基于MATLAB的图像坏点检测

程序概要

基于MATLAB的8K raw格式图像坏点检测，打印输出坏点数量，并将检测到的坏点坐标以16进制格式依次存储形成.dat文件。

程序架构

代码说明 ：

1. 输入输出：
   ◦ 输入为RAW格式图像文件，分辨率为7680x4320，位深为16位
   （有效位深为12位，即饱和值为4095）。
   ◦ 输出为DAT文件，存储检测到的坏点坐标，每个坐标以32位16进制格式表示。
2. 坏点检测逻辑：
   ◦ 读取RAW图像数据，提取低12位有效数据。
   ◦ 遍历每个像素，如果像素值小于等于512或大于等于3512，则判定为坏点。
   ◦ 记录坏点的行列坐标。
3. 坐标格式转换：
   ◦ 将行坐标和列坐标组合为32位数据，其中高16位为行坐标，低16位为列坐标。
   ◦ 将32位数据转换为8位16进制字符串。
4. 文件存储：
   ◦ 将检测到的坏点坐标以16进制格式写入DAT文件，每行一个坐标。

代码实现

MATLAB代码实现如下：

% 图像输入文件名称：Image1.raw
% 坏点输出文件名称：bad_pixels.dat
detect_bad_pixels('Image1.raw', 'bad_pixels.dat');

function detect_bad_pixels(input_file, output_file)
    % 参数说明：
    % input_file: 输入的RAW格式图像文件路径
    % output_file: 输出的DAT文件路径

    % 图像参数
    width 			= 7680;     % 图像宽度
    height 			= 4320;     % 图像高度
    bit_depth 		= 16;       % 图像位深
    effective_bits 	= 12;    	% 有效位深
    lower_threshold = 512; 	 	% 坏点下限阈值
    upper_threshold = 3512; 	% 坏点上限阈值

    % 打开RAW文件
    fid = fopen(input_file, 'rb');
    if fid == -1
        error('无法打开RAW文件');
    end

    % 读取RAW图像数据
    raw_data = fread(fid, [width, height], 'uint16'); % 读取为7680x4320的矩阵
    fclose(fid);

    % 初始化坏点坐标存储
    bad_pixels = [];

    % 遍历图像像素，检测坏点
    for row = 1:height
        for col = 1:width
            pixel_value = raw_data(col, row);
            if pixel_value <= lower_threshold || pixel_value >= upper_threshold
                % 记录坏点坐标（行和列）
                bad_pixels = [bad_pixels; row, col];
            end
        end
    end

    % 将坏点坐标转换为32位16进制格式
    bad_pixels_hex = [];
    for i = 1:size(bad_pixels, 1)
        row = bad_pixels(i, 1); % 行坐标
        col = bad_pixels(i, 2); % 列坐标
        % 将行和列坐标组合为32位数据（高16位为行，低16位为列）
        combined_data = bitshift(uint32(row), 16) + uint32(col);
        % 转换为16进制字符串
        hex_str = dec2hex(combined_data, 8); % 8位16进制数
        bad_pixels_hex = [bad_pixels_hex; hex_str];
    end

    % 将坏点坐标写入DAT文件
    fid = fopen(output_file, 'w');
    if fid == -1
        error('无法创建输出文件');
    end
    for i = 1:size(bad_pixels_hex, 1)
        fprintf(fid, '%s\n', bad_pixels_hex(i, :)); % 每行写入一个32位16进制数据
    end
    fclose(fid);

    % 输出统计信息
    fprintf('检测完成！共检测到 %d 个坏点，已保存到 %s\n', size(bad_pixels, 1), output_file);
end

输出的DAT文件内容示例：

00010002
00010003
0002000A
...

注意事项

注意事项：

1. RAW文件格式：

   ◦ 确保输入的RAW文件是7680x4320分辨率，16位位深，且数据按行优先存储。

   ◦ 如果RAW文件格式不同，需要调整读取方式。

2. 阈值设置：

   ◦ 坏点检测的阈值（512和3512）可以根据实际需求调整。

3. 性能优化：

   ◦ 对于7680x4320的高分辨率图像，遍历所有像素可能较慢。可以考虑使用MATLAB的矩阵运算优化性能。

4. 文件路径：

   ◦ 确保输入和输出文件路径正确，避免文件读写错误。