DE20019915U1 - Dynamische Erkennung und Korrektur von anomalen Pixeln - Google Patents

Dynamische Erkennung und Korrektur von anomalen Pixeln

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Claims (36)

1. System zum Erkennen und Korrigieren von fehlerhaften Pixeln in Rohdaten, die von einem Bildsensor gewonnen werden, der zum Erhalten eines digitali­ sierten Bildes verwendet wird, wobei die Rohdaten normale Pixel und fehler­ hafte Pixel enthalten, wobei das System ausgelegt ist, die folgenden Schritte durchzuführen:
  • a) Empfangen eines Rohdatensignals für jedes Pixel in dem Bild;
  • b) Berechnen eines Helligkeitswerts für jedes von dem Bildsensor empfan­ gene Pixel;
  • c) Berechnen eines lokalen Helligkeitswerts für jedes von dem Bildsensor empfangene Pixel;
  • d) Berechnen einer lokalen Helligkeitsabweichung des Helligkeitswerts von dem lokalen Helligkeitswert für jedes vom Bildsensor empfangene Pixel;
  • e) Festlegen einer Abweichungsschwelle;
  • f) für jedes vom Bildsensor empfangene Pixel Vergleichen seiner lokalen Helligkeitsabweichung mit der Abweichungsschwelle und Festlegen von Pi­ xeln mit lokalen Helligkeitsabweichungen, die größer sind als die Abwei­ chungsschwelle, als fehlerhafte Pixel;
  • g) Aufzeichnen des Orts der fehlerhaften Pixel in einer statistischen Da­ tenbank;
  • h) Aufzeichnen der Häufigkeit des Auftretens der fehlerhaften Pixel in der statistischen Datenbank; und
  • i) Korrigieren des Helligkeitswerts der fehlerhaften Pixel, vorausgesetzt, daß die Korrektur durch Tendenzen von der statistischen Datenbank ge­ rechtfertigt ist.
2. System nach Anspruch 1, wobei der lokale Helligkeitswert das arithmetische Mittel der Helligkeitswerte aller Pixel, die zu dem Pixel unmittelbar benach­ bart sind und dieses umgeben, ist.
3. System nach Anspruch 1, wobei die lokale Helligkeitsabweichung der Ab­ solutwert der Differenz zwischen dem Helligkeitswert des Pixels und dem lo­ kalen Helligkeitswert des Pixels ist.
4. System nach Anspruch 1, wobei die Korrektur durch Ersetzen des Hellig­ keitswerts des fehlerhaften Pixels durch den lokalen Helligkeitswert des feh­ lerhaften Pixels erreicht wird.
5. System nach Anspruch 1, welches die Erkennung und Korrektur der fehler­ haften Pixel dynamisch und ohne irgendeinen Eingriff einer Bedienperson durchführt.
6. System nach Anspruch 1, wobei der Bildsensor ein Teil einer digitalen Video­ kamera ist.
7. System nach Anspruch 1, wobei der Bildsensor ein Teil einer digitalen Stand­ bildkamera ist.
8. System nach Anspruch 1, wobei der Bildsensor entweder (a) eine Bildsen­ sormatrix mit ladungsgekoppelten Bauelementen (CCD) oder (b) eine Bild­ sensormatrix mit komplementären Metalloxidhalbleitern (CMOS) ist.
9. System nach Anspruch 1, wobei die Rohdaten die unverarbeiteten Hellig­ keitswertdaten sind, die vom Bildsensor ausgegeben werden und die weder eine verlustbehaftete Komprimierung noch eine Farbverarbeitung durchlau­ fen haben.
10. System nach Anspruch 1, welches ausgelegt ist, das Erkennen und Kor­ rigieren an einem Teil der Rohdaten, die von der Bildsensormatrix erhalten werden, entsprechend einem Teil eines Vollbildes eines Videobildes durch­ zuführen.
11. System nach Anspruch 1, welches ausgelegt ist, das Erkennen und Kor­ rigieren an einem Teil der Rohdaten, die von der Bildsensormatrix erhalten werden, entsprechend einem Teil eines digitalen Standbildes durchzuführen.
12. System nach Anspruch 1, wobei die statistische Datenbank durch Speichern des Orts und der Häufigkeit von fehlerhaften Pixeln mit der Zeit Tendenzen entwickelt, die bestätigen, welche der fehlerhaften Pixel für die Pixelkorrektur gerechtfertigt sind, wobei die Tendenzen anfänglich die Pixelkorrektur als Vorgabe rechtfertigen und mit der Zeit die Pixelkorrektur nur rechtfertigen, wenn ein spezielles fehlerhaftes Pixel eine Auftrethäufigkeit von mindestens zwei aus vier Abfragen aufweist.
13. System nach Anspruch 1, wobei das Erkennen eine Videounterabtastung umfaßt, wobei unter Verwendung der Videounterabtastung die Erkennung an Videodaten-Vollbildern mit einer Rate zwischen einem von jeweils 128 Vi­ deovollbildern und 1 von jeweils 32 Videovollbildern ausgeführt wird, und wo­ bei die Korrektur an jedem Videodaten-Vollbild kontinuierlich ist.
14. System nach Anspruch 1, wobei das Erkennen eine Videounterabtastung umfaßt, wobei unter Verwendung der Videounterabtastung die Erkennung an Videodaten-Vollbildern mit einer Rate von einem von jeweils n mal X Vollbil­ dern ausgeführt wird, wobei n eine ganze Zahl ist und wobei X weder gleich 50 noch 60 ist.
15. Dynamisches System, das keinen Benutzereingriff erfordert, zum Erkennen und Korrigieren von fehlerhaften Pixeln in Rohdaten, die von einem Bild­ sensor gewonnen werden, welcher ein Teil von (a) einer digitalen Videoka­ mera oder (b) einer digitalen Standbildkamera ist, welches zum Erhalten eines digitalisierten Bildes, das von einer Kamera abgetastet wird und über ei­ nen Bus zu einem PC übertragen wird, verwendet wird, wobei die Rohdaten normale Pixel und fehlerhafte Pixel enthalten, wobei das System ausgelegt ist, die folgenden Schritte durchzuführen:
  • a) Empfangen von Rohdatensignalen für jedes Pixel aus dem Bild;
  • b) Berechnen eines Helligkeitswerts für jedes von dem Bildsensor empfan­ gene Pixel;
  • c) Berechnen eines lokalen Helligkeitswerts für jedes von dem Bildsensor empfangene Pixel, wobei der lokale Helligkeitswert das arithmetische Mittel der Helligkeitswerte aller Pixel, die zu dem Pixel unmittelbar benachbart sind und dieses umgeben, ist;
  • d) Berechnen einer lokalen Helligkeitsabweichung des Helligkeitswerts von dem lokalen Helligkeitswert für jedes vom Bildsensor empfangene Pixel, wo­ bei die lokale Helligkeitsabweichung der Absolutwert der Differenz zwischen dem Helligkeitswert des Pixels und dem lokalen Helligkeitswert des Pixels ist;
  • e) Festlegen einer Abweichungsschwelle;
  • f) für jedes vom Bildsensor empfangene Pixel Vergleichen seiner lokalen Helligkeitsabweichung mit der Abweichungsschwelle und Festlegen von Pi­ xeln mit lokalen Helligkeitsabweichungen, die größer sind als die Abwei­ chungsschwelle, als fehlerhafte Pixel;
  • g) Aufzeichnen des Orts der fehlerhaften Pixel in einer statistischen Da­ tenbank;
  • h) Aufzeichnen der Häufigkeit des Auftretens der fehlerhaften Pixel in der statistischen Datenbank; und
  • i) Korrigieren des Helligkeitswerts der fehlerhaften Pixel, vorausgesetzt, daß die Korrektur durch Tendenzen von der statistischen Datenbank ge­ rechtfertigt ist, wobei die Korrektur durch Ersetzen des Helligkeitswerts des fehlerhaften Pixels durch den lokalen Helligkeitswert des fehlerhaften Pixels erreicht wird, wobei die statistische Datenbank die Pixelkorrektur rechtfertigt, wenn ein spezielles fehlerhaftes Pixel eine Auftrethäufigkeit von mindestens zwei aus vier Abfragen aufweist; und wobei das Erkennen an Videodaten mit einer Rate von (a) zwischen einem von jeweils 128 Videovollbildern und 1 von jeweils 32 Videovollbildern oder (b) einem von jeweils n mal X Vollbildern, wobei n eine ganze Zahl ist und X weder gleich 50 noch 60 ist, ausgeführt wird, und wobei die Korrektur an je­ dem Videodaten-Vollbild kontinuierlich ausgeführt wird.
16. System zum Erkennen und Korrigieren von fehlerhaften Pixeln in Rohdaten, die von einem Bildsensor gewonnen werden, welcher verwendet wird, um ein digitalisiertes Bild zu erhalten, wobei die Rohdaten normale Pixel und fehler­ hafte Pixel enthalten, wobei das System folgendes umfaßt:
  • a) einen Bildsensor zum Aufzeichnen eines Bildes einer Szene, wobei der Bildsensor ein Raster von Photostellen enthält, um auf die Photostellen scheinendes Licht in elektrische Ladungen umzuwandeln, wobei die elek­ trischen Ladungen in eine Reihe von analogen Ladungen umgewandelt wer­ den, die dann durch einen Analog-Digital-Wandler in digitale Signale umge­ wandelt werden, wenn das Bild aus dem Sensor ausgelesen wird; und
  • b) einen intelligenten Hauptrechner, der dazu konfiguriert ist, die digitalen Signale von dem Bildsensor zu empfangen, wobei der intelligente Haupt­ rechner ein Computerprogrammprodukt aufweist mit:
  • c) einem computernutzbaren Medium mit einem darin verkörperten maschi­ nenlesbaren Code zum Veranlassen der Erkennung und Korrektur der feh­ lerhaften Pixel, wobei das Computerprogrammprodukt folgendes umfaßt:
    • 1. Vorrichtungen für den maschinenlesbaren Programmcode, die dazu kon­ figuriert sind, zu veranlassen, daß ein Computer ein Rohdatensignal für jedes Pixel in dem Bild empfängt;
    • 2. Vorrichtungen für den maschinenlesbaren Programmcode, die dazu kon­ figuriert sind, zu veranlassen, daß ein Computer für jedes vom Bildsensor empfangene Pixel einen Helligkeitswert berechnet;
    • 3. Vorrichtungen für den maschinenlesbaren Programmcode, die dazu kon­ figuriert sind, zu veranlassen, daß ein Computer für jedes vom Bildsensor empfangene Pixel einen lokalen Helligkeitswert berechnet;
    • 4. Vorrichtungen für den maschinenlesbaren Programmcode, die dazu kon­ figuriert sind, zu veranlassen, daß ein Computer für jedes vom Bildsensor empfangene Pixel eine lokale Helligkeitsabweichung des Helligkeitswerts von dem lokalen Helligkeitswert berechnet;
    • 5. Vorrichtungen für den maschinenlesbaren Programmcode, die dazu kon­ figuriert sind, zu veranlassen, daß ein Computer eine Abweichungsschwelle festlegt, die in Verbindung mit der lokalen Helligkeitsabweichung verwendet werden soll;
    • 6. Vorrichtungen für den maschinenlesbaren Programmcode, die dazu kon­ figuriert sind, zu veranlassen, daß ein Computer für jedes Pixel seine lokale Helligkeitsabweichung mit der Abweichungsschwelle vergleicht und Pixel mit lokalen Helligkeitsabweichungen, die größer sind als die Abwei­ chungsschwelle, als fehlerhafte Pixel festlegt;
    • 7. Vorrichtungen für den maschinenlesbaren Programmcode, die dazu kon­ figuriert sind, zu veranlassen, daß ein Computer den Ort der fehlerhaften Pi­ xel in einer statistischen Datenbank aufzeichnet;
    • 8. Vorrichtungen für den maschinenlesbaren Programmcode, die dazu kon­ figuriert sind, zu veranlassen, daß ein Computer die Häufigkeit des Auftre­ tens der fehlerhaften Pixel in der statistischen Datenbank aufzeichnet; und
    • 9. Vorrichtungen für den maschinenlesbaren Programmcode, die dazu kon­ figuriert sind, zu veranlassen, daß ein Computer den Helligkeitswert der feh­ lerhaften Pixel korrigiert, vorausgesetzt, daß die Korrektur durch Tendenzen von der statistischen Datenbank gerechtfertigt ist.
17. System nach Anspruch 16, wobei der Bildsensor die digitalen Signale über einen Bus zum intelligenten Hauptrechner überträgt, wobei der Bus den Bild­ sensor mit dem intelligenten Hauptrechner verbindet.
18. System nach Anspruch 16, wobei der intelligente Hauptrechner ein Server ist.
19. System nach Anspruch 16, wobei der intelligente Hauptrechner ein Personal­ computer ist.
20. System nach Anspruch 16, wobei der lokale Helligkeitswert das arithmeti­ sche Mittel der Helligkeitswerte aller Pixel, die zu dem Pixel unmittelbar be­ nachbart sind und dieses umgeben, ist.
21. System nach Anspruch 16, wobei die lokale Helligkeitsabweichung der Ab­ solutwert der Differenz zwischen dem Helligkeitswert des Pixels und dem lo­ kalen Helligkeitswert des Pixels ist.
22. System nach Anspruch 16, wobei die Korrektur durch Ersetzen des Hellig­ keitswerts des fehlerhaften Pixels durch den lokalen Helligkeitswert des feh­ lerhaften Pixels erreicht wird.
23. System nach Anspruch 16, wobei die Bildsensormatrix entweder (a) eine Bildsensormatrix mit ladungsgekoppelten Bauelementen (CCD) oder (b) eine Bildsensormatrix mit komplementären Metalloxidhalbleitern (CMOS) ist.
24. System nach Anspruch 16, wobei die Rohdaten die unverarbeiteten Hellig­ keitswertdaten sind, die vom Bildsensor ausgegeben werden und die weder eine verlustbehaftete Komprimierung noch eine Farbverarbeitung durchlau­ fen haben.
25. System nach Anspruch 17, wobei der Bus (a) ein universeller serieller Bus (USB) oder (b) ein paralleler Anschluß ist.
26. System nach Anspruch 16, welches die Erkennung und Korrektur der fehler­ haften Pixel dynamisch und ohne irgendeinen Benutzereingriff durchführt.
27. System nach Anspruch 16, wobei der Bildsensor ein Teil einer digitalen Vi­ deokamera ist.
28. System nach Anspruch 16, wobei der Bildsensor ein Teil einer digitalen Standbildkamera ist.
29. System nach Anspruch 16, welches das Erkennen und Korrigieren an einem Teil der Rohdaten, die von der Bildsensormatrix erhalten werden, entspre­ chend einem Teil eines Vollbildes eines Videobildes durchführt.
30. System nach Anspruch 16, welches das Erkennen und Korrigieren an einem Teil der Rohdaten, die von der Bildsensormatrix erhalten werden, entspre­ chend einem Teil eines digitalen Standbildes durchführt.
31. System nach Anspruch 16, wobei die statistische Datenbank durch Spei­ chern des Orts und der Häufigkeit von fehlerhaften Pixeln mit der Zeit Ten­ denzen entwickelt, die bestätigen, welche der fehlerhaften Pixel für die Pixel­ korrektur gerechtfertigt sind, wobei die Tendenzen anfänglich die Pi­ xelkorrektur als Vorgabe rechtfertigen und mit der Zeit die Pixelkorrektur nur rechtfertigen, wenn ein spezielles fehlerhaftes Pixel eine Auftrethäufigkeit von mindestens zwei aus vier Abfragen aufweist.
32. System nach Anspruch 16, wobei das Computerprogramm veranlaßt, daß das Erkennen an Videodaten-Vollbildern mit einer Rate zwischen einem von jeweils 128 Videovollbildern und 1 von jeweils 32 Videovollbildern ausgeführt wird, und das Computerprogramm veranlaßt, daß die Korrektur an jedem Vi­ deodaten-Vollbild kontinuierlich ausgeführt wird.
33. System nach Anspruch 16, wobei das Computerprogramm veranlaßt, daß das Erkennen an Videodaten-Vollbildern mit einer Rate von einem von je­ weils n mal X Vollbildern ausgeführt wird, wobei n eine ganze Zahl ist und wobei X weder gleich 50 noch 60 ist, und das Computerprogramm veranlaßt, daß die Korrektur kontinuierlich an jedem Videodaten-Vollbild ausgeführt wird.
34. System nach Anspruch 16, wobei das Computerprogrammprodukt aus ei­ nem Teil zum Erkennen anomaler Pixel, einem Teil zum Korrigieren ano­ maler Pixel und einem statistischen Analyseteil besteht.
35. System nach Anspruch 16, wobei die Ausführung des Computerprogramm­ produkts die Prozessorlast um nicht mehr als zwischen 1 Prozent und 80 Prozent erhöht.
36. System nach Anspruch 16, wobei die Ausführung des Computerprogramm­ produkts die Videoverarbeitung um nicht mehr als 1 Vollbild pro Sekunde verringert.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10129818A1 (de) * 2001-06-15 2003-01-02 Leica Microsystems Verfahren zum Auslesen eines Detektionschips einer elektronischen Kamera
US7446756B2 (en) 2004-03-22 2008-11-04 Avago Technologies Ecbu Ip (Singapore) Pte. Ltd. Apparatus for controlling the position of a screen pointer with low sensitivity to particle contamination
US7474297B2 (en) 2004-03-22 2009-01-06 Avago Technologies Ecbu Ip (Singapore) Pte. Contaminant-resistant optical mouse and cradle
DE102013013022A1 (de) * 2013-08-06 2015-02-12 Jenoptik Optical Systems Gmbh Verfahren zur Identifikation defekter Pixel eines Bildaufnahmesensors

Families Citing this family (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2002213702A1 (en) * 2000-10-30 2002-05-15 Simon Fraser University Active pixel sensor with built in self-repair and redundancy
US7365783B2 (en) * 2001-03-16 2008-04-29 Olympus Corporation Image pickup apparatus which stores initial defect data concerning image pickup device and data on later developed defects
JP2002354340A (ja) * 2001-05-24 2002-12-06 Olympus Optical Co Ltd 撮像装置
JP3824927B2 (ja) * 2001-06-22 2006-09-20 株式会社リコー 読取装置、画像形成装置、通信装置および異常画素データ取得方法
JP4194336B2 (ja) * 2002-07-25 2008-12-10 富士通マイクロエレクトロニクス株式会社 半導体集積回路、欠陥画素補正方法、及び画像プロセッサ
KR100850460B1 (ko) * 2002-10-10 2008-08-07 삼성테크윈 주식회사 디지털 카메라에서의 얼굴 영상 개선 방법
JP3747909B2 (ja) * 2002-12-24 2006-02-22 ソニー株式会社 画素欠陥検出補正装置及び画素欠陥検出補正方法
EP1463306B8 (de) * 2003-03-25 2009-11-11 Panasonic Corporation Bildaufnahmevorrichtung, die Detailverlust schattiger Bereiche vermeidet
JP2004320128A (ja) * 2003-04-11 2004-11-11 Mega Chips Corp 欠陥画素補正装置
CN1305007C (zh) * 2003-05-13 2007-03-14 矽统科技股份有限公司 动态影像象素的检测和重建方法
US7612803B2 (en) * 2003-06-10 2009-11-03 Zoran Corporation Digital camera with reduced image buffer memory and minimal processing for recycling through a service center
JP4383827B2 (ja) * 2003-10-31 2009-12-16 キヤノン株式会社 撮像装置、白傷補正方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
CN1300744C (zh) * 2003-12-09 2007-02-14 香港中文大学 对数字图像曝光不足的缺陷进行自动修正的方法和系统
US7613329B2 (en) * 2004-03-08 2009-11-03 Avago Technologies Ecbu Ip (Singapore) Pte. Ltd. Apparatus for controlling the position of a screen pointer that detects defective pixels
US7330208B2 (en) * 2004-03-08 2008-02-12 Eastman Kodak Company Electronic imaging system with adjusted dark floor correction
JP2005354278A (ja) * 2004-06-09 2005-12-22 Seiko Epson Corp 撮像手段の撮像した画像の画像データを処理する画像データ処理
CN1323545C (zh) * 2004-06-22 2007-06-27 东软飞利浦医疗设备系统有限责任公司 医学影像坏点自动检测门限确定方法
US7388983B2 (en) * 2004-08-18 2008-06-17 Analogic Corporation Method of and system for detecting anomalies in projection images generated by computed tomography scanners
US7643088B2 (en) * 2004-12-01 2010-01-05 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Artifact reduction in a digital video
KR100709323B1 (ko) * 2005-02-04 2007-04-20 삼성전자주식회사 확률 신경회로망 이론을 적용한 영상보상장치 및 방법
JP4388909B2 (ja) * 2005-04-25 2009-12-24 イーストマン コダック カンパニー 画素欠陥補正装置
KR100652408B1 (ko) * 2005-04-27 2006-12-01 삼성전자주식회사 베이어 패턴의 디지털 컬러 영상 신호를 처리하는 방법 및장치
US7623717B2 (en) * 2005-08-31 2009-11-24 Microsoft Corporation Capturing device for embedding software into raw sensor data
CN100418347C (zh) * 2005-09-09 2008-09-10 宇东光学公司 去除数字图像的网纹的方法
WO2007036055A1 (en) * 2005-09-30 2007-04-05 Simon Fraser University Methods and apparatus for detecting defects in imaging arrays by image analysis
CN100464590C (zh) * 2005-11-16 2009-02-25 北京中星微电子有限公司 一种缺陷像素检测方法
JP4978214B2 (ja) * 2006-10-13 2012-07-18 ソニー株式会社 撮像システムおよび画素欠陥補正装置
US7953280B2 (en) * 2007-06-15 2011-05-31 Los Alamos National Security Llc Anomalous change detection in imagery
CN101329281B (zh) * 2007-06-20 2011-08-10 佛山普立华科技有限公司 影像感测晶片污点检测系统及其检测方法
TWI437878B (zh) * 2007-11-20 2014-05-11 Quanta Comp Inc 用以校正影像訊號中壞點之方法及電路
US7940315B2 (en) * 2008-01-07 2011-05-10 Aptina Imaging Corporation Method and apparatus for identification and correction of aberrant pixels in an image sensor
US8026964B2 (en) * 2008-07-08 2011-09-27 Aptina Imaging Corporation Method and apparatus for correcting defective imager pixels
DE102009008770A1 (de) 2009-02-13 2010-08-19 Hella Kgaa Hueck & Co. Verfahren und Vorrichtung zur Detektion mindestens eines fehlerhaften Bildpunkterfassungselements eines Bilderfassungsbereichs eines Bilderfassungssensors
US20100231763A1 (en) * 2009-03-16 2010-09-16 Harris Corporation, Corporation Of The State Of Delaware Defective pixel detector for a digital video camera and associated methods
CN101783970B (zh) * 2009-12-22 2011-11-09 新太科技股份有限公司 摄像机故障自动检测和管理方法、装置和系统
US8660335B2 (en) * 2010-03-24 2014-02-25 Varian Medical Systems, Inc. Transient pixel defect detection and correction
CN102375993A (zh) * 2010-08-23 2012-03-14 索尼公司 目标检测方法和设备
US9251572B2 (en) * 2013-07-26 2016-02-02 Qualcomm Incorporated System and method of correcting image artifacts
KR102222901B1 (ko) 2014-07-07 2021-03-04 엘지디스플레이 주식회사 유기발광 표시장치 구동 방법
US9674428B2 (en) * 2014-11-20 2017-06-06 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Determination of at least one parameter for producing images for use by an application
CN107431771B (zh) * 2015-03-06 2020-12-04 菲力尔系统公司 用于异常像素检测的系统和方法
US10440299B2 (en) * 2015-09-04 2019-10-08 Apple Inc. Correcting pixel defects based on defect history in an image processing pipeline
US10275971B2 (en) * 2016-04-22 2019-04-30 Ncr Corporation Image correction
US20180005598A1 (en) * 2016-06-29 2018-01-04 Intel Corporation Oled-aware content creation and content composition
CN107421959A (zh) * 2017-07-25 2017-12-01 昆山国显光电有限公司 缺陷像素检测方法和装置、计算机设备和机器可读存储介质
US10270995B1 (en) * 2017-10-19 2019-04-23 Kromek Group, PLC Automated non-conforming pixel masking
JP7173763B2 (ja) * 2018-06-20 2022-11-16 株式会社日本マイクロニクス 画像生成装置および画像生成方法
CN109872309B (zh) * 2019-01-31 2022-01-07 京东方科技集团股份有限公司 检测系统、方法、装置及计算机可读存储介质
US11508143B2 (en) * 2020-04-03 2022-11-22 Disney Enterprises, Inc. Automated salience assessment of pixel anomalies
KR20220048090A (ko) * 2020-10-12 2022-04-19 삼성전자주식회사 주파수 도메인을 이용한 이미지 센서의 검사 방법 및 이를 수행하는 검사 시스템

Family Cites Families (65)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5932250A (ja) 1982-08-16 1984-02-21 Fuji Xerox Co Ltd 原稿読取装置
JPS5970091A (ja) 1982-10-13 1984-04-20 Nippon Kogaku Kk <Nikon> 電子スチルカメラ
US5523553A (en) 1983-10-19 1996-06-04 Nikon Corporation Camera with focus detecting device for removing vignetting effects
JPH0756530B2 (ja) 1986-03-31 1995-06-14 株式会社ニコン 撮影レンズ鏡筒およびカメラ
US4774565A (en) 1987-08-24 1988-09-27 Polaroid Corporation Method and apparatus for reconstructing missing color samples
US4823201A (en) 1987-11-16 1989-04-18 Technology, Inc. 64 Processor for expanding a compressed video signal
US4884140A (en) 1987-11-18 1989-11-28 Goldstar Co., Ltd. Vignetting compensating circuit for a video camera
US4979042A (en) 1989-05-30 1990-12-18 Eastman Kodak Company Apparatus for correcting shading effects in video images
JP3140753B2 (ja) 1989-07-24 2001-03-05 株式会社リコー 等倍光センサ
EP0469716B1 (de) 1990-07-03 1997-04-23 Canon Kabushiki Kaisha Bildverarbeitungsgerät
US5047861A (en) 1990-07-31 1991-09-10 Eastman Kodak Company Method and apparatus for pixel non-uniformity correction
US5138459A (en) 1990-11-20 1992-08-11 Personal Computer Cameras, Inc. Electronic still video camera with direct personal computer (pc) compatible digital format output
EP0496573B1 (de) 1991-01-24 1995-12-20 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Schaltung zur Beseitigung von Bildelementdefekten für Festkörper-Bildaufnehmer
EP0543980A1 (de) 1991-05-10 1993-06-02 Eastman Kodak Company An den Kundenbedarf anpassbare anwendungsspezifische integrierte Synchroniesierungs-und Kontrolschaltung für die elektronische Bilderfassung
DE4135210A1 (de) 1991-10-25 1993-04-29 Broadcast Television Syst Verfahren und schaltung zur korrektur von abschattungen
JP3191354B2 (ja) 1991-11-15 2001-07-23 ソニー株式会社 シェーディング補正回路
US5231485A (en) 1991-11-19 1993-07-27 Scientific-Atlanta, Inc. Method and apparatus for transforming between fixed-rate vector quantized data and variable rate vector quantized data
DE69321013T2 (de) 1992-03-17 1999-05-12 Koninkl Philips Electronics Nv Bildgebendes System mit Mitteln zur Kompensation von Vignettierung und ein solches bildgebendes System enthaltende Röntgenuntersuchungseinrichtung
US5243447A (en) 1992-06-19 1993-09-07 Intel Corporation Enhanced single frame buffer display system
US5379070A (en) 1992-10-02 1995-01-03 Zoran Corporation Parallel encoding/decoding of DCT compression/decompression algorithms
US5475441A (en) 1992-12-10 1995-12-12 Eastman Kodak Company Electronic camera with memory card interface to a computer
JP3014895B2 (ja) 1993-06-02 2000-02-28 株式会社日立製作所 ビデオカメラ
JP3764493B2 (ja) 1993-09-20 2006-04-05 ソニー株式会社 電子スチルカメラ及び画像データ処理方法
JP3163872B2 (ja) 1993-10-21 2001-05-08 株式会社日立製作所 コンピュータ機器ならびに撮像装置
US5452006A (en) 1993-10-25 1995-09-19 Lsi Logic Corporation Two-part synchronization scheme for digital video decoders
JP3242515B2 (ja) 1993-12-24 2001-12-25 キヤノン株式会社 撮像装置
EP0674435B1 (de) 1994-02-28 2002-11-27 Canon Kabushiki Kaisha Bildaufnahmegerät
US5477264A (en) 1994-03-29 1995-12-19 Eastman Kodak Company Electronic imaging system using a removable software-enhanced storage device
KR0150150B1 (ko) * 1994-07-14 1998-10-15 김광호 에지 강조를 이루는 오차확산 방식 이치화 방법 및 장치
US5572208A (en) 1994-07-29 1996-11-05 Industrial Technology Research Institute Apparatus and method for multi-layered decoding of variable length codes
US5694228A (en) 1994-08-09 1997-12-02 Ricoh Company,Ltd. Document image processor with defect detection
JPH0865546A (ja) 1994-08-18 1996-03-08 Fuji Photo Film Co Ltd シェーディング補正係数生成回路およびシェーディング補正係数生成方法
JP3528335B2 (ja) 1994-08-22 2004-05-17 株式会社日立製作所 ビデオカメラシステム
US5748234A (en) 1994-09-13 1998-05-05 Intel Corporation Video processing system and method
US5486853A (en) 1994-12-13 1996-01-23 Picturetel Corporation Electrical cable interface for electronic camera
US6111604A (en) 1995-02-21 2000-08-29 Ricoh Company, Ltd. Digital camera which detects a connection to an external device
US6055066A (en) 1995-02-28 2000-04-25 Pioneer Electronic Corporation System for correcting image data in an image scanner
JPH08275098A (ja) 1995-04-03 1996-10-18 Konica Corp ビデオカメラ
US5563405A (en) 1995-04-28 1996-10-08 Santa Barbara Research Center Staring IR-FPA with on-FPA adaptive dynamic range control electronics
JP3096618B2 (ja) 1995-08-10 2000-10-10 三洋電機株式会社 撮像装置
JPH0969978A (ja) 1995-08-30 1997-03-11 Sanyo Electric Co Ltd 撮像装置
US6493025B1 (en) 1995-10-05 2002-12-10 Sanyo Electronic Co., Ltd. Image sensing system equipped with interface between image sensing apparatus and computer machinery
US5652582A (en) 1995-12-29 1997-07-29 Xerox Corporation Method of high speed Huffman coding and decoding of lab color images
US5867214A (en) 1996-04-11 1999-02-02 Apple Computer, Inc. Apparatus and method for increasing a digital camera image capture rate by delaying image processing
US5696507A (en) 1996-05-31 1997-12-09 Daewoo Electronics Co., Inc. Method and apparatus for decoding variable length code
US5929865A (en) * 1996-06-14 1999-07-27 International Business Machines Corporation Method of sorting two-dimensional graphic images for converting into raster lines
US5917549A (en) 1996-08-07 1999-06-29 Adobe Systems Incorporated Transforming images with different pixel aspect ratios
US6157394A (en) 1996-08-29 2000-12-05 Apple Computer, Inc. Flexible digital image processing via an image processing chain with modular image processors
US6005613A (en) 1996-09-12 1999-12-21 Eastman Kodak Company Multi-mode digital camera with computer interface using data packets combining image and mode data
US5841471A (en) 1996-09-12 1998-11-24 Eastman Kodak Company Timing control for a digitally interfaced camera using variable line readout intervals
US5982946A (en) 1996-09-20 1999-11-09 Dainippon Screen Mfg. Co., Ltd. Method of identifying defective pixels in digital images, and method of correcting the defective pixels, and apparatus and recording media therefor
US5903673A (en) 1997-03-14 1999-05-11 Microsoft Corporation Digital video signal encoder and encoding method
JP3785520B2 (ja) * 1997-03-19 2006-06-14 コニカミノルタホールディングス株式会社 電子カメラ
US5872965A (en) 1997-06-30 1999-02-16 Sun Microsystems, Inc. System and method for performing multiway branches using a visual instruction set
JP3822723B2 (ja) 1997-08-29 2006-09-20 富士写真フイルム株式会社 画像処理装置
US6618084B1 (en) 1997-11-05 2003-09-09 Stmicroelectronics, Inc. Pixel correction system and method for CMOS imagers
KR100247936B1 (ko) 1997-11-11 2000-03-15 윤종용 동화상 카메라 시스템에서 리드아웃 방법 및 그 장치
US6035072A (en) * 1997-12-08 2000-03-07 Read; Robert Lee Mapping defects or dirt dynamically affecting an image acquisition device
US6111242A (en) 1998-01-02 2000-08-29 Intel Corporation Imaging system with gain and error correction circuitry
JP4115574B2 (ja) * 1998-02-02 2008-07-09 オリンパス株式会社 撮像装置
US6665009B1 (en) * 1998-05-20 2003-12-16 Omnivision Technologies, Inc. On-chip dead pixel correction in a CMOS imaging sensor
US6625318B1 (en) * 1998-11-13 2003-09-23 Yap-Peng Tan Robust sequential approach in detecting defective pixels within an image sensor
US6538691B1 (en) 1999-01-21 2003-03-25 Intel Corporation Software correction of image distortion in digital cameras
US6753914B1 (en) * 1999-05-26 2004-06-22 Lockheed Martin Corporation Image correction arrangement
US6995794B2 (en) * 1999-06-30 2006-02-07 Logitech Europe S.A. Video camera with major functions implemented in host software

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10129818A1 (de) * 2001-06-15 2003-01-02 Leica Microsystems Verfahren zum Auslesen eines Detektionschips einer elektronischen Kamera
DE10129818B4 (de) * 2001-06-15 2007-03-15 Leica Microsystems Semiconductor Gmbh Verfahren zum Auslesen eines Detektionschips einer elektronischen Kamera
US7446756B2 (en) 2004-03-22 2008-11-04 Avago Technologies Ecbu Ip (Singapore) Pte. Ltd. Apparatus for controlling the position of a screen pointer with low sensitivity to particle contamination
US7474297B2 (en) 2004-03-22 2009-01-06 Avago Technologies Ecbu Ip (Singapore) Pte. Contaminant-resistant optical mouse and cradle
US8264461B2 (en) 2004-03-22 2012-09-11 Avago Technologies Ecbu Ip (Singapore) Pte. Ltd. Apparatus for controlling the position of a screen pointer with low sensitivity to particle contamination
DE102005004861B4 (de) * 2004-03-22 2013-01-31 Avago Technologies Ecbu Ip (Singapore) Pte. Ltd. Vorrichtung zum Steuern der Position eines Bildschirmzeigers mit niedriger Empfindlichkeit für Partikelkontamination, Verfahren zum Erzeugen von Bewegungsdaten bei einem optischen Zeigegerät und Navigationssensor zum Erzeugen von Bewegungsdaten
US8730168B2 (en) 2004-03-22 2014-05-20 Pixart Imaging Inc. Contaminant-resistant optical mouse and cradle
DE102013013022A1 (de) * 2013-08-06 2015-02-12 Jenoptik Optical Systems Gmbh Verfahren zur Identifikation defekter Pixel eines Bildaufnahmesensors

Also Published As

Publication number Publication date
CN1303071A (zh) 2001-07-11
US7009644B1 (en) 2006-03-07
CN1167035C (zh) 2004-09-15

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