CN105389796B

CN105389796B - 一种定焦、变焦镜头通光量强度不均校正方法及装置

Info

Publication number: CN105389796B
Application number: CN201510669831.2A
Authority: CN
Inventors: 隋运峰; 钟琦; 李华琼; 鄢丹青; 张中仅; 王雨果
Original assignee: Second Research Institute of CAAC
Current assignee: Second Research Institute of CAAC
Priority date: 2015-10-13
Filing date: 2015-10-13
Publication date: 2018-01-23
Anticipated expiration: 2035-10-13
Also published as: CN105389796A

Abstract

本发明涉及原始图像信号处理领域，尤其是涉及一种定焦、变焦镜头通光量强度不均校正方法及装置，其无需额外设备实现自动镜头亮度校正，尤其适合户外环境下使用的长焦镜头。本发明针对现有技术存在的问题，提出自动对通光量强度区域分布不均匀问题进行校正的方法及装置。本发明首先通过大量采集图像生成平均图像；然后对平均图像进行平滑曲面最小误差拟合；最后通过平滑曲面参数生成校正模板。在图像拍摄过程中，原始数据除以校正模板，再做归一化处理可以校正亮度不均匀问题。进一步的在两次自动校正方法运行完成后，可以手动设置镜头形变系数，快速校正定焦镜头通光量强度区域分布不均匀问题。

Description

一种定焦、变焦镜头通光量强度不均校正方法及装置

技术领域

本发明涉及原始图像信号处理领域，尤其是涉及一种定焦、变焦镜头通光量强度不均校正方法及装置。

背景技术

镜头，尤其是长焦镜头，由于其光学物理特性和镜片组的设计局限可能会出现成像中间区域亮边缘区域暗的亮度不均匀问题。特别是在户外环境下使用的长焦镜头，无法保证在理想环境下工作。受温度影响镜头热胀冷缩，通光量强度不均匀的程度也会随之变化。

现有一些技术在相机出厂前对镜头进行校正，并将校正数据存储在相机中。但是这要求相机与镜头固定配对。一旦配对关系改变，相机记录的校正数据将不再适用新镜头，需要专业的设备和方法对镜头进行重新校正。除此以外，即便镜头在出厂前进行过亮度不均匀校正，也难以保证镜头在所有工作环境下(尤其是温差大的环境下)不会出现亮度不均匀的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对定焦镜头自身缺陷或者由于镜头形变引起的成像亮度不均匀问题，本发明提出一种自动对通光量强度区域分布不均匀问题进行校正的方法及装置。其能适应定焦镜头，进一步的在两次自动校正方法运行完成后，可以手动设置镜头形变系数G，快速校正定焦镜头通光量强度区域分布不均匀问题，进一步的，通过选取焦距样本点计算变焦镜头的平滑曲面参数从而到达变焦镜头通光量强度分布不均匀问题进行校正。

本发明采用的技术方案如下：

一种定焦镜头通光量强度不均校正的方法，其特征在于包括：

步骤1：采集大量图像生成平均图像I_A；

步骤2：对平均图像进行平滑曲面最小误差拟合，计算平滑曲面参数C；

步骤3：通过平滑曲面参数c生成校正模板I_T；

步骤4：在计算出校正模板I_T后，每次拍照生成图像I，对I执行

I'＝I./I_T

其中./为点除运算，即让对应行数和列数的像素做除法；然后将I'像素数值的分布归一化处理至0到255区间，对图像亮度不均的像素进行校正。

I_R＝s₁I'+s₂

其中s₂＝-s₁min(I')。

进一步的，所述步骤1具体包括：

步骤11：以视频或者连续快速拍照的方式采集图像，图像数据应尽量保持原始性，不做数据处理；同时保持相机转动使拍摄的照片不重复；在采集100到1000张图像后，将所有图像转化为灰度图像，然后计算平均图像I_A；

步骤12：将I_A用Sobel边缘检测算子计算边缘强度，即分别使用和对I_A做卷积运算，如果生成的结果中所有像素的值均小于T₁，则完成平均图像生成，否则执行步骤13；T₁为20到50之间；

步骤13：再采集100到500张图像后，重新计算包含原有图像和新采集图像的所有图像的灰度转化平均图像I_A，然后重新执行步骤12。

进一步的，所述步骤2具体包括：

步骤21：对平均图像I_A的所有行列按照5到100等像素间隔进行亚采样，样本记为{x₁,y₁,v₁；x₂,y₂,v₂；...；x_N1,y_N1,v_N1}，其中(x,y)为像素坐标，v为像素对应的像素灰度值，角标为采样点序号，N₁为亚采样样本点个数；然后选择步骤22或者步骤23对亚采样的平均图像进行最小误差拟合，计算计算平滑曲面参数C；

步骤22：根据二阶多项式，构造矩阵X和V；

计算C＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵；

步骤23：根据加权二阶多项式，构造矩阵X和V

其中w是对每一个采样点设定的权重值，角标为采样点序号，一般图片中心样本的的权重值较大，图像边缘样本点的权重值偏小；计算C＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵；

进一步的，所述步骤2具体包括：

步骤21：对平均图像I_A的所有行列按照5到100等像素间隔进行亚采样，样本记为{x₁,y₁,v₁；x₂,y₂,v₂；...；x_N1,y_N1,v_N1}，其中(x,y)为像素坐标，v为像素灰度值，角标为采样点序号，N₁为亚采样样本点个数；然后选择步骤22或者步骤23对亚采样的平均图像进行最小误差拟合，计算计算平滑曲面参数C；

步骤22：根据二维高斯，让c₇的取值从0到I_A中的最小值min(I_A)，对每一个取值构造X和V

计算C'＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵，然后计算err＝(XC'-V)^T(XC'-V)；在c₇的所有取值中选取err最小的一组C'和c₇共同构造C，

步骤23：根据加权二维高斯，让c7的取值从0到IA中的最小值min(IA)，对每一个取值构造X和V

其中w是对每一个采样点设定的权重值，角标为采样点序号，一般图片中心样本的权重值较大，图像边缘样本点的权重值偏小；计算C'＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵，然后计算err＝(XC'-V)^T(XC'-V)；在c7的所有取值中选取err最小的一组C‘和c7共同构造C；

进一步的，所述步骤3具体包括

步骤31：在二阶多项式曲面及加权二阶多项式曲面时，对I_T中的每一个像素，令其行数为x，列数为y，则该像素的值z为：z＝c₁x²+c₂xy+c₃y²+c₄x+c₅y+c₆

步骤32：在二维高斯曲面及加权二维高斯曲面时，对I_T中的每一个像素，令其行数为x，列数为y，则该像素的值z为：z＝exp(c₁x²+c₂xy+c₃y²+c₄x+c₅y+c₆)+c₇。

进一步的，在执行N₂次所述步骤1和步骤2得到多组曲面参数之后，不再执行步骤1及步骤2，在此基础上使用步骤24能够快速得到近似的曲面参数适应镜头形变，具体包括：

步骤241：当得到曲面参数为C_j＝{c_{1_j},c_{2_j},c_{3_j},c_{4_j},c_{5_j},c_{6_j}}的二阶多项式曲面参数或者加权二阶多项式曲面参数，则执行步骤242；当得到参数为C_j＝{c_{1_j},c_{2_j},c_{3_j},c_{4_j},c_{5_j},c_{6_j},c_{7_j}}的二维高斯曲面参数或者加权二维高斯曲面参数，则执行步骤245；其中C_j表示第j次自动校正操作结果，1≤j≤N₂；

步骤242：对所有的c_{1_j},1≤j≤N₂，提取最近两次自动校正算法结果c_{1_N2-1}和c_{1_N2}，令k₁＝c_{1_N2}-c_{1_N2-1}，执行步骤243；

步骤243：对c_{2_j},c_{3_j},c_{4_j},c_{5_j},c_{6_j}，重复步骤242，计算k₂,k₃,k₄,k₅,k₆，执行步骤244；

步骤244：设置镜头形变参数G，则新的二阶多项式曲面参数C_new＝{c_{1_new},c_{2_new},c_{3_new},c_{4_new},c_{5_new},c_{6_new}}为

c_{1_new}＝c_{1_N2}+k₁G

c_{2_new}＝c_{2_N2}+k₂G

c_{3_new}＝c_{3_N2}+k₃G

c_{4_new}＝c_{4_N2}+k₄G

c_{5_new}＝c_{5_N2}+k₅G

c_{6_new}＝c_{6_N2}+k₆G；

其中G的范围是任意正数；

步骤245：对所有的c_{1_j},1≤j≤N₂，提取最近两次自动校正算法结果c_{1_N2-1}和c_{1_N2}，令k₁＝c_{1_N2}-c_{1_N2-1}，执行步骤246；

步骤246：对c_{2_j},c_{3_j},c_{4_j},c_{5_j},c_{6_j},c_{7_j}，重复步骤245，计算k₂,k₃,k₄,k₅,k₆,k₇，执行步骤247；

步骤247：设置镜头形变参数G，则新的二阶多项式曲面参数C_new＝{c_{1_new},c_{2_new},c_{3_new},c_{4_new},c_{5_new},c_{6_new},c_{7_new}}为

c_{1_new}＝c_{1_N2}+k₁G

c_{2_new}＝c_{2_N2}+k₂G

c_{3_new}＝c_{3_N2}+k₃G

c_{4_new}＝c_{4_N2}+k₄G

c_{5_new}＝c_{5_N2}+k₅G

c_{6_new}＝c_{6_N2}+k₆G

c_{7_new}＝c_{7_N2}+k₇G。

进一步的，所述步骤23或者步骤24之后，还可以使用步骤25进一步提高平滑曲面拟合精度，具体包括：

步骤251：二阶多项式曲面参数、加权二阶多项式曲面参数、二维高斯曲面参数或者加权二维高斯曲面参数中增加两个参数{c₈,c₉}；则二阶多项式曲面参数和加权二阶多项式曲面参数是{c₁,c₂,c₃,c₄,c₅,c₆,c₈,c₉}8个参数，二维高斯曲面和加权二维高斯曲面参数是{c₁,c₂,c₃,c₄,c₅,c₆,c₇,c₈,c₉}9个参数；所述参数{c₈,c₉}的计算过程为：

步骤252：令c₈取值从5到min(W/2,H/2)，W和H分别为图像的宽度和高度，二阶多项式曲面参数和二维高斯曲面参数中构造矩阵Y为：

加权二阶多项式曲面参数和加权二维高斯曲面参数中构造矩阵Y为：

步骤253：令c₉为XC-V与Y之间误差的平均值

c₉＝mean(XC-V-Y)

步骤254：计算误差err，二阶多项式曲面及加权二阶多项式曲面为：

err＝(XC-Y-V-c₉)^T(XC-Y-V-c₉)

二维高斯曲面及加权二维高斯曲面为

err＝(XC-V')^T(XC-V')

V'＝ln(exp(V)-Y-c₉)

在c₈的所有取值中选取误差err最小的一组{c₈,c₉}。

一种变焦镜头通光量强度不均校正方法校正方法，在多次应用所述定焦镜头校正方法基础上，组合校正结构实现变焦镜头全焦距段的校正，具体包括：

步骤121：在焦距F范围内从最小到最大每隔一定间距取一个焦距样本点，间距设定在20mm到200mm之间；

步骤122：在每个焦距样本点上执行所述步骤1到步骤2的定焦镜头自动校正方法，并分别记录平滑曲面参数；

步骤123：对焦距值F＝f_b，且f_b不是焦距样本点，取不超过f_b的最大焦距样本点f_a，该样本点测得平滑曲面参数记为C_a；不小于f_b的最小焦距样本点f_c，该样本点测得平滑曲面参数记为C_c；则在F＝f_b焦距值的平滑曲面参数为：

步骤124：步骤通过平滑曲面参数c生成校正模板I_T；

步骤:125：在计算出校正模板I_T后，每次拍照生成图像I，对I执行

I'＝I./I_T

其中./为点除运算，即让对应行数和列数的像素做除法；然后将I'像素数值的分布归一化处理至0到255区间，对图像亮度不均的像素I_R进行校正，

I_R＝s₁I'+s₂

其中s₂＝-s₁min(I')。

一种定焦镜头通光量强度不均校正的装置包括：

平均图像生成装置，用于采集大量图像，并生成平均图像I_A；

平滑误差曲面参数计算装置，用于对平均图像I_A进行平滑曲面最小误差拟合，计算平滑曲面参数C；

校正模板装置，用于通过平滑曲面参数c，生成校正模板I_T；

图像像素校正装置，用于在计算出校正模板I_T后，每次拍照生成图像I，对I执行

I'＝I./I_T

I_R＝s₁I'+s₂

其中s₂＝-s₁min(I')。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、提出了一种解决因镜头形变导致生成图像亮度不均匀问题的方法，可以无需额外设备实现自动镜头亮度校正；

2、该方法通过计算样本点的焦距值作为阈值得到样本点的平滑曲面参数使得变焦镜头也可调整。

3、在完成两次自动校正后，可是手动设置镜头形变参数，快速得到校正参数，尤其适合户外环境下使用的长焦镜头。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书(包括任何附加权利要求、摘要)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

本专利相关说明：

1、F镜头焦距

2、G镜头形变系数

3、C平滑曲面参数组(二阶多项式曲面是{c₁,c₂,c₃,c₄,c₅,c₆}6个参数，二维高斯曲面是{c₁,c₂,c₃,c₄,c₅,c₆,c₇}7个参数)

4、I单次拍摄图像，I_A平均图像，I_T校正模板，I_R亮度不均校正修复后图像具体方式：

一、定焦镜头自动校正方法：

步骤1：采集大量图像生成平均图像I_A；

步骤3：通过平滑曲面参数生成校正模板I_T。

步骤4：在计算出校正模板后I_T，每次拍照生成图像I，对I执行

I'＝I./I_T

其中./为点除运算，即让对应行数和列数的像素做除法；然后将I'素数值的分布归一化处理至0到255区间

I_R＝s₁I'+s₂

其中s₂＝-s₁min(I')，可以实现对图像亮度不均问题的快速校正。

进一步的，步骤1具体为：

步骤1.1：以视频或者连续快速拍照的方式采集图像，图像数据应尽量保持原始性，不做数据处理；同时保持相机转动使拍摄的照片不重复；在采集100到1000张图像后，将所有图像转化为灰度图像，然后计算平均图像I_A；

步骤1.2：将I_A用Sobel边缘检测算子计算边缘强度，即分别使用和对I_A做卷积运算，如果生成的结果中所有像素的值均小于T₁，则完成平均图像生成，否则执行步骤1.3；T₁的取值一般在20到50之间；

步骤1.3：再采集100到500张图像后，重新计算所有图像的灰度转化平均图像I_A，然后重新执行步骤1.2。

进一步的，步骤2具体为：

步骤2.1：对平均图像I_A的所有行列按照5到100等像素间隔进行亚采样，样本记为{x₁,y₁,v₁；x₂,y₂,v₂；...；x_N1,y_N1,v_N1}，其中(x,y)为像素坐标，v为像素灰度值，角标为采样点序号，N₁为亚采样样本点个数；然后选择2.2、2.3、2.4、或者2.5中的一个对亚采样的平均图像进行最小误差拟合，计算计算平滑曲面参数C；

步骤2.2(二阶多项式曲面)：构造矩阵X和V

计算C＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵。

步骤2.3(二维高斯曲面)：让c₇的取值从0到I_A中的最小值min(I_A)，对每一个取值构造X和V

计算C'＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵，然后计算err＝(XC'-V)^T(XC'-V)；在c₇的所有取值中选取err最小的一组C‘和c₇共同构造C

步骤2.4(加权二阶多项式曲面)：构造矩阵X和V

其中w是对每一个采样点设定的权重值，角标为采样点序号，一般图片中心样本的的权重值较大，图像边缘样本点的权重值偏小；计算C＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵。

步骤2.5(加权二维高斯曲面)：让c₇的取值从0到I_A中的最小值min(I_A)，对每一个取值构造X和V

其中w是对每一个采样点设定的权重值，角标为采样点序号，一般图片中心样本的的权重值较大，图像边缘样本点的权重值偏小；计算C'＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵，然后计算err＝(XC'-V)^T(XC'-V)；在c₇的所有取值中选取err最小的一组C‘和c₇共同构造C

进一步的，步骤3按照选取的平滑曲面模型的区别，分别具体为

步骤3.1(二阶多项式曲面及加权二阶多项式曲面)：对I_T中的每一个像素，令其行数为x，列数为y，则该像素的值z为

z＝c₁x²+c₂xy+c₃y²+c₄x+c₅y+c₆

步骤3.2(二维高斯曲面及加权二维高斯曲面)：对I_T中的每一个像素，令其行数为x，列数为y，则该像素的值z为

z＝exp(c₁x²+c₂xy+c₃y²+c₄x+c₅y+c₆)+c₇

二、变焦镜头的自动校正方法

步骤A：在焦距F范围内从最小到最大每隔一定间距取一个焦距样本点，间距一般设定在20mm到200mm之间，小焦距的间隔可以取大一些，大焦距的间隔可以取小一些，比如焦距50mm到500mm的镜头取的焦距样本点可以是F＝50mm、200mm、300mm、400mm、450mm、500mm；

步骤B：在每个焦距样本点上执行定焦镜头自动校正方法，并分别记录平滑曲面参数；

步骤C：对焦距值F＝f_b，且f_b不是焦距样本点，取不超过f_b的最大焦距样本点f_a，该样本点测得平滑曲面参数记为C_a；不小于f_b的最小焦距样本点f_c，该样本点测得平滑曲面参数记为C_c；则在F＝f_b焦距值的平滑曲面参数为：

三、手动设置镜头形变系数G进行快速校正的方法：

对于某焦距值F，自动校正算法已经执行过N₂(N₂≥2)次，分别测得的二阶多项式曲面参数为C_j＝{c_{1_j},c_{2_j},c_{3_j},c_{4_j},c_{5_j},c_{6_j}}(1≤j≤N₂)，角标中的前一个数字表示第几个参数(共6个)，角标中的第二个参数表示第几次自动校正操作结果。当镜头发生形变引发通光量强度不均已经不能使用之前的校正参数进行修正时，可以设置镜头形变参数G快速校正新的通光量强度不均问题。新的平滑曲面参数C_N2+1＝{c_{1_N2+1},c_{2_N2+1},c_{3_N2+1},c_{4_N2+1},c_{5_N2+1},c_{6_N2+1}}计算方法为

步骤a：对所有的c_{1_j},1≤j≤N₂，提取最近两次自动校正算法结果c_{1_N2-1}和c_{1_N2}，令k₁＝c_{1_N2}-c_{1_N2-1}；

步骤b：对c_{2_j},c_{3_j},c_{4_j},c_{5_j},c_{6_j}，使用与步骤a一样的方法，计算k₂,k₃,k₄,k₅,k₆；

步骤c：设置镜头形变参数G，则新的二阶多项式曲面参数C_new＝{c_{1_new},c_{2_new},c_{3_new},c_{4_new},c_{5_new},c_{6_new}}为

c_{1_new}＝c_{1_N2}+k₁G

c_{2_new}＝c_{2_N2}+k₂G

c_{3_new}＝c_{3_N2}+k₃G

c_{4_new}＝c_{4_N2}+k₄G

c_{5_new}＝c_{5_N2}+k₅G

c_{6_new}＝c_{6_N2}+k₆G

二维高斯曲面参数计算方法与二阶多项式曲面参数相同。

四、更高精度校正

平均图像与平滑曲面之间存在较小误差，为进一步提高校正精度，可以在平滑曲面参数中增加两个参数{c₈,c₉}，二阶多项式曲面是{c₁,c₂,c₃,c₄,c₅,c₆,c₈,c₉}8个参数，二维高斯曲面是{c₁,c₂,c₃,c₄,c₅,c₆,c₇,c₈,c₉}9个参数。这两个参数的计算在原计算方法的基础上增加一步为：

令c₈取值从5到min(W/2,H/2)，W和H分别为图像的宽度和高度，分别构造矩阵Y，非加权曲面为：

加权曲面为：

令c₉为XC-V与Y之间误差的平均值

c₉＝mean(XC-V-Y)

计算误差err，二阶多项式曲面及加权二阶多项式曲面为

err＝(XC-Y-V-c₉)^T(XC-Y-V-c₉)

二维高斯曲面及加权二维高斯曲面为

err＝(XC-V')^T(XC-V')

V'＝ln(exp(V)-Y-c₉)

在c₈的所有取值中选取err最小的一组{c₈,c₉}。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims

1.一种定焦镜头通光量强度不均校正的方法，其特征在于包括：

步骤1：采集大量图像生成平均图像I_A；

步骤3：通过平滑曲面参数C生成校正模板I_T；即当平滑曲面是二阶多项式曲面或加权二阶多项式曲面时，对I_T中的每一个像素，令其行数为x，列数为y，则该像素的值z为：

z＝c₁x²+c₂xy+c₃y²+c₄x+c₅y+c₆；

I′＝I./I_T

其中./为点除运算，即让对应行数和列数的像素做除法；然后将I′像素数值的分布归一化处理至0到255区间，对图像亮度不均的像素进行校正，生成I_R：

I_R＝s₁I′+s₂

其中s₂＝-s₁min(I′)；

所述步骤2具体包括：

步骤21：对平均图像I_A的所有行列按照5到100等像素间隔进行亚采样，样本记为{x₁，y₁，v₁；x₂，y₂，v₂；...；x_N1，y_N1，v_N1}，其中(x，y)为像素坐标，v为像素对应的像素灰度值，角标为采样点序号，N1为亚采样样本点个数；然后选择步骤22或者步骤23对亚采样的平均图像进行最小误差拟合，计算平滑曲面参数C；

步骤22：根据二阶多项式曲面，构造矩阵X和V；

步骤23：根据加权二阶多项式曲面，构造矩阵X和V

其中w是对每一个采样点设定的权重值，角标为采样点序号，图像中心样本的权重值相对于图像边缘样本点权重值偏大，图像边缘样本点的权重值相对于图像中心样本点权重值偏小；计算C＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵。

2.一种定焦镜头通光量强度不均校正的方法，其特征在于包括：

步骤1：采集大量图像生成平均图像I_A；

步骤3：通过平滑曲面参数C生成校正模板I_T；即当平滑曲面是二维高斯曲面或加权二维高斯曲面时，对I_T中的每一个像素，令其行数为x，列数为y，则该像素的值z为：z＝exp(c₁x²+c₂xy+c₃y²+c₄x+c₅y+c₆)+c₇；

I′＝I./I_T

I_R＝s₁I′+s₂

其中s₂＝-s₁min(I′)；

所述步骤2具体包括：

步骤21：对平均图像I_A的所有行列按照5到100等像素间隔进行亚采样，样本记为{x₁，y₁，v₁；x₂，y₂，v₂；...；x_N1，y_N1，v_N1}，其中(x，y)为像素坐标，v为像素灰度值，角标为采样点序号，N1为亚采样样本点个数；然后选择步骤22或者步骤23对亚采样的平均图像进行最小误差拟合，计算平滑曲面参数C；

步骤22：根据二维高斯曲面，让c₇的取值从0到I_A中的最小值min(I_A)，对每一个取值构造X和V：

计算C′＝(X^TX)^-1X^TV，其中矩阵右上角的T表示转置，右上角的-1表示求逆矩阵，然后计算err＝(XC′-V)^T(XC′-V)；在c₇的所有取值中选取err最小的一组C′和c₇共同构造C，

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步骤23：根据加权二维高斯曲面，让c₇的取值从0到I_A中的最小值min(I_A)，对每一个取值构造X和V

其中w是对每一个采样点设定的权重值，角标为采样点序号，图像中心样本的权重值相对于图像边缘样本点的权重值偏大，图像边缘样本点的权重值相对于图像中心样本的权重值偏小；计算C′＝(X^TX)^-1X^TV，然后计算err＝(XC′-V)^T(XC′-V)；在c₇的所有取值中选取err最小的一组C′和c₇共同构造C；

<mrow> <mi>C</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msup> <mi>C</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mn>7</mn> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mn>2</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mn>3</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mn>4</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mn>5</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mn>6</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>c</mi> <mn>7</mn> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>.</mo> </mrow>

3.根据权利要求1或2所述的一种定焦镜头通光量强度不均校正的方法，其特征在于所述步骤1具体包括：

步骤11：以视频或者连续快速拍照的方式采集图像，图像数据不做数据处理；同时保持相机转动使拍摄的照片不重复；在采集100到1000张图像后，将所有图像转化为灰度图像，然后计算平均图像I_A；

步骤13：再采集100到500张图像后，重新计算包含原有图像和新采集图像的所有图像的灰度，再计算平均图像I_A，然后重新执行步骤12。

4.根据权利要求1或2所述的一种定焦镜头通光量强度不均校正的方法，其特征在于在执行N2次所述步骤1和步骤2得到多组曲面参数之后，不再执行步骤1及步骤2，在此基础上使用步骤24得到曲面参数，具体包括：

步骤241：当得到曲面参数为C_j＝{c_{1_j}，c_{2_j}，c_{3_j}，c_{4_j}，c_{5_j}，c_{6_j}}的二阶多项式曲面参数或者加权二阶多项式曲面参数，则执行步骤242；当得到参数为C_j＝{c_{1_j}，c_{2_j}，c_{3_j}，c_{4_j}，c_{5_j}，c_{6_j}，c_{7_j}}的二维高斯曲面参数或者加权二维高斯曲面参数，则执行步骤245；其中C_j表示第j次自动校正操作结果，1≤j≤N2；

步骤242：对所有的c_{1_j}，1≤j≤N2，提取最近两次自动校正算法结果c_{1_N2-1}和c_{1_N2}，令k₁＝c_{1_N2}-c_{1_N2-1}，执行步骤243；

步骤243：对c_{2_j}，c_{3_j}，c_{4_j}，c_{5_j}，c_{6_j}，重复步骤242，计算k₂，k₃，k₄，k₅，k₆，执行步骤244；

步骤244：设置镜头形变参数G，则新的二阶多项式曲面参数C_new＝{c_{1_new}，c_{2_new}，c_{3_new}，c_{4_new}，c_{5_new}，c_{6_new}}为

c_{1_new}＝c_{1_N2}+k₁G

c_{2_new}＝c_{2_N2}+k₂G

c_{3_new}＝c_{3_N2}+k₃G

c_{4_new}＝c_{4_N2}+k₄G

c_{5_new}＝c_{5_N2}+k₅G

c_{6_new}＝c_{6_N2}+k₆G；

其中G的范围是任意正数；

步骤245：对所有的c_{1_j}，1≤j≤N2，提取最近两次自动校正算法结果c_{1_N2-1}和c_{1_N2}，令k₁＝c_{1_N2}-c_{1_N2-1}，执行步骤246；

步骤246：对c_{2_j}，c_{3_j}，c_{4_j}，c_{5_j}，c_{6_j}，c_{7_j}，重复步骤245，计算k₂，k₃，k₄，k₅，k₆，k₇，执行步骤247；

步骤247：设置镜头形变参数G，则新的二阶多项式曲面参数C_new＝{c_{1_new}，c_{2_new}，c_{3_new}，c_{4_new}，c_{5_new}，c_{6_new}，c_{7_new}}为

c_{1_new}＝c_{1_N2}+k₁G

c_{2_new}＝c_{2_N2}+k₂G

c_{3_new}＝c_{3_N2}+k₃G

c_{4_new}＝c_{4_N2}+k₄G

c_{5_new}＝c_{5_N2}+k₅G

c_{6_new}＝c_{6_N2}+k₆G

c_{7_new}＝c_{7_N2}+k₇G。

5.根据权利要求1所述的一种定焦镜头通光量强度不均校正的方法，其特征在于所述步骤22或者步骤23之后，还包括步骤25，具体包括：

当平滑曲面是二阶多项式或加权二阶多项式时，二阶多项式曲面参数或加权二阶多项式曲面参数是{c₁，c₂，c₃，c₄，c₅，c₆，c₈，c₉}8个参数；参数{c₈，c₉}的计算过程为：

步骤251：令c₈取值从5到min(W/2，H/2)，W和H分别为图像的宽度和高度，二阶多项式曲面参数：

加权二阶多项式曲面参数：

步骤252：令c₉为XC-V与Y之间误差的平均值

c₉＝mean(XC-V-Y)

步骤253：计算二阶多项式曲面或加权二阶多项式曲面的误差err：

err＝(XC-Y-V-c₉)^T(XC-Y-V-c₉)；

在c₈的所有取值中选取误差err最小的一组{c₈，c₉}。

6.根据权利要求2所述的一种定焦镜头通光量强度不均校正的方法，其特征在于所述步骤22或者步骤23之后，还包括步骤25，具体包括：

当平滑曲面是二维高斯曲面或加权二维高斯曲面，则二维高斯曲面或加权二维高斯曲面参数是{c₁，c₂，c₃，c₄，c₅，c₆，c₇，c₈，c₉9个参数；参数{c₈，c₉}的计算过程为：

步骤251：令c₈取值从5到min(W/2，H/2)，W和H分别为图像的宽度和高度，二维高斯曲面参数中构造矩阵Y为：

加权二维高斯曲面参数中构造矩阵Y为：

步骤252：令c₉为XC-V与Y之间误差的平均值：

c₉＝mean(XC-V-Y)

步骤253：计算二维高斯曲面或加权二维高斯曲面为的误差err：

err＝(XC-V′)^T(XC-V′)

其中，V′＝ln(exp(V)-Y-c₉)；

在c₈的所有取值中选取误差err最小的一组{c₈，c₉}。

7.一种变焦镜头通光量强度不均校正方法，其特征在于包括：

步骤122：对每个焦距样本点采集大量图像生成平均图像I_A，对平均图像进行平滑曲面最小误差拟合，计算平滑曲面参数C，并分别记录平滑曲面参数；

步骤124：通过平滑曲面参数C生成校正模板I_T；

步骤125：在计算出校正模板I_T后，每次拍照生成图像I，对I执行

I′＝I./I_T

I_R＝s₁I′+s₂

其中s₂＝-s₁min(I′)；

步骤122中对平均图像进行平滑曲面最小误差拟合，计算平滑曲面参数C具体过程是：

步骤22：根据二阶多项式曲面，构造矩阵X和V；

步骤23：根据加权二阶多项式曲面，构造矩阵X和V

8.一种变焦镜头通光量强度不均校正方法，其特征在于包括：

步骤124：通过平滑曲面参数C生成校正模板I_T；

I′＝I./I_T

I_R＝s₁I′+s₂

其中s₂＝-s₁min(I′)；

9.一种定焦镜头通光量强度不均校正的装置，其特征在于包括：

校正模板装置，用于通过平滑曲面参数C，生成校正模板I_T；即当平滑曲面是二阶多项式曲面或加权二阶多项式曲面时，对I_T中的每一个像素，令其行数为x，列数为y，则该像素的值z为：z＝c₁x²+c₂xy+c₃y²+c₄x+c₅y+c₆；

I′＝I./I_T

其中./为点除运算，即让对应行数和列数的像素做除法；然后将I′像素数值的分布归一化处理至O到255区间，对图像亮度不均的像素进行校正，生成I_R：

I_R＝s₁I′+s₂

其中s₂＝-s₁min(I′)；

其中，平滑误差曲面参数计算装置具体包括：

亚采样模块：对平均图像I_A的所有行列按照5到100等像素间隔进行亚采样，样本记为{x₁，y₁，v₁；x₂，y₂，v₂；...；x_N1，y_N1，v_N1}，其中(x，y)为像素坐标，v为像素对应的像素灰度值，角标为采样点序号，N1为亚采样样本点个数；然后选择二阶多项式曲面构造模块或者加权二阶多项式曲面构造模块对亚采样的平均图像进行最小误差拟合，计算平滑曲面参数C；

二阶多项式曲面构造模块：根据二阶多项式曲面，构造矩阵X和V；

加权二阶多项式曲面构造模块：根据加权二阶多项式曲面，构造矩阵X和V

10.一种定焦镜头通光量强度不均校正的装置，其特征在于包括：

校正模板装置，用于通过平滑曲面参数C，生成校正模板I_T；即当平滑曲面是二维高斯曲面或加权二维高斯曲面时，对I_T中的每一个像素，令其行数为x，列数为y，则该像素的值z为：z＝exp(c₁x²+c₂xy+c₃y²+c₄x+c₅y+c₆)+c₇；

图像像素校正装置，用于在计算出校正模板I_T后，每次拍照生成图像I，对I执行：

I′＝I./I_T

I_R＝s₁I′+s₂

其中s₂＝-s₁min(I′)；

平滑误差曲面参数计算装置具体包括：

亚采样模块：对平均图像I_A的所有行列按照5到100等像素间隔进行亚采样，样本记为{x₁，y₁，v₁；x₂，y₂，v₂；...；x_N1，y_N1，v_N1}，其中(x，y)为像素坐标，v为像素灰度值，角标为采样点序号，N1为亚采样样本点个数；然后选择二维高斯曲面构造模块或者加权二维高斯曲面构造模块对亚采样的平均图像进行最小误差拟合，计算平滑曲面参数C；

二维高斯曲面构造模块：根据二维高斯曲面，让c₇的取值从0到I_A中的最小值min(I_A)，对每一个取值构造X和V：

加权二维高斯曲面构造模块：根据加权二维高斯曲面，让c₇的取值从0到I_A中的最小值min(I_A)，对每一个取值构造X和V