CN106506905A - 镜头阴影校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种镜头阴影校正方法，该方法包括如下步骤：亮度均一性统计，将灰度图像分块并分别计算统计每个所述块内的R通道、Gr通道、Gb通道和B通道的均方差；分块模板匹配，依据所述线性分块模板匹配预设多个非线性分块模板，并确定匹配模板；亮度均一性补偿系数产生，对所述灰度图像进行直方图分布的统计，确定每个所述块的增益补偿系数；匹配模板插值系数产生，确定每个所述块内的任意点的补偿系数。相关技术相比，本发明的镜头阴影校正方法利用有限的硬件资源对灰度图像进行图像亮度均一性的补偿，有效的使镜头的阴影得到补偿增益，从而达到阴影校正的目的，成本低且性价比高。

Description

镜头阴影校正方法

【技术领域】

本发明涉及一种光学领域，尤其涉及一种镜头阴影校正方法。

【背景技术】

数字摄像设备的广泛应用，使得照相功能已成为移动终端中不可缺少的核心功能，随着产品消费观念的更新升级，用户对移动终端中的照相功能的品质参数要求越来越高，而镜头是相机的核心部件。

由于镜头主光线入射角度(Chief Ray Angle，CRA)差异的存在，以及镜头模组在安装过程中与感光器件的不匹配等问题，导致感光器件成像时在镜头的四个角的位置出现图像偏暗、偏色的现象。针对该现象，需要对镜头进行一次阴影校正，以达到成像时在镜头中心和四个角位置的亮度及色彩均一的效果。

相关技术中，为克服上述问题，使用自身的CRA较小或者为0的高级光学镜头，并在镜头的四个角位置涂设增透膜。但该方法成本高，不利于推广运用，而且CRA较小或为0的镜头使用范围受限。

或者，使用高级的感光器件，通过该感光器件针对性的对镜头阴影处的感光元件进行模拟增益，从而达到更亮的输出效果，以使得镜头中心和四个角位置的成像亮度及色彩均一。但该方法同样存在成本高的缺陷，不利用推广运用。

又或者，对整个成像范围内的像素单元进行数字电路的补偿放大，从而达到阴影校正白目的。但该方法需要消耗大量的数字电路存储单元用以存放灰度画面的补偿系数，在相机分辨率越来越大的发展趋势，该方案性价比越来越低。

因此，有必要提供一种新的镜头阴影校正方法以解决上述问题。

【发明内容】

本发明的目的在于提供一种成本低且性价比高的镜头阴影校正方法。

为了达到上述目的，本发明提供了一种镜头阴影校正方法，该方法包括如下步骤：

亮度均一性统计：将镜头置于密闭装置并对目标对象进行拍摄，将拍摄得到灰色图像对应的RAW数据按照预设线性分块模板划分为多个块，并分别计算统计每个块内多个颜色通道的均方差SAD；

分块模板匹配：依据所述线性分块模板匹配预设多个非线性程度不同的非线性分块模板，并将均方差SAD值最小的非线性分块模板确定为匹配模板；

亮度均一性补偿系数产生：对所述灰度图像进行统计处理并确定所述多个颜色通道的目标值，并对所述目标值增益补偿进行放大，并计算得到不同颜色通道在每个所述块的增益补偿系数；

匹配模板插值系数产生：以所述匹配模板的每个所述块的物理中心为中心点，使该中心点的补偿系数为其所在的所述块的补偿系数，并分别确定所述块内的任意点的补偿系数。

优选的，所述亮度均一性统计步骤包括：

将拍摄设备的镜头置于光线强度和色温恒定且均一的密闭装置内，并使所述镜头在所述密闭装置内正对亮度分布均匀的纯灰色的目标对象，拍照得到灰度图像，并将拍摄所得的RAW数据保存；

对保存的所述RAW数据分别进行图像信号处理、黑电平校正处理、自动白平衡校正处理和坏点校正处理，得到灰色的处理后RAW数据；

将所述处理后RAW数据按预设的呈A×A阵列的线性分块模板划分为多个块，并按公式(1)和公式(2)分别计算统计每个所述块内的R通道、Gr通道、Gb通道和B通道的均方差SAD，得到SAD_R、SAD_Gr、SAD_Gb和SAD_B；

其中，X分别代表R通道、Gr通道、Gb通道和B通道。

优选的，所述分块模板匹配步骤包括：

依据所述线性分块模板匹配预设多个非线性分块模板，使每个所述非线性分块模板的非线性程度不同，将亮度均一性统计步骤中的所述处理后的RAW数据分别用不同的所述非线性分块模板进行亮度均一性统计，并选出均方差SAD值最小的所述非线性分块模板，确定为匹配模板。

优选的，所述亮度均一性补偿系数产生步骤包括：

对所述灰度图像进行直方图分布的统计，分别找出4个不同颜色通道X的最大值X_max和通道X分布最多的值X_max‘，并确认为目标值，其中，X分别代表R、Gr、Gb和B4个颜色的通道；

对所述目标值增益补偿进行预设放大倍数Y倍的放大，并由公式(3)得到不同颜色的所述通道在每个所述块的增益补偿系数X_{gain_offset}；

优选的，所述匹配模板插值系数产生步骤包括：

以所述匹配模板的每个所述块的物理中心为中心点，使该中心点的补偿系数为其所在的所述块的补偿系数；并根据如下步骤确定所述块内的任意点的补偿系数：

确定离该任意点最近的4个已知补偿系数的点AVG_{m_n}、AVG_{m+1_n}、AVG_{m_n+1}和AVG_{m+1_n＝1}，其中m和n分别为所述块的行数和列数；

确定当前所述块的水平步长Step_H和垂直步长Step_V；

确定当前所述块的归一化边界，依据当前所述块的实际尺寸M×N像素数，则当前所述块的归一化尺寸为：

优选的，所述镜头阴影校正方法还包括在所述匹配模板插值系数产生步骤之后的数字电路设计步骤：设计阴影校正电路实现上述步骤的方案以完成所述镜头阴影的校正，通过提供第一SRAM存储亮度均一性补偿系数产生步骤中产生的每个所述块的所述增益补偿系数X_{gain_offset}，并提供第二SRAM存储当前所述块的所述归一化尺寸。

优选的，所述数据电路设计步骤中，所述阴影校正电路校正所述镜头阴影的流程如下：

对所述灰度图像按从左至右，从上至下的扫描顺序进行阴影校正，初始化水平及垂直位置设为0；

根据水平方向累积的所述水平步长Step_H以及当前所述块的归一化水平尺寸Size_curH，得到点K和点J的位置，并由该位置按公式(4)和(5)推导出K、J两点的水平插值权重Weight_KL、Weight_KR和Weight_JL、Weight_JR；

根据公式(6)和(7)确定所述K和J两点的补偿增益系数Gain_offsetK和Gain_offset；

根据垂直方向累积的步长Step_V以及当前所述块的归一化尺寸Size_curV，结合公式(8)和(9)得到当前点的垂直插值权重Weight_curK和Weight_curJ，并根据公式(10)计算出当前点的补偿增益系数Gainoffset_cur；

Gain_{offset_cur}＝GAIN_offsetK*Weight_curK+GAIN_offsetJ*Weight_curJ (10)；

每个点在所述R通道、Gr通道、Gb通道和所述B通道均进行上述步骤的相同操作，并根据所述RAW数据的Bayer格式在各通道上采样的差别，得到每个颜色通道上的补偿增益系数Gainoffset_cur；

每个点经过上述补偿增益系数Gainoffset_cur的补偿后，得到均一性提升的图像，增益补偿Result为：

其中，Pix_cur为待处理的所述灰度图像的像素。

优选的，所述第一SRAM规格为31×31×16bit，所述第二SRAM规格为16×16×8bit。

优选的，所述亮度均一性统计步骤中，所述密闭装置为色温灯箱，所述目标对象为背景墙或幕布或灰色色卡，且所述线性分块模板为31×31阵列的2D模板。

优选的，所述亮度均一性补偿系数产生步骤中，所述预设放大倍数Y为8192倍。

与相关技术相比，本发明的镜头阴影校正方法利用有限的硬件资源对灰度图像进行图像亮度均一性的补偿，不同区域的补偿精度可根据不同的主光线入射角度的镜头进行调整，有效的使镜头的阴影得到补偿增益，从而达到阴影校正的目的，无需使用高级镜头等元件，成本低，性价比高，易推广运用。

【附图说明】

图1为本发明镜头阴影校正方法的流程框图；

图2为本发明镜头阴影校正方法中四种不同Bayer格式的RAW数据单元示意图；

图3为本发明镜头阴影校正方法的非线模板和线性模板的示意图(以7×7阵列为例示意)；

图4为本发明镜头阴影校正方法的匹配模板插值系数产生示意图；

图5为本发明镜头阴影校正方法增益补偿系数计算示意图。

【具体实施方式】

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。

请参阅图1，为本发明镜头阴影校正方法的流程框图。本发明提供了一种镜头阴影校正方法，该方法包括如下步骤：

步骤S1、亮度均一性统计：将镜头置于密闭装置并对目标对象进行拍摄，将拍摄得到灰色图像对应的RAW数据按照预设线性分块模板划分为多个块，并分别计算统计每个块内多个颜色通道的均方差SAD。

具体的，将拍摄设备的镜头置于光线强度和色温恒定且均一的密闭装置内，并使所述镜头在所述密闭装置内正对亮度分布均匀的纯灰色的目标对象，拍照得到灰度图像，并将拍摄所得的RAW数据保存。本步骤中，所述密闭装置为色温灯箱。所述目标对象为亮度分布均匀的纯灰色背景墙或幕布或灰色色卡。需要注意的是，在拍摄所述目标对象时，调整所述拍摄设备的快门时间和增益，使得拍摄图像正常曝光，以提高精确度。

请参合参阅图2，为本发明镜头阴影校正方法中四种不同Bayer格式的RAW数据单元示意图。包括图2a所示的RGGB、图2b所示的GBRG、图2c所示的GRBG及图2d所示的RGGB四路不同Bayer格式。本实施方式中，以常用的Bayer格式的RGGB RAW数据为例进行说明，一个最基本的Bayer格式的重复像素单元由4个感光单元组成。

对保存的所述RAW数据分别进行图像信号处理(ISP处理)、黑电平校正处理(BLC处理)以去掉黑电平、自动白平衡校正处理(AWB处理)以进行数字增益的白平衡校正和坏点校正处理(DPC处理)以去掉孤立的坏点和噪点，从而得到灰色的处理后RAW数据。

将所述处理后RAW数据按预设的呈A×A阵列的线性分块模板划分为多个块，并按公式(1)和公式(2)分别计算统计每个所述块内的R通道、Gr通道、Gb通道和B通道的均方差SAD，得到SAD_R、SAD_Gr、SAD_Gb和SAD_B；

其中，X分别代表R通道、Gr通道、Gb通道和B通道。

本实施方式中，所述线性分块模板采用A×A为31×31阵列的2D模板，并在初次统计时等间距划分。具体以常用的1920×1080分辨率的图像为例进行说明，则每个所述块的大小为62×34(必须为偶数)，共2108个所述块。

需要说明的是，实际过程中，按上述公式(1)和(2)计算时，以常用的高清分辨率1920x1080的尺寸做出的分块形状，即把1920x1080分辨率的图像分成了31x31个块，每个块的大小是62x34，帮需要除以62x34。当然，分块时最边上一行/列存在舍入误差，但不影响分块计算。同时由于是滤镜为如图2所示的四通道的拜尔模板，故需要再乖以4。

亮度均一性的统计需要分上述4个不同通道分别进行，即所述R通道、Gr通道、Gb通道和B通道分别按公式(1)和(2)统计所述块内的均方差，从而得到SAD_R、SAD_Gr、SAD_Gb和SAD_B四个统计值。

步骤S2、分块模板匹配：依据所述线性分块模板匹配预设多个非线性程度不同的非线性分块模板，并将均方差SAD值最小的非线性分块模板确定为匹配模板；

具体的，请结合参阅图3，为本发明镜头阴影校正方法的非线模板和线性模板的示意图(以7×7阵列为例)，其中，图3a为线性模板示意图；图3b为非线性模板示意图。正常情况下，线性分块模块中图像中心部分的亮度均一性最好，四个角上的亮度均一性最差，由中心向四个角呈放射递减的趋势，则均方差SAD值在图像中心最小，在四个角最大。

因此本步骤中，根据上述特性重新设计非线性分块模板，使得越靠近四个角的所述块越小，越靠近图像中心的所述块越大。这样做的结果会让整幅图像上各个所述块的SAD值趋于接近，目的是在均方差较大的地方进行精度较高的插值计算，而在均方差较小的地方适当降低精度，从而有效在恒定的硬件资源下实现更好的精度控制。

依据所述线性分块模板匹配预设多个非线性分块模板，使每个所述非线性分块模板的非线性程度不同，将亮度均一性统计步骤中的所述处理后的RAW数据分别用不同的所述非线性分块模板进行亮度均一性统计，并选出均方差SAD值最小的所述非线性分块模板，确定为匹配模板。

步骤S3、亮度均一性补偿系数产生：对所述灰度图像进行统计处理并确定所述多个颜色通道的目标值，并对所述目标值增益补偿进行放大，并计算得到不同颜色通道在每个所述块的增益补偿系数。

具体的，对所述灰度图像进行直方图分布的统计，分别找出4个不同颜色通道X的最大值X_max和通道X分布最多的值X_max‘，并确认为目标值，其中，X分别代表R、Gr、Gb和B四个颜色的通道；

对所述目标值增益补偿进行预设放大倍数Y倍的放大，并由公式(3)得到不同颜色的所述通道在每个所述块的补偿系数X_{gain_offset}；

本步骤中，由于R、Gr、Gb和B四个不同的颜色通道在此处的操作完全一致，以R通道为例说明，分别找到R的最大值记为R_max和分布最多的R值记为R_max‘，本实施方式中取Y＝8192为例，当然不限于此，则R通道在每个所述块的补偿系数为

同理，Gr、Gb和B通道根据公式(3)在31×31个所述块上进行同样的操作，分别得到上述不同颜色通道在每个所述块的补偿系数

本步骤中，对所述目标值增益补偿进行倍数放大的作用是为了除法运算保证一定的精度以进行后续的计算，最终输出结果需要进行相应的移位。

步骤S4、匹配模板插值系数产生：以所述匹配模板的每个所述块的物理中心为中心点，使该中心点的补偿系数为其所在的所述块的补偿系数，并分别确定所述块内的任意点的补偿系数。

具体的，在步骤S3中计算出的所述补偿系数为一个所述块的平均补偿系数，而在实际数字电路进行阴影校正时，需要对个所述块中的每个点进行校正，即需要得到每个点的补偿系数。

因此，在本步骤中，以所述匹配模板的每个所述块的物理中心为中心点，使该中心点的补偿系数为其所在的所述块的补偿系数；并根据如下步骤确定所述块内的任意点的补偿系数：

步骤S41、确定离该任意点最近的4个已知补偿系数的点AVG_{m_n}、AVG_{m+1_n}、AVG_{m_n+1}和AVG_{m+1_n＝1}，其中m和n分别为所述块的行数和列数。本实施方式中，m和n均为31为例。

请结合参阅图4，为本发明镜头阴影校正方法的匹配模板插值系数产生示意图。需要说明的是，如果需要插值的点在图4最外面一圈的所述块上，如果离边缘更近，那么部分最邻近的已知点可能需要由边界块的已知点扩展出去，如图4中左上角的点AVG_{1_1}，最邻近的4个点为AVG_{1_1}、AVG_{1_1}、AVG_{1_1}、AVG_{1_1}，即四个点一样。

步骤S42、确定当前所述块的水平步长Step_H和垂直步长Step_V。

本步骤中，以线性模板为基准，该线性模板的归一化水平步长为垂直步长为

在实际电路实现的时候，非线性模板和线性模板的计算步长一致，即非线性模板的水平步长都为132，非线性模板的垂直步长都为235。

步骤S43、确定当前所述块的归一化边界，依据当前所述块的实际尺寸M×N像素数，则当前所述块的归一化尺寸为：

步骤S5、数字电路设计：设计阴影校正电路实现上述步骤的方案以完成所述镜头阴影的校正，通过提供第一SRAM存储亮度均一性补偿系数产生步骤中产生的每个所述块的所述增益补偿系数X_{gain_offset}，并提供第二SRAM存储当前所述块的所述归一化尺寸。

具体的，设计阴影校正电路实现上述步骤S1-S4的方案以完成所述镜头阴影的校正，通过提供第一SRAM存储亮度均一性补偿系数产生步骤中产生的每个所述块的所述增益补偿系数X_{gain_offset}，并提供第二SRAM存储当前所述块的所述归一化尺寸。本实施方式中，所述第一SRAM规格为31×31×16bit，所述第二SRAM规格为16×16×8bit。

具体的，请参合参阅图5，为本发明镜头阴影校正方法增益补偿系数计算示意图。所述阴影校正电路校正所述镜头阴影的流程如下：

步骤S51、对所述灰度图像按从左至右，从上至下的扫描顺序进行阴影校正，初始化水平及垂直位置设为0。

步骤S52、根据水平方向累积的所述水平步长Step_H以及当前所述块的归一化水平尺寸Size_curH，得到点K和点J的位置，并由该位置按公式(4)和(5)推导出K、J两点的水平插值权重Weight_KL、Weight_KR和Weight_JL、Weight_JR；

步骤S53、根据公式(6)和(7)确定所述K和J两点的补偿增益系数Gain_offsetK和Gain_offset；

步骤S54、根据垂直方向累积的步长Step_V以及当前所述块的归一化尺寸Size_curV，结合公式(8)和(9)得到当前点L的垂直插值权重Weight_curK和Weight_curJ，并根据公式(10)计算出当前点L的补偿增益系数Gain_{offset_cur}；

Gain_{offset_cur}＝GAIN_offsetK*Weight_curK+GAIN_offsetJ*Weight_curJ。 (10)。

每个点在所述R通道、Gr通道、Gb通道和所述B通道均进行上述步骤的相同操作，并根据所述RAW数据的Bayer格式在各通道上采样的差别，得到每个颜色通道上的补偿增益系数Gain_{offset_cur}；

每个点经过上述补偿增益系数Gain_{offset_cur}的补偿后，得到均一性提升的图像，增益补偿Result为：

其中，Pix_cur为待处理的所述灰度图像的像素。

经上述步骤S1-S5处理后，能有效对镜头的阴影进行补偿，使得镜头阴影得以校正，成像效果更优。

与相关技术相比，本发明的镜头阴影校正方法利用有限的硬件资源对灰度图像进行图像亮度均一性的补偿，不同区域的补偿精度可根据不同的主光线入射角度的镜头进行调整，有效的使镜头的阴影得到补偿增益，从而达到阴影校正的目的，无需使用高级镜头等元件即能有效解决镜头阴影问题，进而改善成像效果，成本低，性价比高，易推广运用。

以上所述的仅是本发明的实施方式，在此应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出改进，但这些均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种镜头阴影校正方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

亮度均一性统计：将镜头置于密闭装置并对目标对象进行拍摄，将拍摄得到灰色图像对应的RAW数据按照预设线性分块模板划分为多个块，并分别计算统计每个块内多个颜色通道的均方差SAD；

分块模板匹配：依据所述线性分块模板匹配预设多个非线性程度不同的非线性分块模板，并将均方差SAD值最小的非线性分块模板确定为匹配模板；

亮度均一性补偿系数产生：对所述灰度图像进行统计处理并确定所述多个颜色通道的目标值，并对所述目标值增益补偿进行放大，并计算得到不同颜色通道在每个所述块的增益补偿系数；

匹配模板插值系数产生：以所述匹配模板的每个所述块的物理中心为中心点，使该中心点的补偿系数为其所在的所述块的补偿系数，并分别确定所述块内的任意点的补偿系数。

2.根据权利要求1所述的镜头阴影校正方法，其特征在于，所述亮度均一性统计步骤包括：将拍摄设备的镜头置于光线强度和色温恒定且均一的密闭装置内，并使所述镜头在所述密闭装置内正对亮度分布均匀的纯灰色的目标对象，拍照得到灰度图像，并将拍摄所得的RAW数据保存；

对保存的所述RAW数据分别进行图像信号处理、黑电平校正处理、自动白平衡校正处理和坏点校正处理，得到灰色的处理后RAW数据；

将所述处理后RAW数据按预设的呈A×A阵列的线性分块模板划分为多个块，并按公式(1)和公式(2)分别计算统计每个所述块内的R通道、Gr通道、Gb通道和B通道的均方差SAD，得到SAD_R、SAD_Gr、SAD_Gb和SAD_B；

${\mathrm{AVG}}_X=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{527}Xi}{62\×34/4}---\left(1\right);$

${\mathrm{SAD}}_X=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{527}{\left(Xi-{\mathrm{AVG}}_X\right)}^2}{62\×34/4}---\left(2\right);$

其中，X分别代表R通道、Gr通道、Gb通道和B通道。

3.根据权利要求2所述的镜头阴影校正方法，其特征在于，所述分块模板匹配步骤包括：

依据所述线性分块模板匹配预设多个非线性分块模板，使每个所述非线性分块模板的非线性程度不同，将亮度均一性统计步骤中的所述处理后的RAW数据分别用不同的所述非线性分块模板进行亮度均一性统计，并选出均方差SAD值最小的所述非线性分块模板，确定为匹配模板。

4.根据权利要求3所述的镜头阴影校正方法，其特征在于，所述亮度均一性补偿系数产生步骤包括：

对所述灰度图像进行直方图分布的统计，分别找出4个不同颜色通道X的最大值X_max和通道X分布最多的值X_max‘，并确认为目标值，其中，X分别代表R、Gr、Gb和B4个颜色的通道；

对所述目标值增益补偿进行预设放大倍数Y倍的放大，并由公式(3)得到不同颜色的所述通道在每个所述块的增益补偿系数X_{gain_offset}；

$X_{gain\_offset}=\frac{X_{{\max }^{\′}}}{{\mathrm{AVG}}_X}*Y---\left(3\right).$

5.根据权利要求4所述的镜头阴影校正方法，其特征在于，所述匹配模板插值系数产生步骤包括：

以所述匹配模板的每个所述块的物理中心为中心点，使该中心点的补偿系数为其所在的所述块的补偿系数；并根据如下步骤确定所述块内的任意点的补偿系数：

确定离该任意点最近的4个已知补偿系数的点AVG_{m_n}、AVG_{m+1_n}、AVG_{m_n+1}和AVG_{m+1_n＝1}，其中m和n分别为所述块的行数和列数；

确定当前所述块的水平步长Step_H和垂直步长Step_V；

确定当前所述块的归一化边界，依据当前所述块的实际尺寸M×N像素数，则当前所述块的归一化尺寸为：

6.根据权利要求1至5中任一项所述的镜头阴影校正方法，其特征在于，该镜头阴影校正方法还包括：

数字电路设计：设计阴影校正电路实现上述步骤的方案以完成所述镜头阴影的校正，通过提供第一SRAM存储亮度均一性补偿系数产生步骤中产生的每个所述块的所述增益补偿系数X_{gain_offset}，并提供第二SRAM存储当前所述块的所述归一化尺寸。

7.根据权利要求6所述的镜头阴影校正方法，其特征在于，所述数据电路设计步骤中，所述阴影校正电路校正所述镜头阴影的流程如下：

对所述灰度图像按从左至右，从上至下的扫描顺序进行阴影校正，初始化水平及垂直位置设为0；

根据水平方向累积的所述水平步长Step_H以及当前所述块的归一化水平尺寸Size_curH，得到点K和点J的位置，并由该位置按公式(4)和(5)推导出K、J两点的水平插值权重Weight_KL、Weight_KR和Weight_JL、Weight_JR；

${\mathrm{Weight}}_{KL}={\mathrm{Weight}}_{JL}=\frac{Size\_curH-Step\_H}{Size\_curH}---\left(4\right);$

${\mathrm{Weight}}_{KR}={\mathrm{Weight}}_{JR}=\frac{Step\_H}{Size\_curH}---\left(5\right);$

根据公式(6)和(7)确定所述K和J两点的补偿增益系数Gain_offsetK和Gain_offset；

${\mathrm{Gain}}_{{\mathrm{offset}}_K}={\mathrm{GAIN}}_{m\_n}*{\mathrm{Weight}}_{KL}+{\mathrm{GAIN}}_{m\_n+1}*{\mathrm{Weight}}_{KR}---\left(6\right);$

${\mathrm{Gain}}_{{\mathrm{offset}}_J}={\mathrm{GAIN}}_{m+1\_n}*{\mathrm{Weight}}_{JL}+{\mathrm{GAIN}}_{m+1\_n+1}*{\mathrm{Weight}}_{JR}---\left(7\right);$

根据垂直方向累积的步长Step_V以及当前所述块的归一化尺寸Size_curV，结合公式(8)和(9)得到当前点的垂直插值权重Weight_curK和Weight_curJ，并根据公式(10)计算出当前点的补偿增益系数Gainoffset_cur；

${\mathrm{Weight}}_{curK}=\frac{Size\_curV-Step\_V}{Size\_curV}---\left(8\right);$

${\mathrm{Weight}}_{curJ}=\frac{Step\_V}{Size\_curV}---\left(9\right);$

Gain_{offset_cur}＝GAIN_offsetK*Weight_curK+GAIN_offsetJ*Weight_curJ (10)；

每个点在所述R通道、Gr通道、Gb通道和所述B通道均进行上述步骤的相同操作，并根据所述RAW数据的Bayer格式在各通道上采样的差别，得到每个颜色通道上的补偿增益系数Gainoffset_cur；

每个点经过上述补偿增益系数Gainoffset_cur的补偿后，得到均一性提升的图像，增益补偿Result为：

其中，Pix_cur为待处理的所述灰度图像的像素。

8.根据权利要求6所述的镜头阴影校正方法，其特征在于：所述第一SRAM规格为31×31×16bit，所述第二SRAM规格为16×16×8bit。

9.根据权利要求2所述的镜头阴影校正方法，其特征在于：所述亮度均一性统计步骤中，所述密闭装置为色温灯箱，所述目标对象为背景墙或幕布或灰色色卡，且所述线性分块模板为31×31阵列的2D模板。

10.根据权利要求4所述的镜头阴影校正方法，其特征在于：所述亮度均一性补偿系数产生步骤中，所述预设放大倍数Y为8192倍。