图片坏点检测

图片坏点检测 图片坏点检测是指在图像处理中检测和校正图像中的坏点，以提高图像的清晰度和完整性。坏点是指图像传感器中的缺陷或光信号转换过程中的错误，导致图像中的像素值不准确。坏点可以分为静态坏点和动态坏点两种，静态坏点是指传感器制造过程中的缺陷，而动态坏点是指传感器在使用过程中出现的坏点。 静态坏点的校正是基于已有的静态坏点表，比较当前点的坐标是否与静态坏点表中的某个坐标一致，若一致则判定为坏点，然后再计算校正结果对其进行校正。静态坏点的校正需要 sensor 厂商提供静态坏点表，但是出于成本的考虑，很多 sensor 厂商并没有给出。 动态坏点的校正可以实时的检测和校正 sensor 的亮点与暗点，并且校正的坏点个数不受限制。动态坏点校正相对静态坏点校正具有更大的不确定性。动态 dpc 可以分为两个步骤，分别为坏点检测和坏点校正。 坏点检测是指检测图像中的坏点，可以使用梯度百分比的方式去检测坏点。坏点校正是指对检测到的坏点进行校正，可以使用中值滤波的方式对坏点进行校正。 Alpha 混合的方式可以计算出最终的计算结果。 Matlab 实现坏点检测和坏点校正的代码如下： ```matlab clear all; clear; clc; % variable dp_slope = 0.02; dp_thresh = -0.3; r=3; %Stencil radius % read raw image % x = 0:255; % y = dp_slope * x + dp_thresh; % y(y<0) = 0; % y(y>1) = 1; % figure, % plot(0:255,y) % axis([0 255 0 1.5]) [filename, pathname] = ... uigetfile({'*.raw'}, 'select picture'); str = [pathname filename]; fp = fopen(str, 'rb'); [X,l] = fread(fp, [1920,1080], 'uint16'); fclose(fp); img = uint8(X/16)'; [height, width] = size(img); img_correct = zeros(height, width); % Image edge extension imgn=zeros(height+2*r,width+2*r); imgn(r+1:height+r,r+1:width+r)=img; imgn(1:r,r+1:width+r)=img(1:r, :); ``` 图片坏点检测和坏点校正是图像处理中非常重要的一步，可以提高图像的清晰度和完整性。静态坏点和动态坏点是两种不同的坏点，需要使用不同的方法来检测和校正。 Matlab 是一个非常流行的编程语言，可以用来实现坏点检测和坏点校正。