像素坏点矫正方法及装置、电子设备、存储介质与流程

1.本技术涉及影像技术领域，尤其涉及一种像素坏点矫正方法及装置、电子设备、存储介质。


背景技术：

2.当前，在通过电子设备的数字成像系统进行图像拍摄时，通常是通过cmos(complementary metal oxide semiconductor，互补金属氧化物半导体)模块来进行感光，将光信号转换为与之对应的电信号。然而，在实践中发现，cmos模块中的部分像素点可能无法准确地实现上述光电转换过程，即可能存在像素坏点(bad pixel)，降低了电子设备进行图像拍摄的准确性。


技术实现要素：

3.本技术实施例公开了一种像素坏点矫正方法及装置、电子设备、存储介质，能够准确、有效地矫正电子设备成像过程中的像素坏点，从而有利于提升电子设备进行图像拍摄的准确性。
4.本技术实施例第一方面公开一种像素坏点矫正方法，包括：
5.确定原始图像中的像素坏点；
6.确定所述像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个所述相邻像素点对应的最小梯度，所述最小梯度用于表征相应的所述相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀的方向上的变化程度；
7.从各个所述相邻像素点对应的最小梯度中，确定出目标矫正梯度；
8.获取所述目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据所述目标矫正梯度以及所述原始梯度方向，计算所述像素坏点对应的矫正像素值，所述矫正像素值用于对所述像素坏点进行坏点矫正处理。
9.本技术实施例第二方面公开一种像素坏点矫正装置，包括：
10.像素坏点确定单元，用于确定原始图像中的像素坏点；
11.第一计算单元，用于确定所述像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个所述相邻像素点对应的最小梯度，所述最小梯度用于表征相应的所述相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀的方向上的变化程度；
12.矫正梯度确定单元，用于从各个所述相邻像素点对应的最小梯度中，确定出目标矫正梯度；
13.第二计算单元，用于获取所述目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据所述目标矫正梯度以及所述原始梯度方向，计算所述像素坏点对应的矫正像素值，所述矫正像素值用于对所述像素坏点进行坏点矫正处理。
14.本技术实施例第三方面公开了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如本申
请实施例第一方面公开的任意一种像素坏点矫正方法中的全部或部分步骤。
15.本技术实施例第四方面公开了一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本技术实施例第一方面公开的任意一种像素坏点矫正方法中的全部或部分步骤。
16.与相关技术相比，本技术实施例具有以下有益效果：
17.本技术实施例中，电子设备可以确定原始图像中的像素坏点，进而确定该像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个相邻像素点对应的最小梯度。其中，上述最小梯度可以用于表征相应的相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀的方向上的变化程度。从上述各个相邻像素点对应的最小梯度中，电子设备可以确定出目标矫正梯度。在此基础上，电子设备可以获取目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据该目标矫正梯度以及上述原始梯度方向，计算像素坏点对应的矫正像素值。其中，上述矫正像素值可以用于对像素坏点进行坏点矫正处理。可见，实施本技术实施例，电子设备可以针对其cmos模块在成像过程中可能存在的像素坏点，通过该像素坏点的相邻像素点的梯度数据来进行矫正处理，从而能够利用像素坏点附近区域中光感信号变化趋势最均匀、最连续(即梯度绝对值最小)的相邻像素点，准确确定出矫正像素坏点所需的矫正像素值。这样能够确保对原始图像进行坏点矫正的快速性和有效性，降低错误成像的概率，从而有利于提升电子设备进行图像拍摄的准确性。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图进行简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
19.图1a是本技术实施例公开的像素坏点矫正方法的一种应用场景示意图；
20.图1b是本技术实施例公开的一种未处理raw格式图像的示意图；
21.图2是本技术实施例公开的一种像素坏点矫正方法的流程示意图；
22.图3是本技术实施例公开的另一种像素坏点矫正方法的流程示意图；
23.图4a是本技术实施例公开的一种单一颜色分量图像的示意图；
24.图4b是本技术实施例公开的另一种单一颜色分量图像的示意图；
25.图5是本技术实施例公开的又一种像素坏点矫正方法的流程示意图；
26.图6是本技术实施例公开的一种像素坏点矫正装置的模块化示意图；
27.图7是本技术实施例公开的一种电子设备的模块化示意图。
具体实施方式
28.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
29.需要说明的是，本技术实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图
在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
30.本技术实施例公开了一种像素坏点矫正方法及装置、电子设备、存储介质，能够准确、有效地矫正电子设备成像过程中的像素坏点，从而有利于提升电子设备进行图像拍摄的准确性。
31.以下将结合附图进行详细描述。
32.请参阅图1a，图1a是本技术实施例公开的像素坏点矫正方法的一种应用场景示意图。如图1a所示，电子设备10可以包括cmos模块11，该cmos模块11可以作为电子设备10内置的数字成像系统(例如相机模块等，未具体图示)的一部分，以用于采集光信号并将其转换为对应的电信号进行成像，从而使得电子设备10可以实现图像拍摄(包含录像)功能。
33.示例性地，电子设备10可以包括具备图像拍摄功能的各类设备或系统，例如智能手机、智能可穿戴设备、平板电脑、pc(personal computer，个人电脑)等，还可以包括具备图像处理能力的各类soc(system on chip，片上系统)等，本技术实施例中不作具体限定。需要说明的是，图1所示的电子设备10为智能手机，这仅仅是一种示例，不应视为对本技术实施例中电子设备10的设备类型的限定。
34.可以理解，由于cmos模块11中可能存在部分像素点(即感光点)无法准确地将光信号转换为与之对应的电信号，例如存在静态坏点、动态坏点等各类像素坏点，电子设备10可以通过其内置的图像信号处理模块(image signal processor，isp)来对上述的像素坏点进行坏点矫正处理，以确保该电子设备10最终成像的准确性和可靠性。其中，上述静态坏点可以包括暗点(即在光照充足环境下，将光信号转换为电信号时接近于0的像素点)以及亮点(即在黑暗环境下，将光信号转换为电信号时明显大于0的像素点)等，上述动态坏点则可以包括在一定光照强度范围下进行光电信号转换存在异常的像素点，本技术实施例中不作具体限定。
35.在一些实施例中，电子设备10也可以不具备上述的cmos模块11，而是用于接收其他设备发送的原始图像(通常为未经处理的raw格式图像)，进而通过其内置的图像信号处理模块来对该原始图像进行上述的坏点矫正处理。
36.还有一些实施例中，电子设备10通过其cmos模块11拍摄得到原始图像后，可以将该原始图像传输至其他设备(例如服务器等)，由其他设备辅助对该原始图像中的像素坏点进行坏点矫正处理，进而获取相应的矫正像素值，或者直接获取进行坏点矫正处理后的矫正图像。
37.示例性地，上述原始图像可以参阅图1b，图1b即本技术实施例公开的一种未处理raw格式图像的示意图。如图1b所示，原始图像中的各个像素点可以基于cmos模块11中的bayer(拜耳)阵列滤光片，按照各个颜色分量交错排列的形式分布。其中，用于呈现绿色分量的像素点可以通过gr(如gr1、gr3、gr5等)、gb(如gb9、gb11、gb13等)来表示，用于呈现蓝色分量的像素点可以通过b(如b8、b10、b12等)来表示，用于呈现红色分量的像素点可以通过r(如r2、r4、r6等)来表示。在一些实施例中，原始图像中各个颜色分量的像素点也可以按照其他形式的bayer阵列分布，本技术实施例中不作具体限定。
38.在本技术实施例中，若上述原始图像中存在像素坏点，该像素坏点属于任一颜色
分量，则电子设备10可以利用该像素坏点附近的相邻像素点来对该像素坏点进行坏点矫正处理。其中，上述像素坏点与其相邻像素点属于不同的颜色分量。例如，若像素坏点为gb25(即属于gb颜色分量)，则电子设备10可以利用与其属于不同颜色分量的相邻像素点r18、r32、b24、b26来实现上述的坏点矫正。
39.示例性地，电子设备10可以先确定原始图像中的像素坏点，进而确定该像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个相邻像素点对应的最小梯度。其中，该最小梯度可以用于表征相应的相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀的方向上的变化程度。电子设备10可以进一步从上述各个相邻像素点对应的最小梯度中，确定出目标矫正梯度。在此基础上，电子设备10可以获取目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据该目标矫正梯度以及上述原始梯度方向，计算得到上述像素坏点对应的矫正像素值。可以理解，该矫正像素值可以用于对上述像素坏点进行坏点矫正处理。
40.通过实现上述像素坏点矫正方法，电子设备10可以针对其cmos模块11在成像过程中可能存在的像素坏点，通过该像素坏点的相邻像素点的梯度数据来进行矫正处理，从而能够利用像素坏点附近区域中光感信号变化趋势最均匀、最连续，亦即梯度绝对值最小的相邻像素点，准确确定出矫正像素坏点所需的矫正像素值。这样能够确保对原始图像进行坏点矫正的快速性和有效性，降低电子设备10错误成像的概率，从而有利于提升电子设备10进行图像拍摄的准确性。
41.请参阅图2，图2是本技术实施例公开的一种像素坏点矫正方法的流程示意图，该方法可以应用于上述的电子设备。如图2所示，该像素坏点矫正方法可以包括以下步骤：
42.202、确定原始图像中的像素坏点。
43.在本技术实施例中，电子设备通过其cmos模块获取的原始图像，可以为如图1b所示的未处理raw格式图像。示例性地，通过对该raw格式图像中各颜色分量的像素点进行分析，电子设备能够确定其中是否存在光电信号转换异常的像素坏点。
44.在一些实施例中，电子设备可以通过计算任一待判断像素点对应的像素值数据，以确认待判断像素点是否为像素坏点。示例性地，电子设备可以将待判断像素点(例如gb25)的像素值，与附近属于相同颜色分量的其他像素点(例如gb9、gb11、gb13、gb23、gb27、gb37、gb39、gb41等)的像素值进行比较，若待判断像素点的像素值与上述其他像素点的像素值存在较大偏差(例如待判断像素点的像素值超过由其他像素点的像素值所确定的平均值浮动范围、中值浮动范围等)，则可以将该待判断像素点确定为像素坏点。
45.在另一些实施例中，电子设备也可以通过计算任一待判断像素点对应的梯度数据，以确认待判断像素点是否为像素坏点。示例性地，电子设备可以划定与待判断像素点(例如gb25)对应的检测窗口，并计算该检测窗口内的待判断像素点，以及其他像素点(例如gr17、r18、gr19、b24、b26、gr31、r32、gr33等)对应的原始梯度值，进而可以根据上述原始梯度值分析待判断像素点附近区域的光感信号变化趋势。可以理解，若待判断像素点处的光感信号变化趋势存在异常，例如待判断像素点及上述其他像素点对应的原始梯度值存在明显突变，则可以将该待判断像素点确定为像素坏点。
46.204、确定像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个相邻像素点对应的最小梯度，该最小梯度用于表征相应的相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀的方向上的变化程度。
47.在本技术实施例中，电子设备从原始图像中确定出像素坏点之后，为了对该像素坏点进行坏点矫正处理，可以利用该像素坏点附近的相邻像素点进行分析计算，并在后续步骤中确定出所需的矫正像素值。
48.示例性地，上述相邻像素点，可以为与像素坏点紧密相邻，属于不同颜色分量的至少一个像素点。具体地，以图1b中所示的gb25为已确定出的像素坏点为例，该像素坏点gb25对应的至少一个相邻像素点，可以为与其紧密相邻的像素点r18、b24、b26以及r32。
49.在此基础上，电子设备可以分别计算上述各个相邻像素点对应的最小梯度，即分别计算像素点r18、b24、b26以及r32各自对应的最小梯度。其中，上述各个相邻像素点上的光感信号变化趋势，可以通过各个相邻像素点对应的原始梯度来表示，该原始梯度可以包括不同的梯度方向，以及在各梯度方向上对应的原始梯度值。上述最小梯度，则可以表示相应的相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀、最连续，亦即其原始梯度值的梯度绝对值最小的方向上的变化程度。
50.示例性地，若相邻像素点r18在各个梯度方向上的原始梯度可分别通过r18_dh(即水平方向上的原始梯度)、r18_dv(即竖直方向上的原始梯度)、r18_d45(即45
°
方向上的原始梯度)、r18_d135(即135
°
方向上的原始梯度)来表示，则其中梯度绝对值最小的原始梯度，可以作为该相邻像素点r18对应的最小梯度，即满足以下公式1：
51.公式1：
52.r18_min＝min{|r18_dh|,|r18_dv|,|r18_d45|,|r18_d135|}
53.其中，r18_min用于表示相邻像素点r18对应的最小梯度，其他相邻像素点对应的最小梯度，也可以通过类似于上述公式1的方式确定。
54.206、从各个相邻像素点对应的最小梯度中，确定出目标矫正梯度。
55.在本技术实施例中，为了避免上述各个相邻像素点中存在梯度变化极端异常的情况，电子设备还可以从各个相邻像素点对应的最小梯度中，剔除不符合一定条件的最小梯度，以确定出最合适的目标矫正梯度。
56.在一些实施例中，电子设备可以将上述各个相邻像素点对应的最小梯度中，符合中位数条件(例如相应的原始梯度值为各个最小梯度中的中位数)的最小梯度，确定为目标矫正梯度；在另一些实施例中，电子设备也可以将上述各个相邻像素点对应的最小梯度中，不符合指定阈值条件(例如超出预设的梯度阈值范围)的最小梯度剔除，再从剩下的最小梯度中确定出合适的目标矫正梯度。
57.208、获取目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据该目标矫正梯度以及上述原始梯度方向，计算像素坏点对应的矫正像素值，该矫正像素值用于对像素坏点进行坏点矫正处理。
58.在本技术实施例中，电子设备可以在确定出上述目标矫正梯度之后，根据该目标矫正梯度的标识(即上述原始梯度的后缀dh，表示水平方向；dv，表示竖直方向；d45，表示45
°
方向；d135，表示135
°
方向)，确定出该目标矫正梯度对应的原始梯度方向。基于像素坏点在不同梯度方向上确定原始梯度的梯度计算公式，电子设备可以采用目标矫正梯度对应的原始梯度方向相应的梯度计算公式，将目标矫正梯度代入以计算得到上述像素坏点对应的矫正像素值。
59.在此基础上，通过重复执行上述步骤202至步骤208，电子设备可以遍历原始图像
中的各个像素点，从而能够对其中存在的像素坏点逐一进行矫正，最终得到像素值相对准确的矫正图像。
60.可见，实施上述实施例所描述的像素坏点矫正方法，电子设备可以针对其cmos模块在成像过程中可能存在的像素坏点，通过该像素坏点的相邻像素点的梯度数据来进行矫正处理，从而能够利用像素坏点附近区域中光感信号变化趋势最均匀、最连续(即梯度绝对值最小)的相邻像素点，准确确定出矫正像素坏点所需的矫正像素值。这样能够确保对原始图像进行坏点矫正的快速性和有效性，降低错误成像的概率，从而有利于提升电子设备进行图像拍摄的准确性。
61.请参阅图3，图3是本技术实施例公开的另一种像素坏点矫正方法的流程示意图，该方法可以应用于上述的电子设备。如图3所示，该像素坏点矫正方法可以包括以下步骤：
62.302、从待判断像素点对应的检测窗口中，确定与待判断像素点属于相同颜色分量的邻近像素点。
63.其中，上述待判断像素点可以为原始图像中的任一像素点，该原始图像即未处理raw格式图像。在本技术实施例中，电子设备可以在原始图像中划定与待判断像素点对应的检测窗口，并从该检测窗口中确定出与待判断像素点对应的邻近像素点。
64.在一些实施例中，电子设备可以将上述检测窗口中，与待判断像素点属于相同颜色分量的像素点，确定为该待判断像素点对应的邻近像素点。示例性地，请参阅图4a，图4a是本技术实施例公开的一种单一颜色分量图像的示意图。如图4a所示，若以gb25为待判断像素点，则电子设备可以将以该待判断像素点gb25为中心的5
×
5像素区域作为检测窗口，并将其中与待判断像素点gb25属于相同颜色分量的像素点gb9、gb11、gb13、gb23、gb27、gb37、gb39、gb41确定为其对应的邻近像素点。
65.304、分别确定上述邻近像素点中的最大像素值以及最小像素值。
66.示例性地，电子设备可以采用如以下公式2、公式3的方式，分别确定上述各个邻近像素点中的最大像素值以及最小像素值，以便于在后续步骤中将其应用于分析待判断像素点是否为像素坏点的步骤中。
67.公式2：
68.ul＝max{gb9,gb11,gb13,gb23,gb27,gb37,gb39,gb41}
69.公式3：
70.ll＝min{gb9,gb11,gb13,gb23,gb27,gb37,gb39,gb41}
71.其中，ul表示上述的最大像素值，ll则表示上述的最小像素值。
72.306、在待判断像素点的像素值符合目标阈值条件的情况下，将该待判断像素点确定为像素坏点；其中，目标阈值条件由上述最大像素值以及最小像素值共同确定。
73.在本技术实施例中，电子设备可以通过一定的预设条件来对上述待判断像素点的像素值进行判断，以确定该待判断像素点是否属于像素坏点。示例性地，电子设备可以判断上述待判断像素点的像素值是否符合一定的目标阈值条件，若符合该目标阈值条件，则确定待判断像素点为像素坏点；若不符合该目标阈值条件，则确定待判断像素点并非像素坏点。
74.在一些实施例中，上述目标阈值条件可以由上述最大像素值ul以及最小像素值ll共同确定。示例性地，仍以gb25为待判断像素点为例，对上述待判断像素点的像素值是否符
合目标阈值条件的判断过程，可以如以下公式4所示：
75.公式4：
[0076][0077]
其中，t1为预设阈值，若待判断像素点gb25的像素值符合上述公式4，则可以表示该待判断像素点gb25过小或过大，可以被确认为像素坏点。
[0078]
308、确定像素坏点在raw格式图像中对应的至少一个相邻像素点，并计算各个相邻像素点在多个梯度方向分别对应的原始梯度。
[0079]
310、从各个相邻像素点对应的多个原始梯度中，分别确定各个相邻像素点对应的最小梯度。
[0080]
其中，步骤308以及步骤310与上述步骤204中的部分具体实施方式类似。以像素坏点gb25为例，该像素坏点在raw格式图像中对应的相邻像素点，可以为与其紧密相邻，属于不同颜色分量的至少一个像素点，例如相邻像素点r18、b24、b26以及r32。
[0081]
在本技术实施例中，为了分别确定上述各个相邻像素点对应的最小梯度，需要先计算各个相邻像素点在多个梯度方向分别对应的原始梯度。示例性地，相邻像素点r18在各个梯度方向上的原始梯度可分别通过r18_dh、r18_dv、r18_d45、r18_d135来表示，则类似地，相邻像素点b24在各个梯度方向上的原始梯度分别为b24_dh、b24_dv、b24_d45、b24_d135；相邻像素点b26在各个梯度方向上的原始梯度分别为b26_dh、b26_dv、b26_d45、b26_d135；相邻像素点r32在各个梯度方向上的原始梯度分别为r32_dh、r32_dv、r32_d45、r32_d135。
[0082]
在此基础上，基于类似公式1确定相邻像素点r18对应的最小梯度的方式，其他相邻像素点b24、b26以及r32对应的最小梯度可以分别满足以下公式5、公式6以及公式7：
[0083]
公式5：
[0084]
b24_min＝min{|b24_dh|,|b24_dv|,|b24_d45|,|b24_d135|}
[0085]
公式6：
[0086]
b26_min＝min{|b26_dh|,|b26_dv|,|b26_d45|,|b26_d135|}
[0087]
公式7：
[0088]
r32_min＝min{|r32_dh|,|r32_dv|,|r32_d45|,|r32_d135|}
[0089]
其中，b24_min用于表示相邻像素点b24对应的最小梯度，b26_min用于表示相邻像素点b26对应的最小梯度，r32_min则用于表示相邻像素点r32对应的最小梯度。
[0090]
312、从各个相邻像素点对应的最小梯度中，将符合中位数条件的最小梯度，确定为目标矫正梯度。
[0091]
示例性地，为排除梯度变化极端异常的情况，电子设备可以从上述各个相邻像素点对应的最小梯度r18_min、b24_min、b26_min以及r32_min中，将符合中位数条件的最小梯度确定为目标矫正梯度，即目标矫正梯度d_median应当满足d_median＝median{b24_min,r18_min,b26_min,r32_min}。
[0092]
314、获取目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并将目标矫正梯度代入原始梯度方向对应的梯度计算公式，以根据该目标矫正梯度，替换上述梯度计算公式中的原始梯度值，计算得到像素坏点对应的矫正像素值。
[0093]
其中，上述梯度计算公式可以用于计算像素坏点在原始梯度方向上的原始梯度值。示例性地，以像素坏点gb25为例，为计算该像素坏点gb25在水平方向、竖直方向、45
°
方向以及135
°
方向上的原始梯度值，可以利用与该像素坏点gb25属于相同颜色分量的邻近像素点(如图4a所示)，其具体计算方式如以下公式8所示：
[0094]
公式8：
[0095][0096]
在此基础上，电子设备可以上述获取目标矫正梯度d_median对应的原始梯度方向，即根据该目标矫正梯度的标识(dh，表示水平方向；dv，表示竖直方向；d45，表示45
°
方向；d135，表示135
°
方向)，替换公式8中相应梯度计算公式中的原始梯度值。
[0097]
示例性地，若目标矫正梯度d_median的标识为dh，则可以将其替换gb25_dh，即通过计算等式d_median＝gb23+gb27-2*gb25中gb25的解，得到该像素坏点对应的矫正像素值。
[0098]
类似地，若目标矫正梯度d_median的标识为dv，则可以将其替换gb25_dv，求解等式d_median＝gb11+gb39-2*gb25中gb25的解。
[0099]
又类似地，若目标矫正梯度d_median的标识为d45，则可以将其替换gb25_d45，求解等式d_median＝gb9+gb41-2*gb25中gb25的解。
[0100]
再类似地，若目标矫正梯度d_median的标识为d135，则可以将其替换gb25_d135，求解等式d_median＝gb13+gb37-2*gb25中gb25的解。
[0101]
如此，即可确定像素坏点gb25对应的矫正像素值。
[0102]
可见，实施上述实施例所描述的像素坏点矫正方法，电子设备可以针对其cmos模块在成像过程中可能存在的像素坏点，通过该像素坏点的相邻像素点的梯度数据来进行矫正处理，从而能够利用像素坏点附近区域中光感信号变化趋势最均匀、最连续的相邻像素点，准确确定出矫正像素坏点所需的矫正像素值，以快速、有效地对原始图像进行坏点矫正，降低了电子设备错误成像的概率，有利于提升电子设备进行图像拍摄的准确性。此外，将计算出的目标矫正梯度代入像素坏点在原始梯度方向对应的梯度计算公式，可以有效利用像素坏点附近区域的光感信号变化信息，提升计算矫正像素值的准确性，从而有利于进一步提升电子设备进行图像拍摄的准确性。
[0103]
请参阅图5，图5是本技术实施例公开的又一种像素坏点矫正方法的流程示意图，该方法可以应用于上述的电子设备。如图5所示，该像素坏点矫正方法可以包括以下步骤：
[0104]
502、从待判断像素点对应的检测窗口中，确定与待判断像素点属于相同颜色分量的邻近像素点。
[0105]
504、分别确定上述邻近像素点中的最大像素值以及最小像素值。
[0106]
506、在待判断像素点的像素值符合目标阈值条件的情况下，将该待判断像素点确定为像素坏点；其中，目标阈值条件由上述最大像素值以及最小像素值共同确定。
[0107]
其中，步骤502、步骤504以及步骤506与上述步骤302、步骤304以及步骤306类似，此处不再赘述。
[0108]
508、确定像素坏点在raw格式图像中对应的至少一个相邻像素点。
[0109]
其中，步骤508与上述步骤308中的部分具体实施方式类似，此处不再赘述。
[0110]
510、分别沿至少一个梯度方向，根据第一相邻像素点的像素值，以及第一相邻像素点在各个梯度方向上对应的参考像素点的像素值，计算该第一像素点在各个梯度方向上分别对应的原始梯度；其中，第一相邻像素点为上述至少一个相邻像素点中的任一相邻像素点。
[0111]
其中，步骤510及后续的步骤512，与上述步骤310的部分具体实施方式类似。在本技术实施例中，为了计算上述各个相邻像素点在各个梯度方向上分别对应的原始梯度，可以采用与计算像素坏点分别在水平方向、竖直方向、45
°
方向以及135
°
方向上的原始梯度值类似的方式，利用与相邻像素点属于相同颜色分量的参考像素点来进行计算。
[0112]
以相邻像素点r18(可记作第一相邻像素点)为例，如图4b所示，计算该第一相邻像素点r18在水平方向、竖直方向、45
°
方向以及135
°
方向上分别对应的原始梯度，其具体过程可以如以下公式9所示：
[0113]
公式9：
[0114][0115]
其中，r18_dh表示水平方向上的原始梯度，r18_dv表示竖直方向上的原始梯度，r18_d45表示45
°
方向上的原始梯度，r18_d135表示135
°
方向上的原始梯度。可以理解，其他相邻像素点在各个梯度方向上分别对应的原始梯度的计算方式与上述第一相邻像素点r18类似，此处不再赘述。
[0116]
512、从第一相邻像素点在各个梯度方向分别对应的原始梯度中，确定绝对值最小的原始梯度作为该第一相邻像素点对应的最小梯度。
[0117]
在本技术实施例中，为了确定相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀、最连续的方向上的变化程度，可以对该相邻像素点在各个梯度方向分别对应的原始梯度的梯度绝对值进行比较，并将其中绝对值最小的原始梯度作为后续进行坏点矫正所需的最小梯度。
[0118]
仍以第一相邻像素点r18为例，如上述公式1所示，可以确定出绝对值最小的原始梯度r18_min，作为该第一相邻像素点r18对应的最小梯度。可以理解，其他相邻像素点对应的最小梯度的确定方式与上述第一相邻像素点r18类似，此处不再赘述。
[0119]
514、从各个相邻像素点对应的最小梯度中，将符合中位数条件的最小梯度，确定为目标矫正梯度。
[0120]
516、获取目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并将目标矫正梯度代入原始梯度方向对应的梯度计算公式，以根据该目标矫正梯度，替换上述梯度计算公式中的原始梯度值，计算得到像素坏点对应的矫正像素值。
[0121]
其中，上述矫正像素值可以用于对像素坏点进行坏点矫正处理。可以理解，步骤514以及步骤516与上述步骤312以及步骤314类似，此处不再赘述。
[0122]
可见，实施上述实施例所描述的像素坏点矫正方法，电子设备可以针对其cmos模块在成像过程中可能存在的像素坏点，通过该像素坏点的相邻像素点的梯度数据来进行矫
正处理，从而能够利用像素坏点附近区域中光感信号变化趋势最均匀、最连续的相邻像素点，准确确定出矫正像素坏点所需的矫正像素值，以快速、有效地对原始图像进行坏点矫正，降低了电子设备错误成像的概率，有利于提升电子设备进行图像拍摄的准确性。此外，通过从相邻像素点对应的原始梯度中来确定目标矫正梯度，可以有效利用非像素坏点的梯度信息，基于光感信号连续变化的特征来对像素坏点进行矫正，从而有利于进一步提升电子设备进行像素坏点矫正的准确性。
[0123]
以上对本技术实施例中的方法进行了详细说明，下面结合附图对本技术实施例中的装置进行介绍。
[0124]
请参阅图6，图6是本技术实施例公开的一种像素坏点矫正装置的模块化示意图，该像素坏点矫正装置可以是上述的电子设备，也可以是应用于上述电子设备中的装置。如图6所示，该像素坏点矫正装置可以包括像素坏点确定单元601、第一计算单元602、矫正梯度确定单元603以及第二计算单元604，其中：
[0125]
像素坏点确定单元601，用于确定原始图像中的像素坏点；
[0126]
第一计算单元602，用于确定像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个相邻像素点对应的最小梯度，该最小梯度用于表征相应的相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀的方向上的变化程度；
[0127]
矫正梯度确定单元603，用于从各个相邻像素点对应的最小梯度中，确定出目标矫正梯度；
[0128]
第二计算单元604，用于获取目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据该目标矫正梯度以及上述原始梯度方向，计算像素坏点对应的矫正像素值，该矫正像素值用于对像素坏点进行坏点矫正处理。
[0129]
可见，采用上述实施例所描述的像素坏点矫正装置，电子设备可以针对其cmos模块在成像过程中可能存在的像素坏点，通过该像素坏点的相邻像素点的梯度数据来进行矫正处理，从而能够利用像素坏点附近区域中光感信号变化趋势最均匀、最连续(即梯度绝对值最小)的相邻像素点，准确确定出矫正像素坏点所需的矫正像素值。这样能够确保对原始图像进行坏点矫正的快速性和有效性，降低错误成像的概率，从而有利于提升电子设备进行图像拍摄的准确性。
[0130]
其中，上述原始图像可以为未处理raw格式图像。
[0131]
在一种实施例中，上述第一计算单元602具体可以用于：
[0132]
确定像素坏点在raw格式图像中对应的至少一个相邻像素点，并计算各个相邻像素点在多个梯度方向分别对应的原始梯度；
[0133]
从各个相邻像素点对应的多个原始梯度中，分别确定各个相邻像素点对应的最小梯度。
[0134]
示例性地，上述第一计算单元602在用于计算各个相邻像素点在多个梯度方向分别对应的原始梯度时，具体可以包括：
[0135]
分别沿至少一个梯度方向，根据第一相邻像素点的像素值，以及第一相邻像素点在各个梯度方向上对应的参考像素点的像素值，计算第一像素点在各个梯度方向上分别对应的原始梯度；其中，第一相邻像素点为至少一个相邻像素点中的任一相邻像素点。
[0136]
在此基础上，上述第一计算单元602在用于从各个相邻像素点对应的多个原始梯
度中，分别确定各个相邻像素点对应的最小梯度时，具体可以包括：
[0137]
从第一相邻像素点在各个梯度方向分别对应的原始梯度中，确定绝对值最小的原始梯度作为第一相邻像素点对应的最小梯度。
[0138]
在一种实施例中，上述矫正梯度确定单元603具体可以用于：
[0139]
从各个相邻像素点对应的最小梯度中，将符合中位数条件的最小梯度，确定为目标矫正梯度。
[0140]
在一种实施例中，上述第二计算单元604，具体可以用于：
[0141]
获取目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并将目标矫正梯度代入原始梯度方向对应的梯度计算公式，以根据目标矫正梯度，替换梯度计算公式中的原始梯度值，计算得到像素坏点对应的矫正像素值；其中，梯度计算公式用于计算像素坏点在原始梯度方向上的原始梯度值。
[0142]
在一种实施例中，上述像素坏点确定单元601，具体可以用于：
[0143]
从待判断像素点对应的检测窗口中，确定与待判断像素点属于相同颜色分量的邻近像素点；其中，待判断像素点为原始图像中的任一像素点；
[0144]
分别确定邻近像素点中的最大像素值以及最小像素值；
[0145]
在待判断像素点的像素值符合目标阈值条件的情况下，将待判断像素点确定为像素坏点；其中，目标阈值条件由最大像素值以及最小像素值共同确定。
[0146]
可见，采用上述实施例所描述的像素坏点矫正装置，电子设备可以针对其cmos模块在成像过程中可能存在的像素坏点，通过该像素坏点的相邻像素点的梯度数据来进行矫正处理，从而能够利用像素坏点附近区域中光感信号变化趋势最均匀、最连续的相邻像素点，准确确定出矫正像素坏点所需的矫正像素值，以快速、有效地对原始图像进行坏点矫正，降低了电子设备错误成像的概率，有利于提升电子设备进行图像拍摄的准确性。此外，将计算出的目标矫正梯度代入像素坏点在原始梯度方向对应的梯度计算公式，可以有效利用像素坏点附近区域的光感信号变化信息，提升计算矫正像素值的准确性，从而有利于进一步提升电子设备进行图像拍摄的准确性。此外，通过从相邻像素点对应的原始梯度中来确定目标矫正梯度，可以有效利用非像素坏点的梯度信息，基于光感信号连续变化的特征来对像素坏点进行矫正，从而有利于进一步提升电子设备进行像素坏点矫正的准确性。
[0147]
请参阅图7，图7是本技术实施例公开的一种电子设备的模块化示意图。如图7所示，该电子设备可以包括：
[0148]
存储有可执行程序代码的存储器701；
[0149]
与存储器701耦合的处理器702；
[0150]
其中，处理器702调用存储器701中存储的可执行程序代码，可以执行上述实施例所描述的任意一种像素坏点矫正方法中的全部或部分步骤。
[0151]
此外，本技术实施例进一步公开了一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机可以执行上述实施例所描述的任意一种像素坏点矫正方法中的全部或部分步骤。
[0152]
此外，本技术实施例进一步公开一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述实施例所描述的任意一种像素坏点矫正方法中的全部或部分步骤。
[0153]
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储器(random access memory，ram)、可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-time programmable read-only memory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其它光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其它介质。
[0154]
以上对本技术实施例公开的一种像素坏点矫正方法及装置、电子设备、存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。

技术特征：
1.一种像素坏点矫正方法，其特征在于，包括：确定原始图像中的像素坏点；确定所述像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个所述相邻像素点对应的最小梯度，所述最小梯度用于表征相应的所述相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀的方向上的变化程度；从各个所述相邻像素点对应的最小梯度中，确定出目标矫正梯度；获取所述目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据所述目标矫正梯度以及所述原始梯度方向，计算所述像素坏点对应的矫正像素值，所述矫正像素值用于对所述像素坏点进行坏点矫正处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始图像为未处理raw格式图像，所述确定所述像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个所述相邻像素点对应的最小梯度，包括：确定所述像素坏点在所述raw格式图像中对应的至少一个相邻像素点，并计算各个所述相邻像素点在多个梯度方向分别对应的原始梯度；从各个所述相邻像素点对应的多个所述原始梯度中，分别确定各个所述相邻像素点对应的最小梯度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算各个所述相邻像素点在多个梯度方向分别对应的原始梯度，包括：分别沿至少一个梯度方向，根据第一相邻像素点的像素值，以及所述第一相邻像素点在各个所述梯度方向上对应的参考像素点的像素值，计算所述第一像素点在各个所述梯度方向上分别对应的原始梯度；其中，所述第一相邻像素点为所述至少一个相邻像素点中的任一相邻像素点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从各个所述相邻像素点对应的多个所述原始梯度中，分别确定各个所述相邻像素点对应的最小梯度，包括：从所述第一相邻像素点在各个所述梯度方向分别对应的原始梯度中，确定绝对值最小的原始梯度作为所述第一相邻像素点对应的最小梯度。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述从各个所述相邻像素点对应的最小梯度中，确定出目标矫正梯度，包括：从各个所述相邻像素点对应的最小梯度中，将符合中位数条件的最小梯度，确定为目标矫正梯度。6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据所述目标矫正梯度以及所述原始梯度方向，计算所述像素坏点对应的矫正像素值，包括：获取所述目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并将所述目标矫正梯度代入所述原始梯度方向对应的梯度计算公式，以根据所述目标矫正梯度，替换所述梯度计算公式中的原始梯度值，计算得到所述像素坏点对应的矫正像素值；其中，所述梯度计算公式用于计算所述像素坏点在所述原始梯度方向上的原始梯度值。7.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定原始图像中的像素坏点，包括：
从待判断像素点对应的检测窗口中，确定与所述待判断像素点属于相同颜色分量的邻近像素点；其中，所述待判断像素点为原始图像中的任一像素点；分别确定所述邻近像素点中的最大像素值以及最小像素值；在所述待判断像素点的像素值符合目标阈值条件的情况下，将所述待判断像素点确定为像素坏点；其中，所述目标阈值条件由所述最大像素值以及所述最小像素值共同确定。8.一种像素坏点矫正装置，其特征在于，包括：像素坏点确定单元，用于确定原始图像中的像素坏点；第一计算单元，用于确定所述像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个所述相邻像素点对应的最小梯度，所述最小梯度用于表征相应的所述相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀的方向上的变化程度；矫正梯度确定单元，用于从各个所述相邻像素点对应的最小梯度中，确定出目标矫正梯度；第二计算单元，用于获取所述目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据所述目标矫正梯度以及所述原始梯度方向，计算所述像素坏点对应的矫正像素值，所述矫正像素值用于对所述像素坏点进行坏点矫正处理。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
一种像素坏点矫正方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：确定原始图像中的像素坏点；确定像素坏点对应的至少一个相邻像素点，并分别计算各个相邻像素点对应的最小梯度，该最小梯度用于表征相应的相邻像素点上的光感信号变化趋势最均匀的方向上的变化程度；从各个相邻像素点对应的最小梯度中，确定出目标矫正梯度；获取目标矫正梯度对应的原始梯度方向，并根据该目标矫正梯度以及上述原始梯度方向，计算像素坏点对应的矫正像素值，该矫正像素值用于对像素坏点进行坏点矫正处理。实施本申请实施例，能够准确、有效地矫正电子设备成像过程中的像素坏点，从而有利于提升电子设备进行图像拍摄的准确性。备进行图像拍摄的准确性。备进行图像拍摄的准确性。


技术研发人员：高志晔
受保护的技术使用者：上海闻泰电子科技有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/10/15