CN103377474A - 镜头阴影校正系数确定方法、镜头阴影校正方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种镜头阴影校正系数确定方法、镜头阴影校正方法及装置，所述镜头阴影校正系数确定方法包括以下步骤：获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；生成二维校正曲面；第一次曲线拟合；第二次曲线拟合；计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。本发明还公开了一种镜头阴影校正系数确定装置。所述镜头阴影校正方法包括以下步骤：获取待校正图像；获取镜头阴影校正系数；用像素值乘以镜头阴影校正系数，得到校正后图像。本发明还公开了一种镜头阴影校正装置。本发明提供的镜头阴影校正系数确定方法、镜头阴影校正方法及装置适合用于对各种类型镜头拍摄的图像进行镜头阴影校正，校正效果较好，且实现方法简单，硬件实现面积小。

Description

镜头阴影校正系数确定方法、镜头阴影校正方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种镜头阴影校正系数确定方法、镜头阴影校正方法及装置。

背景技术

众所周知，当使用微透镜成像时，图像传感器上的像素点所采集的光照亮度与入射光的角度有关，靠近透镜中心的部位会亮些，而靠近边缘的部位则暗一些。这会使得边缘部分的像素点采集的光信号偏弱，为校正这一现象，需要一种方法来对其进行处理，镜头阴影校正（Lens Shading Correction）就是利用一定的算法将成像过程中由镜头等光学原因所产生的阴影校正并去除。

镜头阴影校正的原理就是找出镜头每个像素点的校正系数，然后根据当前采样数据计算出实际值。所以镜头阴影校正的首要任务就是找出每个像素点校正系数，然后用较理想的方法去拟合所有像素点的校正系数。对于拟合方法，当前较普遍的做法是，找出图像最亮点，并按照各点的校正系数与其到中心点的距离的平方成线性关系进行拟合。上述实现方法相对简单，但对于像素较大的镜头，本发明的发明人在对现有技术研究和实践过程中发现：其从中心点出发各个方向上校正系数变化成梯度不同，即：图像亮度从中心点向四周成椭圆甚至不规则图形变化，因此采用上述方法时校正效果不理想。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的镜头阴影校正效果不理想的技术问题，提供一种校正效果较好的镜头阴影校正系数确定方法、镜头阴影校正方法及装置。

本发明提供的一种镜头阴影校正系数确定方法，包括：

获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；

由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面； 

第一次曲线拟合：对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合，得到所述参考校正系数的一元高次幂多项式； 

第二次曲线拟合：对第一次曲线拟合所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式；

根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

本发明还提供一种镜头阴影校正方法，包括：

获取待校正图像，按像素点坐标顺序获取当前像素点坐标对应像素点的像素值；

获取与当前像素点坐标对应的镜头阴影校正系数，其中，所述镜头阴影校正系数的确定方法为：获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面；对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合，得到所述参考校正系数的一元高次幂多项式；对所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式；最后，根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数；

用获取的所述像素值乘以获取的所述镜头阴影校正系数，得到校正后图像并输出。

本发明还提供一种镜头阴影系数确定装置，包括：

参考校正系数获取单元，用于获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；

二维校正曲面生成单元，用于由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面； 

第一次曲线拟合单元，用于对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合，得到所述参考校正系数的一元高次幂多项式； 

第二次曲线拟合单元，用于对第一次曲线拟合所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式； 

镜头阴影校正系数计算单元，用于根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

本发明还提供一种镜头阴影校正装置，包括：

图像获取单元，用于获取待校正图像，按像素点坐标顺序获取当前像素点坐标对应像素点的像素值并输出；

镜头阴影校正系数确定单元，用于获取与当前像素点坐标对应的镜头阴影校正系数并输出；所述镜头阴影校正系数确定单元包括校正系数确定模块，用于根据灰度图像获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；并由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面；对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合，得到所述参考校正系数的一元高次幂多项式；对所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式；根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数；

校正单元，用于将所述图像获取单元输出的所述像素值乘以所述镜头阴影校正系数确定单元输出的每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数，得到校正后图像并输出。

本发明的有益效果在于，本发明提供的镜头阴影校正系数确定方法、镜头阴影校正方法及装置适合用于对各种类型及大小的镜头拍摄图像进行镜头阴影校正，校正效果较好，且实现方法简单，硬件实现面积小。

附图说明

图1为本发明实施例提供的镜头阴影校正系数确定方法流程图。

图2为本发明实施例提供的镜头阴影校正方法流程图。

图3为本发明实施例提供的镜头阴影系数确定装置结构框图。

图4为本发明实施例提供的参考校正系数获取单元结构框图。

图5为本发明实施例提供的镜头阴影校正装置结构框图。

具体实施方式

下面结合附图，通过具体实施例对本发明方法及装置进行详细说明。

实施例一：

如图1所示，为本发明实施例一提供的镜头阴影校正系数确定方法，其包括以下步骤：

S101：获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数。

在具体实施中，用镜头拍摄一幅亮度分布均匀的灰度图像后得到拍摄图像的各像素点的真实像素值，选择所述灰度图像中最亮点为标准值，并计算该标准值与拍摄图像的各像素点的真实像素值的比值，得到每个像素点的参考校正系数。所述灰度图像是指每个像素点只有一个采样颜色的图像。在本实施例中假设镜头大小为1200行*1600列，用所述镜头拍摄一幅大小为1200 *1600的灰度图像，则有1200*1600个参考校正系数。

S102：由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面。

在具体实施中，根据每个像素点的横坐标、纵坐标以及参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面； 由于每个参考校正系数是与像素点一一对应的，而每个像素点的坐标是唯一的，如图像中按从左到右，从上到下的顺序排列像素点，以1200行*1600列图像为例，则：

第1个像素点的坐标为（1，1）；

第2个像素点的坐标为（1，2）；

第3个像素点的坐标为（1，3）；

……

第1600个像素点的坐标为（1，1600）；

第1601个像素点的坐标为（2，1）；

第1602个像素点的坐标为（2，2）；

……

最后一个像素点坐标为（1200，1600）。

如果把每个像素点的行坐标作为横坐标x，列坐标作为纵坐标y，由1200行*1600列图像的每个像素点坐标可以生成一个横坐标为x，纵坐标为y的像素点平面，由于每个像素点的参考校正系数与每一个像素点是一一对应的，因此可以得到一个二维校正曲面。

S103：第一次曲线拟合：对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合。

具体拟合方式如下：设置以像素点纵坐标为变量的一元高次幂多项式，确定纵坐标的拟合系数，得到参考校正系数的一元高次幂多项式；所述参考校正系数的一元高次幂多项式公式为：C(x,y) = Ax_n*yⁿ + … + Ax₁*y + Ax₀； 

其中C（x，y）为第x行参考校正系数；

Ax_n……Ax₁，Ax₀为第x行拟合曲线的多项式系数，即纵坐标的拟合系数；

y为像素点的纵坐标；

n为高次幂数。

所述n 的取值范围为2-5。在本实施例一中，所述n 的取值为4，则每一行多项式系数有5个。

所述步骤S103第一次曲线拟合可以减少部分数据存储量，进而减少硬件实现面积。

S104：第二次曲线拟合：对第一次曲线拟合所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合。

具体拟合方法如下：设置以像素点横坐标为变量的一元高次幂多项式，确定横坐标的拟合系数，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式。所述拟合系数的一元高次幂多项式公式可以为：

A(i,x)=Bi_m*x^m+…+Bi₁*x¹+Bi₀；

其中,A(i,x) 为第x行拟合曲线的多项式中的i次幂的系数，1≤i≤n；

Bi_m……Bi₁，Bi₀为i次幂的系数的拟合曲线的多项式系数， 即横坐标的拟合系数；

x为像素点的横坐标；

m为i次幂的系数的拟合曲线高次幂数。

所述m 的取值范围为2-5。在本实施例一中，所述m的取值为3。如果对一幅图像每行都进行n次幂曲线拟合，那么每行需要存储（n+1）个校正系数，如果一幅图像有k行，这样就需要存储k*（n+1）个校正系数，这样需要较大的硬件实现面积。本发明的发明人通过在实验中观察所有行的拟合曲线发现每行的拟合曲线的图形形状高度相似，且图形形状的变化与纵坐标成一定规律，这样就可以对每行拟合曲线的相同高次幂进行以纵坐标为基准的m（k>>m）次幂多项式拟合，从而实现对每行拟合系数的压缩存储，这样总共只需存储（m+1）*（n+1）个拟合系数。本发明实施例一可以针对不同的镜头类型来拍摄图像，进而得到该镜头的阴影校正系数， 因此这种方法校正效果较好，且实现方法简单，硬件实现面积小。

以1200行*1600列图像为例，通过第一次曲线拟合得到1200个曲线方程，需要存储的拟合系数为1200*（n+1）个，若取n=4，则有1200*5个拟合系数，这对于硬件面积消耗是非常大的，将每一行拟合系数按次幂由高到底排序，分别为4次幂系数，3次幂系数，2次幂系数，1次幂系数，0次幂系数（常数项），即A（x，4），A（x，3），A（x，2），A（x，1），A（x，0），然后对每行拟合曲线的相同次幂系数A（i,x）进行以拟合系数所在行x为基准的m次幂曲线拟合。若取m=3,则每个相同次幂系数需要4个拟合系数，n=4情况下需要5组，整幅图像需要5*4个拟合系数，硬件实现面积小。

S105：根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

具体方法可以为：根据每个像素点的横坐标计算出每行的高次幂的拟合系数，然后根据高次幂的拟合系数以及每个像素点纵坐标计算出与每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。即：首先根据每个像素点的横坐标x及相同次幂系数的拟合系数，计算出每行的拟合曲线的多项式不同幂次系数，然后根据计算出的多项式系数，及每个像素点纵坐标y计算出每个像素点的校正系数。

实施例二： 

如图2所示，为本发明实施例二提供的镜头阴影校正方法流程，其包括以下步骤：

S201:获取待校正图像，按像素点坐标顺序获取当前像素点坐标对应像素点的像素值。

S202:获取与当前像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

其中，所述镜头阴影校正系数的确定方法为：

获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；在具体实施中，用镜头拍摄一幅亮度分布均匀的灰度图像后得到拍摄图像的各像素点的真实像素值，选择所述灰度图像中最亮点为标准值，并计算该标准值与拍摄图像的各像素点的真实像素值的比值，得到每个像素点的参考校正系数。

由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面。在具体实施中，根据每个像素点的横坐标、纵坐标以及参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面。

对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合。具体拟合方式如下：设置以像素点纵坐标为变量的一元高次幂多项式，确定纵坐标的拟合系数，得到参考校正系数的一元高次幂多项式；所述参考校正系数的一元高次幂多项式公式为：

C(x,y) = Ax_n*yⁿ + … + Ax₁*y + Ax₀； 

其中C（x，y）为第x行参考校正系数；

Ax_n……Ax₁，Ax₀为第x行拟合曲线的多项式系数，即纵坐标的拟合系数；

y为像素点的纵坐标；

n为高次幂数。

对第一次曲线拟合所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合。具体拟合方法如下：设置以像素点横坐标为变量的一元高次幂多项式，确定横坐标的拟合系数，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式。所述拟合系数的一元高次幂多项式公式可以为：

A(i,x)=Bi_m*x^m+…+Bi₁*x¹+Bi₀；

其中,A(i,x) 为第x行拟合曲线的多项式中的i次幂的系数，1≤i≤n；

Bi_m……Bi₁，Bi₀为i次幂的系数的拟合曲线的多项式系数， 即横坐标的拟合系数；

x为像素点的横坐标；

m为i次幂的系数的拟合曲线高次幂数。

根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。在具体实施中，根据每个像素点的横坐标计算出每行的高次幂的拟合系数，然后根据高次幂的拟合系数以及每个像素点纵坐标计算出与每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

S203:用获取的所述像素值乘以获取的所述镜头阴影校正系数，得到校正后图像并输出。

实施例三：

如图3所示，是本发明实施例三提供的一种镜头阴影系数确定装置，其包括

参考校正系数获取单元31，用于获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；

二维校正曲面生成单元32，用于由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面。在具体实施中，根据每个像素点的横坐标、纵坐标以及参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面；

第一次曲线拟合单元33，用于对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合。在具体实施中，设置以像素点纵坐标为变量的一元高次幂多项式，确定纵坐标的拟合系数，得到参考校正系数的一元高次幂多项式。

第二次曲线拟合单元34，用于对第一次曲线拟合所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合。在具体实施中，设置以像素点横坐标为变量的一元高次幂多项式，确定横坐标的拟合系数，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式。

镜头阴影校正系数计算单元35，用于根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

在具体实施中，根据每个像素点的横坐标计算出每行的高次幂的拟合系数，然后根据高次幂的拟合系数以及每个像素点纵坐标计算出与每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

如图4所示，作为优选方式，所述参考校正系数获取单元31包括获取子单元311和处理子单元312。所述获取子单元311，用于获取镜头拍摄一幅亮度分布均匀的灰度图像后得到的拍摄图像的各像素点的真实像素值。所述处理子单元312，用于选择所述灰度图像中最亮点为标准值，并计算该标准值与拍摄图像的各像素点的真实像素值的比值，得到每个像素点的参考校正系数。

实施例四：

如图5所示，是本发明实施例四提供的一种镜头阴影校正装置，其包括：图像获取单元41，用于获取待校正图像，按像素点坐标顺序获取当前像素点坐标对应像素点的像素值并输出；

镜头阴影校正系数确定单元42，用于获取与当前像素点坐标对应的镜头阴影校正系数并输出；所述镜头阴影校正系数确定单元42包括校正系数确定模块，用于根据灰度图像获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；并由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面；对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合，得到所述参考校正系数的一元高次幂多项式；对所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式；根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数；

校正单元43，用于将所述图像获取单元41输出的所述像素值乘以所述镜头阴影校正系数确定单元42输出的每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数，得到校正后图像并输出。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (16)

1. 一种镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，包括：

获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；

由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面； 

第一次曲线拟合：对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合，得到所述参考校正系数的一元高次幂多项式； 

第二次曲线拟合：对第一次曲线拟合所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式；

根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

2. 如权利要求1所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述获取图像上每个像素点的参考校正系数具体为：用镜头拍摄一幅亮度分布均匀的灰度图像后得到拍摄图像的各像素点的真实像素值，选择所述灰度图像中最亮点为标准值，并计算该标准值与拍摄图像的各像素点的真实像素值的比值，得到每个像素点的参考校正系数。

3.如权利要求1所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面具体为：根据每个像素点的横坐标、纵坐标以及参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面。

4. 如权利要求1所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合具体为：设置以像素点纵坐标为变量的一元高次幂多项式，确定纵坐标的拟合系数，得到参考校正系数的一元高次幂多项式。

5. 如权利要求1所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述对第一次曲线拟合所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合具体为：设置以像素点横坐标为变量的一元高次幂多项式，确定横坐标的拟合系数，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式。

6. 如权利要求1所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数具体为：根据每个像素点的横坐标计算出每行的高次幂的拟合系数，然后根据高次幂的拟合系数以及每个像素点纵坐标计算出与每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

7. 如权利要求1至6任一项所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述参考校正系数的一元高次幂多项式公式为：

C(x,y) = Ax_n*yⁿ + … + Ax₁*y + Ax₀； 

其中C（x，y）为第x行参考校正系数；

Ax_n……Ax₁，Ax₀为第x行拟合曲线的多项式系数，即纵坐标的拟合系数；

y为像素点的纵坐标；

n为高次幂数。

8. 如权利要求7所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述n 的取值范围为2-5。

9. 如权利要求8所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述n 的取值为4。

10. 如权利要求7所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述拟合系数的一元高次幂多项式公式为： 

A(i,x)=Bi_m*x^m+…+Bi₁*x¹+Bi₀；

其中,A(i,x) 为第x行拟合曲线的多项式中的i次幂的系数，1≤i≤n；

Bi_m……Bi₁，Bi₀为i次幂的系数的拟合曲线的多项式系数， 即横坐标的拟合系数；

x为像素点的横坐标；

m为i次幂的系数的拟合曲线高次幂数。

11. 如权利要求10所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述m的取值范围为2-5。

12. 如权利要求11所述的镜头阴影校正系数确定方法，其特征在于，所述m的取值为3。

13. 一种镜头阴影校正方法，其特征在于，包括：

获取待校正图像，按像素点坐标顺序获取当前像素点坐标对应像素点的像素值；

获取与当前像素点坐标对应的镜头阴影校正系数，其中，所述镜头阴影校正系数的确定方法为：如权利要求1-12任一项所述的镜头阴影校正系数的确定方法；

用获取的所述像素值乘以获取的所述镜头阴影校正系数，得到校正后图像并输出。

14. 一种镜头阴影系数确定装置，其特征在于，包括：

参考校正系数获取单元，用于获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；

二维校正曲面生成单元，用于由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面； 

第一次曲线拟合单元，用于对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合，得到所述参考校正系数的一元高次幂多项式； 

第二次曲线拟合单元，用于对第一次曲线拟合所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式； 

镜头阴影校正系数计算单元，用于根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数。

15. 如权利要求14所述的镜头阴影系数确定装置，其特征在于，所述参考校正系数获取单元包括获取子单元和处理子单元，其中：

所述获取子单元，用于获取镜头拍摄一幅亮度分布均匀的灰度图像后得到的拍摄图像的各像素点的真实像素值；

所述处理子单元，用于选择所述灰度图像中最亮点为标准值，并计算该标准值与拍摄图像的各像素点的真实像素值的比值，得到每个像素点的参考校正系数。

16. 一种镜头阴影校正装置，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于获取待校正图像，按像素点坐标顺序获取当前像素点坐标对应像素点的像素值并输出；

镜头阴影校正系数确定单元，用于获取与当前像素点坐标对应的镜头阴影校正系数并输出；所述镜头阴影校正系数确定单元包括校正系数确定模块，用于根据灰度图像获取灰度图像上每个像素点的参考校正系数；并由所获取的参考校正系数生成像素点坐标平面上的二维校正曲面；对二维校正曲面上的每一行进行一元高次幂多项式拟合，得到所述参考校正系数的一元高次幂多项式；对所获得的一元高次幂多项式的相同高次幂的拟合系数再次进行一元高次幂多项式拟合，得到相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式；根据所述参考校正系数的一元高次幂多项式和相同高次幂的拟合系数的一元高次幂多项式计算出每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数；

校正单元，用于将所述图像获取单元输出的所述像素值乘以所述镜头阴影校正系数确定单元输出的每个像素点坐标对应的镜头阴影校正系数，得到校正后图像并输出。

Images