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中山DVP摄像头模组方案

来源: 发布时间:2024年09月03日

    来判定是否有脏污;(8)重复检索判定,重复步骤(4)?(7),通过改变分割元的大小,再次检索判定脏污。[0005]在本发明一个较佳实施例中,上述方法步骤实现的环境条件为:光源采用白色的LED灯,均光板距离摄像头模组上表面2mm,保证不受外界光源或者散射干扰。[0006]在本发明一个较佳实施例中,所述均光板的表面色温一致。[0007]在本发明一个较佳实施例中,是由RAW数据格式输出的。[0008]在本发明一个较佳实施例中,所述A区域的长为整个影像长度的一半,宽为整个影像宽度的一半;所述B区域为整个影像区域除去A区域所得的周边区域。[0009]在本发明一个较佳实施例中,中心影像亮度水平为亮度的80%。[0010]在本发明一个较佳实施例中,所述亮度比值为测试点与周边点的亮度差值。[0011]本发明的有益效果是:本发明一种摄像头模组影像脏污判定方法,以CMOS摄像头模组产生的RAW数据为基础,通过分区、边角处理、突变均值化等等方法有效减少误判,对均光源形成的图像进行GRBG各色域分析,合并处理,有效减少色温引起的变异,能够检出亮度比值在2%以上的影像不良,轻微水纹、划痕等都能有效检出并且无误判,可用于量产。【附图】【附图说明】[0012]图1是本发明一较佳实施例中步骤。4G低功耗摄像头方案定制就找台微影像。中山DVP摄像头模组方案

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    进行中位值计算后用中位值替代分割元,替代原有数据,建立新的数据图表;(5)建立新的数据结果图表,将步骤(4)中的新的数据图表中的单位点与周边相比较,大于限制条件的为坏点,小于限制条件的为有效点,形成新的数据结果图表;其中坏点为bad,数据记录为1,有效点为good,数据记录为0;限制条件为亮度比值达到2%;亮度比值即为测试点与周边点的亮度差值;(6)检索,通过链表检索方式找到连续的坏点和单独的坏点,并记录相关数据信息;(7)判定,通过步骤(6)中所记录的数据信息,来判定是否有脏污;(8)重复检索判定,重复步骤(4)?(7),通过改变分割元的大小,例如将分割元定位11*11,再次检索判定脏污。[0017]通过改变分割元的大小,将摄像头模组影像上的大小脏污皆判定后标示,如图2所示。本方法检测时间约为4S,有效减少色温引起的变异,能够检出亮度比值在2%以上的影像不良,轻微水纹、划痕等都能有效检出并且无误判,可用于量产。[0018]以上所述为本发明的实施例,并非因此限制本发明的范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的【技术领域】,均同理包括在本发明的保护范围内。图像识别摄像头模组收费wifi摄像头模组定制方案商找台微影像。

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