出與放大器電路失配。而且，色彩濾波器陣列與透鏡鍍膜及安裝 的不一致等也可導(dǎo)致綠色通道展現(xiàn)奇偶失配。因此，總的綠色通道奇偶失配是由位置 決定且不均勻的。所述綠色通道奇偶失配使圖像處理任務(wù)困難，因為所述綠色通道奇 偶失配轉(zhuǎn)化為如圖1中所示的偽影的交叉陰影線圖案。
在圖1中，通過去馬賽克操作產(chǎn)生平場圖像IO。此平場圖像應(yīng)該是平的，因為所 述透鏡由漫射透鏡覆蓋。在所述圖像被處理之后，其上不應(yīng)存在任何紋理。然而，如 在圖1中所見，交叉陰影線圖案在整個圖像10中普遍存在。進(jìn)一步研究表明此偽影是 由綠色通道奇偶失配導(dǎo)致的。
去馬賽克算法通常很大程度上依據(jù)綠色通道信號來確定邊緣，因為貝爾像素的 50%是綠色的。圖10B中顯示實例性貝爾像素布置。然而，如果存在綠色通道奇偶失 配，那么將所述失配視為邊緣且去馬賽克模塊嘗試在垂直或水平方向上保留所述邊緣。 最終結(jié)果是去馬賽克處理之后的圖1中所示的交叉陰影線圖案。當(dāng)所述圖像放大約 300%時，此偽影最明顯。
一種失敗的解決方案提出全局綠色通道增益平衡。如果通道讀出及放大器電路是 綠色奇偶失配的僅存因素，那么應(yīng)用全局綠色通道增益平衡可解決所述問題。然而，
對于SonyTM 3MP傳感器來說，使用全局綠色通道增益平衡并不起作用。進(jìn)一步分析 表明所述奇偶失配在所述整個圖像中是不均勻的。
將所述3MP傳感器圖像分割為每一區(qū)域具有32x32像素的區(qū)域，對所述平場圖 像執(zhí)行基于區(qū)域的通道平衡校準(zhǔn)。圖2A及2B中顯示用以平衡所述綠色通道所需要的 Gr增益及Gb增益。如可從圖2A及2B容易地看出，所述綠色通道平衡在所述整個圖 像中是非常不均勻的。因此，應(yīng)用全局綠色通道增益不能夠解決所述問題或消除圖1 中所示的偽影的交叉陰影線圖案。
另一種可行的解決方案釆用自適應(yīng)貝爾濾波器。僅可將所述自適應(yīng)貝爾濾波器應(yīng) 用于綠色像素上以去除奇偶失配。問題是，對于研究中的索尼傳感器來說，某些區(qū)域 顯示13%的綠色通道奇偶失配。如果打算去除所述大的失配，那么圖像中的真實邊緣 也可受到損害。因此，所述圖像將變模糊。
此外，自適應(yīng)貝爾濾波器的計算成本在軟件/固件方面相對較高。所述計算還將向 快照圖像處理添加相當(dāng)大量的延遲時間。圖3圖解說明在將自適應(yīng)貝爾濾波器應(yīng)用到 圖1的平場圖像之后的所得圖像20。所得圖像20已穿過整個處理管線。在所述自適 應(yīng)貝爾濾波器中應(yīng)用適量的平滑。雖然在所得圖像20中去除了某些交叉陰影線圖案偽 影，但某些仍存在。
如果在所述自適應(yīng)貝爾濾波器中應(yīng)用更大量的平滑，那么可完全移除所述交叉陰 影線圖案，但此以圖像中的模糊紋理為代價。
如果對貝爾域上的原始圖像執(zhí)行簡單的平滑，那么邊緣及紋理將受到損害。如果 迫使每一對綠色像素(Gr與Gb)相等，那么高頻率邊緣受到損害。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目標(biāo)是提供一種用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除以實現(xiàn)所述失配所 產(chǎn)生的偽影的消失的方法。
本發(fā)明的另一目標(biāo)是提供一種自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除模塊以實現(xiàn)所述失 配所產(chǎn)生的偽影的消失。
本發(fā)明的又一 目標(biāo)是提供可由處理器執(zhí)行的程序指令以自適應(yīng)地移除綠色通道 奇偶失配以實現(xiàn)所述失配所產(chǎn)生的偽影的消失。
本發(fā)明的再一目標(biāo)是提供以使計算復(fù)雜性降到最低且不降低圖像處理速度的方 式容易地實施的自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除。
本發(fā)明的又一 目標(biāo)是提供以以下方式的自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除自適應(yīng)地 校準(zhǔn)以逐區(qū)域地校正所述奇偶失配以補償圖像內(nèi)容變異以及室內(nèi)及室外圖像變異。
本發(fā)明的再一目標(biāo)是提供以自適應(yīng)地補償空間變化綠色通道奇偶失配方式的自 適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除。
本發(fā)明的又一 目標(biāo)是提供以以下方式的自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除使用自適
應(yīng)方法來解決具有包括高頻率邊緣及垂直方向或水平方向上的邊緣在內(nèi)的邊緣的巨大 保留的綠色通道奇偶失配。
鑒于以上目標(biāo)，本發(fā)明的目標(biāo)由用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除的包含以下步 驟的方法實現(xiàn)將來自傳感器的原始圖像分割為多個區(qū)域；及針對每一區(qū)域自適應(yīng)地 移除所述原始圖像中的綠色通道奇偶失配以在經(jīng)去馬賽克處理的圖像中實現(xiàn)偽影的消 失。
本發(fā)明的目標(biāo)由通過對所述原始圖像逐區(qū)域地校準(zhǔn)紅色行的綠色(GR)通道增 益及藍(lán)色行的綠色(GB)通道增益來自適應(yīng)地移除所述綠色通道奇偶失配的方法實現(xiàn)。 在所述校準(zhǔn)步驟之后，然后逐區(qū)域地將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GR通道增益應(yīng) 用到所述紅色行中的綠色像素且將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GB通道增益應(yīng)用到 所述藍(lán)色行中的綠色像素以移除所述綠色通道奇偶失配。
本發(fā)明的目標(biāo)由通過以下方式自適應(yīng)地移除綠色通道奇偶失配的方法實現(xiàn)針對
所述原始圖像中的每一區(qū)域，通過基于中心綠色像素的第一加權(quán)因數(shù)產(chǎn)生經(jīng)加權(quán)中心
綠色像素值；將基于第一層次層中的相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色 像素的第二加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第一層次層和；將基于第二層次 層中的相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的第三加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán) 綠色像素值相加以形成第二層次層和；將所述經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值、所述第一層次 層和及所述第二層次層和相加以形成經(jīng)加權(quán)綠色像素總和。在產(chǎn)生所述經(jīng)加權(quán)綠色像 素總和之后，將所述經(jīng)加權(quán)綠色像素總和規(guī)范化。所述經(jīng)規(guī)范化的經(jīng)加權(quán)綠色像素總 和替代所述區(qū)域的所述中心綠色像素值以移除綠色通道奇偶失配。
本發(fā)明的目標(biāo)由從原始貝爾圖像移除綠色通道奇偶失配的方法實現(xiàn)。
本發(fā)明的目標(biāo)由在去馬賽克處理之前通過在校準(zhǔn)增益時對圖像逐區(qū)域地移除邊 緣像素來移除綠色通道奇偶失配的方法實現(xiàn)。
本發(fā)明的目標(biāo)由用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除的方法實現(xiàn)，所述方法在校準(zhǔn) 時濾除出每一區(qū)域中的壞像素及邊緣像素以形成一組有效像素對。
本發(fā)明的目標(biāo)由用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除的方法實現(xiàn)，所述方法在校準(zhǔn) 時對所述區(qū)域中的有效像素對的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)，計算紅色行的有效綠色像素的平均數(shù) 量，且計算藍(lán)色行的有效綠色像素的平均數(shù)量。
本發(fā)明的目標(biāo)由用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除的方法實現(xiàn)，所述方法在校準(zhǔn) 時用先前圖像的GR通道增益及GB通道增益對GR通道增益及GB通道增益進(jìn)行濾波 以減小噪聲方差。所應(yīng)用的GR通道增益及所應(yīng)用的GB通道增益分別是經(jīng)濾波的GR 通道增益及經(jīng)濾波的GB通道增益。
本發(fā)明的目標(biāo)由用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除的方法實現(xiàn)，所述方法包括將 每一區(qū)域中的紅色行中的綠色像素與所述GR通道增益相乘；將藍(lán)色行中的綠色像素 與所述GB通道增益相乘，以校正所述奇偶失配并實現(xiàn)去馬賽克處理之后的偽影的消 失。
本發(fā)明的目標(biāo)由程序碼實現(xiàn)，所述程序碼由處理裝置執(zhí)行且包含在執(zhí)行時可操作
以在圖像中逐區(qū)域地校準(zhǔn)GR通道增益及GB通道增益的指令。所述指令還可操作以 逐區(qū)域地應(yīng)用針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GR通道增益及所述GB通道增益以自適 應(yīng)地從所述圖像移除綠色通道奇偶失配。
本發(fā)明的目標(biāo)由包含以下裝置的自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除模塊實現(xiàn)用于在 圖像中逐區(qū)域地校準(zhǔn)GR通道增益及GB通道增益的裝置。所述模塊還包括用于逐區(qū) 域地將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GR通道增益應(yīng)用到紅色行中的綠色像素且將針 對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GB通道增益應(yīng)用到藍(lán)色行中的綠色像素的裝置。
本發(fā)明的目標(biāo)由自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除模塊實現(xiàn)，所述模塊包含用于基于 中心綠色像素的第一加權(quán)因數(shù)產(chǎn)生經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值的裝置。所述模塊進(jìn)一步包 含用于將基于第一層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的 第二加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第一層次層和的裝置；及用于將基于第 二層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的第三加權(quán)因數(shù)的經(jīng) 加權(quán)綠色像素值相加以形成第二層次層和的裝置。所述模塊還包括用于將所述經(jīng)加 權(quán)中心綠色像素值、所述第一層次層和及所述第二層次層和相加以形成經(jīng)加權(quán)綠色像 素總和的裝置，用于將所述經(jīng)加權(quán)綠色像素總和規(guī)范化的裝置，及用于用所述經(jīng)規(guī)范 化的經(jīng)加權(quán)綠色像素總和替代所述中心綠色像素的像素值以移除綠色通道奇偶失配的 裝置。
本發(fā)明的目標(biāo)由程序碼實現(xiàn)，所述程序碼由處理裝置執(zhí)行且包含在執(zhí)行時可操作 以基于中心綠色像素的第一加權(quán)因數(shù)產(chǎn)生的經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值的指令。所述程序 碼進(jìn)一步可操作以將基于第一層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍
綠色像素的第二加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第一層次層和，且將基于第 二層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的第三加權(quán)因數(shù)的經(jīng)
加權(quán)綠色像素值相加以形成第二層次層和。所述程序碼進(jìn)一步可操作以將所述經(jīng)加 權(quán)中心綠色像素值、所述第一層次層和及所述第二層次層和相加以形成經(jīng)加權(quán)綠色像 素總和，將所述經(jīng)加權(quán)綠色像素總和規(guī)范化，且用所述經(jīng)規(guī)范化的經(jīng)加權(quán)綠色像素總 和替代所述中心綠色像素的像素值以移除綠色通道奇偶失配。


當(dāng)結(jié)合附圖閱讀時將更好地理解以上發(fā)明內(nèi)容以及對本發(fā)明的優(yōu)選實施例的以 下詳細(xì)說明。出于圖解說明本發(fā)明的目的，圖式中顯示目前為優(yōu)選的實施例。然而， 應(yīng)了解，本發(fā)明并不限于所顯示的精確布置。圖式中
圖1圖解說明去馬賽克操作之后的平場圖像(放大300免)；
圖2A圖解說明綠色通道奇偶失配分布的Gb增益分布的曲線圖，其中每一點表 示一個區(qū)域(32x32像素)； 圖2B圖解說明所述綠色通道奇偶失配分布的Gr增益分布的曲線圖，其中每一點
表示一個區(qū)域(32x32像素)；
圖3圖解說明在應(yīng)用用以通過適當(dāng)?shù)钠交幹盟鼍G色通道奇偶失配的自適應(yīng)貝
爾濾波器之后的經(jīng)修改平場圖像(放大300%);
圖4圖解說明室內(nèi)圖像的綠色通道失配(Gr/Gb)的曲線圖，其中每一點表示一
個區(qū)域(32x32像素)；
圖5圖解說明室外圖像的綠色通道失配(Gr/Gb)的曲線圖，其中每一點表示一
個區(qū)域(32x32像素)；
圖6A-6B圖解說明綠色通道奇偶失配移除方法的自適應(yīng)逐區(qū)域綠色通道增益自
校準(zhǔn)過程的流程圖7圖解說明所述綠色通道奇偶失配移除方法的校正過程的流程圖8圖解說明用以計算有效像素對的平均GB及GR值的流程圖9圖解說明用以計算每一GB、 GR對的平均增益的流程圖10A圖解說明具有4x3區(qū)域的經(jīng)分割原始貝爾圖像，其中一個區(qū)域具有交叉陰
影線；
圖10B圖解說明圖10A的分割為8x8像素的交叉陰影線區(qū)域；
圖11圖解說明并入有綠色通道奇偶失配移除模塊的快照成像裝置的方塊圖12圖解說明逐區(qū)域增益校正及去馬賽克之后的平場圖像，其中每一區(qū)域大小
是32x32 (放大300%);
圖13A圖解說明具有綠色像素索引的貝爾圖案；
圖13B圖解說明具有綠色像素索引及紅色像素索引的貝爾圖案；
圖14A-14E圖解說明用于自適應(yīng)通道平衡的替代性自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移
除方法的流程圖15A圖解說明不具有所述自適應(yīng)通道平衡的平場圖像(放大300%且具有去馬 賽克處理)；
圖15B圖解說明具有所述自適應(yīng)通道平衡的平場圖像(放大300%且具有去馬賽 克處理)；
圖16A圖解說明不具有所述自適應(yīng)通道平衡的分辨率測試卡圖像(中心圈)(放 大300%且具有去馬賽克處理)；
圖16B圖解說明具有所述自適應(yīng)通道平衡的分辨率測試卡圖像(中心圈)(放大 300%且具有去馬賽克處理)；
圖17A圖解說明不具有所述自適應(yīng)通道平衡的分辨率測試卡圖像(垂直線)(放 大300%且具有去馬賽克處理)；
圖17B圖解說明具有所述自適應(yīng)通道平衡的分辨率測試卡圖像(垂直線)(放大 300%且具有去馬賽克處理)；
圖18A圖解說明不具有所述自適應(yīng)通道平衡的分辨率測試卡圖像(水平線)(放
大300%且具有去馬賽克處理)；
圖18B圖解說明具有所述自適應(yīng)通道平衡的分辨率測試卡圖像(水平線)(放大
300%且具有去馬賽克處理)；
圖19A圖解說明不具有所述自適應(yīng)通道平衡的MacBeth測試卡圖像(放大300% 且具有去馬賽克處理)；
圖19B圖解說明具有所述自適應(yīng)通道平衡算法的MacBeth測試卡圖像(放大300免 且具有去馬賽克處理)；
圖20A圖解說明不具有所述自適應(yīng)通道平衡而具有去馬賽克處理的MacBeth測 試卡圖像；及
圖20B圖解說明具有所述自適應(yīng)通道平衡且具有去馬賽克處理的MacBeth測試卡 圖像。
具體實施例方式
雖然本發(fā)明容許許多不同形式的實施例，但本說明書及附圖僅揭示某些形式作為 使用本發(fā)明的實例。并非打算將本發(fā)明限定為所說明的實施例，且將在隨附權(quán)利要求 書中指出本發(fā)明的范圍。
下文通過到快照圖像的具體應(yīng)用來說明根據(jù)本發(fā)明的綠色通道奇偶失配移除方 法的優(yōu)選實施例。然而，所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員將了解，本發(fā)明還很好地適用于需 要綠色通道校正的其它類型的圖像?，F(xiàn)在詳細(xì)參照圖式，其中所有圖式中使用相同的 編號來指示相同的元件，圖6A-6B及7中顯示根據(jù)本發(fā)明的自校準(zhǔn)過程及校正過程， 其大體指示為100及120。
然而，為準(zhǔn)許理解本發(fā)明，奇偶失配是指紅色行上的綠色像素存在紅色與綠色像 素失配且指藍(lán)色行上的綠色像素存在藍(lán)色與綠色像素失配。由于上文提及的多個原因， 綠色像素響應(yīng)是不同的，即使所述景物是平滑的平場圖像。此失配通常表征為Gr/Gb 的比率。其中Gr意指紅色行上的綠色像素而Gb意指藍(lán)色行上的綠色像素。理想地， 此比率應(yīng)為1.0。
如圖2A及2B中所示，所述綠色通道奇偶失配在整個圖像中非常不均勻。不能 夠以簡單的方式建模所述失配圖案。很明顯，所述綠色通道失配從傳感器到傳感器不 同。此外，同一傳感器模式的不同模塊可偏離。通過將圖4中的室內(nèi)圖像的綠色通道 失配與同一傳感器所捕獲的圖5中的室外圖像的綠色通道失配相比較，可容易地看出 所述綠色通道失配還取決于圖像內(nèi)容。
在第一實例性實施例中，所述綠色通道奇偶失配移除方法包括結(jié)合圖6A-6B說明 的自適應(yīng)逐區(qū)域綠色通道增益自校準(zhǔn)過程100及結(jié)合圖7說明的校正過程120。大體 來說，所述綠色通道奇偶失配移除方法通過自適應(yīng)逐區(qū)域綠色通道增益自校準(zhǔn)過程 100補償所述綠色通道失配，且然后逐區(qū)域地將所述綠色通道增益應(yīng)用到在校正過程
120中從快照成像裝置200的傳感器模塊210 (圖ll)輸出的每一最終快照圖像。
現(xiàn)在參照圖6A-6B、 8、 9及IOA-IOB，自適應(yīng)逐區(qū)域綠色通道增益自校準(zhǔn)過程 100以步驟S102開始，其中從傳感器模塊210 (圖ll)輸出的整個圖像150 (例如原 始圖像)被分割為具有MxM像素(圖10B)的XxY區(qū)域(圖10A)，其中M是2 的倍數(shù)。在所述實例性實施例中，圖像150被分割為4x3 (X=4， Y=3)區(qū)域，其中每 一區(qū)域被分割為8x8像素。對于此實例，圖像150中有12個區(qū)域。標(biāo)為Rl的陰影線 區(qū)域被分割為MxM像素，如圖10B中所示。圖像150為原始貝爾圖像且尚未經(jīng)去馬 賽克處理230。因此，圖10B圖解說明原始貝爾代表區(qū)域R1。
僅出于例示的目的，圖10B中的第一行是具有交互綠色與藍(lán)色像素的藍(lán)色行。所 述藍(lán)色行中的綠色像素表示為GB。緊跟所述第一行的第二行是具有交互綠色與紅色 像素的紅色行。所述紅色行上的綠色像素表示為GR。在所述實例性實施例中，圖10B 中的第一列包括交互綠色與紅色像素。
再次返回到圖6A的流程圖，步驟S102跟隨其中將所述區(qū)域設(shè)定為1的步驟S103。 步驟S103后跟其中針對每一區(qū)域計算紅色行及藍(lán)色行上的毗鄰綠色像素GR與GB的 比率的步驟S104。在所述實例性實施例中，選擇每一區(qū)域的兩個GB、 GR像素對。 步驟S104后跟其中濾除出壞像素及邊緣像素的步驟S106。
可基于同一顏色的相鄰像素檢測壞像素。舉例來說，如果當(dāng)前像素與同一顏色的 相鄰像素的比較超過某閾值，那么可確定所述當(dāng)前像素是壞的。另一方面，邊緣像素 檢測可采用AxA大小的窗口及2-D巻積。將所述2-D巻積的輸出與閾值相比較。如 果所述輸出大于所述閾值，那么所述輸出是邊緣。否則，所述輸出不是邊緣。存在多 種壞像素檢測及邊緣像素檢測算法。因此，上文對壞像素檢測及邊緣像素檢測的說明 是僅出于例示的目的。
步驟S106后跟其中計算所述區(qū)域內(nèi)的非壞像素的GB及GR像素值的平均值(表 示為Gr—avg及Gb—avg)的步驟S108。步驟S108后跟圖6B中的步驟SllO。下文分 別基于方程式Eq.(l)及Eq.(2)計算所述Gr—avg及Gb—avg，論述如下。
現(xiàn)在參照圖8，說明用于計算所述Gr_avg及Gb—avg像素值的過程。在跟隨此章 節(jié)的附件中還提供用于計算Gr_aVg及Gb一avg的實例性碼。步驟S108的過程以其中 計數(shù)或確定考慮中的區(qū)域中的有效像素對的數(shù)量(#VP)的步驟S140。所述有效對是 在濾波步驟S106之后仍存在的非壞像素對。步驟S140后跟其中將i設(shè)定為0的步驟 S142。步驟S142后跟步驟S144 (確定步驟)，其確定i是否小于所述區(qū)域的有效對 的數(shù)量(#VP)，如果所述確定為"是"，那么在步驟S146處計算紅色行中非壞綠色像 素GR的GR像素值的和(表示為Gi^sum)。步驟S146后跟其中計算藍(lán)色行中非壞 綠色像素GB的GB像素值的和(表示為Gb—sum)的步驟S148。步驟S148后跟其中 將i增加1的步驟S150。
步驟S150返回到步驟S144。步驟S144、 S146、 148及150是回路且重復(fù)直到i 小于所述有效對數(shù)量。因此，在步驟S146處，將所述和增加所述區(qū)域中每一對應(yīng)非壞
GR像素的綠色像素值。在步驟S148處，將所述和增加每一對應(yīng)非壞GB像素的綠色 像素值。 一旦將所有非壞GR及GB像素單獨相加，那么步驟S144后跟其中基于方程 式Eq.(l)計算Gr—avg (區(qū)域的紅色行中的非壞綠色像素的平均像素值)的步驟S152， Eq.(l)定義為
Gr一avg = Gr—sum/ Number of Valid P紐rs per Region,方程式(l)
步驟S152后跟其中基于方程式Eq.(2)計算Gb_avg (區(qū)域的藍(lán)色行中的非壞綠色像素 的平均像素值)的步驟S154， Eq.(2)定義為
Gb一avg Gb一sum/ Number of VaHd Pairs per Region.方程式(2)
現(xiàn)在參照圖6B及圖9 ，在步驟S110處計算2個通道綠色像素值Gr—gain與Gb_gain 的平均增益。此意指對較弱的綠色通道應(yīng)用>1的數(shù)字增益，而對較強的綠色通道應(yīng)用 <1.0的數(shù)字增益。注意，此過程的目標(biāo)是平衡來自所述2個通道的綠色像素，而不是 在不同顏色的通道之間，因此應(yīng)用<1.0的增益不將導(dǎo)致色移。因此，可在步驟S160 處在以下方程式Eq.(3)中，在步驟S162處在Eq.(4)中且在步驟S164處在方程式Eq.(5) 中導(dǎo)出每一 (GB，GR)對的通道增益，所述方程式定義為
avg - (Gr—avg + Gb一avgy2; 方程式(3) Gr—gain - avg/GR一曰vg: 方程式(4) Gb_jgain = 闊； 方程式(5)
其中avg是從在方程式Eq.(l)中計算的紅色行中有效(非壞)綠色像素GR的平 均值與在方程式Eq.(2)中計算的藍(lán)色行中有效(非壞)綠色像素GR的平均值計算的
所述區(qū)域中非壞或有效像素對的平均值。
步驟S110產(chǎn)生Gr—gain及GLgain的通道增益，其被傳遞到步驟S112。在步驟 S112處，可通過先前圖像的通道增益(Gr—gain及Gbjain)對當(dāng)前圖像150的Gr_gain 及Gb_gain進(jìn)行低通濾波以減小噪聲方差。將所述當(dāng)前圖像的經(jīng)濾波Gr_gain及 Gb一gain表示為Gr—gain'及Gb_gain'。
表示步驟S112的方框具有表示為G^gain'及Gb—gain'的兩個輸出，其被存儲以用 于校正過程中的計算。步驟S112后跟其中增加所述區(qū)域的步驟S114。
重復(fù)圖6A-6B中的過程以計算Gr_gain及Gb—gain或每一區(qū)域的Gr—gain'及 Gb_gain'(如果經(jīng)濾波的話)。相應(yīng)地，步驟S114后跟確定步驟S116以確定是否還 有區(qū)域。如果"是"，那么步驟S116返回到圖6A的步驟S104以自校準(zhǔn)下一區(qū)域。否 則，如果沒有區(qū)域，那么用以校準(zhǔn)所述兩個通道增益的自校準(zhǔn)過程100結(jié)束。
現(xiàn)在參照圖7，現(xiàn)在將說明使用每一區(qū)域的Gi^gain'及Gb—gain'的校正過程120。 過程120以其中將區(qū)域設(shè)定為1的步驟S122開始。步驟S122后跟其中將藍(lán)色行中的 每一綠色像素GB的像素值乘以Gl^gain'的步驟S124。步驟S124后跟其中將紅色行 中的每一綠色像素GR的像素值乘以Gr』ain'的步驟S126。步驟S126后跟其中增加所
述區(qū)域的步驟S128，步驟S128后跟其中做出是否還有區(qū)域的確定的步驟S130。如果 "否"，那么過程120結(jié)束。否則，如果"是"，那么步驟S130返回到其中將校正應(yīng)用到 下一區(qū)域的步驟S124。
通過32x32像素的區(qū)域大小，借助測試圖像執(zhí)行自校準(zhǔn)及校正過程100及120， 且所述測試圖像的去馬賽克輸出不再顯示任何交叉陰影線圖案。由于32x32的區(qū)域大 小足夠小，因此經(jīng)校正的圖像不顯示任何可觀察到的區(qū)域邊界偽影。然而，如果所述 區(qū)域大小太大(例如256x256)，那么塊狀偽影可變得可觀察得到。圖12顯示去馬賽 克處理之后的經(jīng)校正圖像10'。與圖1相比，圖12中的圖像10'是較大的改善。
現(xiàn)在參照圖11，快照成像裝置200包括透鏡202及具有圖像處理單元212及色彩 濾波單元214的傳感器模塊210。色彩濾波單元214是產(chǎn)生原始貝爾圖像的貝爾色彩 濾波器陣列。此原始貝爾圖像由綠色通道奇偶失配移除模塊220校正。從毗鄰像素內(nèi) 插單個像素位置處的所有三個原色紅色、綠色及藍(lán)色的傳感器值。此內(nèi)插過程由去馬 賽克處理單元230實現(xiàn)。存在多種去馬賽克方法，例如像素復(fù)制、雙線性內(nèi)插及中值 內(nèi)插。自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除模塊220的輸出向去馬賽克處理單元230提供經(jīng) 校正的原始貝爾圖像。
可使用固件、軟件及硬件來實施綠色通道奇偶失配移除模塊220所執(zhí)行的綠色通 道奇偶失配移除方法。對于固件實施方案來說，數(shù)字信號處理(DSP) 222 —次讀取 一個區(qū)域，ARM(高級RISC機器)226將Gr—gain'及Gb—gain'供應(yīng)到DSP 222。DSP 222 對所述綠色像素執(zhí)行乘法。所述處理是在原地進(jìn)行的，即，輸入與輸出像素共享同一 緩沖器228。換句話說，可直接用新的值替代所述圖像像素而無需分配用于處理的另 一緩沖器。程序指令224在執(zhí)行時可操作以執(zhí)行自適應(yīng)逐區(qū)域綠色通道增益自校準(zhǔn)過 程100及校正過程120。
雖然將DSP 222及ARM 226顯示為綠色通道奇偶失配移除模塊220的部分，但 快照成像裝置200可已經(jīng)包括DSP 222及ARM 226以實現(xiàn)圖像處理單元212、色彩濾 波單元214及去馬賽克處理單元230中的功能。因此，用以執(zhí)行程序指令224的處理 裝置可能已經(jīng)存在。
另一方面，對于軟件實施方案來說，用編程語言編寫的程序指令(例如但非限制， C碼)在ARM226上運行以將原始圖像(例如原始貝爾圖像)分割為數(shù)個區(qū)域并使用 所述區(qū)域的G乙gain'及Gb—gain'對綠色像素執(zhí)行乘法。ARM 226通常預(yù)先存在且可用 于執(zhí)行程序指令224。因此，ARM226執(zhí)行自校準(zhǔn)及校正過程100及120兩者。在所 述軟件實施方案的情況下，所述處理也是在原地進(jìn)行的，使得可直接用新的值替代所 述圖像像素而無需分配用于處理的另一緩沖器。
對于硬件實施方案來說，只要查找表的大小不是問題便可將自校準(zhǔn)及校正過程 100及120實施于硬件中。
綠色通道奇偶失配產(chǎn)生圖像處理器的視頻前端(VFE)處理的全新的問題。由于 不均勻失配分布的性質(zhì)，全局通道增益不解決所述問題。逐區(qū)域校準(zhǔn)及校正過程100
及120提供用以解決與所述不均勻失配分布相關(guān)的問題的有效且快速的方法。
圖13A顯示具有將在下文中更加詳細(xì)說明的綠色像素索引的典型RGB貝爾圖案。 結(jié)合圖14A-14E的流程圖及圖13A-13B的圖像說明用于自適應(yīng)地平衡綠色通道以移除 奇偶失配的替代性自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法300。在此實施例中，將修改程 序指令224 (圖ll)以包括操作以執(zhí)行本文中所說明的自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除 方法300的指令。
自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法300以其中獲得原始圖像(例如原始貝爾圖像， 如最佳見于圖13A中)的步驟S302開始。圖13A具有加索引以準(zhǔn)許理解方法300的 綠色像素。步驟S302后跟其中從所述圖像產(chǎn)生NxN像素區(qū)域的步驟S304。在所述實 例性實施例中，N是奇數(shù)且等于5。步驟S304后跟其中選擇中心綠色像素(CGP)的 步驟S306。在此實施例中，將所述CGP表示為圖13A中的G22。步驟S306后跟其中 向CGP G22指派第一加權(quán)因數(shù)的步驟S308。在所述實例性實施例中，所述第一加權(quán) 因數(shù)是8。步驟S308后跟其中為距離CGP1個像素的區(qū)域NxN中的所有綠色像素指 派第二加權(quán)因數(shù)的步驟S310。在所述實例性實施例中，有四(4)個鄰近綠色像素在 相對的綠色通道中且到CGP的距離為1。因此，這些具有1個像素的距離的鄰近像素 將被稱作"GP1"且共同定義第一層次層。所述第一層次層的GP1包括加索引為Gll、 G13、 G31及G33的綠色像素。在所述實例性實施例中，所述第二加權(quán)因數(shù)是四(4)。
步驟S310后跟其中向距離CGP G22兩個(2)像素的綠色像素指派第三加權(quán)因 數(shù)的步驟S312。因此，這些具有2個像素的距離的鄰近像素將被稱作"GP2"且共同定 義第二層次層。在所述實例性實施例中，所述第二層次層中存在加索引為GOO、 G02、 G04、 G20、 G24、 G40、 G42及G44的8個GP2。因此，總的加權(quán)因數(shù)為32，因此可 容易地通過5個位的下移位或除以25進(jìn)行規(guī)范化，其中所述像素值可由8、 10或12
位表示(使用二進(jìn)制表示法)。將在下文中說明規(guī)范化。
步驟S312后跟其中設(shè)定并計算F-max、 F—min的步驟S314。 F—max是最大綠色 失配的比率的上限閾值。？_11^11是最大綠色失配的比率的下限閾值。步驟314后跟其 中計算偏移的步驟316，其中所述偏移是執(zhí)行平滑的強度闕值。
綠色通道失配產(chǎn)生的一個重要因素是由于周圍紅色像素的串話干擾。即，Gr/Gb 通道變異取決于所述紅色通道值。因此，所述偏移自適應(yīng)于所述周圍紅色像素以正確 地移除空間變化綠色通道奇偶失配。在實例性實施例中，所述周圍紅色像素是索引且 表示為RIO、 R12、 R14、 R30、 R32及R34 (圖13B)。在所述實例性實施例中，存 在六個(6)周圍紅色像素。所述偏移參數(shù)由方程式Eq.(6)定義為
Offset = k*mean(R10, R14, R30， R32, R34)方程式(6)
其中k是調(diào)整串話干擾的校正的量值的參數(shù)；且RIO、 R12、 R14、 R30、 R32、
R34表示對應(yīng)的加索引紅色像素的像素值。
此外，所述偏移由表示為偏移上限的常數(shù)限定以避免過大的偏移閩值。因此，步驟S316后跟其中如果偏移大于所述偏移上限那么在步驟S318處將所述偏移設(shè)定為偏 移上限或其它常數(shù)的步驟S317。步驟S318后跟步驟S319。然而，如果所述偏移不大 于所述偏移上限，那么步驟S317后跟步驟S319。
在步驟S319處，針對CGPG22，通過方程式Eq.(7)、 Eq.(8)及Eq.(9a.)計算變量 P_max、 P一min及G—sum，所述方程式定義如下
P一m欲- m欲(F一max * G22+;偏移)；方程式(7) P一min-m〗n(F—min*G22> 偏移>;及方程式(8)
G一sum - (322 3 方程式(9a)
其中G22表示中心像素G22的綠色像素值；P一max是所述綠色像素的最大值； 而P一min是綠色像素的最小值。此外，符號"《"表示3個位的上移位。換句話說，G一sum 等于綠色中心像素G22的像素值乘以其加權(quán)因數(shù)8 (23)。因此，還可將方程式Eq.(9a) 寫作方程式Eq.9(b)，方程式Eq.9(b)定義如下
G—sum- G22的像素值，G22的加權(quán)因數(shù)。 方程式9(b)
可容易地看出，Eq.(9a)或Eq.(9b)中的G-sum產(chǎn)生基于中心綠色像素(CGP) G22 的第一加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值。
步驟S319后跟其中在第一層次層中獲得距離中心綠色像素(CGP) G22為1的 第一綠色像素的步驟S320。步驟S320后跟其中做出綠色像素GP1的像素值是否大于 或等于P—min且小于或等于P—max (參見步驟S322)的確定的步驟S322。換句話說， 步驟S322確定被評價的所述綠色像素是否在范圍內(nèi)。如果步驟S322處的確定為"是"， 那么步驟S322后跟其中將值G_sum增加上移位2個位的第一綠色像素GP1 (例如加 索引像素Gll)的綠色像素值以產(chǎn)生所述第一層次層的經(jīng)加權(quán)像素值的步驟S324。更 具體來說，通過方程式Eq.(10a)或Eq.(10b)增加G—sum:
G一糾m +。 GP1 2;或 方程式(1 Oa)
G一sum - G一sum + (GPPGP1的加權(quán)因數(shù)) 方程式(10b)
(所述第一層次層的加權(quán)因數(shù)，=4)
其中GP1是所述中心綠色像素周圍的第一層次層中的加索引綠色像素的像素值。 在所述實例性實施例中，所述第一層次層中的GPl包括Gll、 G13、 G31及G33。因 此，如果被評價的綠色像素值GP1在P_min與P—max所定義的范圍內(nèi)，那么將Eq.(10a) 或Eq.(10b)的G_sum增加乘以所述第一層次層加權(quán)因數(shù)(4)或(22)的每一 GP1 (Gll、 G13、 G31及G33)的像素值。
另一方面，如果步驟S322處的確定為"否"，那么綠色像素GP1的像素值不大于 或等于P—min及/或不小于或等于P—max。換句話說，被評價的綠色像素值GP1超出 范圍。因此，步驟S322后跟其中將值G一sum增加表示為G22的中心綠色像素值的上
移位2的像素值的步驟S326。更具體來說，通過方程式Eq.(lla)或Eq.(llb)來增加 G—sum:
<formula>formula see original document page 22</formula> 方程式(l 1 a)
<formula>formula see original document page 22</formula> (G22*GP1的加權(quán)因數(shù)) 方程式(llb)
(所述第一層次層的加權(quán)因數(shù)，=4) 其中G22表示加索引中心綠色像素G22的像素值。給予所述第一層次層的G13、
G31及G33相同的操作及加權(quán)。如果被評價的綠色像素值GPl超出P—min與P一max
所定義的范圍，那么使用Eq.(lla)或Eq.(llb)處的G—sum方程式?？稍贓q.(lla)或
Eq.(llb)中容易地看出，所述層次層的超出范圍的綠色像素被中心綠色像素G22的像
素值替代。
步驟S324及S326后跟步驟S328以確定是否存在另一 GP1。如果是，那么步驟 S328返回到步驟S320，以便基于下一 GPl的像素值重新評價步驟S322、 S324、 S326。
在步驟S320、 S322、 S324、 S326及S328所定義的回路的末尾，Eq.(10a)、 (lOb)、 (11a)及/或ll(b)的G_sum已將所述第一層次層的經(jīng)加權(quán)綠色像素值加在一起，其通常 形成第一層次層和。在所提供的所提出程序碼中，所述G—sum方程式還將所述第一層 次層和加入到先前針對所述經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值計算的G_sum。
當(dāng)所述第一層次層中不再有GP1時，步驟S328后跟其中在第二層次層中獲得距 離中心綠色像素(CGP) G22為2的第一綠色像素的步驟S330。步驟S330后跟其中 做出綠色像素GP2的像素值是否大于或等于P_min且小于或等于P_max (參見步驟 S332)或是否在范圍中的確定的步驟S332。如果步驟S332處的確定為"是"，那么步 驟S332后跟其中將值G—sum增加第一綠色像素GP2 (例如加索引像素GOO)的綠色 像素值的步驟S334。更具體來說，通過方程式Eq.(12a)或Eq.(12b)來增加所述G—sum: G—,+-GP2;或 f"程g(12a) G一sum - G一sum + GP2力P2的加權(quán)因數(shù) 方程式(12b)
(所述第二層次層的加權(quán)因數(shù)，=1)
其中GP2是所述第二層次層中加索引綠色像素的像素值。在所述實例性實施例 中，所述第二層次層中的GP2包括G00、 G02、 G04、 G20、 G24、 G42及G44。因此， 如果被評價的綠色像素值GP2在P_min與P—max所定義的范圍內(nèi)，那么由于加權(quán)因 數(shù)為1 ，因此G—sum增加所述GP2的像素值。
另一方面，如果步驟S332處的確定是綠色像素GP2的像素值不大于或等于P一min 及/或不小于或等于P一max或超出范圍，那么步驟S332后跟其中將值G—sum增加表示 為G22的中心綠色像素值的像素值的步驟S336。更具體來說，通過方程式Eq.(13a) 或Eq.(13b)增加所述G—sum:
Gjum+-G22;或 方程式(13a) G_sum = (3一si8TJ + (G22，GP2的加權(quán)因數(shù)》方程式(i3b)
(所述第二層次層的加權(quán)因數(shù)，=1)
其中G22表示加索引中心綠色像素G22的像素值。給予所述第二層次層中表示 為GOO、 G02、 G04、 G20、 G24、 G42及G44的GP2相同的操作及加權(quán)。如果被評價 的綠色像素值GP2超出P_min與P—max所定義的范圍，那么使用Eq.(13a)或Eq.(13b) 處的Gjum方程式。因此，用中心綠色像素G22的像素值替代所述第二層次層中超 出范圍的綠色像素的綠色像素值。
可容易地看出，Eq.(12a)、 (12b)、 (13a)及/或13(b)將所述第二層次層的經(jīng)加權(quán)像 素值相加。
步驟S334及步驟S336后跟步驟S338以確定是否存在另一GP2。如果是，那么 步驟S338返回到其中基于下一 GP2的像素值重新評價步驟S332、 S334、 S336的步驟 S330。在步驟S330、 S332、 S334、 S336及S338所定義的回路的末尾，G—sum已將所 述第二層次層的經(jīng)加權(quán)綠色像素值加在一起，其形成第二層次層和。在所提供的所提 出程序碼中，G—sum也已將所述第二層次層和、所述第一層次層和及所述經(jīng)加權(quán)中心 綠色像素值加在一起以形成經(jīng)加權(quán)綠色像素總和。
現(xiàn)在參照圖14E，在處理所述NxN (N=5)區(qū)域中的綠色像素之后，在步驟S340 處將所述G—sum(經(jīng)加權(quán)綠色像素總和)規(guī)范化。通過將所述G_sum下移位5個位(25= 二進(jìn)制表示法的總加權(quán)因數(shù)32)來將所述G_sum規(guī)范化。所述總加權(quán)因數(shù)等于第一 加權(quán)因數(shù)、乘以所述第一層次層中的綠色像素的數(shù)量的第二加權(quán)因數(shù)與乘以所述第二 層次層中的綠色像素的數(shù)量的第三加權(quán)因數(shù)的總和。在所述實例性實施例中，所述第 一加權(quán)因數(shù)是8。乘以所述第一層次層中的綠色像素的數(shù)量的第二加權(quán)因數(shù)等于18。 乘以所述第二層次層中的綠色像素的數(shù)量的第三加權(quán)因數(shù)等于8。
在步驟S342處，用在步驟S340中計算的經(jīng)規(guī)范化G_sum替代中心綠色像素G22 的像素值。更具體來說，中心綠色像素(G22)的新像素值由方程式Eq.(14)定義
新的G22 =G_sum 5;方程式(14)
其中G22表示中心綠色像素G22的像素值且符號"》"表示下移位；且Eq.(14)中 的G_sum是經(jīng)加權(quán)綠色像素總和。下移位5個位與除以25或32相同。
通過自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法300，對于靠近中心綠色像素G22的綠色 像素來說，其用于執(zhí)行低通濾波。如果所述綠色像素超過所定義的靠近程度的范圍， 那么將其跳過(用所述中心綠色像素的像素值替代)。在所述實例性實施例中，所定 義的靠近程度是一個(1)像素的距離處或兩個(2)像素的距離處的像素。因此，所 述規(guī)范化因數(shù)為常數(shù)。因此，可用簡單的下移位替代除法。
步驟342后跟其中針對圖像的下一區(qū)域重復(fù)方法300直到不再有區(qū)域為止的步驟
S344。在步驟S344處，如果所述確定為"否"，那么方法300結(jié)束，因為不再有區(qū)域。 另一方面，如果所述確定為"是"，那么步驟S344循環(huán)回到圖14A中的步驟S304以針 對所述整個幀圖像的下一區(qū)域重復(fù)所述過程。
另一選擇為，可將步驟S344移動到規(guī)范化步驟S340 (其可允許將所有中心像素 同時規(guī)范化)之前的位置。
注意，值P—max與P—min利用比率及偏移參數(shù)兩者。對于小的信號，所述比率 不能夠產(chǎn)生有用的范圍。在所述偏移的幫助下，其可提供有意義的范圍[P—min，P一max]。 附加收益是噪聲的同時降低。對于大的信號，所述比率支配并匹配在所述校準(zhǔn)過程期 間從亮灰信號估計的經(jīng)校準(zhǔn)最差Gr/Gb比率失配。
通過自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法300，僅需要知道傳感器(例如傳感器模 塊210)的最差失配作為現(xiàn)有知識。在運行時間，不存在參數(shù)需要改變或調(diào)諧。在所 述傳感器校準(zhǔn)程序期間知道所述最差失配。
實驗結(jié)果
圖15A、 15B、 16A、 16B、 17A、 17B、 18A、 18B、 19A、 19B、 20A及20B顯示
具有及不具有自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法300、具有去馬賽克處理的圖像的比 較?？扇菀椎乜闯?，通過自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法300 (下文中稱作"自適應(yīng) 綠色通道平衡方法")，高頻率分量(清晰線及曲線)被保留得很好且交叉陰影線圖案 被移除。通過所述自適應(yīng)綠色通道平衡方法，所述圖像中未引入新的偽影。用 F—max=U3、 F_min=0.87及限定為5的偏移來處理圖15A、 15B、 16A、 16B、 17A、 17B、 18A、 18B、 19A、 19B、 20A及20B的圖像。圖15A-15B圖解說明不具有及具 有所述自適應(yīng)綠色通道平衡方法的平場圖像(放大300%且具有去馬賽克)；圖16A-16B 圖解說明不具有及具有所述自適應(yīng)綠色通道平衡方法的分辨率測試卡圖像(中心圈)
(放大300%且具有去馬賽克處理)；圖17A-17B圖解說明不具有及具有所述自適應(yīng) 綠色通道平衡方法的分辨率測試卡圖像(垂直線)(放大300%且具有去馬賽克處理)； 圖18A-18B圖解說明不具有及具有所述自適應(yīng)綠色通道平衡方法的分辨率測試卡圖像
(水平線)(放大300%且具有去馬賽克處理)；圖19A-19B圖解說明不具有及具有 所述自適應(yīng)通道平衡算法的MacBeth測試卡圖像(放大300%且具有去馬賽克處理)； 及圖20A-20B圖解說明不具有及具有所述自適應(yīng)通道平衡的MacBeth測試卡圖像(具 有去馬賽克處理)。
可從圖15B、 16B、 17B、 18B、 19B及20B中容易地看出，自適應(yīng)綠色通道平衡 方法300將圖像中的邊緣保留得很好，同時可移除藉由失配偽影(交叉陰影線圖案)。 自適應(yīng)綠色通道平衡方法300不需要具有運行時間調(diào)諧或監(jiān)督。僅需要對最差奇偶失 配的離線校準(zhǔn)來確定用于自造應(yīng)綠色通道平衡方法300中的參數(shù)(F一max及F—min)。 所述校準(zhǔn)程序?qū)⑻峁┧鼍G色通道失配增益及所述增益方差?；诖?，可導(dǎo)出所述參 數(shù)(F—max及F_min)。
自適應(yīng)綠色通道平衡方法300適合實施于硬件、固件或軟件中。
已出于例示及說明的目的提供對本發(fā)明的實施例的以上說明，其并非打算為窮盡 性或?qū)⒈景l(fā)明限定為所揭示的精確形式，且按照以上教示可得出修改及變更或從對本 發(fā)明的實踐中獲得修改及變更。選擇并說明所述實施例旨在解釋本發(fā)明原理及其實際 應(yīng)用，以使所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠以適于所涵蓋的特定使用的各種實施例及各 種修改來利用本發(fā)明。本發(fā)明的范圍打算由其隨附權(quán)利要求書及其等效物來定義。
附件
根據(jù)以下程序計算所述區(qū)域內(nèi)的非壞綠色像素的Gr一avg及Gb_avg值
對于(i=0; i〈每一區(qū)域的有效對的數(shù)量；i++)
Gr sum GR; (3t)一SJjm +=! G8;
Gr_avg = Gr—sum/每一區(qū)域的有效對的數(shù)量； Gb—avg = Gt^sum/每一區(qū)域的有效對的數(shù)量。
可使用所述偽碼導(dǎo)出每一 (GB，GR)對的通道增益 avg =《Gr一avg + Gb一avg)/2;
(3b一gain = svg/GB一avg.
可將以下碼用于替代性自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法300。 P—max - m欲{F—m欲* G22, G22+o行set):
P一min - min (P一min * G22, G22-oifset);及
G—sum - G22 <<3.
可將以下實例性碼用于替代性自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法300以基于距離
所述第一層次層中的綠色中心像素為1的綠色像素將參數(shù)G—sum相加。 對于 G11,
如果(G11 >。P—min and G11 <^P—max)<formula>formula see original document page 25</formula>,
另外
<formula>formula see original document page 25</formula>
給予G13、 G31及G33相同的操作及加權(quán)。
可將以下實例性碼用于替代性自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法300以基于距離 所述第二層次層中的綠色中心像素為2的綠色像素將參數(shù)G—sum相加。
對于 Goa,
如果(G0O>=P_min and GOO<=P_max)
G_sum + = GOO; (加權(quán)=1)
另外
G_sum+=G22.
給予G02、 G04、 G20、 G24、 G40、 G42及G44相同的操作及加權(quán)。
權(quán)利要求
1.一種用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除的方法，其包含以下步驟對圖像逐區(qū)域地校準(zhǔn)紅色行的綠色(GR)通道增益及藍(lán)色行的綠色(GB)通道增益，及逐區(qū)域地將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GR通道增益應(yīng)用到所述紅色行中的綠色像素且將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GB通道增益應(yīng)用到所述藍(lán)色行中的所述綠色像素以移除所述綠色通道奇偶失配。
2、 如權(quán)利要求l所述的方法；其中所述圖像是原始貝爾圖像。
3、 如權(quán)利要求1所述的方法；其中所述校準(zhǔn)步驟包括濾除出所述每一相應(yīng)區(qū)域中的壞像素及邊緣像素以形成一組有效像素對的步驟。
4、 如權(quán)利要求3所述的方法；其中所述校準(zhǔn)步驟包括以下步驟對所述區(qū)域中 的所述有效像素對的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)；計算所述紅色行的所述有效綠色像素的平均數(shù)量； 及計算所述藍(lán)色行的所述有效綠色像素的平均數(shù)量。
5、 如權(quán)利要求4所述的方法；其中所述GR通道增益及所述GB通道增益是所述所計算的所述紅色行及所述藍(lán)色行的所述有效綠色像素的平均數(shù)量的函數(shù)。
6、 如權(quán)利要求1所述的方法；其中所述校準(zhǔn)步驟包括用先前圖像的GR通道增 益及GR通道增益對所述GR通道增益及所述GB通道增益進(jìn)行濾波的步驟；且其中 所述應(yīng)用步驟的所述所應(yīng)用GR通道增益及所述所應(yīng)用GB通道增益是所述經(jīng)濾波GR 通道增益及所述經(jīng)濾波GB通道增益。
7、 如權(quán)利要求1所述的方法；其中所述應(yīng)用步驟包含以下步驟將所述每一相 應(yīng)區(qū)域中的紅色行中的所述綠色像素與所述GR通道增益相乘；及將藍(lán)色行中的所述 綠色像素與所述GB通道增益相乘。
8、 一種由處理裝置執(zhí)行的程序碼，其包含 在執(zhí)行時可操作以進(jìn)行以下操作的指令在圖像中逐區(qū)域地校準(zhǔn)紅色行的綠色(GR)通道增益及藍(lán)色行的綠色(GB) 通道增益，及逐區(qū)域地將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GR通道增益應(yīng)用到所述紅色行中 的綠色像素且將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GB通道增益應(yīng)用到所述藍(lán)色行中 的綠色像素以自適應(yīng)地從所述圖像中移除綠色通道奇偶失配。
9、 如權(quán)利要求8所述的碼；其中所述可操作以進(jìn)行校準(zhǔn)的指令包括可操作以濾 除出所述每一相應(yīng)區(qū)域中的壞像素及邊緣像素以形成一組有效像素對的指令。
10、 如權(quán)利要求9所述的碼；其中所述可操作以進(jìn)行校準(zhǔn)的指令包括可操作以進(jìn) 行以下操作的指令對所述區(qū)域中的所述有效像素對的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)；計算所述紅色 行的有效綠色像素的平均數(shù)量；及計算所述藍(lán)色行的有效綠色像素的平均數(shù)量。
11、 如權(quán)利要求10所述的碼；其中所述GR通道增益及所述GB通道增益是所述所計算的所述紅色行及所述藍(lán)色行的所述有效綠色像素的平均數(shù)量的函數(shù)。
12、 如權(quán)利要求8所述的碼；其中所述可操作以進(jìn)行校準(zhǔn)的指令包括可操作以用先前圖像的GR通道增益及GB通道增益對所述GR通道增益及所述GB通道增益進(jìn)行 濾波的指令；且其中所述指令可操作以應(yīng)用所述GR通道增益且所述所應(yīng)用GB通道 增益應(yīng)用所述經(jīng)濾波GR通道增益及所述經(jīng)濾波GB通道增益。
13、 如權(quán)利要求8所述的碼；其中所述可操作以應(yīng)用的指令包括可操作以進(jìn)行以 下操作的指令將所述每一相應(yīng)區(qū)域中的所述紅色行中的所述綠色像素與所述GR通 道增益相乘；及將所述藍(lán)色行中的所述綠色像素與所述GB通道增益相乘。
14、 一種自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除模塊，其包含校準(zhǔn)裝置，其用于在圖像中逐區(qū)域地校準(zhǔn)紅色行的綠色(GR)通道增益及藍(lán)色 行的綠色(GB)通道增益，及應(yīng)用裝置，其用于逐區(qū)域地將針對每一t&應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GR通道增益應(yīng)用到 所述紅色行中的綠色像素且將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GB通道增益應(yīng)用到所述 藍(lán)色行中的綠色像素以移除所述綠色通道奇偶失配。
15、 如權(quán)利要求14所述的模塊；其中所述圖像是原始貝爾圖像。
16、 如權(quán)利要求14所述的模塊；其中所述校準(zhǔn)裝置包括用于濾除出所述每一相 應(yīng)區(qū)域中的壞像素及邊緣像素以形成一組有效像素對的裝置。
17、 如權(quán)利要求16所述的模塊；其中所述校準(zhǔn)裝置包括用于對所述區(qū)域中的所 述有效像素對的數(shù)量進(jìn)行計數(shù)的裝置；用于計算所述紅色行的有效綠色像素的平均數(shù) 量的裝置；及用于計算所述藍(lán)色行的有效綠色像素的平均數(shù)量的裝置。
18、 如權(quán)利要求17所述的模塊；其中所述GR通道增益及所述GB通道增益是所 述所計算的所述紅色行及所述藍(lán)色行的所述有效綠色像素的平均數(shù)量的函數(shù)。
19、 如權(quán)利要求17所述的模塊；其中所述校準(zhǔn)裝置包括用于用先前圖像的GR 通道增益及GR通道增益對所述GR通道增益及所述GR通道增益進(jìn)行濾波的裝置； 且其中所述應(yīng)用裝置的所述所應(yīng)用GR通道增益及所述所應(yīng)用GB通道增益是所述經(jīng) 濾波GR通道增益及所述經(jīng)濾波GB通道增益。
20、 如權(quán)利要求19所述的模塊；其中所述應(yīng)用裝置包含用于將所述每一相應(yīng)區(qū) 域中的所述紅色行中的所述綠色像素與所述GR通道增益相乘的裝置；及用于將所述 藍(lán)色行中的所述綠色像素與所述GB通道增益相乘的裝置。
21、 一種用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除的方法，其包含以下步驟 將來自傳感器的原始圖像分割為多個區(qū)域；及針對每一區(qū)域，自適應(yīng)地移除所述原始圖像中的綠色通道奇偶失配以在經(jīng)去馬賽 克處理的圖像中實現(xiàn)偽影的消失。
22、 如權(quán)利要求21所述的方法；其中所述原始圖像是原始貝爾圖像。
23、 如權(quán)利要求21所述的方法；其中所述移除步驟包含以下步驟 對所述原始圖像逐區(qū)域地校準(zhǔn)紅色行的綠色(GR)通道增益及藍(lán)色行的綠色(GB) 通道增益，及逐區(qū)域地將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GR通道增益應(yīng)用到所述紅色行中的綠 色像素且將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GB通道增益應(yīng)用到所述藍(lán)色行中的所述綠 色像素以移除所述綠色通道奇偶失配。
24、 如權(quán)利要求21所述的方法；其中所述移除步驟包含以下步驟-針對所述原始圖像中的所述每一相應(yīng)區(qū)域基于中心綠色像素的第一加權(quán)因數(shù)產(chǎn)生經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值；將基于第一層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的第二加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第一層次層和；將基于第二層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的 第三加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第二層次層和；將所述經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值、所述第一層次層和及所述第二層次層和相加以 形成經(jīng)加權(quán)綠色像素總和；將所述經(jīng)加權(quán)綠色像素總和規(guī)范化；及用所述經(jīng)規(guī)范化的經(jīng)加權(quán)綠色像素總和替代所述中心綠色像素的像素值。
25、 如權(quán)利要求24所述的方法；其中所述產(chǎn)生步驟包含以下步驟 將所述中心綠色像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以產(chǎn)生所述經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值。
26、 如權(quán)利要求24所述的方法；其進(jìn)一步包含以下步驟 在所述第一層次層的所述相加步驟之前將所述第一層次層中的每一綠色像素的像素值與像素最大值及像素最小值相比較以確定所述第一層次層中的每一綠色像素的所述像素值是否在一范圍內(nèi)；針對所述第一層次層中的在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將所述每一綠色像素的所述像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值； 及針對所述第一層次層中的不在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將所述中心綠色 像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值，其中所述 第一層次層的所述相加步驟將所述第一層次層中的在所述范圍內(nèi)的所有綠色像素 的所述范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值與所述第一層次層中的超出所述范圍的所有綠色 像素的所述范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加。
27、 如權(quán)利要求26所述的方法；其進(jìn)一步包含以下步驟-在所述第二層次層的所述相加步驟之前將所述第二層次層中的每一綠色像素的像素值與所述像素最大值及所述像素 最小值相比較以確定所述第二層次層中的每一綠色像素的所述像素值是否在所述范圍內(nèi)； 針對所述第二層次層中的在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將每一綠色像素的 所述像素值乘以所述第二加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值；及針對所述第二層次層中的不在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將所述中心綠色 像素值乘以所述第二加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值其中所述第二層次層的所述相加步驟將所述第二層次層中的在所述范圍內(nèi)的 所有綠色像素的所述范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值與所述第二層次層中的超出所述范 圍的所有綠色像素的所述范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加。
28、 如權(quán)利要求26所述的方法；其進(jìn)一步包含以下步驟 設(shè)定最大綠色失配比率的上限閾值(F一max); 設(shè)定所述最大綠色失配比率的下限閾值(F_min);計算自適應(yīng)于所述中心綠色像素(CGP)周圍的紅色像素的偏移以移除空間變化 綠色通道奇偶失配；基于如下定義的方程式計算所述像素最大值(P—max) P—nnsx = m欲(F一m欲* CGP, CGP+o舒坊t);及基于如下定義的方程式計算所述像素最小值(P—min) P一rrnn - min (F一min * CGP, CGP^offest).
29、 如權(quán)利要求28所述的方法；其中所述偏移計算步驟包含將k乘以所述周圍紅色像素的周圍紅色像素值的平均數(shù)，其中k是調(diào)整串話干擾 校正的量值的參數(shù)。
30、 一種自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除模塊，其包含分割裝置，其用于將來自傳感器的原始圖像分割為多個區(qū)域；及移除裝置，其用于自適應(yīng)地移除所述原始圖像中每一區(qū)域中的綠色通道奇偶失配 以在經(jīng)去馬賽克處理的圖像中實現(xiàn)偽影的消失。
31、 如權(quán)利要求30所述的模塊；其中所述原始圖像是原始貝爾圖像。
32、 如權(quán)利要求30所述的模塊；其中所述移除模塊包含校準(zhǔn)裝置，其用于對所述原始圖像逐區(qū)域地校準(zhǔn)紅色行的綠色(GR)通道增益 及藍(lán)色行的綠色(GB)通道增益；及應(yīng)用裝置，其用于逐區(qū)域地將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GR通道增益應(yīng)用到 所述紅色行中的綠色像素且將針對每一相應(yīng)區(qū)域校準(zhǔn)的所述GB通道增益應(yīng)用到所述 藍(lán)色行中的綠色像素以移除所述綠色通道奇偶失配。
33、 如權(quán)利要求32所述的模塊；其中所述移除裝置包含產(chǎn)生裝置，其用于基于中心綠色像素的第一加權(quán)因數(shù)產(chǎn)生經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值；相加裝置，其用于將基于第一層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周 圍綠色像素的第二加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第一層次層和；相加裝置，其用于將基于第二層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周 圍綠色像素的第三加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第二層次層和；相加裝置，其用于將所述經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值、所述第一層次層和及所述第二 層次層和相加以形成經(jīng)加權(quán)綠色像素總和；規(guī)范化裝置，其用于將所述經(jīng)加權(quán)綠色像素總和規(guī)范化；及替代裝置，其用于用所述經(jīng)規(guī)范化的經(jīng)加權(quán)綠色像素總和替代所述中心綠色像素 的像素值。
34、 如權(quán)利要求33所述的模塊；其中所述產(chǎn)生裝置包含相乘裝置，其用于將所述中心綠色像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以產(chǎn)生所述經(jīng)加 權(quán)中心綠色像素值。
35、 如權(quán)利要求33所述的模塊；其進(jìn)一步包含-比較裝置，其用于將所述第一層次層中的每一綠色像素的像素值與像素最大值及 像素最小值相比較以確定所述第一層次層中的每一綠色像素的所述像素值是否在一范圍內(nèi)；相乘裝置，其用于針對所述第一層次層中的在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將相 應(yīng)綠色像素的所述像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值；相乘裝置，其用于針對所述第一層次層中的不在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將 所述中心綠色像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值；其中所述第一層次層的所述相加裝置將所述第一層次層中的在所述范圍內(nèi)的所 有綠色像素的所述范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值與所述第一層次層中的超出所述范圍的所 有綠色像素的所述范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加。
36、 如權(quán)利要求35所述的模塊；其進(jìn)一步包含比較裝置，其用于在所述第二層次層的所述相加之前將所述第二層次層中的每一 綠色像素的像素值與所述像素最大值及所述像素最小值相比較以確定所述第二層次層 中的每一綠色像素的所述像素值是否在所述范圍內(nèi)；相乘裝置，其用于針對所述第二層次層中的在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將每 一綠色像素的所述像素值乘以所述第二加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素 值；相乘裝置，其用于針對所述第二層次層中的不在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將 所述中心綠色像素值乘以所述第二加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值其中所述第二層次層的所述相加裝置將所述第二層次層中的在所述范圍內(nèi)的所 有綠色像素的所述范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值與所述第二層次層中的超出所述范圍的所 有綠色像素的所述范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加。
37、 如權(quán)利要求36所述的模塊；其進(jìn)一步包含設(shè)定裝置，其用于設(shè)定最大綠色失配比率的上限閾值(F—max);設(shè)定裝置，其用于設(shè)定所述最大綠色失配比率的下限閾值(F一min); 計算裝置，其用于計算自適應(yīng)于所述中心綠色像素(CGP)周圍的紅色像素的偏移以移除空間變化綠色通道奇偶失配；計算裝置，其基于如下定義的方程式計算所述像素最大值(P_max) Pjn欲- m欲(FLm欲* C(3F\ CGP+off錄t):及計算裝置，其基于如下定義的方程式計算所述像素最小值(P—min) P—min - mir* (F一min * CGP, CGPoffs射).
38、 如權(quán)利要求37所述的模塊；其中所述偏移計算裝置包含相乘裝置，其用于將k乘以所述周圍紅色像素的周圍紅色像素值的平均數(shù)，其中 k是調(diào)整串話干擾校正的量值的參數(shù)。
39、 一種用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除的方法，其包含以下步驟 針對所述原始圖像中的每一區(qū)域基于中心綠色像素的第一加權(quán)因數(shù)產(chǎn)生經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值；將基于第一層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的第二加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第一層次層和；將基于第二層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的 第三加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第二層次層和；將所述經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值、所述第一層次層和及所述第二層次層和相加以形成經(jīng)加權(quán)綠色像素總和；將所述經(jīng)加權(quán)綠色像素總和規(guī)范化；及用所述經(jīng)規(guī)范化的經(jīng)加權(quán)綠色像素總和替代所述中心綠色像素的像素值以移 除所述綠色通道奇偶失配。
40、 如權(quán)利要求39所述的方法；其中所述產(chǎn)生步驟包含以下步驟-將所述中心綠色像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以產(chǎn)生所述經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值。
41、 如權(quán)利要求40所述的方法；其進(jìn)一步包含以下步驟 在所述第一層次層的所述相加步驟之前將所述第一層次層中的每一綠色像素的像素值與像素最大值及像素最小值相 比較以確定所述第一層次層中的每一綠色像素的所述像素值是否在一范圍內(nèi)；針對所述第一層次層中的在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將相應(yīng)綠色像素的所述像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值；及 針對所述第一層次層中的不在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將所述中心綠色像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值其中所述第一層次層的所述相加步驟將所述第一層次層中的在所述范圍內(nèi)的所有綠色像素的所述范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值與所述第一層次層中的超出所述范圍的所有綠色像素的所述范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加。
42、 如權(quán)利要求41所述的方法；其進(jìn)一步包含以下步驟 在所述第二層次層的所述相加步驟之前將所述第二層次層中的每一綠色像素的像素值與所述像素最大值及所述像素 最小值相比較以確定所述第二層次層中的每一綠色像素的所述像素值是否在所述 范圍內(nèi)；針對所述第二層次層中的在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將相應(yīng)綠色像素的 所述像素值乘以所述第二加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值；及針對所述第二層次層中的不在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素，將所述中心綠色 像素值乘以所述第二加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值其中所述第二層次層的所述相加步驟將所述第二層次層中的在所述范圍內(nèi)的 所有綠色像素的所述范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值與所述第二層次層中的超出所述范 圍的所有綠色像素的所述范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加。
43、 如權(quán)利要求41所述的方法；其進(jìn)一步包含以下步驟 設(shè)定最大綠色失配比率的上限閾值(F_max); 設(shè)定所述最大綠色失配比率的下限閾值(F—min);計算自適應(yīng)于所述中心綠色像素(CPG)的周圍紅色像素的偏移以移除空間變化 綠色通道奇偶失配；基于如下定義的方程式計算所述像素最大值(P_max) P—max max (Fjm欲* CGP, GGP+offset);及基于如下定義的方程式計算所述像素最小值(P_min) P—m'們=min (F一min *CGP, CGP offset).
44、 如權(quán)利要求43所述的方法；其中所述偏移計算步驟包含 將k乘以所述周圍紅色像素的周圍紅色像素值的平均數(shù)，其中k是調(diào)整串話干擾校正的量值的參數(shù)。
45、 一種自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除模塊，其包含產(chǎn)生裝置，其用于基于中心綠色像素的第一加權(quán)因數(shù)產(chǎn)生經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值；相加裝置，其用于將基于第一層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的第二加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第一層次層和；相加裝置，其用于將基于第二層次層中相對于所述區(qū)域的所述中心綠色像素的周圍綠色像素的第三加權(quán)因數(shù)的經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加以形成第二層次層和；相加裝置，其用于將所述經(jīng)加權(quán)中心綠色像素值、所述第一層次層和及所述第二層次層和相加以形成經(jīng)加權(quán)綠色像素總和；規(guī)范化裝置，其用于將所述經(jīng)加權(quán)綠色像素總和規(guī)范化；及 替代裝置，其用于用所述經(jīng)規(guī)范化的經(jīng)加權(quán)綠色像素總和替代所述中心綠色像素 的像素值。
46、 如權(quán)利要求45所述的模塊；其中所述產(chǎn)生裝置包含相乘裝置，其用于將所述中心綠色像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以產(chǎn)生所述經(jīng)加 權(quán)中心綠色像素值。
47、 如權(quán)利要求45所述的模塊；其進(jìn)一步包含比較裝置，其用于將所述第一層次層中的每一綠色像素的像素值與像素最大值及 像素最小值相比較以確定所述第一層次層中的每一綠色像素的所述像素值是否在一范 圍內(nèi)；相乘裝置，其用于針對所述第一層次層中的在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素將相應(yīng) 綠色像素的所述像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值；相乘裝置，其用于針對所述第一層次層中的不在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素將所 述中心綠色像素值乘以所述第一加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值；其中所述第一層次層的所述相加裝置將所述第一層次層中的在所述范圍內(nèi)的所 有綠色像素的所述范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值與所述第一層次層中的超出所述范圍的所 有綠色像素的所述范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加。
48、 如權(quán)利要求47所述的模塊；其進(jìn)一步包含比較裝置，其用于在所述第二層次層的所述相加裝置進(jìn)行相加之前將所述第二層 次層中的每一綠色像素的像素值與所述像素最大值及所述像素最小值相比較以確定所述第二層次層中的每一綠色像素的所述像素值是否在所述范圍內(nèi)；相乘裝置，其用于針對所述第二層次層中的在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素將相應(yīng) 綠色像素的所述像素值乘以所述第二加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素 值；相乘裝置，其用于針對所述第二層次層中的不在所述范圍內(nèi)的每一綠色像素將所 述中心綠色像素值乘以所述第二加權(quán)因數(shù)以形成對應(yīng)的范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值其中所述第二層次層的所述相加裝置將所述第二層次層中的在所述范圍內(nèi)的所 有綠色像素的所述范圍內(nèi)經(jīng)加權(quán)綠色像素值與所述第二層次層中的超出所述范圍的所 有綠色像素的所述范圍外經(jīng)加權(quán)綠色像素值相加。
49、 如權(quán)利要求38所述的模塊；其進(jìn)一步包含設(shè)定裝置，其用于設(shè)定最大綠色失配比率的上限閾值(F—max);設(shè)定裝置，其用于設(shè)定所述最大綠色失配比率的下限閾值(F—min);計算裝置，其用于計算自適應(yīng)于所述中心綠色像素(CPG)的周圍紅色像素的偏移以移除空間變化綠色通道奇偶失配；計算裝置，其基于如下定義的方程式計算所述像素最大值(P—max) P一max = m欲(F—m欲* CGP, CGPwffset);及 計算裝置，其基于如下定義的方程式計算所述像素最小值(P—min) Pjmin - min (F一min * CGP, CGP-offset).
50、如權(quán)利要求49所述的模塊；其中所述偏移計算裝置包含相乘裝置，其用于將k乘以所述周圍紅色像素的周圍紅色像素值的平均數(shù)，其中k是調(diào)整串話干擾校正的量值的參數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明揭示一種用于自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除以在經(jīng)去馬賽克處理的圖像中實現(xiàn)由奇偶失配導(dǎo)致的偽影的消失的方法及設(shè)備。在一種自適應(yīng)方法中，確定紅色行的經(jīng)校準(zhǔn)GR通道增益及藍(lán)色行的經(jīng)校準(zhǔn)GB通道增益且其是僅在每一相應(yīng)區(qū)域中的有效像素的函數(shù)。在所述校準(zhǔn)之后，在校正過程中，將一區(qū)域的紅色行中的綠色像素乘以所述經(jīng)校準(zhǔn)的GR通道增益。另一方面，將藍(lán)色行中的綠色像素乘以所述經(jīng)校準(zhǔn)的GB通道增益。因此，在去馬賽克處理之后，所述經(jīng)校正的圖像實質(zhì)上不具有由所述綠色通道的奇偶失配所導(dǎo)致的偽影。另一選擇為，所述自適應(yīng)綠色通道奇偶失配移除方法用經(jīng)規(guī)范化的經(jīng)加權(quán)綠色像素總和替代具有奇數(shù)數(shù)量的列及行的區(qū)域的中心綠色像素。所述經(jīng)加權(quán)綠色像素總和將由第一加權(quán)因數(shù)加權(quán)的中心綠色像素、基于第二加權(quán)因數(shù)的第一層次層的經(jīng)加權(quán)綠色像素值的和及基于第三加權(quán)因數(shù)的第二層次層的經(jīng)加權(quán)綠色像素值的和相加。
文檔編號H04N9/04GK101371592SQ200780003066
公開日2009年2月18日 申請日期2007年1月17日 優(yōu)先權(quán)日2006年1月19日
發(fā)明者塞澤波·羅伯特·洪, 李向川, 英·謝·諾伊斯 申請人:高通股份有限公司