[发明专利]用于数字图像传感器的自动化噪声和纹理优化的方法和设备

说明书

本发明公开用于使用从图像传感器获取的源图像并且将其与参考图像进行比较来校准图像传感器的系统和方法。在一个实施例中，所述方法可以涉及确定在连续频率水平处所述图像的部分的亮度和色度值并且计算所述源图像和所述参考图像两者的在每个频率水平处的标准偏差。可比较所述标准偏差值并确定差值。使用单位向量搜索向量，可以计算出噪声值以确定传感器校准值。

技术领域

本申请涉及数字图像传感器中的噪声和纹理调谐，且更确切地说涉及基于图像数据确定定量指标。

背景技术

数字图像传感器中的噪声和纹理调谐需要恰当地校准控制色度和亮度噪声频率的多种参数。在通过数码相机、摄录影机和扫描仪中的图像传感器获取的数字图像中存在噪声的不同来源，包含固定模式噪声和时间噪声。许多因素确定图像中的整体噪声特性：传感器类型、像素尺寸、温度、暴露时间等。噪声还可以在个体图像内改变。对于数码相机，较暗区可含有与较亮区相比更多的噪声。此外，噪声是空间改变和通道依赖性的。蓝色通道通常是最吵闹的通道。经典的噪声减少技术在色彩内插步骤之前从拜耳图像中移除噪声。因此，经典的噪声减少技术假设噪声对于不同像素是不相关的。

并非通过噪声减少技术移除的噪声的数量通常通过色彩内插算法在邻域中传播，所述色彩内插算法推断缺失色彩分量。因此，噪声可具有低频(粗糙的颗粒)和高频(精细的颗粒)变体。高频噪声比低频噪声相对更容易移除，其可能难以与真实图像信号区分。此外，噪声由两个元素组成：色彩和亮度中的波动。色彩或“色度”噪声通常在外观上比亮度噪声更不自然，并且如果图像传感器是经过不当校准的，那么可以渲染不可用的图像。此种类的噪声可以显现为低空间频率的区中的低频、彩色斑点。这些彩色斑点可以是形状不规则的并且在给定方向上通常是大约5到25或更大像素宽的，并且通常与在较亮区中相比在较暗区中是更明显的。

用于在数码相机和包含数码相机的装置(例如，移动电话)中的噪声和纹理调谐的现有方法通常涉及考虑超过数百的参数以及手动调谐方法。手动调谐方法可以是耗时的并且基于人类操作人员的主观评估。

发明内容

本发明的样本方面的概述如下。为了方便起见，本发明的一或多个方面在本文中可以被简单地称为“一些方面”。

提供的是用于减少图像中的噪声且校准图像传感器的图像处理方法和设备，以及在其上储存有可由用于执行所述方法的处理器执行的程序的计算机可读存储媒体。本文中所公开的方法和设备或装置各自具有若干方面，所述方面中的任何单一者均不独自负责其所期望的属性。在不限制(例如)如由所附权利要求书所表示的本发明的范围的情况下，现将简要地论述其较显著的特征。

在一个实例中，提供用于调谐通过图像传感器产生的给定图像的噪声水平和纹理水平的方法，所述方法包括：使用低通滤波器的集合确定通过图像传感器产生的图像的频率水平的第一集合，所述低通滤波器的集合包括至少一个双侧滤波器；确定对应于频率水平的第一集合的每个频率水平的色度噪声值和亮度噪声值的第一集合；计算与频率水平的第一集合的每个频率水平相关联的噪声值的目标集合，所述噪声值的目标集合是基于比较参考图像的色度和亮度噪声值的第一集合与色度和亮度噪声值的第二集合计算的；使用粗糙搜索确定与通过图像传感器产生的图像相关联的噪声值的第一集合，粗糙搜索基于向量的起始集合，其中噪声值的第一集合的每个噪声值对应于频率水平的第一集合的频率水平；使用精细搜索确定与通过图像传感器产生的图像相关联的噪声值的第二集合，精细搜索包括向量的另一集合，其中向量的另一集合是基于噪声值的目标集合与噪声值的第一集合之间的噪声值差异确定的，其中噪声值的第二集合的每个噪声值对应于频率水平的第一集合的频率水平；以及基于噪声值的第二集合与噪声值的第一集合之间的差异更新至少一个双侧低通滤波器的系数；使用至少一个双侧低通滤波器的系数更新图像传感器的噪声减少块，其中噪声减少块根据噪声值的目标集合单独地调节图像传感器的每个像素的噪声水平；以及存储噪声值的第一集合和第二集合。