[发明专利]图像处理方法和装置

说明书

本申请是针对申请号为200880013422.5、申请日为2008年4月24日、发明名称为“用于调整将核应用于信号的效果以在信号上取得预期效果的技术”的中国专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及数字信号处理。特别是，本发明的实施方式涉及修改当应用核心矩阵来处理信号数据时取得的效果，以便取得预期效果。

背景技术

在数字成像中，通过校正诸如光学模糊、光学畸变、色差、场曲等之类的光学象差，去卷积有时用来创建更优质的图像，所述光学像差发生在诸如数字照相机之类的成像仪器中。定义去卷积的数学运算是与卷积中执行的数学运算相同的数学运算-称其为去卷积的理由是其用于校正或补偿由卷积施加在图像上的效果的上下文中。换句话说，使用去卷积-以这种方式-是基于下列事实的：当图像信号通过成像仪器时，可将输出信号描述为图像信号与称作点扩展函数(PSF)的2D函数之间的卷积。举光学模糊为例，PSF根据电磁辐射的点源穿过仪器的轨迹来描述光学模糊，即单个光点如何通过光学系统成像。PSF卷积的结果是所采集的图像信号比对象本身更模糊(并且还可能失真，和/或包含色差)。为了补偿这种模糊，可执行去卷积过程，其中图像信号与2D函数卷积，所述2D函数的目标是产生不模糊的图像。该2D函数经常是所述PSF的倒数(或者PSF的倒数的变体)，在某种程度上其抵消了PSF所引入的模糊。

2D去卷积可用软件(SW)或硬件(HW)在图像的数字表示上在数字域中执行。核心矩阵通常用作2D去卷积滤波器，其特征在于所希望的 频率响应。为了补偿PSF模糊并增强图像对比度，该核心矩阵与信号矩阵(所述2D图像)卷积。为了该滤波器增强对比度，它应拥有带通滤波器(BPF)或高通滤波器(HPF)的频率响应，从而使其以将要求频率中的对比度增强到指定水平的方式匹配所述PSF。

除了增强图像中的对比度之外，通过将具有低通频率响应(LPF)的核心应用于所述图像，相同的卷积运算可用来降低图像中的噪声，平均所述噪声。当执行这样的去噪运算时，应注意不要损害信号的对比度。

通常，增强图像的去卷积过程是数码相机中(用SW或HW)运行的图像信号处理(ISP)链的一部分。图像上这一系列的数学运算将其从CMOS/CCD传感器(用例如“BAYER”格式)输出的“RAW”格式图像(有时称为“NEF”图像)转换成浏览及保存的最终图像(例如，JPEG图像、TIFF图像等)。在所述ISP链之内，在执行去马赛克(颜色插值)之后、或在去马赛克之前，可将所述去卷积滤波器应用于所述图像。前一种方法使滤波器影响图像中的最大可能频率(逐像素)；然而，为了覆盖大的空间支持，所述2D核心应具有许多系数。后一种方法暗示在图像仍处于BAYER格式时(在颜色插值之前)，应用滤波器。后一种方法具有用较少的系数覆盖较大的空间支持的优势，但滤波器仅可影响较低的频率。由于对于大多数光学设计来说，为了去卷积有效，核心的尺寸应与PSF的尺寸大致相同(按像素)，因此补偿大PSF要求足够大的空间支持用于去卷积核心，并因而需要许多系数(这意味着更多的存储器和数学计算)。由于如果将太小的核心应用于被大PSF模糊的图像，则在处理后可能保留了不在预期内的伪像，因此这可能是在去马赛克过程之前将所述去卷积核心应用于BAYER图像的主要原因。

当将具有HPF/BPF频率响应的去卷积滤波器应用于图像可能导致对比度增大时，亦可能不适宜地放大噪声。当信噪比(S/N)好时，很少注意到这种噪声放大，在可造成低S/N的恶劣光照条件下，要极其注意这种噪声放大。不幸地，在不考虑图像中已有噪声数量的情况下应用所述去卷积核心，可能导致噪声更大的图像。

可采用去噪算法来降低由于应用去卷积核心而导致的不想要的噪声放大。然而，在去卷积过程已经放大了图像中的噪声之后应用去噪算法，可能需要执行强去噪(strong de-noising)，这可能导致图像中具有精细细节的区域中不想要的数据损失。此外，应用强去噪仍不会移除全部噪声。

本节所描述的方法是可推行的方法，但不一定是早先已构思或推行的方法。因此，除非另有说明，否则不应仅凭借他们包含在本节就假设本节所描述的方法是现有技术。

附图说明

在附图的图形中，通过举例来说明本发明，而不是通过限制来说明，其中相同的附图标记指代类似的元件，并且其中：

图1a描绘了没有数字自动聚焦方框的ISP链；

图1b描绘了根据实施方式具有用于数字自动聚焦方框的可能位置的ISP链；

图1c描绘了根据实施方式具有用于数字自动聚焦方框的另一可能位置的ISP链；