EP2060109A1 - Verfahren und vorrichtung zur erkennung von defekten pixeln eines bildaufnahmesensors, vorzugsweise in einem fahrerassistenzsystem - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur erkennung von defekten pixeln eines bildaufnahmesensors, vorzugsweise in einem fahrerassistenzsystem

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Publication number
EP2060109A1
EP2060109A1 EP07787457A EP07787457A EP2060109A1 EP 2060109 A1 EP2060109 A1 EP 2060109A1 EP 07787457 A EP07787457 A EP 07787457A EP 07787457 A EP07787457 A EP 07787457A EP 2060109 A1 EP2060109 A1 EP 2060109A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
pixel
pixels
reference value
determined
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP07787457A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Dirk Schmid
Petko Faber
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of EP2060109A1 publication Critical patent/EP2060109A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/60—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise
    • H04N25/68—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise applied to defects
    • H04N25/683—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise applied to defects by defect estimation performed on the scene signal, e.g. real time or on the fly detection

Definitions

  • Image sensor preferably in a driver assistance system
  • the invention relates to a method for detecting defective pixels of an image sensor, preferably in a driver assistance system.
  • driver assistance systems or vehicle systems such as night vision devices, lane recognition systems, traffic sign recognition systems, reversing assistance systems, occupant recognition systems, etc.
  • vehicle systems such as night vision devices, lane recognition systems, traffic sign recognition systems, reversing assistance systems, occupant recognition systems, etc.
  • the image sensor is preferably designed as a CCD or CMOS sensor chip, which is evaluated for image processing by a powerful computer unit.
  • the quality of the image processing depends on the number of defective pixels or picture elements of the image acquisition sensor, which hitherto could not be detected by self-diagnosis during operation in the vehicle.
  • Patent US 6,683,643 describes an electronic camera capable of detecting defective pixels. For detecting the defective pixels, in a test mode, predetermined images with an image sensor of the electronic
  • Camera which are suitable to detect defective pixels.
  • the image data of the given image captured by the individual pixels of the image acquisition sensor are compared with stored image data representing reference values for the detection of defective pixels.
  • the locations of detected defective pixels are stored in memory stored.
  • the image data provided by the defective pixels is replaced based on the stored position data by correction image data obtained from average values of image data, the average values being formed of image data captured by pixels adjacent to the known defects Pixels are arranged.
  • An image sensor preferably in a driver assistance system having the features of independent claim 1, has the advantage that brightness values for each pixel can be statistically evaluated during a normal image acquisition operation of the image sensor. For the statistical evaluation, at least one comparable one of the brightness values determined for each pixel
  • Characteristic determined and compared with at least one predetermined reference value wherein a defective pixel is detected when the at least one specific characteristic of the associated pixel meets a predetermined condition with respect to the at least one reference value.
  • the method according to the invention can advantageously be active continuously in the background without influencing the ongoing operation of the image sensor.
  • an evaluation and control unit connected to the image acquisition sensor which comprises, for example, a powerful image processing unit which may be part of the associated driver assistance system, so that a cost-effective implementation of the inventive method without additional hardware is possible.
  • the characteristic quantities from the detected brightness values are determined by time-averaging by means of constant or variable width windowing and / or recursive filtering, the determined characteristic values being average values and / or maximum values and / or minimum values and / or include maximum and / or minimum difference values and / or standard deviations.
  • a defective pixel is detected, for example, if the at least one specific parameter of the corresponding pixel reaches and / or exceeds a first predetermined reference value or reaches or falls below a second predetermined reference value, wherein the first predetermined reference value corresponds to a maximum value and the second predetermined reference value corresponds to a minimum value.
  • This detection of defective pixels is based on the assumption that a defective pixel appears black or white, i. a dark or bright
  • a difference of chronologically successive identical parameters for each pixel can be evaluated, wherein a defective pixel is detected if the determined difference reaches and / or falls below a predetermined third reference value for a predetermined period of time.
  • At least one determined parameter for each pixel is compared with the at least one same determined parameter of the neighboring pixels, it being concluded that a defective pixel exists if differences between the at least one determined parameter of the corresponding pixels and the determined characteristics of its neighboring pixels reach and / or exceed a predetermined fourth reference value.
  • This detection of defective pixels is based on the assumption that a temporal dynamics of Brightness fluctuations that act on the imaging sensor during image acquisition operation are approximately equal for directly adjacent pixels. It is believed that this assumption is always met during normal driving due to the relative motion between the vehicle and the scene taken, except when the vehicle is at a standstill.
  • an analysis window with a predeterminable number of pixels can be used, which is shifted stepwise over an image area of the image acquisition sensor. This advantageously allows a saving of computer resources. For example, a range of three pixels in a row or column may be used, which is gradually shifted over the entire image area of the imaging sensor, so that at the end of the run each pixel has been scored.
  • the image area of the image sensor can be divided into different zones depending on the importance and / or expected rate of change, which are checked successively in a defined sequence.
  • the importance of the image area results, for example, from its position, i. whether it is located in the center of the image or in the edge region of the image sensor.
  • the expected rate of change may, for example, also result from the position of the associated image area, so the rate of change may be low, for example, in the upper area of the image sensor, in which the sky is preferably recorded.
  • zones may be inspected more frequently than unimportant zones.
  • an estimation of global features is carried out, which comprises formation of statistical measures for a considered area, wherein the individual checking of the pixels is carried out when the temporal change of the statistical measures in the area considered reaches a predetermined fifth reference value and / or exceeds.
  • This measure advantageously increases the interference immunity and reduces the false alarm rate. For example, checking whether a pixel permanently outputs image data representing a black or white value can only be performed if the average gray value of the captured image or a captured portion of the image in which the corresponding pixel is located is within a defined one
  • Subsequent plausibility checks on detected, contiguous defective pixels can detect static zones in the captured image, which can be caused by parts of the vehicle or by dirt in front of the lens. These static zones typically affect more than a single pixel and can be recognized as having very unlikely simultaneous loss of multiple adjacent pixels.
  • the time intervals for the evaluation can be predetermined in an advantageous manner as a function of detected driving dynamics variables, wherein the driving dynamics variables include a vehicle speed and / or a steering angle and / or a roll and pitch angle.
  • the driving dynamics variables include a vehicle speed and / or a steering angle and / or a roll and pitch angle.
  • Vehicle speed or vehicle standstill can be set according to a larger time interval.
  • FIG. 1 shows a schematic block diagram of a device for detecting defective pixels of an image sensor, preferably in a driver assistance system.
  • FIG. 2 shows a schematic representation of an image pickup surface of an image pickup sensor shown in FIG. Embodiments of the invention
  • Fig. 1 comprises a device for detecting defective
  • Pixels of an image sensor 5 in a driver assistance system an evaluation and control unit 20, the positions of detected as defective pixels of the image sensor 5 in an error memory 31 stores.
  • the evaluation and control unit 20 for detecting defective pixels can evaluate information from vehicle systems 33, 34, wherein the information relates, for example, to an actual vehicle speed and / or a current steering angle and / or a current roll and pitch angle of the vehicle.
  • the pixel positions of the image recording sensor recognized as defective can be output, for example, via an output unit 32 coupled to the evaluation and control unit 20.
  • the evaluation and control unit 20 statistically evaluates brightness values for each pixel during normal image acquisition operation of the image acquisition sensor 5, without influencing the current operation, wherein the evaluation and control unit 20 determines at least one comparable characteristic variable for the statistical evaluation for each pixel from the ascertained brightness values is compared with at least one predetermined reference value.
  • the evaluation and control unit 20 determines the parameters, for example by means of temporally moving averaging by means of a windowing with a constant width and / or with a recursive filtering.
  • the determined characteristics include e.g. Mean values and / or maximum values and / or minimum values and / or maximum and / or minimum
  • the evaluation and control unit 20 detects a defective pixel if the determined at least one characteristic of the associated pixel satisfies a predefinable condition with respect to the at least one reference value.
  • the evaluation and control unit 20 comprises a not shown powerful computing unit for image processing and combines various algorithms that differ in their complexity and effectiveness. According to a first algorithm, it is assumed that a defective pixel of the image sensor 5 appears black or white, ie assumes a dark or bright extreme value. Therefore, during the image pickup operation of the image pickup sensor 5, the evaluation and control unit 20 checks the image data of all the pixels as to whether the output image data is always a black or white
  • the evaluation and control unit 20 recognizes a white value if the at least one specific parameter of the corresponding pixel, for example, reaches and / or exceeds a first predetermined reference value, and the black value if the at least one specific parameter reaches a second predetermined reference value and / or below.
  • the reference value corresponds to a maximum brightness value
  • the second predetermined reference value corresponds, for example, to a minimum brightness value.
  • the evaluation and control unit 20 only carries out this check if an average gray value, estimated as a global feature, of the captured image or of a partial region of the acquired image lies within a defined value range.
  • the evaluation and control unit 20 evaluates a difference of temporally successive identical parameters for each pixel.
  • the evaluation and control unit 20 detects a defective pixel when the determined difference reaches and / or falls below a predetermined third reference value over a predetermined period of time. if the difference of temporally successive brightness values of a pixel no longer or only insignificantly differ.
  • Brightness fluctuations which act on the imaging sensor 5 during operation thereof, are approximately the same for directly adjacent pixels. It can be assumed that these conditions are always met during normal driving, not necessarily when the vehicle is stationary, due to the relative movement between the vehicle and the recorded scenery.
  • Control unit 20 compares the at least one determined parameter for each pixel with the at least one same determined parameter of the adjacent pixels. If a permanent significant deviation is detected, then the evaluation and control unit 20 closes on a defective pixel. This means that the evaluation and control unit 20 closes on a defective pixel when differences between the At least one determined parameter of the corresponding pixel and the associated determined characteristics of its neighboring pixels reach and / or exceed a predetermined fourth reference value.
  • the described algorithms can be successively applied to adjoining subareas of the entire image area 10 of the image acquisition sensor 5.
  • an analysis window with a predeterminable number of pixels can be used, which is shifted stepwise over the image area 10 of the image acquisition sensor 5.
  • the smallest meaningful area comprises three pixels arranged side by side in a row or a column.
  • This "analysis window” can then be progressively slid over the entire image area 10 so that each pixel has been scored at the end of the run
  • detecting a spontaneous pixel error requires some frames or images, but this is not in many applications critical, since the effects of a pixel error usually do not lead to the immediate failure of the associated driver assistance system or vehicle system 33, 34.
  • the image area 10 of the image acquisition sensor 5 can be divided into different zones, preferably into five different zones 11, 12, 13, 14, 15, which are examined separately for defective pixels and in a defined sequence be checked consecutively.
  • the division takes place, for example, depending on the importance and / or expected brightness change rate.
  • the zones 11, 12, 13, 14, 15 are checked successively in the defined sequence, with important zones 11, 12 arranged in the middle of the picture being checked more frequently than unimportant zones 12, 13, 14, which are located in peripheral areas of the Image area 10 are arranged.
  • the various zones 11, 12, 13, 14, 15 can be checked as a function of the expected rate of change, wherein a zone 15 arranged in the upper image area 10, which preferably receives the sky, has a lower rate of change and therefore is not checked so frequently got to.
  • the five defined zones 11, 12, 13, 14, 15 may be checked within a test cycle such that zone 11 is checked every other time, zone 12 every fourth time, zone 13 every eighth time and zones 14 and 15 are checked every sixteenth time. It is advantageous that the number, location and / or size of the zones 11, 12, 13, 14, 15 in Depending on a specific application and / or a freely selectable diagnostic pattern can be defined.
  • checks can be made to determine whether a check with a sufficiently high probability of detection of a pixel error or safety can be carried out. This is done, for example, by an upstream estimation of global features that are suitable for forming statistical measures for an extended neighborhood of pixels or viewed image sections. If, in the areas considered, the temporal change of the statistical
  • Measures does not exceed a threshold, the implementation of the single pixel checks in these areas does not make sense.
  • the static zones can be caused for example by parts of the own vehicle or by dirt in front of the lens.
  • the time intervals that are used for determining or evaluating the characteristics of the brightness values can be predefined as a function of detected driving dynamics variables, wherein the driving dynamics variables preferably include a vehicle speed and / or a steering angle and / or a roll and pitch angle.
  • the driving dynamics variables preferably include a vehicle speed and / or a steering angle and / or a roll and pitch angle.
  • all available driving dynamics variables can be used, which affect the field of view of the camera.
  • a small time interval can be specified.
  • a small expected rate of change e.g. at a low current vehicle speed
  • a larger time interval can be given accordingly.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

Die Erfindung umfasst ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors (5), vorzugsweise in einem Fahrerassistenzsystem. Erfindungsgemäß werden während eines bestimmungsgemäßen Bildaufnahmebetriebs des Bildaufnahmesensors (5) Helligkeitswerte für jeden Pixel statistisch ausgewertet, wobei aus den ermittelten Helligkeitswerten für jeden Pixel mindestens eine vergleichbare Kenngröße zur statistischen Auswertung bestimmt und mit mindestens einem vorgebbaren Referenzwert verglichen wird, und wobei ein defekter Pixel erkannt wird, wenn die bestimmte mindestens eine Kenngröße des zugehörigen Pixels eine vorgebbare Bedingung im Bezug auf den mindestens einen Referenzwert erfüllt.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung von defekten Pixeln eines
Bildaufnahmesensors, vorzugsweise in einem Fahrerassistenzsystem
Stand der Technik
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors, vorzugsweise in einem Fahrerassistenzsystem.
Aus dem Stand der Technik sind verschiedene Fahrerassistenzsysteme bzw. Fahrzeugsysteme, wie beispielsweise Nachtsichtgeräte, Fahrspurerkennungssysteme, Verkehrszeichenerkennungssysteme, Rückfahrunterstützungssysteme, Insassenerkennungssysteme usw. bekannt, die elektronische Kameras mit einem
Bildaufnahmesensor verwenden. Der Bildaufnahmesensor ist vorzugsweise als CCD- oder CMOS-Sensorchip ausgeführt, der zur Bildverarbeitung von einer leistungsfähigen Rechnereinheit ausgewertet wird. Die Qualität der Bildverarbeitung ist unter anderem von der Anzahl von defekten Pixeln bzw. Bildpunkten des Bildaufnahmesensors abhängig, die bisher während des Betriebs im Fahrzeug nicht durch Eigendiagnose erkannt werden können.
In der Patenschrift US 6,683,643 wird eine elektronische Kamera beschrieben, die in der Lage ist, defekte Pixel zu erkennen. Zur Erkennung der defekten Pixel werden in einem Testmodus vorgegebene Abbildungen mit einem Bildaufnahmesensor der elektronischen
Kamera aufgenommen, die geeignet sind, defekte Pixel zu erkennen. Zur Erkennung von defekten Pixeln des Bildaufnahmesensors werden die von den einzelnen Pixeln des Bildaufnahmesensors erfassten Bilddaten der vorgegebenen Abbildung mit gespeicherten Bilddaten verglichen, die Referenzwerte zur Erkennung von defekten Pixeln repräsentieren. Die Positionen von erkannten defekten Pixeln werden in einem Speicher abgelegt. Während des Normalbetriebs der Kamera werden die durch die defekten Pixel gelieferten Bilddaten basierend auf den gespeicherten Positionsdaten durch Korrekturbilddaten ersetzt, die aus Durchschnittswerten von Bilddaten ermittelt werden, wobei die Durchschnittswerte aus Bilddaten gebildet werden, die von Pixeln erfasst werden, die benachbart zu den bekannten defekten Pixeln angeordnet sind.
Offenbarung der Erfindung
Das erfmdungsgemäße Verfahren zur Erkennung von defekten Pixeln eines
Bildaufnahmesensors, vorzugsweise in einem Fahrerassistenzsystem mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruchs 1 hat demgegenüber den Vorteil, dass während eines bestimmungsgemäßen Bildaufnahmebetriebs des Bildaufnahmesensors Helligkeitswerte für jeden Pixel statistisch ausgewertet werden können. Zur statistischen Auswertung wird aus den ermittelten Helligkeitswerten für jeden Pixel mindestens eine vergleichbare
Kenngröße bestimmt und mit mindestens einem vorgebbaren Referenzwert verglichen, wobei ein defekter Pixel erkannt wird, wenn die mindestens eine bestimmte Kenngröße des zugehörigen Pixels eine vorgebbare Bedingung im Bezug auf den mindestens einen Referenzwert erfüllt. Das erfindungsgemäße Verfahren kann in vorteilhafter Weise ständig im Hintergrund aktiv sein, ohne den laufenden Betrieb des Bildaufnahmesensors zu beeinflussen.
Zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors in einem Kamerasystem wird eine mit dem Bildaufnahmesensor verbundene Auswerte- und Steuereinheit verwendet, die beispielsweise eine leistungsfähige Recheneinheit zur Bildverarbeitung umfasst, die Teil des zugehörigen Fahrerassistenzsystems sein kann, so dass eine kostengünstige Implementierung des erfindungsgemäßen Verfahrens ohne zusätzliche Hardware möglich ist.
Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen und Weiterbildungen sind vorteilhafte Verbesserungen des im unabhängigen Patentanspruch 1 angegebenen Verfahrens zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bilderfassungssensors, vorzugsweise in einem Fahrerassistenzsystem möglich. Besonders vorteilhaft ist, dass die Kenngrößen aus den erfassten Helligkeitswerten über eine zeitlich gleitende Mittelwertbildung mittels einer Fensterung mit konstanter oder variabler Breite und/oder mit einer rekursiven Filterung bestimmt werden, wobei die bestimmten Kenngrößen Mittelwerte und/oder Maximalwerte und/oder Minimalwerte und/oder maximale und/oder minimale Differenzwerte und/oder Standardabweichungen umfassen.
In Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors wird ein defekter Pixel beispielsweise erkannt, wenn die mindestens eine bestimmte Kenngröße des entsprechenden Pixels einen ersten vorgegebenen Referenzwert erreicht und/oder überschreitet oder einen zweiten vorgegebenen Referenzwert erreicht und/oder unterschreitet, wobei der erste vorgegebene Referenzwert einem Maximalwert und der zweite vorgegebene Referenzwert einem Minimalwert entspricht. Diese Erkennung von defekten Pixeln beruht auf der Annahme, dass ein defekter Pixel schwarz oder weiß erscheint, d.h. einen dunklen oder hellen
Extremwert annimmt, und ist in vorteilhafter Weise sehr einfach und mit relativ geringen Rechnerressourcen durchzuführen. Daher können während des Bildaufnahmebetriebs des Bildaufnahmesensors alle Pixel dahingehend geprüft werden, ob sie permanent Bilddaten ausgeben, die einen schwarzen oder weißen Wert repräsentieren.
Zusätzlich oder alternativ kann eine Differenz von zeitlich aufeinander folgenden gleichen Kenngrößen für jeden Pixel ausgewertet werden, wobei ein defekter Pixel erkannt wird, wenn über einen vorgegebenen Zeitraum die ermittelte Differenz einen vorgegebenen dritten Referenzwert erreicht und/oder unterschreitet. Diese „einfache" Statistik ermöglicht in vorteilhafter Weise einen effizienten Ablauf mit geringen
Rechnerressourcen und kann auch bei Nacht eingesetzt werden.
In weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors wird mindestens eine ermittelte Kenngröße für jeden Pixel mit der mindestens einen gleichen ermittelten Kenngröße der benachbarten Pixel verglichen, wobei auf einen defekten Pixel geschlossen wird, wenn Differenzen zwischen der mindestens einen ermittelten Kenngröße des entsprechenden Pixels und den ermittelten Kenngrößen seiner benachbarten Pixel einen vorgegebenen vierten Referenzwert erreichen und/oder überschreiten. Diese Erkennung von defekten Pixeln beruht auf der Annahme, dass eine zeitliche Dynamik von Helligkeitsschwankungen, die während des Bildaufhahmebetriebs auf den Bildaufnahmesensor einwirken, bei direkt benachbarten Pixeln annähernd gleich ist. Es wird davon ausgegangen, dass diese Annahme während des normalen Fahrbetriebs aufgrund der Relativbewegung zwischen Fahrzeug und aufgenommener Szene, außer bei Fahrzeugstillstand, immer erfüllt ist.
Zur Auswertung der benachbarten Pixel kann beispielsweise ein Analysefenster mit einer vorgebbaren Anzahl von Pixeln verwendet werden, das schrittweise über einen Bildbereich des Bildaufnahmesensors verschoben wird. Dies ermöglicht in vorteilhafter Weise eine Einsparung von Rechnerressourcen. So kann beispielsweise ein Bereich von drei Pixeln in einer Reihe bzw. Spalte verwendet werden, der nach und nach über den gesamten Bildbereich des Bildaufnahmesensors verschoben wird, so dass am Ende des Durchlaufs jeder Pixel bewertet wurde.
In weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors, vorzugsweise in einem Fahrerassistenzsystem kann der Bildbereich des Bildaufnahmesensors in Abhängigkeit von der Wichtigkeit und/oder einer zur erwartenden Änderungsrate in verschiedene Zonen aufgeteilt werden, die in einer definierten Abfolge nacheinander geprüft werden. Die Wichtigkeit des Bildbereichs ergibt sich beispielsweise aus seiner Position, d.h. ob er in der Bildmitte oder im Randbereich des Bildaufnahmesensors angeordnet ist. Die zu erwartende Änderungsrate kann sich beispielsweise ebenfalls aus der Position des zugehörigen Bildbereichs ergeben, so kann die Änderungsrate beispielsweise im oberen Bereich des Bildaufnahmesensors gering sein, in dem vorzugsweise der Himmel aufgenommen wird. Bei der definierten Abfolge der Überprüfung der verschiedenen
Zonen können beispielsweise wichtige Zonen häufiger geprüft werden als unwichtige Zonen.
In weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors, vorzugsweise in einem
Fahrerassistenzsystem wird vor der Einzelüberprüfung der Pixel eine Schätzung globaler Merkmale durchgeführt, die eine Bildung von statistischen Maßzahlen für einen betrachteten Bereich umfasst, wobei die Einzelüberprüfung der Pixel ausgeführt wird, wenn die zeitliche Änderung der statistischen Maßzahlen im betrachteten Bereich einen vorgegebenen fünften Referenzwert erreicht und/oder überschreitet. Diese Maßnahme erhöht in vorteilhafter Weise die Störsicherheit und verringert die Fehlalarmrate. So kann beispielsweise die Überprüfung, ob ein Pixel permanent Bilddaten ausgibt, die einen schwarzen oder weißen Wert repräsentieren, nur durchgeführt werden, falls der durchschnittliche Grauwert des erfassten Bildes oder eines erfassten Teilbereichs des Bildes, in dem sich der entsprechende Pixel befindet, innerhalb eines definierten
Wertebereichs liegt.
Durch eine nachgeschaltete Plausibilitätsprüfung bei erkannten zusammenhängenden defekten Pixeln können im erfassten Bild statische Zonen erkannt werden, die beispielsweise durch Teile des eigenen Fahrzeugs oder durch Schmutz vor dem Objektiv verursacht werden können. Diese statischen Zonen betreffen normalerweise mehr als einen einzelnen Pixel und können dadurch erkannt werden, dass ein gleichzeitiger Ausfall mehrer benachbarter Pixel sehr unwahrscheinlich ist.
Die Zeitintervalle für die Auswertung können in vorteilhafter Weise in Abhängigkeit von erfassten fahrdynamischen Größen vorgegeben werden, wobei die fahrdynamischen Größen eine Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder einen Lenkwinkel und/oder einen Wank- und Nickwinkel umfassen. So kann bei einer hohen zu erwartenden Änderungsrate, z.B. bei einer hohen Fahrzeuggeschwindigkeit, ein kleines Zeitintervall eingestellt werden und bei einer kleinen zu erwartenden Änderungsrate, z.B. bei einer niedrigen
Fahrzeuggeschwindigkeit oder beim Fahrzeugstillstand, kann entsprechend ein größeres Zeitintervall eingestellt werden.
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Figur 1 zeigt ein schematisches Blockdiagramm einer Vorrichtung zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors, vorzugsweise in einem Fahrerassistenzsystem.
Figur 2 zeigt eine schematische Darstellung einer Bildaufnahmefläche eines in Fig. 1 dargestellten Bildaufnahmesensors. Ausführungsformen der Erfindung
Wie aus Fig. 1 ersichtlich ist, umfasst eine Vorrichtung zur Erkennung von defekten
Pixeln eines Bildaufnahmesensors 5 in einem Fahrerassistenzsystem eine Auswerte- und Steuereinheit 20, die Positionen von als defekt erkannten Pixeln des Bildaufnahmesensors 5 in einem Fehlerspeicher 31 ablegt. Zudem kann die Auswerte- und Steuereinheit 20 zur Erkennung von defekten Pixeln Informationen von Fahrzeugsystemen 33, 34 auswerten, wobei die Informationen beispielsweise eine aktuelle Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder einen aktuellen Lenkwinkel und/oder einen aktuellen Wank- und Nickwinkel des Fahrzeugs betreffen. Die als defekt erkannten Pixelpositionen des Bildaufnahmesensors können beispielsweise über eine mit der Auswerte- und Steuereinheit 20 gekoppelte Ausgabeeinheit 32 ausgegeben werden.
Die Auswerte- und Steuereinheit 20 wertet während des bestimmungsgemäßen Bildaufnahmebetriebs des Bildaufnahmesensors 5 ohne Beeinflussung des laufenden Betriebs Helligkeitswerte für jeden Pixel statistisch aus, wobei die Auswerte- und Steuereinheit 20 zur statistischen Auswertung für jeden Pixel aus den ermittelten Helligkeitswerten mindestens eine vergleichbare Kenngröße bestimmt, die mit mindestens einem vorgebbaren Referenzwert verglichen wird. Die Auswerte- und Steuereinheit 20 bestimmt die Kenngrößen beispielsweise über eine zeitlich gleitende Mittelwertbildung mittels einer Fensterung mit konstanter Breite und/oder mit einer rekursiven Filterung. Die bestimmten Kenngrößen umfassen z.B. Mittelwerte und/oder Maximalwerte und/oder Minimalwerte und/oder maximale und/oder minimale
Differenzwerte und/oder Standardabweichungen der erfassten Helligkeitswerte. Die Auswerte- und Steuereinheit 20 erkennt einen defekten Pixel, wenn die bestimmte mindestens eine Kenngröße des zugehörigen Pixels eine vorgebbare Bedingung im Bezug auf den mindestens einen Referenzwert erfüllt.
Zur Erkennung von defekten Pixeln umfasst die Auswerte- und Steuereinheit 20 eine nicht dargestellte leistungsfähige Recheneinheit zur Bildverarbeitung und kombiniert verschiedene Algorithmen, die sich in ihrer Komplexität und Effektivität unterscheiden. Gemäß einem ersten Algorithmus wird vorausgesetzt, dass ein defekter Pixel des Bildaufnahmesensors 5 schwarz oder weiß erscheint, d.h. einen dunklen oder hellen Extremwert annimmt. Daher prüft die Auswerte- und Steuereinheit 20 während des Bildaufnahmebetriebs des Bildaufnahmesensors 5 die Bilddaten von allen Pixeln dahingehend, ob die ausgegebenen Bilddaten permanent einen schwarzen oder weißen
Wert repräsentieren. Die Auswerte- und Steuereinheit 20 erkennt einen weißen Wert, wenn die mindestens eine bestimmte Kenngröße des entsprechenden Pixels beispielsweise einen ersten vorgegebenen Referenzwert erreicht und/oder überschreitet, und den schwarzen Wert, wenn die mindestens eine bestimmte Kenngröße einen zweiten vorgegebenen Referenzwert erreicht und/oder unterschreitet. Der erste vorgegebene
Referenzwert entspricht beispielsweise einem maximalen Helligkeitswert und der zweite vorgegebene Referenzwert entspricht beispielsweise einem minimalen Helligkeitswert. Die Auswerte- und Steuereinheit 20 führt diese Überprüfung jedoch nur aus, wenn ein als globales Merkmal geschätzter durchschnittlicher Grauwert des erfassten Bildes oder eines Teilbereichs des erfassten Bildes innerhalb eines definierten Wertebereichs liegt.
Gemäß einem zweiten Algorithmus wertet die Auswerte- und Steuereinheit 20 eine Differenz von zeitlich aufeinander folgenden gleichen Kenngrößen für jeden Pixel aus. Die Auswerte- und Steuereinheit 20 erkennt einen defekten Pixel, wenn über einen vorgegebenen Zeitraum die ermittelte Differenz einen vorgegebenen dritten Referenzwert erreicht und/oder unterschreitet, d.h. wenn sich die Differenz von zeitlich aufeinander folgenden Helligkeitswerte eines Pixels nicht mehr bzw. nur noch unwesentlich unterscheiden.
Gemäß einem dritten Algorithmus wird vorausgesetzt, dass die zeitliche Dynamik der
Helligkeitsschwankungen, die während des Betriebs des Bildaufnahmesensors 5 auf diesen einwirken, bei direkt benachbarten Pixeln annähernd gleich ist. Es kann davon ausgegangen werden, dass diese Voraussetzungen während des normalen Fahrbetriebs, nicht unbedingt bei Stillstand des Fahrzeugs, aufgrund der Relativbewegung zwischen Fahrzeug und der aufgenommenen Szenerie immer erfüllt sind. Die Auswerte- und
Steuereinheit 20 vergleicht die mindestens eine ermittelte Kenngröße für jeden Pixel mit der mindestens einen gleichen ermittelten Kenngröße der benachbarten Pixel. Wird eine dauerhafte signifikante Abweichung erkannt, dann schließt die Auswerte- und Steuereinheit 20 auf einen defekten Pixel. Das bedeutet, dass die Auswerte- und Steuereinheit 20 auf einen defekten Pixel schließt, wenn Differenzen zwischen der mindestens einen ermittelten Kenngröße des entsprechenden Pixels und den zugehörigen ermittelten Kenngrößen seiner benachbarten Pixel einen vorgegebenen vierten Referenzwert erreichen und/oder überschreiten.
Zur Einsparung von Rechnerressourcen können die beschriebenen Algorithmen sukzessive auf aneinander angrenzende Teilbereiche des gesamten Bildbereichs 10 des Bilderfassungssensors 5 angewendet werden. Zur Auswertung der benachbarten Pixel kann beispielsweise ein Analysefenster mit einer vorgebbaren Anzahl von Pixeln verwendet werden, das schrittweise über den Bildbereich 10 des Bildaufnahmesensors 5 verschoben wird. Der kleinste sinnvolle Bereich umfasst drei Pixel, die nebeneinander in einer Reihe bzw. einer Spalte angeordnet sind. Dieses „Analysefenster" kann dann nach und nach über den ganzen Bildbereich 10 verschoben werden, so dass am Ende des Durchlaufs jedes Pixel bewertet wurde. Durch das Analysefenster erfordert die Erkennung eines spontan auftretenden Pixelfehlers einige Frames oder Bilder. Dies ist jedoch bei vielen Anwendungen nicht kritisch, da die Auswirkungen eines Pixelfehlers normalerweise nicht zum sofortigen Versagen des zugehörigen Fahrerassistenzsystems bzw. Fahrzeugsystems 33, 34 führen.
Zudem kann, wie aus Fig. 2 ersichtlich ist, der Bildbereich 10 des Bildaufnahmesensors 5 in verschiedene Zonen, vorzugsweise in fünf verschiedene Zonen 11, 12, 13, 14, 15 aufgeteilt werden, die separat nach defekten Pixeln untersucht werden und in einer definierten Abfolge nacheinander geprüft werden. Die Aufteilung erfolgt beispielsweise in Abhängigkeit von der Wichtigkeit und/oder der zur erwartenden Helligkeitsänderungsrate. Die Zonen 11, 12, 13, 14, 15 werden in der definierten Abfolge nacheinander geprüft, wobei wichtige Zonen 11, 12, die in der Bildmitte angeordnet sind, häufiger geprüft werden als unwichtige Zonen, 12, 13, 14, die in Randbereichen des Bildbereichs 10 angeordnet sind. Zudem können die verschiedenen Zonen 11, 12, 13, 14, 15 in Abhängigkeit der zu erwartenden Änderungsrate überprüft werden, wobei eine im oberen Bildbereich 10 angeordnete Zone 15, die vorzugsweise den Himmel aufnimmt, eine geringere Änderungsrate aufweist und daher nicht so häufig überprüft werden muss.
Gemäß einer möglichen Abfolge können die fünf definierten Zonen 11, 12, 13, 14, 15 innerhalb eines Prüfzyklus beispielsweise so überprüft werden, dass die Zone 11 jedes zweite Mal geprüft wird, die Zone 12 jedes vierte Mal, die Zone 13 jedes achte Mal und die Zonen 14 und 15 jeweils jedes sechzehnte Mal geprüft werden. Dabei ist es vorteilhaft, dass die Anzahl, Lage und/oder Größe der Zonen 11, 12, 13, 14, 15 in Abhängigkeit von einer konkreten Applikation und/oder einem frei wählbaren Diagnosemuster definiert werden kann.
Zur Erhöhung der Störsicherheit und zur Erzielung einer geringeren Falschalarmrate können Überprüfungen vorgenommen werden, die feststellen, ob eine Überprüfung mit einer ausreichend hohen Detektionswahrscheinlichkeit eines Pixelfehlers bzw. Sicherheit durchgeführt werden kann. Dies geschieht beispielsweise durch eine vorgeschaltete Schätzung von globalen Merkmalen, die zur Bildung von statistischen Maßzahlen für eine erweiterte Nachbarschaft von Bildpunkten bzw. von betrachteten Bildausschnitten geeignet sind. Falls in den betrachteten Bereichen die zeitliche Änderung der statistischen
Maßzahlen einen Schwellwert nicht überschreitet, ist die Durchführung der Einzelpixelüberprüfungen in diesen Bereichen nicht sinnvoll.
Werden mehrere zusammenhängende defekte Pixel erkannt, dann kann eine Plausibilitätsprüfung nachgeschaltet werden, die auch eine Erkennung von statischen
Bereichen innerhalb des Bildbereichs 10 ermöglicht, da ein gleichzeitiger Ausfall von mehren benachbarten Pixeln sehr unwahrscheinlich ist. Die statischen Zonen können beispielsweise durch Teile des eigenen Fahrzeugs oder durch Schmutz vor dem Objektiv verursacht werden.
Zusätzlich können die Zeitintervalle, die zur Bestimmung bzw. zur Auswertung der Kenngrößen der Helligkeitswerte verwendet werden, in Abhängigkeit von erfassten fahrdynamischen Größen vorgegeben werden, wobei die fahrdynamischen Größen vorzugsweise eine Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder einen Lenkwinkel und/oder einen Wank- und Nickwinkel umfassen. Grundsätzlich können alle verfügbaren fahrdynamischen Größen herangezogen werden, die sich auf das Sichtfeld der Kamera auswirken. Bei einer hohen zu erwartender Änderungsrate, z.B. bei einer hohen aktuellen Fahrgeschwindigkeit, kann dann ein kleines Zeitintervall vorgegeben werden. Bei einer kleinen zu erwartenden Änderungsrate, z.B. bei einer niedrigen aktuellen Fahrzeuggeschwindigkeit, kann entsprechend ein größeres Zeitintervall vorgegeben werden.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors (5), vorzugsweise in einem Fahrerassistenzsystem, dadurch gekennzeichnet, dass während eines bestimmungsgemäßen Bildaufnahmebetriebs des Bildaufnahmesensors (5) Helligkeitswerte für jeden Pixel statistisch ausgewertet werden, wobei aus den ermittelten
Helligkeitswerten für jeden Pixel mindestens eine vergleichbare Kenngröße zur statistischen Auswertung bestimmt und mit mindestens einem vorgebbaren Referenzwert verglichen wird, und wobei ein defekter Pixel erkannt wird, wenn die bestimmte mindestens eine Kenngröße des zugehörigen Pixels eine vorgebbare Bedingung im Bezug auf den mindestens einen Referenzwert erfüllt.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Kenngrößen aus den erfassten Helligkeitswerte über eine zeitlich gleitende Mittelwertbildung mittels einer Fensterung mit konstanter oder variabler Breite und/oder mit einer rekursiven Filterung bestimmt werden, wobei die bestimmten Kenngrößen Mittelwerte und/oder
Maximalwerte und/oder Minimalwerte und/oder maximale und/oder minimale Differenzwerte und/oder Standardabweichungen umfassen.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass ein defekter Pixel erkannt wird, wenn die mindestens eine bestimmte Kenngröße des entsprechenden
Pixels einen ersten vorgegebenen Referenzwert erreicht und/oder überschreitet oder einen zweiten vorgegebenen Referenzwert erreicht und/oder unterschreitet, wobei der erste vorgegebene Referenzwert einem Maximalwert und der zweite vorgegebene Referenzwert einem Minimalwert entspricht.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass eine Differenz von zeitlich aufeinander folgenden gleichen Kenngrößen für jeden Pixel ausgewertet wird, wobei ein defekter Pixel erkannt wird, wenn über einen vorgegebenen Zeitraum die ermittelte Differenz einen vorgegebenen dritten Referenzwert erreicht und/oder unterschreitet.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens eine ermittelte Kenngröße für jeden Pixel mit der mindestens einen gleichen ermittelten Kenngröße der benachbarten Pixel verglichen wird, wobei auf einen defekten Pixel geschlossen wird, wenn Differenzen zwischen der mindestens einen ermittelten
Kenngröße des entsprechenden Pixels und den ermittelten Kenngrößen seiner benachbarten Pixel einen vorgegebenen vierten Referenzwert erreichen und/oder überschreiten.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass zur Auswertung der benachbarten Pixel ein Analysefenster mit einer vorgebbaren Anzahl von Pixeln verwendet wird, das schrittweise über einen Bildbereich (10) des Bildaufnahmesensors (5) verschoben wird.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass der
Bildbereich (10) des Bildaufnahmesensors (10) in Abhängigkeit von der Wichtigkeit und/oder einer zur erwartenden Änderungsrate in verschiedene Zonen (11, 12, 13, 14, 15) aufgeteilt wird, die in einer definierten Abfolge nacheinander geprüft werden.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass vor der Einzelüberprüfung der Pixel eine Schätzung globaler Merkmale durchgeführt wird, die eine Bildung von statistischen Maßzahlen für einen betrachteten Bereich umfasst, wobei die Einzelüberprüfung der Pixel ausgeführt wird, wenn die zeitliche Änderung der statistischen Maßzahlen im betrachteten Bereich einen vorgegebenen fünften Referenzwert erreicht und/oder überschreitet.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass eine Plausibilitätsprüfung durchgeführt wird, wenn mehrere zusammenhängende defekte Pixel erkannt werden, wobei die Plausibilitätsprüfung auch eine Erkennung von statischen Bereichen innerhalb des Bildbereichs (10) ermöglicht.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Zeitintervalle für die Bestimmung und/oder Auswertung der Kenngrößen in Abhängigkeit von erfassten fahrdynamischen Größen vorgegeben werden, wobei die fahrdynamischen Größen eine Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder einen Lenkwinkel und/oder einen Wank- und Nickwinkel umfassen.
11. Vorrichtung zur Erkennung von defekten Pixeln eines Bildaufnahmesensors (5) in einem Fahrerassistenzsystem, gekennzeichnet durch eine Auswerte- und Steuereinheit (20) zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10.
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