• 专利附录
  • 专利说明
  • 权利要求
  • 类似技术
  • 同族专利
  • 引用文献
  • 法律状态
  • 优先权
    • 专利摘要:
    適應性畫素補償方法，適用於影像處理裝置，該適應性畫素補償方法包含有接收陣列影像資料；計算陣列影像資料中之一綠子畫素周圍之第一複數個綠子畫素之亮度平均值為第一平均值，其中第一複數個綠子畫素係位於至少一第一類畫素列上；計算綠子畫素周圍之第二複數個綠子畫素之亮度平均值為第二平均值，其中第二複數個綠子畫素係位於至少一第二類畫素列上；計算第一平均值及第二平均值之一絕對差值；計算綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素之一亮度平均梯度值；以及根據綠子畫素之亮度值、絕對差值與亮度平均梯度值，決定是否補償綠子畫素。
    公开号:TW201310439A
    申请号:TW100131074
    申请日:2011-08-30
    公开日:2013-03-01
    发明作者:Wei Hsu
    申请人:Novatek Microelectronics Corp；
    IPC主号:H04N9-00
    专利说明:
    適應性畫素補償方法
    本發明提供一種適應性畫素補償方法，尤指一種以亮度特性差異及變化情況為基礎之適應性畫素補償方法。
    影像感測元件，例如互補式金氧半影像感測器(CMOS image sensor，CIS)和電荷耦合(CCD)感測器，已廣泛應用於各種消費性電子商品，例如數位相機、個人數位助理和智慧行動通訊裝置等等。目前各種影像感測元件最常搭配採用貝爾圖形(Bayer pattern)排列的彩色濾光片來進行影像擷取。由於人眼對綠色的資訊分辨範圍較大，能分辨出更多的細節，因此採用貝爾圖形的畫素陣列中，紅色、藍色及綠色等三原色畫素的分佈並非平均地分配，而是綠色畫素所佔的比重較高。
    請參考第1圖，第1圖為採用貝爾圖形排列之一陣列影像資料10之示意圖。如第1圖所示，陣列影像資料10為一5×5的貝爾圖型陣列影像資料，第1圖中之R代表紅色像素(即使用紅色濾光片的畫素)，G代表綠色像素(即使用綠色濾光片的畫素)，以及B代表藍色像素(即使用藍色濾光片的畫素)。陣列影像資料10之奇數列主要係由綠子畫素與藍子畫素交替排列，稱為Gb像素列。陣列影像資料10之偶數列主要係由綠子畫素與紅子畫素交替排列而成，稱為Gr像素列。一般來說，同一類型之像素列上的綠子畫素會具有較相似的物理現象，而不同類型之像素列上的綠子畫素，通常會由於周遭畫素干擾的效應不同而產生綠色不平衡(green unbalance)的現象，如此一來，將在後續影像重建時將可能導致格子狀影像、錯色(false color)或邊緣模糊的問題。
    因此，本發明的目的之一在於提供一種適應性畫素補償方法。
    依據本發明之實施例，其係揭露一種適應性畫素補償方法，適用於一影像處理裝置，該適應性畫素補償方法包含有接收一陣列影像資料，該陣列影像資料包括交錯排列之複數個第一類畫素列與複數個第二類畫素列，每一該第一類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個紅子畫素而不包含藍子畫素，每一該第二類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個藍子畫素而不包含紅子畫素；計算該陣列影像資料中之一綠子畫素周圍之第一複數個綠子畫素之亮度平均值為一第一平均值，其中該第一複數個綠子畫素係位於至少一第一類畫素列上；計算該綠子畫素周圍之第二複數個綠子畫素之亮度平均值為一第二平均值，其中該第二複數個綠子畫素係位於至少一第二類畫素列上；計算該第一平均值及該第二平均值之一絕對差值；計算該綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素之一亮度平均梯度值；以及根據該綠子畫素之一亮度值、該絕對差值與該亮度平均梯度值，決定是否補償該綠子畫素。
    依據本發明之實施例，其另揭露一種適應性畫素補償方法，適用於一影像處理裝置，該適應性畫素補償方法包含有接收一陣列影像資料，該陣列影像資料包括複數個第一類畫素列與複數個第二類畫素列交錯排列而成之一畫素陣列，每一該第一類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個紅子畫素而不包含藍子畫素，每一該第二類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個藍子畫素而不包含紅子畫素；比較該陣列影像資料中之一綠子畫素周圍之第一複數個綠子畫素與第二複數個綠子畫素之亮度特性間的差異，其中該第一複數個綠子畫素係位於至少一第一類畫素列上，以及該第二複數個綠子畫素係位於至少一第二類畫素列上；依據比較結果，決定是否補償該綠子畫素。
    請參考第2圖，第2圖為本發明實施例之一適應性畫素補償流程20之示意圖。適應性畫素補償流程20係應用於一影像處理裝置中。流程20包含以下步驟：
    步驟200：開始。
    步驟202：接收一陣列影像資料。
    步驟204：計算該陣列影像資料中之一綠子畫素周圍之第一複數個綠子畫素之亮度平均值為一第一平均值，其中該第一複數個綠子畫素係位於至少一第一類畫素列上。
    步驟206：計算該綠子畫素周圍之第二複數個綠子畫素之亮度平均值為一第二平均值，其中該第二複數個綠子畫素係位於至少一第二類畫素列上。
    步驟208：計算該第一平均值及該第二平均值之一絕對差值。
    步驟210：計算該綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素之一亮度平均梯度值。
    步驟212：根據該綠子畫素之一亮度值、該絕對差值與該亮度平均梯度值，決定是否補償該綠子畫素。
    步驟214：結束。
    以下將對上述步驟作詳細說明，首先，在步驟202中，可於影像處理裝置中之一影像感測元件擷取一陣列影像資料後，自影像感測元件接收陣列影像資料。此陣列影像資料包括交錯排列之複數個第一類畫素列與複數個第二類畫素列。例如，陣列影像資料之奇數列為第一類畫素列，而偶數列為第二類畫素列。或是相反地，陣列影像資料之偶數列為第一類畫素列時，而奇數列為第二類畫素列。此外，第一類畫素列與第二類畫素列可分別具有不同的組成畫素類型。例如，每一第一類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個紅子畫素而不包含藍子畫素，且每一該第二類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個藍子畫素而不包含紅子畫素。或著是，第一類畫素列與第二類畫素列可具有更多其他不同種的畫素排列方式。舉例來說，如第1圖所示，陣列影像資料10為一5×5的貝爾圖型(Bayer Pattern)陣列影像，其中陣列影像資料10之偶數列係為Gr像素列，各Gr像素列主要係由綠子畫素與紅子畫素交替排列而成，而且不包含藍子畫素。陣列影像10之奇數列主要係為Gb像素列，各Gb像素列主要係由綠子畫素與藍子畫素交替排列，並且不包含紅子畫素。另外，值得注意的是，雖然在此以「列」的方向來作解釋，然亦可以「行」的方向來作解釋，僅為基準方向之差異，實質上並無差異。
    於步驟204中，可自陣列影像資料中選擇出一個綠子畫素，並以該綠子畫素為基準中心，計算其周圍的第一複數個綠子畫素之亮度平均值為一第一平均值。其中第一複數個綠子畫素係位於至少一第一類畫素列上。也就是說，找出所有位於所選擇之綠子畫素周圍的一既定區域範圍內且係於第一類畫素列上的第一綠子畫素，並運算出所有第一綠子畫素之亮度值的平均值(即第一平均值)。要注意的是，前述所選擇出作為基準中心的綠子畫素可為陣列影像資料中之任一綠子畫素。換言之，可針對陣列影像資料之每一個綠子畫素，分別進行適應性畫素補償流程20。此外，為了更清楚敘述本發明，以下將前述所選擇出作為基準中心的綠子畫素稱為基準綠子畫素。
    同樣地，於步驟206中，以所選擇到的基準綠子畫素為中心，計算其周圍的第二複數個綠子畫素之亮度平均值為一第二平均值。其中該第二複數個綠子畫素係位於至少一第二類畫素列上。也就是說，找出所有位於基準綠子畫素周圍的該既定區域範圍內且位於第二類畫素列上的第二綠子畫素，並運算出所有第二綠子畫素之亮度值的平均值(即第二平均值)。
    值得注意的，於步驟204與步驟206之不同實施例中，可以所選擇到的基準綠子畫素為中心，計算其周圍的部份而非全部的第一複數個綠子畫素之亮度平均值為第一平均值。更明確言之，可找出位於基準綠子畫素的周圍且位於第一類畫素列上的某些第一綠子畫素，並運算出這些第一綠子畫素之亮度值的平均值。同理，亦可以基準基準綠子畫素為中心，計算其周圍的部份而非全部的第二複數個綠子畫素之亮度平均值為第二平均值。
    以第1圖之陣列影像資料10為例，陣列影像資料之所有畫素列中主要存在有兩種畫素排列方式，一種為由綠子畫素與紅子畫素交替排列而成的Gr畫素列，另一種為綠子畫素與藍子畫素交替排列而成的Gb畫素列。再者，畫素列與Gb畫素列係交錯排列。在此情況下，在陣列影像資料10中，若以某一綠子畫素為圓心，每一個同心圓所經過的綠子畫素，就會屬於同一類型畫素列。因此，在本實施例中，可以計算基準綠子畫素周圍且位於第一類畫素列上之最近一圈之所有綠子畫素之亮度平均值為第一平均值。或是，可以計算基準綠子畫素周圍且位於第一類畫素列上之最近幾圈(第一既定圈數)之所有綠子畫素之亮度平均值為第一平均值。同理，可以計算基準綠子畫素周圍且位於第二類畫素列上之最近一圈之所有綠子畫素之亮度平均值為第二平均值。或是，可以計算基準綠子畫素周圍且位於第二類畫素列上之最近幾圈(第二特定圈數)之所有綠子畫素之亮度平均值為第二平均值。
    接著，於步驟208中，可以比較第一平均值與第二平均值之差異，較佳是計算第一平均值及第二平均值之一絕對差值。也就是說，將第一平均值及第二平均值的差值進行一絕對值運算，以運算出第一平均值及第二平均值的絕對差值。舉例來說，若選擇第1圖中之綠子畫素G6作為所選擇到的基準綠子畫素，依照步驟204與206，將可計算出位於Gb畫素列上之最近一圈的畫素(G0、G1、G2、G5、G7、Ga、Gb、Gc)之亮度平均值Avg_A，以及位於Gr畫素列上之最近一圈的畫素(G3、G4、G8、G9)之亮度平均值Avg_B，再依照步驟208，將可計算出位於亮度平均值Avg_A與Avg_B之絕對差值AvgDiff。
    由於，格子狀影像邊緣通常係發生在Gb像素與Gr像素存在些微差異的地方，因此，透過步驟204至步驟208，可以計算出第一類畫素列與第二類畫素列之畫素間亮度特性的差異性。換言之，步驟208之計算結果將顯示出陣列影像資料中之基準綠子畫素周圍之第一複數個綠子畫素與第二複數個綠子畫素之亮度特性間的差異性，而可作為後續是否對基準綠子畫素進行補償的依據。於其他實施例中，其他可反應第一類畫素列與第二類畫素列之畫素間亮度特性的差異性之數值亦可使用。
    於步驟210中，計算所選擇出基準綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素之一亮度平均梯度值。簡單的說，即計算基準綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素之複數個梯度值之平均值。其中，第三複數個綠子畫素可包含位於基準綠子畫素周圍之最近至少兩圈除四各角落外之所有綠子畫素。或著是，第三複數個綠子畫素可以是與基準綠子畫素相鄰之一或多個綠子畫素，例如位於基準綠子畫素之8個方位的相鄰一或多個綠子畫素。更具體言之，可計算基準綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素沿各方向之複數個梯度值之平均值。例如，計算基準綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素沿一行方向之複數個梯度值，以及計算基準綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素沿一列方向之複數個梯度值，再將所有計算出的梯度值進行平均值運算，以運算出前述之亮度平均梯度值。
    舉例來說，以第1圖之陣列影像資料10為例，依照步驟210，計算出行方向(垂直方向)之垂直亮度梯度值dV以及列方向(水平方向)之水平亮度梯度值dH，並計算出亮度平均梯度值dVH，其中運算式關係如下所示：
    dV=|G1-G6|+|Gb-G6|+|G3-G8|+|G4-G9|
    dH=|G5-G6|+|G7-G6|+|G3-G4|+|G8-G9|
    dVH=(dV+dH)/8
    由於在影像中，梯度值通常可表現出物件之邊緣特性，當某一方向的畫素變化越大時，相對地其梯度值也較大。同時，平均梯度值可敏感地反映出影像之微小細節的差異性，如此一來，透過步驟210來計算鄰近畫素的平均梯度值，除了意味著保留了影像的細節與邊緣資訊，也反應出綠子畫素之亮度值於畫素陣列上之變化率而可作為後續是否對基準綠子畫素進行補償的依據。於其他實施例中，其他可反應綠子畫素之亮度值於畫素陣列上之變化率之數值亦可使用。
    最後，於步驟212中，根據所選擇出之基準綠子畫素之一亮度值、步驟208所運算出之絕對差值及步驟210所算出之亮度平均梯度值，來決定是否對基準綠子畫素進行補償。舉例來說，當步驟208所運算出之絕對差值小於基準綠子畫素與一亮度控制參數之乘積，且步驟210所算出之亮度平均梯度值小於基準綠子畫素之一梯度控制參數之積時，就可以決定一補償值來補償基準綠子畫素之畫素值，作為基準綠子畫素之新值。
    因此，上述之適應性畫素補償流程，可依據陣列影像資料中之綠子畫素周圍之各類型綠子畫素間之亮度特性的差異性以及亮度梯度的變化情況，來決定是否對所選擇的綠子畫素進行相對應的畫素補償。如此一來，將能在完全保留影像原始的細節而不會影響到原始影像內容情況下進行畫素補償，使影像邊緣處不會產生錯色的現象。
    進一步地，關於前述進行畫素補償時之補償值的計算，可利用最小誤差值補償的方式來進行，以避免影像發生模糊現象。例如，可依據步驟204中之第一平均值與第一複數個綠子畫素各自之亮度值之間的複數個第一絕對差值，來決定出一第一補償值，並且，類似地，根據步驟206第二平均值與第二複數個綠子畫素各自之亮度值之間的複數個第二絕對差值，決定出一第二補償值，接著，可再將第一補償值與第二補償值的差值的平均值即為補償值。最後，可再將補償值加上基準綠子畫素的亮度值，即為基準綠子畫素之新值。
    至於前述第一補償值可以是複數個第一絕對差值中最小者與步驟204之第一平均值之總和。前述第二補償值可以是複數個第二絕絕對差值中最小者與該第二平均值之和。舉例來說，以第1圖之陣列影像資料10為例，依照步驟212根據所選擇出之基準綠子畫素之亮度值、所計算出絕對差值及亮度平均梯度值而決定要對基準綠子畫素進行補償後，可以計算出第一補償值Delta_A與第二補償值Delta_B，其中運算式關係如下所示：
    Delta_A=MinAbs{(G0-Avg_A)，(G1-Avg_A)，(G2-Avg_A)，(G5-Avg_A)，(G6-Avg_A)，(G7-Avg_A)，(Ga-Avg_A)，(Gb-Avg_A)，(Gc-Avg_A)}+Avg_A；以及
    Delta_B=MinAbs{(G3-Avg_B)，(G4-Avg_B)，(G8-Avg_B)，(G9-Avg_B)}+Avg_B
    在此情況下，當決定欲對基準綠子畫素進行畫素補償時，可將第一補償值與第二補償值的差值的平均值即為補償值，基準綠子畫素之新值G6’即為補償值加上基準綠子畫素的亮度值，即為，其中運算式關係如下所示：
    G6’=G6+(Delta_A+Delta_B)/2
    綜上所述，上述之適應性畫素補償方式，可依據陣列影像資料中之綠子畫素周圍之各類型綠子畫素間之亮度特性的差異性以及亮度的變化情況來對綠子畫素進行相對應的畫素補償。如此一來，將能在完全保留影像原始的細節而不會影響到原始影像內容(即不會使影像模糊)的情況下進行相對應的畫素補償，以避免後續影像重建時將發生格子狀影像、錯色或邊緣模糊的現象而能實現最佳的影像品質。
    以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。
    10．．．陣列影像資料
    20．．．流程
    200、202、204、206、208、210、212、214．．．步驟
    第1圖為採用貝爾圖形排列之一陣列影像資料之示意圖。
    第2圖為本發明實施例之一適應性畫素補償流程之示意圖。
    20．．．流程
    200、202、204、206、208、210、212、214．．．步驟
    权利要求:
    Claims (14)
    [1] 一種適應性畫素補償方法，適用於一影像處理裝置，該適應性畫素補償方法包含有：接收一陣列影像資料，該陣列影像資料包括交錯排列之複數個第一類畫素列與複數個第二類畫素列，每一該第一類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個紅子畫素而不包含藍子畫素，每一該第二類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個藍子畫素而不包含紅子畫素；計算該陣列影像資料中之一綠子畫素周圍之第一複數個綠子畫素之亮度平均值為一第一平均值，其中該第一複數個綠子畫素係位於至少一第一類畫素列上；計算該綠子畫素周圍之第二複數個綠子畫素之亮度平均值為一第二平均值，其中該第二複數個綠子畫素係位於至少一第二類畫素列上；計算該第一平均值及該第二平均值之一絕對差值；計算該綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素之一亮度平均梯度值；以及根據該綠子畫素之一亮度值、該絕對差值與該亮度平均梯度值，決定是否補償該綠子畫素。
    [2] 如請求項1所述之適應性畫素補償方法，其中該第一複數個綠子畫素包含有位於該綠子畫素周圍且位於第一類畫素列上之最近至少一圈之所有綠子畫素。
    [3] 如請求項1所述之適應性畫素補償方法，其中該第二複數個綠子畫素包含有位於該綠子畫素周圍且位於第二類畫素列上之最近至少一圈之所有綠子畫素。
    [4] 如請求項1所述之適應性畫素補償方法，其中該亮度平均梯度值係該綠子畫素與該第三複數個綠子畫素沿複數個方向之複數個梯度值之一平均值。
    [5] 如請求項4所述之適應性畫素補償方法，其中該複數個方向係包括一行方向與一列方向。
    [6] 如請求項1所述之適應性畫素補償方法，其中該第三複數個綠子畫素係包括位於該綠子畫素周圍之最近至少兩圈除四各角落外之所有綠子畫素。
    [7] 如請求項1所述之適應性畫素補償方法，更包括：在決定要補償該綠子畫素之情況下，依據該第一平均值與該第一複數個綠子畫素各自之亮度值之間的複數個第一絕對差值，決定一第一補償值；根據該第二平均值與該第二複數個綠子畫素各自之亮度值之間的複數個第二絕對差值，決定一第二補償值；以及根據該第一補償值與第二補償值來補償該綠子畫素。
    [8] 如請求項7所述之適應性畫素補償方法，其中該第一補償值係該複數個第一絕對差值中最小者與該第一平均值之和。
    [9] 如請求項7所述之適應性畫素補償方法，其中該第二補償值係該複數個第二絕對差值中最小者與該第二平均值之和。
    [10] 如請求項1所述之適應性畫素補償方法，其中根據該綠子畫素之該亮度值，絕對差值與該亮度平均梯度值，決定是否補償該綠子畫素的步驟，包含有：當該絕對差值小於該亮度值與一亮度控制參數之積，且該亮度平均梯度值小於該亮度值與一梯度控制參數之積時，則補償該綠子畫素；否則則不補償該綠子畫素。
    [11] 一種適應性畫素補償方法，適用於一影像處理裝置，該適應性畫素補償方法包含有：接收一陣列影像資料，該陣列影像資料包括複數個第一類畫素列與複數個第二類畫素列交錯排列而成之一畫素陣列，每一該第一類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個紅子畫素而不包含藍子畫素，每一該第二類畫素列包括複數個綠子畫素與複數個藍子畫素而不包含紅子畫素；比較該陣列影像資料中之一綠子畫素周圍之第一複數個綠子畫素與第二複數個綠子畫素之亮度特性間的差異，其中該第一複數個綠子畫素係位於至少一第一類畫素列上，以及該第二複數個綠子畫素係位於至少一第二類畫素列上；依據比較結果，決定是否補償該綠子畫素。
    [12] 如請求項11所述之適應性畫素補償方法，其中比較該陣列影像資料中之一綠子畫素周圍之第一複數個綠子畫素與第二複數個綠子畫素之亮度特性間的差異係包括：計算該第一複數個綠子畫素之亮度平均值為一第一平均值；計算該第二複數個綠子畫素之亮度平均值為一第二平均值；以及計算該第一平均值及該第二平均值之一絕對差值。
    [13] 如請求項11所述之適應性畫素補償方法，更包括計算該綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素之亮度值於該畫素陣列上之變化率，以更依據該變化率來決定是否補償該綠子畫素。
    [14] 如請求項11所述之適應性畫素補償方法，其中計算該綠子畫素與其周圍之第三複數個綠子畫素之亮度值於該畫素陣列上之變化率係包括計算該綠子畫素與該第三複數個綠子畫素之一亮度平均梯度值。
    类似技术:
    公开号 | 公开日 | 专利标题
    JP5872406B2|2016-03-01|カラー撮像素子
    CN101272503B|2011-04-06|一种保持图像清晰度的网格噪声消除方法及其装置
    US9262805B2|2016-02-16|Method and device for processing image in Bayer format
    JP2013048410A|2013-03-07|カラー撮像装置
    JP5781998B2|2015-09-24|カラー撮像素子
    TWI547169B|2016-08-21|影像處理方法與模組
    JP2008070853A|2008-03-27|画像配列データの補償方法
    US7324707B2|2008-01-29|Interpolation method for generating pixel color
    TWI449027B|2014-08-11|適應性畫素補償方法
    JP2016048815A|2016-04-07|画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理システム
    EP2742681A1|2014-06-18|Image processing apparatus and control method therefor
    CN103621070B|2015-05-20|摄像装置及摄像装置的控制方法
    US20150055861A1|2015-02-26|Methods and Systems for Image Demosaicing
    CN103563360B|2015-03-11|摄像装置及摄像装置的控制方法
    CN109788261A|2019-05-21|颜色偏移校正方法及装置
    CN103002230B|2016-04-13|适应性像素补偿方法
    JP5400573B2|2014-01-29|画像処理装置、撮像装置
    TWI528812B|2016-04-01|降低雜訊的系統及方法
    CN104025575B|2015-11-25|摄像装置及摄像装置的控制方法
    KR101706554B1|2017-02-16|클리어 에지 재현을 위한 영상 처리 장치 및 방법
    JP2018195961A|2018-12-06|画像処理信号方法、画像信号処理装置、撮像装置
    TW201511563A|2015-03-16|空間併鄰方法、空間併鄰電路以及電腦可讀媒體
    同族专利:
    公开号 | 公开日
    US8749668B2|2014-06-10|
    TWI449027B|2014-08-11|
    US20130050528A1|2013-02-28|
    引用文献:
    公开号 | 申请日 | 公开日 | 申请人 | 专利标题
    US3971065A|1975-03-05|1976-07-20|Eastman Kodak Company|Color imaging array|
    JP4759877B2|2001-08-10|2011-08-31|コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社|画像処理プログラム及びその記録媒体、画像処理方法並びに画像処理装置|
    US7088392B2|2001-08-27|2006-08-08|Ramakrishna Kakarala|Digital image system and method for implementing an adaptive demosaicing method|
    JP2005278025A|2004-03-26|2005-10-06|Olympus Corp|輝度・色差信号生成装置、画像圧縮装置、及び画像処理システム|
    TWI260918B|2005-05-30|2006-08-21|Pixart Imaging Inc|Pixel compensation method for an image sensor|
    US8005297B2|2006-01-18|2011-08-23|Qualcomm Incorporated|Method and apparatus for adaptive and self-calibrated sensor green channel gain balancing|
    TWI324011B|2006-09-12|2010-04-21|Nuvoton Technology Corp|Method for compensating pixel of image|
    US8035704B2|2008-01-03|2011-10-11|Aptina Imaging Corporation|Method and apparatus for processing a digital image having defective pixels|
    JP5056501B2|2008-03-12|2012-10-24|株式会社Ｊｖｃケンウッド|撮像装置及びこれに用いる欠陥画素補正方法|
    US8363131B2|2009-01-15|2013-01-29|Aptina Imaging Corporation|Apparatus and method for local contrast enhanced tone mapping|
    JP5423697B2|2011-02-09|2014-02-19|株式会社ニコン|画像処理装置、撮像装置、画像処理プログラム、及び画像処理方法|JP5672776B2|2010-06-02|2015-02-18|ソニー株式会社|画像処理装置、および画像処理方法、並びにプログラム|
    CN102855842B|2012-09-04|2015-06-17|京东方科技集团股份有限公司|一种图像显示控制方法及装置|
    US9357193B2|2014-01-09|2016-05-31|Marvell World Trade Ltd.|Method and apparatus for compensating for color imbalance in image data|
    CN104036710B|2014-02-21|2016-05-04|北京京东方光电科技有限公司|像素阵列及其驱动方法、显示面板和显示装置|
    法律状态:
    优先权:
    申请号 | 申请日 | 专利标题
    TW100131074A|TWI449027B|2011-08-30|2011-08-30|適應性畫素補償方法|TW100131074A| TWI449027B|2011-08-30|2011-08-30|適應性畫素補償方法|
    US13/350,837| US8749668B2|2011-08-30|2012-01-16|Adaptive pixel compensation method|
    [返回顶部]