CN102622739A - 一种Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法 - Google Patents

Abstract

一种Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法，步骤包括：(1)获取Bayer滤波阵列彩色相机在均匀光照下的多幅Bayer格式图像；(2)将获取的均匀光照下的Bayer格式图像分解为三幅图像，分别对应红(R)、绿(G)、蓝(B)三通道颜色，并按图像灰度均值将各图像进行分组，计算出相机图像非均匀校正系数；(3)应用获取的校正系数对Bayer滤波阵列彩色相机图像进行非均匀性校正。该方法首先解决了传统单通道黑白相机图像非均匀性校正方法无法直接应用于Bayer滤波阵列彩色相机图像的问题，同时降低了相机对光照响应为非线性所造成的图像非均匀校正误差，从而提高了图像非均匀性校正的精度。

Description

一种Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法

技术领域

本发明涉及一种相机图像非均匀性校正，尤其涉及一种Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法。

背景技术

随着光电传感器件性能和可靠性提高，以CCD、CMOS光电探测器为基础的成像系统已广泛应用于工业检测、军工国防、空间观测等领域。以光电探测器为基础的相机在均匀光源照射下，输出图像每个像元灰度值理论上应该完全相同，但事实上各像元输出会有差异，造成相机图像这种像元灰度非均匀性的主要原因有以下几个方面：

(1)相机镜头光学系统中cos⁴因素，即光轴外像点光照度随视场角余弦的四次方而降低；

(2)相机探测器生产工艺等因素造成像元响应固有非均匀性；

(3)相机机械装配等原因造成相机成像非均匀性。

在相机实际应用中，特别是在目标观测和高精度的测量中，相机成像不均匀性引起的图像条纹、亮暗不均会给观测图像质量带来较大的影响，对测量结果带来较大误差。为了提高图像质量和测量精度，必须对相机图像不均匀性进行校正。

目前广泛采用的单通道黑白相机图像非均匀校正方法有：单点校正法、两点校正法、多点拟合校正法等。针对Bayer滤波阵列彩色相机而言，不同于单通道的黑白相机图像，Bayer滤波阵列彩色相机图像分为R、G、B三个通道，每一个像素点都只有一种颜色通道灰度值，如图1所示。因此单通道黑白相机图像现有校正方法不能直接应用于Bayer滤波阵列彩色相机，而且现有校正方法在相机对光强响应为线性时，具有较高精度，但实际工程中，相机对光强响应往往并不是绝对线性的，采用传统方法对图像非均匀性进行校正没有考虑到相机对光照强度响应的非线性造成的校正误差。

专利CN 100458380C中公开了一种基于Wiener滤波理论的非制冷红外焦平面非均匀校正算法，但未考虑非均匀图像按不同通道、不同灰度值区间图像各像素间非均匀校正。专利CN 102176742A中公开了一种图像校正系数的获取方法，非均匀图像校正方法及系统，提出将探测器阵列进行分组，利用每两组图像均值之差平方和最小准则获取校正参数，但未涉及各组图像内部非均匀性。上述两项专利技术均未涉及Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正。

发明内容

本发明解决的技术问题是：提供一种Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法。该方法首先解决了传统单通道黑白相机图像非均匀性校正方法无法直接应用于Bayer滤波阵列彩色相机图像的问题，同时降低了相机对光照响应为非线性所造成的图像非均匀校正误差，从而提高了图像非均匀性校正的精度。

本发明技术方案如下：

一种Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

(1)获取Bayer滤波阵列彩色相机在均匀光照下的N幅Bayer格式图像IMG_n(n＝1，2，……，N)；

(2)将步骤(1)获取的Bayer格式图像IMG_n分解为三幅图像，分别对应红(R)、绿(G)、蓝(B)三通道颜色，并按图像灰度均值将各图像进行分组，计算出相机图像非均匀校正系数PAR；

(3)应用校正系数PAR对Bayer滤波阵列彩色相机图像进行非均匀性校正。

所述步骤(1)具体为：获取Bayer滤波阵列彩色相机在不同光照强度的均匀光照下的N幅Bayer格式图像IMG_n(n＝1，2，……，N)，其中N幅Bayer格式图像IMG_n对应N级光照强度，且覆盖了图像灰度范围。

所述步骤(2)具体为：a、首先将Bayer格式图像数据IMG_n按所属通道分解为R通道图像

G通道图像B通道图像

b、计算R通道图像

灰度均值

根据

大小将R通道图像

划分为M组，分别对应图像M段灰度区间范围；c、在M段灰度区间内，分段计算各灰度区间的非均匀定标校正系数(m＝1，2，……，M)，其中

各灰度区间可采用的非均匀校正系数获取方法包括单点法、两点法、多点拟合法之一；d、同理可得G、B通道

则Bayer格式相机图像非均匀校正系数PAR包括

所述步骤(3)具体为：a、针对Bayer滤波阵列彩色相机待校正图像IMG_P，首先将IMG_P分解为R、G、B三通道图像PAR^R，PAR^G，PAR^B。则

表示IMG_P的红色(R)通道图像PAR^R中坐标为(x，y)的像素点灰度值，且灰度值属于第m段灰度区间。根据图像各像素灰度值，选择与之对应的灰度区间范围的校正系数进行分段校正，校正公式为：

$\mathrm{IM}\tilde{G}\_P_m^R(x,y)=a_m^R\·\mathrm{IMG}\_P_m^R(x,y)+b_m^R$

其中

为校正之后的红色(R)通道图像中坐标为(x，y)的像素点灰度值；b、同理对待校正图像IMG_P的G、B通道图像IMG_P^G、IMG_P^B进行校正，得到非均匀校正之后G、B通道图像

c、将合成得到非均匀校正之后图像

本发明的技术结果：本发明所述方法通过将均匀光照下Bayer格式图像分解为R、G、B三通道图像，并且分别计算图像不同灰度区间的校正系数，从而对待校正的非均匀图像按不同通道、不同灰度值区间分别进行图像各像素非均匀校正。本发明首先解决了传统单通道黑白相机图像非均匀性校正方法无法直接应用于Bayer滤波阵列彩色相机图像的问题，同时提高了相机对光照强度响应为非线性时，图像非均匀性校正的精度。

附图说明

图1为Bayer滤波阵列彩色相机图像R、G、B三通道数据的一种排列方式。

图2为应用本发明所述方法获取Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀校正系数流程图。

图3为将均匀光照下Bayer格式图像IMG₁分解为三

通道图像。其中A、图像IMG₁；B、红色通道图像

C、红色通道图像

D、红色通道图像

图4为应用本发明所述方法对Bayer滤波阵列彩色相机待校正图像进行非均匀校正流程图。

图5为经校正后的图像

并合成Bayer格式图像

其中A、为校正后红通道图像

B、为校正后绿通道图像

C、为校正后蓝通道图像

D、为校正后三通道图像合成Bayer格式图像

图6为IMG₁的三通道图像校正前、经现有方法校正后、经本发明方法校正后，中间一行像素灰度值曲线图。其中A、红通道图像校正前、经现有方法校正后、经本发明方法校正后，第432行像素灰度值曲线；B、绿通道图像校正前、经现有方法校正后、经本发明方法校正后，第864行像素灰度值曲线；C、蓝通道图像校正前、经现有方法校正后、经本发明方法校正后，第432行像素灰度值曲线。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，对本发明方法进一步说明。

本实施例Bayer滤波阵列彩色相机图像像素分辨率为2352 1728，灰度范围为0到255，图像R、G、B三通道数据的排列方式如图1所示。应用本发明所述方法对Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性进行校正包括以下几个步骤：

(1)获取Bayer滤波阵列彩色相机在均匀光照下的N幅Bayer格式图像IMG_n(n＝1，2，……，N)。

本实施例中，取N＝4，则共获取4幅Bayer滤波阵列彩色相机在均匀光照下图像。

(2)获取的Bayer格式图像IMG_n分解为三幅图像，分别对应红(R)、绿(G)、蓝(B)三通道颜色，并按图像灰度均值将各图像进行分组，计算出相机图像非均匀校正系数PAR。

本实施例中，应用本发明所述方法获取Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀校正系数流程如图2所示。

将IMG_n按所属通道分解为R通道图像

G通道图像

B通道图像

如图3所示为IMG₁分解为

像素分辨率分别为1176×864、1176×1728、1176×864；

计算各图像灰度均值，以R通道图像为例，计算得R通道图像灰度均值

根据

大小将R通道图像

划分为M组，本实施例中，取M＝2，且

时，

属于第1组，

时，属于第2组。则本实施例中，根据

大小，划分

为第1组，

为第2组；

采用两点法分别计算2段灰度区间的图像非均匀定标校正系数

其中 ${\mathrm{PAR}}_1^R=[a_1^R,b_1^R],$ ${\mathrm{PAR}}_2^R=[a_2^R,b_2^R].$

同理可得G、B通道

则Bayer格式相机图像总体非均匀校正系数PAR包括

(3)应用校正系数PAR对Bayer滤波阵列彩色相机图像进行非均匀性校正。

本实施例中，应用本发明所述方法对Bayer滤波阵列彩色相机图像进行非均匀性校正流程如图4所示。

对Bayer滤波阵列彩色相机待校正图像IMG_P，首先将IMG_P分解为R、G、B三通道图像IMG_P^R，IMG_P^G，IMG_P^B。则

表示IMG_P的红色(R)通道图像IMG_P^R中坐标为(x，y)的像素点灰度值，且灰度值属于第m段灰度区间。根据图像各像素灰度值，选择与之对应的灰度区间范围的校正系数进行分段校正，校正公式为：

$\mathrm{IM}\tilde{G}\_P_m^R(x,y)=a_m^R\·{\mathrm{IMG}\_P}_m^R(x,y)+b_m^R$

其中为校正之后的红色(R)通道图像中坐标为(x，y)的像素点灰度值；

同理对待校正图像IM的G、B通道图像IMG_P^G、IMG_P^B进行校正，得到非均匀校正之后G、B通道图像

将

合成得到非均匀校正之后图像

如图5所示为

经校正后的图像

并合成图像

如图6所示为IMG₁的三通道图像校正前、经现有方法校正后、经本发明方法校正后，中间一行像素灰度值曲线图。

本发明未详述部分属于本技术领域的公知技术。以上所述仅为本发明的具体实例而已，并不用于以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

(1)获取Bayer滤波阵列彩色相机在均匀光照下的N幅Bayer格式图像IMG_n，其中n＝1，2，……，N；

(2)将步骤(1)获取的Bayer格式图像IMG_n分解为三幅图像，分别对应红(R)、绿(G)、蓝(B)三通道颜色，并按图像灰度均值将各图像进行分组，计算出相机图像非均匀校正系数PAR；

(3)应用校正系数PAR对Bayer滤波阵列彩色相机图像进行非均匀性校正。

2.根据权利要求1所述的Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法，其特征在于：所述步骤(1)具体为：获取Bayer滤波阵列彩色相机在不同光照强度的均匀光照下的N幅Bayer格式图像IMG_n，n＝1，2，……，N，其中N幅Bayer格式图像IMG_n对应N级光照强度，且覆盖了图像灰度范围。

3.根据权利要求1所述的Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法，其特征在于：所述步骤(2)具体为：

a、首先将Bayer格式图像数据IMG_n按所属通道分解为R通道图像

G通道图像

B通道图像

b、计算R通道图像

灰度均值根据

大小将R通道图像

划分为M组，分别对应图像M段灰度区间范围；

c、在M段灰度区间内，分段计算各灰度区间的非均匀定标校正系数

m＝1，2，……，M，其中

各灰度区间可采用的非均匀校正系数获取方法包括单点法、两点法、多点拟合法；

d、同理可得G、B通道

则Bayer格式相机图像非均匀校正系数PAR包括

4.根据权利要求1所述的Bayer滤波阵列彩色相机图像非均匀性校正方法，其特征在于：所述步骤(3)具体为：

a、针对Bayer滤波阵列彩色相机待校正图像IMG_P，首先将IMG_P分解为R、G、B三通道图像IMG_P^R，IMG_P^G，IMG_P^B，则

表示IMG_P的红色(R)通道图像IMG_P^R中坐标为(x，y)的像素点灰度值，且灰度值属于第m段灰度区间，根据图像各像素灰度值，选择与之对应的灰度区间范围的校正系数进行分段校正，校正公式为：

$\mathrm{IM}\tilde{G}\_P_m^R(x,y)=a_m^R\·\mathrm{IMG}\_P_m^R(x,y)+b_m^R$

其中

为校正之后的红色(R)通道图像

中坐标为(x，y)的像素点灰度值；

b、同理对待校正图像IMG_P的G、B通道图像IMG_P^G、IMG_P^B进行校正，得到非均匀校正之后G、B通道图像

c、将合成得到非均匀校正之后图像

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