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关于魅族M8屏幕坏点和联系人功能,坏点校正澳门

原文整理自MZPDA

介绍

图像传感器中的传感器上每一光线采集的点形成的阵列工艺存在缺陷,或光信号进行转化的过程中出现错误,会造成图像上有些像素的信息有误,导致图像中的像素值不准确,这些有缺陷的像素即为图像坏点(Bad pixel)。
由于来自不同工艺技术和传感器制造商,尤其对一些低成本、消费品的sensor来说,坏点数会有很多。此外,sensor在长时间、高温环境下坏点也会越来越多,从而破坏了图像的清晰度和完整性。

坏点校正(Defect Pixel Correction)即是解决此问题的方法,坏点的分类有以下几种:

  • 静态坏点:
    • 亮点:一般来说像素点的亮度值是正比于入射光的,而亮点的亮度值明显大于入射光乘以相应比例,并且随着曝光时间的增加,该点的亮度会显著增加;
    • 暗点:无论在什么入射光下,该点的值接近于0;
  • 动态坏点:在一定像素范围内,该点表现正常,而超过这一范围,该点表现的比周围像素要亮。与sensor 温度、增益有关,sensor 温度升高或者gain 值增大时,动态坏点会变的更加明显。

但随着产品质量的提升和工艺水平的提高,现在液晶电视屏幕的生产厂家已经提高了原料标准,加强了对质量方面的权威检测,已经大大减少了电视坏点出现的频率。但作为买家来说,我们还是不能掉以轻心,还是要学会检查坏点的方法,避免购买到质量不过关的产品。

  左视图、右视图(两幅图像大小相同,只有水平方向上的视角变换)

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概述

首先先在手机存储一下几张纯黑、纯白、纯红、纯绿、纯蓝色照片,再与电视连接投屏(可以在当贝市场中下载悟空遥控器进行投屏,简单几步就可以投屏了),把电视亮度调到最高,投屏成功后,依次播放这几张照片,例如:

    33*33窗口大小,坏点率:19.44% , 20.75%(但是,跑了9242 seconds...可以自行感受一下...

这两天M8新闻不断啊。J.Wong大侠昨天晚些时候说:按照M8的屏幕尺寸和分辨率,厂商一般的标准是,可以有一个坏点,但是M8执行0坏点政策,就是,新M8如果发现有一个坏点,那么就可以更换!联系人,提供联系人模糊/精确查找功能,支持页面/滚动条拖动。可是从图上看,那个滚动条跟某水果品牌的简直就是一样的嘛。跳转看多图。

效果展示:

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这里写图片描述

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这里写图片描述

但总有一些像素点会在屏幕出现的时候,呈现不同像素颜色。如下图所示,这种坏点特别刺眼,而且这种坏点也不会只出现在一处,而是大面积出现,前期观看还好,

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tuning

每个平台标定方法各不相同,但是一般情况下都是根据以下几个步骤进行标定:

  1. 在黑暗坏境下标定亮点坏点。
  2. 在有光均匀图像的环境下标定暗点。
  3. 合并坏点表。

现在的液晶电视屏幕,成像色彩像素多是以黑、白、红、绿、蓝组成,当屏幕成像的时候,像素点就会呈现对应的颜色,那些4K、超清电视,还原的也比普通电视真实。

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动态坏点校正

动态坏点的校正可以实时的检测和校正sensor 的亮点与暗点,并且校正的坏点个数不受限制。动态坏点校正相对静态坏点校正具有更大的不确定性。
动态dpc可以分为两个步骤,分别为坏点检测和坏点校正。

下面就大家说一个最为简单的方法来看看你家电视有多少处坏点。

  NCC(normalized cross-correlation)实现:

校正

这里给的校正方法是基于bayer图像,对于灰度图原理一致。
bayer格式的DPC方法,将图像分为R、G、B三幅图像,分别进行坏点校正。若sensor的图像格式为RGBIR,则需要将图像分为R、Gr、Gb、B四个通道。
动态坏点校正和静态坏点校正是两个相互独立的过程。

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静态坏点校正

静态坏点的校正是基于已有的静态坏点表,比较当前点的坐标是否与静态坏点表中的某个坐标一致,若一致则判定为坏点,然后再计算校正结果对其进行校正。
一般情况下,每个sensor的坏点都不一样,需要sensor厂商给出每个sensor的静态坏点表,但是出于成本的考虑,很多sensor厂商并没有给出,而用户校正的话只能一个一个对其进行校正,因此对于一些低成本的sensor,静态坏点校正的实用性不是很强。
由于在硬件设计的时候需要占用大量的memory,考虑到芯片面积以及一些其他原因,因此静态坏点有大小的限制,不可以无限制的校正。
sensor的静态坏点表一旦写入存储,dpc模块会自动替换坏点表中所示坏点。

最后在2.5米左右的地方看看画面的亮度是否均匀,检查屏幕是否散光。

    result:5*5窗口 坏点率:23.64%, 24.20% 比SSD稍微好一点

code

close all;
clear;
clc;
%% variable
dp_slope = 0.02;
dp_thresh = -0.3;
r=3;        %Stencil radius

%% read raw image
% x = 0:255;
% y = dp_slope * x   dp_thresh;
% y(y<0) = 0;
% y(y>1) = 1;
% figure,
% plot(0:255,y)
% axis([0 255 0 1.5])

[filename, pathname] = ...
    uigetfile({'*.raw'}, 'select picture');
str = [pathname filename];
fp = fopen(str, 'rb');
[X,l] = fread(fp, [1920,1080], 'uint16');
fclose(fp);
img = uint8(X/16)';
[height, width] = size(img);
img_correct = zeros(height, width);

%% Image edge extension
imgn=zeros(height 2*r,width 2*r);
imgn(r 1:height r,r 1:width r)=img;
imgn(1:r,r 1:width r)=img(1:r,1:width);                 
imgn(1:height r,width r 1:width 2*r 1)=imgn(1:height r,width:width r);    
imgn(height r 1:height 2*r 1,r 1:width 2*r 1)=imgn(height:height r,r 1:width 2*r 1);    
imgn(1:height 2*r 1,1:r)=imgn(1:height 2*r 1,r 1:2*r);

%% dp algorithm
for i = r 1:height-r
    for j = r 1:width-r

        img_r = imgn(i-r:2:i r, j-r:2:j r);
        data_r_center = img_r(r, r);
        data_r_diff(1:r 1, 1:r 1) = abs(img_r - img_r(r,r));
        data_r_sort = sort(img_r(:));
        data_r_median = data_r_sort(r*2 1);
        data_r_detect = data_r_diff * dp_slope   dp_thresh;
        data_r_detect(data_r_detect < 0) = 0;
        data_r_detect(data_r_detect > 1) = 1;
        data_r_judge = sum(sum(data_r_detect > 0));
        data_r_weight = sum(sum(data_r_detect)) / data_r_judge;
        if i-r == 18 && j-r == 43
            a = 1;
        end
        if data_r_judge >= 7
            data_r_correct = data_r_median * data_r_weight   (1-data_r_weight) * data_r_center;
        else
            data_r_correct = data_r_center;
        end
        img_correct(i-r, j-r) = data_r_correct;

    end
end

%% show
figure,imshow(uint8(img));
figure,imshow(uint8(img_correct));

可随着时间的推移,坏点也会增多,慢慢的电视就会有越来越多的坏点,整体观看效果也会越来越差,甚至损坏。

    这个就按公式实现,比较简单,如果窗口足够大的话,ASW的处理效果会比较好,但是会很慢

tunning

dpc的调试可以提升图像的多个方面,很大程度上改善图像质量,一般情况下在不同的iso下调出不同的值,需要考虑的一是blend的混合程度,二是坏点检测的力度。在噪声比较多的情况下可以加强dpc的强度,但是建议不要把dpc当成去噪来使用,dpc校正太强依旧会造成边缘偏色、整体偏色的现象。

而对于这种检测方法,一般都是使用专用影碟机等专业设备区检测,但是一般家庭在没有工具的情况又该如何检测呢?

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原因

引起坏点的原因:

  1. 工艺
    • sensor制作中有灰尘进入
    • 电子产品的寿命影响
  2. noise
    • sensor gain 增加
    • 温度增高等

如果图像中存在坏点的话,在进行插值和滤波处理的时候,会影响周围的像素点,因此需要在插值和滤波之前对坏点进行校正。
图像存在坏点比较多或动态坏点很多的情况下,会造成图像的边缘出现伪色彩的情况,这种现象不但影响图像的清晰度,而且会影响边缘的色彩。此外,坏点也会造成图像部分pixel闪烁的现象。

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算法

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    BTW,哪位勇士跑完全部测例的ASW 33*33,能不能顺便分享一下数据给我看看,感激不尽啊>  <

算法

这里自己写了一个dpc的算法,有兴趣的话可以看看。
此算法使用梯度百分比的方式去检测坏点,检测到坏点之后通过中值滤波进行坏点校正,最终通过alpha混合的方式计算出最终的计算结果。

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      可以直接引用opencv的API实现、自己写一个对三通道取平均值或者按照下面公式转换的函数,对结果影响不大

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    代码实现:

平常我们在购买产品的时候,都希望自己购买放心的产品。比如产品合盖部分不会松轴,电视屏幕不会花和尿屏等等。

    result:5*5 窗口,坏点率分别为24,72%, 25.78%

当屏幕全黑的时候,人处在距离液晶电视屏幕30厘米左右的地方,在一片黑中是否有亮点出现,屏幕全白的时候看看有没有坏点,然后依次换成红,绿,蓝色检查色点的完整性。

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好了这就是检查坏点的方法了,很简单吧最后告诉大家千万不要轻易相信什么坏点是正常现象,如果大家检测出来的话一定要和厂家协商和沟通,给予你解决方法或者赔偿。

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首先和大家讲一下:什么叫做坏点?

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  ASW(Adaptive Support Weight)实现:

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    1. 同样,先把左右视图转成单通道灰度图

    但是中间计算Cpq值的时候主要要把BGR模型转换成Lab模型计算

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  标准视差图如下:

    1.把左右视图转成CV_8UC1单通道图像

    3.取vector中最大值对应的d值为disparity map在该点的灰度值

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      此处可以用vector<pair<sum, d>>来存储结果

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    3. 取最小sum值对应的d做为最终输出的disparity map对应点的灰度值

    result:5*5 窗口大小,坏点率:31.33% , 31.39%

  SSD(sum of squared differences)实现:

    2.对每一个像素进行处理

  要求:对给出的左右视图进行匹配,最后输出左右两张disparity map(视差图)

    2. 然后对于每个像素做处理,对于每个对应的d值,先计算分子,在计算分母,最后把分子/分母的值与对应d值存入vector中

      假设dmax=79,则有,对于每个像素的每个d值,计算patch(滑动窗口)内左右视图的像素灰度值的平方差之和,然后记录该值与其对应的d值

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