一种图像修复方法、图像修复系统及平板探测器.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109712084A(43)申请公布日2019.05.03(21)申请号201811502255.2(22)申请日2018.12.10(71)申请人上海奕瑞光电子科技股份有限公司地址201201上海市浦东新区瑞庆路590号9幢2层202室(72)发明人翟永立张楠方志强(74)专利代理机构上海光华专利事务所(普通合伙)31219代理人王华英(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图5页(54)发明名称一种图像修复方法、图像修复系统及平板探测器(57)摘要本发明提供一种图像修复方法、图像修复系统及平板探测器，方法包括：获取第一图像，对第一图像进行连通域分析，提取所述第一图像中所有的缺陷像素；根据连通域的大小和形状将所述缺陷像素分为孤立点缺陷、团簇缺陷及坏线缺陷；输出第二图像并根据缺陷像素的类型对第二图像进行修复。该方法不仅可以有效修复缺陷像素，也能很好地保留原有图像的细节。根据对缺陷像素的分类对探测器实时输出的第二图像进行修复，实现对图像缺陷像素的快速修复。该方法只与缺陷像素的类型大小有关，适用性强，显著提高工作效率。图像修复系统集成在探测器中，不需要对硬件设计做改动，可以降低产品成本，后续的升级和维护中，只需对软件进行优化升级。CN109712084ACN109712084A权利要求书1/2页1.一种图像修复方法，其特征在于，包括如下步骤：获取第一图像；对所述第一图像进行连通域分析，提取所述第一图像中所有的缺陷像素；根据所述连通域的大小和形状将所述缺陷像素分为三类：孤立点缺陷、团簇缺陷及坏线缺陷；输出第二图像并根据所述缺陷像素的类型对所述第二图像进行修复。2.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，按照所述缺陷像素从小到大的顺序对所述第二图像依次进行孤立点缺陷修复、团簇缺陷修复及坏线缺陷修复。3.根据权利要求2所述的图像修复方法，其特征在于，采用邻域加权平均的方法进行所述孤立点缺陷修复，修复后的像素灰度如下式所示：其中，F为孤立点缺陷3×3像素邻域内的原图数据，N为孤立点缺陷3×3像素邻域区域，K为孤立点缺陷3×3像素邻域内正常像素点对应的加权平均系数。4.根据权利要求3所述的图像修复方法，其特征在于，所述加权平均数的来源包括：所述3×3像素邻域内所有正常像素点的灰度分布，计算出所述正常像素点的灰度梯度，其中梯度值大的所述正常像素点对应的加权系数比例高，梯度值较小的所述正常像素点对应的加权系数相应较小；所述3×3像素邻域内所有正常像素点的位置分布，计算出所述正常像素点到所述孤立缺陷点的距离，距离小的所述正常像素点的加权系数比例高，距离较大的所述正常像素点对应的加权系数相应较小。5.根据权利要求2所述的图像修复方法，其特征在于，采用水平集和模板匹配相结合的方法对所述团簇缺陷进行修复，其中，所述水平集方法确定所述团簇缺陷的坏点的修复顺序；所述模板匹配方法对需要修复的当前坏点进行修复。6.根据权利要求5所述的图像修复方法，其特征在于，确定所述团簇缺陷的坏点的修复顺序包括以下步骤：提取所述团簇缺陷并确定所述团簇缺陷的缺陷边界，初始化缺陷标记F和到达时间T，标记出所述缺陷边界的正常像素点、边缘点及缺陷点；确定所述缺陷边界的所述边缘点中T值最小的所述边缘点；确定T值最小的所述边缘点3×3像素邻域内的坏点，T值最小的所述边缘点的所述3×3像素邻域内的坏点即为需要修复的所述当前坏点。7.根据权利要求6所述的图像修复方法，其特征在于，对所述当前坏点进行修复包括以下步骤：以所述当前坏点为中心选取目标模板；以所述当前坏点为中心选取搜索区域；在所述搜索区域内依次选取与目标模板同等大小的搜索模板，计算所述目标模板与所述搜索模板的相似性，并对计算结果进行存储；搜索所述计算结果中相似性最大的数据，用所述相似性最大的数据所对应的所述搜索2CN109712084A权利要求书2/2页模板的中心像素值替代所述当前坏点的像素值。8.根据权利要求7所述的图像修复方法，其特征在于，还包括如下步骤：判断所述缺陷边界是否为空，如果是，则无需修复；如果否，则执行修复步骤，所述修复步骤包括确定所述团簇缺陷的坏点的修复顺序及对确定的所述坏点进行修复的步骤；重复执行上述判定步骤和修复步骤，直至所述缺陷边界全部为空。9.根据权利要求8所述的图像修复方法，其特征在于，所述修复步骤还包括：修复完确定的所述坏点后，更新修复的所述坏点的T值和F值；将修复后的所述坏点加入所述缺陷边界，并删除所述缺陷边界中T值最小的所述边缘点。10.根据权利要求2所述的图像修复方法，其特征在于，采用模板匹配的方法对所述坏线缺陷进行修复，按照所述坏线缺陷中的坏点在连通域分析中所存放的位置顺序