CN104581098B - 一种lens shading自适应的处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种lens shading自适应的处理方法，该方法包括：计算图像中心像素点的坐标，并确保该中心像素点落在一固定通道上；设定目标区域的宽度为S，并以此为半径，以所述图像中心像素点的坐标为中心，对图像进行划分，获得划分后的目标区域；计算目标区域内每个通道的平均值，并将其作为对应通道的增益调整目标值；确定目标区域内每个像素点所处的通道，并根据对应通道的增益调整目标值以及像素点所在位置，自适应的进行像素补偿。本发明公开的方法能够自适应对图像进行补偿，从而提高了图像质量。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种lens shading自适应的处理方法。
背景技术
随着智能手机的发展，其拍照功能也开始媲美专业相机，步入高像素时代。目前越来越多的用户开始使用手机取代传统的相机，甚至将手机拍摄的作品拿到摄影大赛参赛与传统相机进行正面比较。
随着手机摄像的高像素时代的到来，手机的便携特性导致镜头无法达到传统相机的水准，因此给镜头校正提出了更高的挑战。
lens shading即镜头暗角补偿，其作用是矫正镜头中心与边角通光量不一致造成的luminance shading(亮度阴影)和芯片各通道感光不均匀造成的color shading(颜色阴影)。
传统的lens shading补偿算法采取的是固定参数的方式，而在高像素传感器中，镜头和芯片本身的对光线处理的细微差别，都会导致成像品质的较大差异。因而，研发一种能够自适应补偿的方法显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的是提供一种lens shading自适应的处理方法，能够自适应对图像进行补偿，从而提高了图像质量。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种lens shading自适应的处理方法，该方法包括：
计算图像中心像素点的坐标，并确保该中心像素点落在一固定通道上；
设定目标区域的宽度为S，并以此为半径，以所述图像中心像素点的坐标为中心，对图像进行划分，获得划分后的目标区域；
计算目标区域内每个通道的平均值，并将其作为对应通道的增益调整目标值；
确定目标区域内每个像素点所处的通道，并根据对应通道的增益调整目标值以及像素点所在位置，自适应的进行像素补偿。
进一步的，所述确保该中心像素点落在一固定通道上包括：
将图像中心像素点的行列总数除以2后判断其奇偶性，若为奇数则加1，获得图像中心像素点的坐标；该坐标的行列均为偶数且落在R通道上。
进一步的，计算目标区域内每个通道的平均值，并将其作为对应通道的增益调整目标值包括：
以2为步长，计算目标区域内R、G、B三个通道的平均值；
其中，G通道的平均值为目标区域内Gr和Gb通道的平均值。
进一步的，所述确定目标区域内每个像素点所处的通道，并根据对应通道的增益调整目标值以及像素点所在位置，自适应的进行像素补偿包括：
计算目标区域内目标像素点A距离图像中心点的偏移量tmp_squareDist与图像半径tmp_maxRadius之间的比值；
根据计算出的比值与预先设置的衰减系数n来计算目标值衰减系数tmp_ratioVal，表示为：
tmp_ratioVal＝1-n×tmp_squareDist/tmp_maxRadius；
对所述目标像素点A所处通道的增益调整目标值target_meanVal进行衰减，获得对应的增益目标值target_gainImage'(row,col)，表示为：
target_gainImage'(row,col)＝target_meanVal×tmp_ratioVal/srcImage(row,col)；
其中，srcImage(row,col)表示所述目标像素点A在图像中的行列位置；
设置一数值T对计算获得的增益目标值进行截断，当大于T-1时取该目标像素点A周围同通道的3x3矩阵的中间值作为最终的增益目标值target_gainImage(row,col)；
利用所述最终的增益目标值target_gainImage(row,col)对所述目标像素点A进行像素补偿，表示为：
final_srcImage(row,col)＝srcImage(row,col)×(1+target_gainImage(row,col))。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，该方法可以根据镜头和芯片本身的差异，自适应调节补偿增益，在大批量生产中可以提高摄像头的一致性，同时提高输出图像的画面质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的两个传感器同一通道的偏差示意图；
图2为本发明实施例提供的校正目标的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种lens shading自适应的处理方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的计算目标像素点A距离图像中心点的偏移量的示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
Sensor(传感器)的任意一个通道的偏差程度和方向不同会引起sensor之间的偏色表现不同，如图1所示，两个传感器的同一个通道较标准曲线有不同方向的偏差，若用现有技术中提供的固定参数来校正则会产生不同的偏色效果。
采用本发明实例中的技术，我们可以利用校正目标对其进行校正，如图2所示，无论哪一通道的响应出现了何等趋势的偏差，校正的目标都是同一个平面或者一个近似于平面的曲面，有工艺差别和镜头差别造成的一致性问题能够得到解决。
实施例一
图3为本发明实施例提供的一种lens shading自适应的处理方法的流程图。如图1所示，该方法主要包括如下步骤：
步骤11、计算图像中心像素点的坐标，并确保该中心像素点落在一固定通道上，以便对其他两个通道进行区分和提取。
本发明实施例中，将图像中心像素点的行列总数除以2后判断其奇偶性，若为奇数则加1，获得图像中心像素点的坐标；表示为：
式中，img_rowNum为图像的行向像素数，img_colNum为图像的列向像素数，tmp_rowCtr和tmp_colCtr为图像中心点的坐标，保证行列坐标均为偶数就可以确定坐标对应的通道，这样作的目的是保证图像中心像素点点落在固定通道上，如表1，(tmp_colCtr，tmp_rowCtr)对应的通道必定为R(红色)通道，(tmp_colCtr+1，tmp_rowCtr)坐标对应的通道必定是Gr(绿色)通道，(tmp_colCtr，tmp_rowCtr+1)坐标对应的通道必定是Gb(绿色)通道，(tmp_colCtr+1，tmp_rowCtr+1)坐标对应的通道必定是B(蓝色)通道。
| B | Gb | B | Gb | B | Gb | B | Gb |
| Gr | R | Gr | R | Gr | R | Gr | R |
| B | Gb | B | Gb | B | Gb | B | Gb |
| Gr | R | Gr | R | Gr | R | Gr | R |
| B | Gb | B | Gb | B | Gb | B | Gb |
| Gr | R | Gr | R | Gr | R | Gr | R |
| B | Gb | B | Gb | B | Gb | B | Gb |
| Gr | R | Gr | R | Gr | R | Gr | R |
表1
步骤12、设定目标区域的宽度为S，并以此为半径，以步骤11中计算出的中心坐标为中心，对图像进行划分，获得划分后的目标区域。
本发明实施例中，设定目标区域的宽度为S(S可以为128)，即target_binWidth＝128，再以此为半径，以(tmp_colCtr，tmp_rowCtr)为中心，对图像进行划分，且划分区域时以一个2×2区域为一个单元。
如表2所示，根据上述方法进行划分，划分后的目标区域相当于框选了一个以四个像素(2x2)为一个单元，共128×128大小个单元的区域；表示为：
target_binWidth＝128；
target_rowS＝tmp_rowCtr-target_binWidth-1；
target_rowE＝tmp_rowCtr+target_binWidth；
target_colS＝tmp_colCtr-target_binWidth-1；
target_colE＝tmp_colCtr+target_binWidth；
其中，target_rowS为框选区域的行向起点坐标，target_rowE为框选区域的行向终点坐标。target_colS为框选区域的列向起点坐标，target_colE为框选区域的列向终点坐标。中心的四个像素为(2x2)
表2
步骤13、计算目标区域内每个通道的平均值，并将其作为对应通道的增益调整目标值。
本发明实施例中，以2为步长，计算目标区域内R、G、B三个通道的平均值，并将其作为对应通道的增益调整目标值，表示为：
target_meanRVal＝
mean2(srcImage(target_rowS+1:2:target_rowE,target_colS+1:2:target_colE))；
target_meanGrVal＝
mean2(srcImage(target_rowS+1:2:target_rowE,target_colS:2:target_colE))；
target_meanGbVal＝
mean2(srcImage(target_rowS:2:target_rowE,target_colS+1:2:target_colE))；
target_meanBVal＝
mean2(srcImage(target_rowS:2:target_rowE,target_colS:2:target_colE))；
其中，target_meanRVal为目标区域中所有R(红色)通道的平均值；
target_meanBVal为目标区域中所有B(红色)通道的平均值；
target_meanGrVal为目标区域中所有Gr(绿色)通道的平均值；
target_meanGrVal为目标区域中所有Gb(绿色)通道的平均值；
由于G通道有两个，而最后的增益矩阵式为统一计算的，因此将Gr通道和Gb通道取平均，作为G通道的增益调整目标值，表示为：
target_meanGVal＝(target_meanGrVal+target_meanGbVal)/2；
步骤14、确定目标区域内每个像素点所处的通道，并根据对应通道的增益调整目标值以及像素点所在位置，自适应的进行像素补偿。
具体来说，本步骤可以包括如下步骤：
1)计算目标区域内目标像素点A距离图像中心点的偏移量tmp_squareDist与图像半径tmp_maxRadius之间的比值。
示例性的，如图3所示，目标像素点A距离图像中心点的偏移量，以及图像半径均可以通过勾股定理来计算，表示为：
tmp_maxRadius＝(max(tmp_rowCtr,img_rowNum-tmp_rowCtr))2；
+(max(tmp_colCtr,img_colNum-tmp_colCtr))2；
tmp_squareDifY＝abs(row-tmp_rowCtr)2；
tmp_squareDifX＝abs(col-tmp_colCtr)2；
tmp_squareDist＝tmp_squareDifX+tmp_squareDifY。
2)根据计算出的比值与预先设置的衰减系数n来计算目标值衰减系数tmp_ratioVal，表示为：
tmp_ratioVal＝1-n×tmp_squareDist/tmp_maxRadius；
目标值衰减系数的大小与像素点的的位置相关，像素点距离图像中心越远，衰减的比例就越大。
3)对所述目标像素点A所处通道的增益调整目标值target_meanVal进行衰减，获得对应的增益目标值target_gainImage'(row,col)，表示为：
target_gainImage'(row,col)＝target_meanVal×tmp_ratioVal/srcImage(row,col)；
其中，srcImage(row,col)表示所述目标像素点A在图像中的行列位置；
4)设置一数值T对计算获得的增益目标值进行截断，当大于T-1时取该目标像素点A周围同通道的3x3矩阵的中间值作为最终的增益目标值target_gainImage(row,col)。
示例性的，T取值为5时，可表示为：
其中，tmp_regBuf为对应通道周围的3x3矩阵，median(tmp_regBuf(:))是矩阵的中间值。
5)利用所述最终的增益目标值target_gainImage(row,col)对所述目标像素点A进行像素补偿，表示为：
final_srcImage(row,col)＝srcImage(row,col)×(1+target_gainImage(row,col))。
本发明实施例提供的上述方法可以根据镜头和芯片本身的差异，自适应调节补偿增益，在大批量生产中可以提高摄像头的一致性，同时提高输出图像的画面质量。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (3)
1.一种lens shading自适应的处理方法，其特征在于，该方法包括：
计算图像中心像素点的坐标，并确保该中心像素点落在一固定通道上；
设定目标区域的宽度为S，并以此为半径，以所述图像中心像素点的坐标为中心，对图像进行划分，获得划分后的目标区域；
计算目标区域内每个通道的平均值，并将其作为对应通道的增益调整目标值；
确定目标区域内每个像素点所处的通道，并根据对应通道的增益调整目标值以及像素点所在位置，自适应的进行像素补偿，其包括：计算目标区域内目标像素点A距离图像中心点的偏移量tmp_squareDist与图像半径tmp_maxRadius之间的比值；
根据计算出的比值与预先设置的衰减系数n来计算目标值衰减系数tmp_ratioVal，表示为：
tmp_ratioVal＝1-n×tmp_squareDist/tmp_maxRadius；
对所述目标像素点A所处通道的增益调整目标值target_meanVal进行衰减，获得对应的增益目标值target_gainImage'(row,col)，表示为：
target_gainImage'(row,col)＝target_meanVal×tmp_ratioVal/srcImage(row,col)；
其中，srcImage(row,col)表示所述目标像素点A在图像中的行列位置；
设置一数值T对计算获得的增益目标值进行截断，当大于T-1时取该目标像素点A周围同通道的3x3矩阵的中间值作为最终的增益目标值target_gainImage(row,col)；
利用所述最终的增益目标值target_gainImage(row,col)对所述目标像素点A进行像素补偿，表示为：
final_srcImage(row,col)＝srcImage(row,col)×(1+target_gainImage(row,col))。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确保该中心像素点落在一固定通道上包括：
将图像中心像素点的行列总数除以2后判断其奇偶性，若为奇数则加1，获得图像中心像素点的坐标；该坐标的行列均为偶数且落在R通道上。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算目标区域内每个通道的平均值，并将其作为对应通道的增益调整目标值包括：
以2为步长，计算目标区域内R、G、B三个通道的平均值；
其中，G通道的平均值为目标区域内Gr和Gb通道的平均值。
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