專利名稱：適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，尤其涉及一種以亮度特性差異及變化情況為基礎(chǔ)的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法。
背景技術(shù)：
影像感測組件，例如互補(bǔ)式金屬氧化物半導(dǎo)體影像傳感器(CMOS imagesensor,CIS)和電荷耦合(CCD)傳感器，已廣泛應(yīng)用于各種消費性電子商品，例如數(shù)字相機(jī)、個人數(shù)字助理和智能行動通訊裝置等等。目前各種影像感測組件最常搭配采用貝爾圖形(Bayerpattern)排列的彩色濾光片來進(jìn)行影像擷取。由于人眼對綠色的信息分辨范圍較大，能分 辨出更多的細(xì)節(jié)，因此采用貝爾圖形的像素數(shù)組中，紅色、藍(lán)色及綠色等三原色像素的分布并非平均地分配，而是綠色像素所占的比重較高。請參考圖1，圖1為采用貝爾圖形排列的一數(shù)組影像數(shù)據(jù)10的示意圖。如圖1所示，數(shù)組影像數(shù)據(jù)10為一 5X5的貝爾圖型數(shù)組影像數(shù)據(jù)，圖1中的R代表紅色像素(即使用紅色濾光片的像素)，G代表綠色像素(即使用綠色濾光片的像素)，以及B代表藍(lán)色像素(即使用藍(lán)色濾光片的像素)。數(shù)組影像數(shù)據(jù)10的奇數(shù)列主要是由綠子像素與藍(lán)子像素交替排列，稱為Gb像素列。數(shù)組影像數(shù)據(jù)10的偶數(shù)列主要是由綠子像素與紅子像素交替排列而成，稱為Gr像素列。一般來說，同一類型的像素列上的綠子像素會具有較相似的物理現(xiàn)象，而不同類型的像素列上的綠子像素，通常會由于周遭像素干擾的效應(yīng)不同而產(chǎn)生綠色不平衡(green unbalance)的現(xiàn)象，如此一來，將在后續(xù)影像重建時將可能導(dǎo)致格子狀影像、錯色(false color)或邊緣模糊的問題。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明的目的的一在于提供一種適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法。依據(jù)本發(fā)明的實施例，其是揭露一種適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，適用于一影像處理裝置，該適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法包括有接收一數(shù)組影像數(shù)據(jù)，該數(shù)組影像數(shù)據(jù)包括交錯排列的多個第一類像素列與多個第二類像素列，每一該第一類像素列包括多個綠子像素與多個紅子像素而不包括藍(lán)子像素，每一該第二類像素列包括多個綠子像素與多個藍(lán)子像素而不包括紅子像素；計算該數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的一綠子像素周圍的第一多個綠子像素的亮度平均值為一第一平均值，其中該第一多個綠子像素是位于至少一第一類像素列上；計算該綠子像素周圍的第二多個綠子像素的亮度平均值為一第二平均值，其中該第二多個綠子像素是位于至少一第二類像素列上；計算該第一平均值及該第二平均值的一絕對差值；計算該綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素的一亮度平均梯度值；以及根據(jù)該綠子像素的一亮度值、該絕對差值與該亮度平均梯度值，決定是否補(bǔ)償該綠子像素。依據(jù)本發(fā)明的實施例，其還揭露一種適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，適用于一影像處理裝置，該適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法包括有接收一數(shù)組影像數(shù)據(jù)，該數(shù)組影像數(shù)據(jù)包括多個第一類像素列與多個第二類像素列交錯排列而成的一像素數(shù)組，每一該第一類像素列包括多個綠子像素與多個紅子像素而不包括藍(lán)子像素，每一該第二類像素列包括多個綠子像素與多個藍(lán)子像素而不包括紅子像素；比較該數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的一綠子像素周圍的第一多個綠子像素與第二多個綠子像素的亮度特性間的差異，其中該第一多個綠子像素是位于至少一第一類像素列上，以及該第二多個綠子像素是位于至少一第二類像素列上；依據(jù)比較結(jié)果，決定是否補(bǔ)償該綠子像素。


圖1為采用貝爾圖形排列的一數(shù)組影像數(shù)據(jù)的示意圖。圖2為本發(fā)明實施例的一適應(yīng)性像 素補(bǔ)償流程的示意圖。其中，附圖標(biāo)記說明如下10數(shù)組影像數(shù)據(jù)20流程200、202、204、206、208、210、212、 步驟21具體實施例方式請參考圖2，圖2為本發(fā)明實施例的一適應(yīng)性像素補(bǔ)償流程20的示意圖。適應(yīng)性像素補(bǔ)償流程20是應(yīng)用于一影像處理裝置中。流程20包括以下步驟步驟200:開始。步驟202 :接收一數(shù)組影像數(shù)據(jù)。步驟204 :計算該數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的一綠子像素周圍的第一多個綠子像素的亮度平均值為一第一平均值，其中該第一多個綠子像素是位于至少一第一類像素列上。步驟206 :計算該綠子像素周圍的第二多個綠子像素的亮度平均值為一第二平均值，其中該第二多個綠子像素是位于至少一第二類像素列上。步驟208 :計算該第一平均值及該第二平均值的一絕對差值。步驟210 :計算該綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素的一亮度平均梯度值。步驟212 :根據(jù)該綠子像素的一亮度值、該絕對差值與該亮度平均梯度值，決定是否補(bǔ)償該綠子像素。步驟214:結(jié)束。以下將對上述步驟作詳細(xì)說明，首先，在步驟202中，可于影像處理裝置中的一影像感測組件擷取一數(shù)組影像數(shù)據(jù)后，自影像感測組件接收數(shù)組影像數(shù)據(jù)。此數(shù)組影像數(shù)據(jù)包括交錯排列的多個第一類像素列與多個第二類像素列。例如，數(shù)組影像數(shù)據(jù)的奇數(shù)列為第一類像素列，而偶數(shù)列為第二類像素列?；蚴窍喾吹?，數(shù)組影像數(shù)據(jù)的偶數(shù)列為第一類像素列時，而奇數(shù)列為第二類像素列。此外，第一類像素列與第二類像素列可分別具有不同的組成像素類型。例如，每一第一類像素列包括多個綠子像素與多個紅子像素而不包括藍(lán)子像素，且每一該第二類像素列包括多個綠子像素與多個藍(lán)子像素而不包括紅子像素。或著是，第一類像素列與第二類像素列可具有更多其它不同種的像素排列方式。舉例來說，如圖1所示，數(shù)組影像數(shù)據(jù)10為一 5X5的貝爾圖型(Bayer Pattern)數(shù)組影像，其中數(shù)組影像數(shù)據(jù)10的偶數(shù)列是為Gr像素列，各Gr像素列主要是由綠子像素與紅子像素交替排列而成，而且不包括藍(lán)子像素。數(shù)組影像10的奇數(shù)列主要是為Gb像素列，各Gb像素列主要是由綠子像素與藍(lán)子像素交替排列，并且不包括紅子像素。另外，值得注意的是，雖然在此以「列」的方向來作解釋，然亦可以「行」的方向來作解釋，僅為基準(zhǔn)方向的差異，實質(zhì)上并無差
巳于步驟204中，可自數(shù)組影像數(shù)據(jù)中選擇出一個綠子像素，并以該綠子像素為基準(zhǔn)中心，計算其周圍的第一多個綠子像素的亮度平均值為一第一平均值。其中第一多個綠子像素是位于至少一第一類像素列上。也就是說，找出所有位于所選擇的綠子像素周圍的一既定區(qū)域范圍內(nèi)且是于第一類像素列上的第一綠子像素，并運算出所有第一綠子像素的亮度值的平均值(即第一平均值)。要注意的是，前述所選擇出作為基準(zhǔn)中心的綠子像素可為數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的任一綠子像素。換言之，可針對數(shù)組影像數(shù)據(jù)的每一個綠子像素，分別進(jìn)行適應(yīng)性像素補(bǔ)償流程20。此外，為了更清楚敘述本發(fā)明，以下將前述所選擇出作為基準(zhǔn)中心的綠子像素稱為基準(zhǔn)綠子像素。同樣地，于步驟206中，以所選擇到的基準(zhǔn)綠子像素為中心，計算其周圍的第二多個綠子像素的亮度平均值為一第二平均值。其中該第二多個綠子像素是位于至少一第二類像素列上。也就是說，找出所有位于基準(zhǔn)綠子像素周圍的該既定區(qū)域范圍內(nèi)且位于第二類像素列上的第二綠子像素，并運算出所有第二綠子像素的亮度值的平均值(即第二平均值)。值得注意的，于步驟204與步驟206的不同實施例中，可以所選擇到的基準(zhǔn)綠子像素為中心，計算其周圍的部份而非全部的第一多個綠子像素的亮度平均值為第一平均值。更明確言之，可找出位于基準(zhǔn)綠子像素的周圍且位于第一類像素列上的某些第一綠子像素，并運算出這些第一綠子像素的亮度值的平均值。同理，亦可以基準(zhǔn)基準(zhǔn)綠子像素為中心，計算其周圍的部份而非全部的第二多個綠子像素的亮度平均值為第二平均值。以圖1的數(shù)組影像數(shù)據(jù)10為例，數(shù)組影像數(shù)據(jù)的所有像素列中主要存在有兩種像素排列方式，一種為由綠子像素與紅子像素交替排列而成的Gr像素列，另一種為綠子像素與藍(lán)子像素交替排列而成的Gb像素列。再者，像素列與Gb像素列是交錯排列。在此情況下，在數(shù)組影像數(shù)據(jù)10中，若以某一綠子像素為圓心，每一個同心圓所經(jīng)過的綠子像素，就會屬于同一類型像素列。因此，在本實施例中，可以計算基準(zhǔn)綠子像素周圍且位于第一類像素列上的最近一圈的所有綠子像素的亮度平均值為第一平均值?；蚴牵梢杂嬎慊鶞?zhǔn)綠子像素周圍且位于第一類像素列上的最近幾圈(第一既定圈數(shù))的所有綠子像素的亮度平均值為第一平均值。同理，可以計算基準(zhǔn)綠子像素周圍且位于第二類像素列上的最近一圈的所有綠子像素的亮度平均值為第二平均值?；蚴?，可以計算基準(zhǔn)綠子像素周圍且位于第二類像素列上的最近幾圈(第二特定圈數(shù))的所有綠子像素的亮度平均值為第二平均值。接著，于步驟208中，可以比較第一平均值與第二平均值的差異，較佳是計算第一平均值及第二平均值的一絕對差值。也就是說，將第一平均值及第二平均值的差值進(jìn)行一絕對值運算，以運算出第一平均值及第二平均值的絕對差值。舉例來說，若選擇圖1中的綠子像素G6作為所選擇到的 基準(zhǔn)綠子像素，依照步驟204與206，將可計算出位于Gb像素列上的最近一圈的像素(G0、Gl、G2、G5、G7、Ga、Gb、Gc)的亮度平均值A(chǔ)vg_A，以及位于Gr像素列上的最近一圈的像素(G3、G4、G8、G9)的亮度平均值A(chǔ)vg_B，再依照步驟208，將可計算出位于亮度平均值A(chǔ)vg_A與Avg_B的絕對差值A(chǔ)vgDiff。
由于，格子狀影像邊緣通常是發(fā)生在Gb像素與Gr像素存在些微差異的地方，因此，透過步驟204至步驟208，可以計算出第一類像素列與第二類像素列的像素間亮度特性的差異性。換言之，步驟208的計算結(jié)果將顯示出數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的基準(zhǔn)綠子像素周圍的第一多個綠子像素與第二多個綠子像素的亮度特性間的差異性，而可作為后續(xù)是否對基準(zhǔn)綠子像素進(jìn)行補(bǔ)償?shù)囊罁?jù)。于其它實施例中，其它可反應(yīng)第一類像素列與第二類像素列的像素間亮度特性的差異性的數(shù)值亦可使用。于步驟210中，計算所選擇出基準(zhǔn)綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素的一亮度平均梯度值。簡單的說，即計算基準(zhǔn)綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素的多個梯度值的平均值。其中，第三多個綠子像素可包括位于基準(zhǔn)綠子像素周圍的最近至少兩圈除四各角落外的所有綠子像素。或著是，第三多個綠子像素可以是與基準(zhǔn)綠子像素相鄰的一或多個綠子像素，例如位于基準(zhǔn)綠子像素的8個方位的相鄰一或多個綠子像素。更具體言之，可計算基準(zhǔn)綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素沿各方向的多個梯度值的平均值。例如，計算基準(zhǔn)綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素沿一行方向的多個梯度值，以及計算·基準(zhǔn)綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素沿一列方向的多個梯度值，再將所有計算出的梯度值進(jìn)行平均值運算，以運算出前述的亮度平均梯度值。舉例來說，以圖1的數(shù)組影像數(shù)據(jù)10為例，依照步驟210，計算出行方向(垂直方向)的垂直亮度梯度值dV以及列方向(水平方向)的水平亮度梯度值dH，并計算出亮度平均梯度值dVH，其中表達(dá)式關(guān)系如下所示dV = IG1-G6|+|Gb_G6|+|G3-G8|+|G4-G9dH = IG5-G6|+|G7-G6|+|G3-G4|+|G8-G9dVH = (dV+dH) /8由于在影像中，梯度值通常可表現(xiàn)出對象的邊緣特性，當(dāng)某一方向的像素變化越大時，相對地其梯度值也較大。同時，平均梯度值可敏感地反映出影像的微小細(xì)節(jié)的差異性，如此一來，透過步驟210來計算鄰近像素的平均梯度值，除了意味著保留了影像的細(xì)節(jié)與邊緣信息，也反應(yīng)出綠子像素的亮度值于像素數(shù)組上的變化率而可作為后續(xù)是否對基準(zhǔn)綠子像素進(jìn)行補(bǔ)償?shù)囊罁?jù)。于其它實施例中，其它可反應(yīng)綠子像素的亮度值于像素數(shù)組上的變化率的數(shù)值亦可使用。最后，于步驟212中，根據(jù)所選擇出的基準(zhǔn)綠子像素的一亮度值、步驟208所運算出的絕對差值及步驟210所算出的亮度平均梯度值，來決定是否對基準(zhǔn)綠子像素進(jìn)行補(bǔ)償。舉例來說，當(dāng)步驟208所運算出的絕對差值小于基準(zhǔn)綠子像素與一亮度控制參數(shù)的乘積，且步驟210所算出的亮度平均梯度值小于基準(zhǔn)綠子像素的一梯度控制參數(shù)的積時，就可以決定一補(bǔ)償值來補(bǔ)償基準(zhǔn)綠子像素的像素值，作為基準(zhǔn)綠子像素的新值。因此，上述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償流程，可依據(jù)數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的綠子像素周圍的各類型綠子像素間的亮度特性的差異性以及亮度梯度的變化情況，來決定是否對所選擇的綠子像素進(jìn)行相對應(yīng)的像素補(bǔ)償。如此一來，將能在完全保留影像原始的細(xì)節(jié)而不會影響到原始影像內(nèi)容情況下進(jìn)行像素補(bǔ)償，使影像邊緣處不會產(chǎn)生錯色的現(xiàn)象。進(jìn)一步地，關(guān)于前述進(jìn)行像素補(bǔ)償時的補(bǔ)償值的計算，可利用最小誤差值補(bǔ)償?shù)姆绞絹磉M(jìn)行，以避免影像發(fā)生模糊現(xiàn)象。例如，可依據(jù)步驟204中的第一平均值與第一多個綠子像素各自的亮度值的間的多個第一絕對差值，來決定出一第一補(bǔ)償值，并且，類似地，根據(jù)步驟206第二平均值與第二多個綠子像素各自的亮度值的間的多個第二絕對差值，決定出一第二補(bǔ)償值，接著，可再將第一補(bǔ)償值與第二補(bǔ)償值的差值的平均值即為補(bǔ)償值。最后，可再將補(bǔ)償值加上基準(zhǔn)綠子像素的亮度值，即為基準(zhǔn)綠子像素的新值。至于前述第一補(bǔ)償值可以是多個第一絕對差值中最小者與步驟204的第一平均值的總和。前述第二補(bǔ)償值可以是多個第二絕絕對差值中最小者與該第二平均值的和。舉例來說，以第I圖的數(shù)組影像數(shù)據(jù)10為例，依照步驟212根據(jù)所選擇出的基準(zhǔn)綠子像素的亮度值、所計算出絕對差值及亮度平均梯度值而決定要對基準(zhǔn)綠子像素進(jìn)行補(bǔ)償后，可以計算出第一補(bǔ)償值Delta_A與第二補(bǔ)償值Delta_B,其中表達(dá)式關(guān)系如下所示Delta_A = MinAbs{(GO-Avg_A), (Gl_Avg_A), (G2~Avg_A), (G5~Avg_A), (G6_Avg_
A), (G7-Avg_A), (Ga-A V g_A), (Gb_Avg_A), (Gc_Avg_A)}+Avg_A ;以及 Delta_B = MinAbs{(G3_Avg_B), (G4_Avg_B), (G8_Avg_B), (G9_Avg_B)}+Avg_B在此情況下，當(dāng)決定欲對基準(zhǔn)綠子像素進(jìn)行像素補(bǔ)償時，可將第一補(bǔ)償值與第二補(bǔ)償值的差值的平均值即為補(bǔ)償值，基準(zhǔn)綠子像素的新值G6’即為補(bǔ)償值加上基準(zhǔn)綠子像素的亮度值，即為，其中表達(dá)式關(guān)是如下所示G6，= G6+(Delta_A+Delta_B)/2綜上所述，上述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方式，可依據(jù)數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的綠子像素周圍的各類型綠子像素間的亮度特性的差異性以及亮度的變化情況來對綠子像素進(jìn)行相對應(yīng)的像素補(bǔ)償。如此一來，將能在完全保留影像原始的細(xì)節(jié)而不會影響到原始影像內(nèi)容(即不會使影像模糊)的情況下進(jìn)行相對應(yīng)的像素補(bǔ)償，以避免后續(xù)影像重建時將發(fā)生格子狀影像、錯色或邊緣模糊的現(xiàn)象而能實現(xiàn)最佳的影像質(zhì)量。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，凡依本發(fā)明權(quán)利要求所做的均等變化與修飾，皆應(yīng)屬本發(fā)明的涵蓋范圍。
權(quán)利要求
1.一種適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，適用于一影像處理裝置，其特征在于，該適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法包括有 接收一數(shù)組影像數(shù)據(jù)，該數(shù)組影像數(shù)據(jù)包括交錯排列的多個第一類像素列與多個第二類像素列，每一該第一類像素列包括多個綠子像素與多個紅子像素而不包括藍(lán)子像素，每一該第二類像素列包括多個綠子像素與多個藍(lán)子像素而不包括紅子像素； 計算該數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的一綠子像素周圍的第一多個綠子像素的亮度平均值為一第一平均值，其中該第一多個綠子像素是位于至少一第一類像素列上； 計算該綠子像素周圍的第二多個綠子像素的亮度平均值為一第二平均值，其中該第二多個綠子像素是位于至少一第二類像素列上； 計算該第一平均值及該第二平均值的一絕對差值； 計算該綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素的一亮度平均梯度值；以及 根據(jù)該綠子像素的一亮度值、該絕對差值與該亮度平均梯度值，決定是否補(bǔ)償該綠子像素。
2.如權(quán)利要求1所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，該第一多個綠子像素包括有位于該綠子像素周圍且位于第一類像素列上的最近至少一圈的所有綠子像素。
3.如權(quán)利要求1所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，該第二多個綠子像素包括有位于該綠子像素周圍且位于第二類像素列上的最近至少一圈的所有綠子像素。
4.如權(quán)利要求1所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，該亮度平均梯度值是該綠子像素與該第三多個綠子像素沿多個方向的多個梯度值的一平均值。
5.如權(quán)利要求4所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，該多個方向是包括一行方向與一列方向。
6.如權(quán)利要求1所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，該第三多個綠子像素是包括位于該綠子像素周圍的最近至少兩圈除四各角落外的所有綠子像素。
7.如權(quán)利要求1所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，該適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法還更包括在決定要補(bǔ)償該綠子像素的情況下，依據(jù)該第一平均值與該第一多個綠子像素各自的亮度值的間的多個第一絕對差值，決定一第一補(bǔ)償值； 根據(jù)該第二平均值與該第二多個綠子像素各自的亮度值的間的多個第二絕對差值，決定一第二補(bǔ)償值；以及 根據(jù)該第一補(bǔ)償值與第二補(bǔ)償值來補(bǔ)償該綠子像素。
8.如權(quán)利要求7所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，該第一補(bǔ)償值是該多個第一絕對差值中最小者與該第一平均值的和。
9.如權(quán)利要求7所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，該第二補(bǔ)償值是該多個第二絕對差值中最小者與該第二平均值的和。
10.如權(quán)利要求1所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，根據(jù)該綠子像素的該亮度值，絕對差值與該亮度平均梯度值，決定是否補(bǔ)償該綠子像素的步驟，包括有 當(dāng)該絕對差值小于該亮度值與一亮度控制參數(shù)的積，且該亮度平均梯度值小于該亮度值與一梯度控制參數(shù)的積時，則補(bǔ)償該綠子像素；否則則不補(bǔ)償該綠子像素。
11.一種適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，適用于一影像處理裝置，其特征在于，該適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法包括有接收一數(shù)組影像數(shù)據(jù)，該數(shù)組影像數(shù)據(jù)包括多個第一類像素列與多個第二類像素列交錯排列而成的一像素數(shù)組，每一該第一類像素列包括多個綠子像素與多個紅子像素而不包括藍(lán)子像素，每一該第二類像素列包括多個綠子像素與多個藍(lán)子像素而不包括紅子像素；比較該數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的一綠子像素周圍的第一多個綠子像素與第二多個綠子像素的亮度特性間的差異，其中該第一多個綠子像素是位于至少一第一類像素列上，以及該第二多個綠子像素是位于至少一第二類像素列上； 依據(jù)比較結(jié)果，決定是否補(bǔ)償該綠子像素。
12.如權(quán)利要求11所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，比較該數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的一綠子像素周圍的第一多個綠子像素與第二多個綠子像素的亮度特性間的差異是包括 計算該第一多個綠子像素的亮度平均值為一第一平均值； 計算該第二多個綠子像素的亮度平均值為一第二平均值；以及 計算該第一平均值及該第二平均值的一絕對差值。
13.如權(quán)利要求11所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，該適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法還包括計算該綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素的亮度值于該像素數(shù)組上的變化率，以更依據(jù)該變化率來決定是否補(bǔ)償該綠子像素。
14.如權(quán)利要求11所述的適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，其特征在于，計算該綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素的亮度值于該像素數(shù)組上的變化率是包括計算該綠子像素與該第三多個綠子像素的一亮度平均梯度值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法，適用于影像處理裝置，該適應(yīng)性像素補(bǔ)償方法包括有接收數(shù)組影像數(shù)據(jù)；計算數(shù)組影像數(shù)據(jù)中的一綠子像素周圍的第一多個綠子像素的亮度平均值為第一平均值，其中第一多個綠子像素是位于至少一第一類像素列上；計算綠子像素周圍的第二多個綠子像素的亮度平均值為第二平均值，其中第二多個綠子像素是位于至少一第二類像素列上；計算第一平均值及第二平均值的一絕對差值；計算綠子像素與其周圍的第三多個綠子像素的一亮度平均梯度值；以及根據(jù)綠子像素的亮度值、絕對差值與亮度平均梯度值，決定是否補(bǔ)償綠子像素。
文檔編號H04N5/367GK103002230SQ201110268169
公開日2013年3月27日 申請日期2011年9月9日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月9日
發(fā)明者徐緯 申請人:聯(lián)詠科技股份有限公司