[发明专利]数字黑白图像的缺陷像素的亮度校正方法

权利要求书

1.一种数字黑白图像的缺陷像素的亮度校正方法，在缺陷像素的周围像素计算缺陷像素的亮度值，其特征在于，

使用所产生的缺陷像素地图来确定缺陷群的周边，并计算属于所述周边的每个缺陷像素的亮度值；

迭代上述步骤，直到计算了每个缺陷像素的亮度值；

将缺陷像素的亮度值计算为周围像素的亮度值的加权平均值。

2.根据权利要求1所述的亮度校正方法，其特征在于，使用四重连接周边作为缺陷群的所述周边。

3.根据权利要求2所述的亮度校正方法，其特征在于，使用NW估计，并在搜索区域进行求和，来确定缺陷像素的亮度值：

υ(i)=Σjω(i,j)×υ(j)Σjω(i,j)]]>

i、j是像素指标；

N(i)是第i个像素的周围值；

v(i)是正计算的第i个缺陷像素的亮度值；

v(j)是第j个像素的亮度值；

ω(i，j)是权重，使用如下公式计算：

ω(i,j)=(1-b(j))×exp(-d(i,j)h2)]]>

h是平滑参数；

d(i，j)是周围像素N(i)和N(j)之间的距离：

d(i,j)=1Z(i,j)Σk∈N(i),n∈N(j)(1-b(k))×(1-b(n))×(υ(k)-υ(n))2]]>

k、n是像素指标；

Z(i，j)是归一化因子：

Z(i,j)=Σk∈N,n∈N(j)(1-b(k))×(1-b(n))]]>

b(k)和b(n)是缺陷像素地图中第k个和第n个像素的值。

4.根据权利要求3所述的亮度校正方法，其特征在于，所述周边的缺陷像素关于其3×3周围像素进行分类；对于不同类的缺陷像素的校正亮度，使用不同的周围像素尺寸和搜索区域尺寸；分类、周围像素尺寸和搜索区域尺寸如下：

对于缺陷像素数量为3个以下的群，使用3×3像素周围像素尺寸和3×3像素搜索区域；

对于缺陷像素数量为4个以上的群，使用5×5像素周围像素尺寸和5×5像素搜索区域；

对于宽度为一个像素的排状缺陷群，使用5×5像素周围像素尺寸，对于行使用3×7像素搜索区域，对于列使用7×3像素搜索区域；

对于宽度为两个像素的排状缺陷群，使用5×5像素周围像素尺寸，对于行使用5×7像素搜索区域，对于列使用7×5像素搜索区域。