CN106611406B - 图像校正方法和图像校正设备 - Google Patents

Abstract

公开了一种图像校正方法和图像校正设备。该图像校正方法包括：区分步骤，用于分别将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素；背景填充步骤，用于基于与前景像素相邻的背景像素的亮度和亮度的梯度来估计与前景像素相对应的背景的亮度、从而填充前景像素的位置处的背景，以根据所填充的背景连同背景像素获得图像的背景照明图；以及校正步骤，用于基于图像中的各个像素的亮度值和背景照明图，对图像进行校正。根据本公开的实施例，能够有效地对非均匀光照图像进行校正。

Description

图像校正方法和图像校正设备

技术领域

本公开涉及图像处理领域，更具体地，涉及一种能够有效地对非均匀光照图像进行校正的图像校正方法和图像校正设备。

背景技术

数字摄像头由于它的便携性和高分辨率，可以在很多场合替代扫描仪作为图片文档的采集设备。但是，由于受到拍摄环境中非自然光的影响，图像很容易出现光照不均匀的情况。图1是示出光照不均匀的图像的示例的图。如图1所示的不均匀光照会为后续的图像处理带来很多困难。传统的光照校正方法基于滤波或拟合的方法从整体上估计背景，无法充分利用前景信息，也很难恰当地反映背景的光照变化。

发明内容

在下文中给出了关于本公开的简要概述，以便提供关于本公开的某些方面的基本理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本公开的穷举性概述。它并不是意图用来确定本公开的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本公开的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出关于本公开的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。

鉴于以上问题，本公开的目的是提供一种新颖且鲁棒的图像校正方法和图像校正设备，其能够有效地对非均匀光照图像进行校正。

根据本公开的一方面，提供了一种图像校正方法，包括：区分步骤，用于分别将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素；背景填充步骤，用于基于与前景像素相邻的背景像素的亮度和亮度的梯度来估计与前景像素相对应的背景的亮度、从而填充前景像素的位置处的背景，以根据所填充的背景连同背景像素获得图像的背景照明图；以及校正步骤，用于基于图像中的各个像素的亮度值和背景照明图，对图像进行校正。

根据本公开的另一方面，还提供了一种图像校正设备，包括：区分单元，被配置成分别将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素；背景填充单元，被配置成基于与前景像素相邻的背景像素的亮度和亮度的梯度来估计与前景像素相对应的背景的亮度、从而填充前景像素的位置处的背景，以根据所填充的背景连同背景像素获得图像的背景照明图；以及校正单元，被配置成基于图像中的各个像素的亮度值和背景照明图，对图像进行校正。

根据本公开的其它方面，还提供了用于实现上述根据本公开的方法的计算机程序代码和计算机程序产品以及其上记录有该用于实现上述根据本公开的方法的计算机程序代码的计算机可读存储介质。

在下面的说明书部分中给出本公开实施例的其它方面，其中，详细说明用于充分地公开本公开实施例的优选实施例，而不对其施加限定。

附图说明

本公开可以通过参考下文中结合附图所给出的详细描述而得到更好的理解，其中在所有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并形成说明书的一部分，用来进一步举例说明本公开的优选实施例和解释本公开的原理和优点。其中：

图1是示出光照不均匀的图像的示例的图；

图2是示出根据本公开的实施例的图像校正方法的流程示例的流程图；

图3a示出了图像的亮度梯度图的示例；

图3b示出了图像的颜色饱和度图的示例；

图3c是示出将图像区分为前景和背景的示例的图；

图4是示出根据本公开的实施例的背景填充模板的示例的图；

图5是示出根据本公开的实施例的背景照明图的示例的图；

图6是示出校正后的图像的示例的图；

图7是示出根据本公开的实施例的图像校正设备的功能配置示例的框图；以及

图8是示出作为本公开的实施例中可采用的信息处理设备的个人计算机的示例结构的框图。

具体实施方式

在下文中将结合附图对本公开的示范性实施例进行描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施例的过程中必须做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，例如，符合与系统及业务相关的那些限制条件，并且这些限制条件可能会随着实施方式的不同而有所改变。此外，还应该了解，虽然开发工作有可能是非常复杂和费时的，但对得益于本公开内容的本领域技术人员来说，这种开发工作仅仅是例行的任务。

在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本公开，在附图中仅仅示出了与根据本公开的方案密切相关的设备结构和/或处理步骤，而省略了与本公开关系不大的其它细节。

下面结合附图详细说明根据本公开的实施例。

首先，将参照图2描述根据本公开的实施例的图像校正方法的流程示例。图2是示出根据本公开的实施例的图像校正方法的流程示例的流程图。

如图2所示，根据本公开的实施例的图像校正方法可包括区分步骤S202、背景填充步骤S204以及校正步骤S206。以下将分别详细描述各个步骤中的处理。

首先，在区分步骤S202中，可以分别将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素。

优选地，在区分步骤S202中，可以把原始图像转换到HSV颜色空间中，其中H通道、S通道和V通道分别代表颜色的色调、饱和度和亮度。可以利用S通道和V通道的信息来区分前景和背景。

优选地，在区分步骤S202中，可以基于图像中的像素的亮度的梯度和颜色饱和度来进行区分。

为了使得前景和背景分离更加有效，可以融合梯度信息和颜色饱和度信息把前景从背景中区分出来。图像的背景部分通常具有亮度变化缓慢和颜色饱和度较低的特点。因此，较大的梯度信息可以被用来描述前景的边缘，较高的颜色饱和度显示前景的内容。

图3a示出了图像的亮度梯度图的示例。图3b示出了图像的颜色饱和度图的示例。具体地，针对图1所示的图像，图3a和图3b分别给出了V通道下基于Sobel算子的亮度梯度图和S通道下的颜色饱和度图。

优选地，若图像中的像素的亮度的梯度大于第一阈值或颜色饱和度大于第二阈值，则确定该像素为前景像素。

优选地，第一阈值或第二阈值可以是根据经验确定的，本领域技术人员还可以想到确定第一阈值或第二阈值的其他方法，本公开对此不做限制。

优选地，在区分步骤S202中，可以对前景像素执行膨胀处理。

亮度梯度图和颜色饱和度图的融合结果表示图像的前景信息，经过图像二值化和膨胀处理，对前景像素和背景像素进行分离。图3c是示出将图像区分为前景和背景的示例的图。具体地，图3c示出了将图1所示的图像区分为前景和背景的图，其中，白色表示前景像素，黑色表示背景像素。

优选地，可以采用帧间差分的方法、或者基于颜色或深度信息将前景和背景进行分离，从而将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素。

在背景填充步骤S204中，可以基于与前景像素相邻的背景像素的亮度和亮度的梯度来估计与前景像素相对应的背景的亮度、从而填充前景像素的位置处的背景，以根据所填充的背景连同背景像素获得图像的背景照明图。

在背景填充步骤S204中，为了更好地表示背景光照，针对在区分步骤S202中得到的被区分为前景像素或背景像素的图像，对前景像素所在的点进行背景填充，以根据所填充的背景连同背景像素获得背景照明图。

优选地，在背景填充步骤S204中，可以通过以下子步骤来估计与前景像素相对应的背景的亮度：在与前景像素相邻的背景像素中，确定具有有效梯度的背景像素；针对所确定的具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素，可以通过基于该背景像素的亮度和亮度的梯度来计算与前景像素相对应的背景的亮度的估计值；以及通过对针对每个背景像素计算出的估计值进行平均，可以得到与前景像素相对应的背景的亮度，其中，所述具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素可以是如下像素：在从前景像素到该像素的连接方向上，与该像素相邻的像素是背景像素。

优选地，在背景填充步骤S204中，可以将所填充的背景作为背景像素，通过迭代来获得图像的背景照明图。

优选地，背景填充可以基于一个5×5的模板。图4是示出根据本公开的实施例的背景填充模板的示例的图。如图4所示，模板中心为坐标位置是(i,j)的前景像素(为了方便描述，以下将该前景像素简称为前景像素(i,j))；d₁,d₂,…,d₈分别是所示模板周围指向模板中心(即前景像素(i,j))方向的背景亮度梯度。可以用V(x,y)表示原始图像中位置(x,y)处的像素的亮度。

我们定义如下像素为具有有效梯度的背景像素：在从前景像素到该像素的连接方向上，与该像素相邻的像素是背景像素。例如，如果位置(i-1,j-1)和位置(i-2,j-2)处的像素都是背景像素，则因为在从前景像素(i,j)到像素(i-1,j-1)的连接方向上，与该像素(i-1,j-1)相邻的像素(i-2,j-2)是背景像素，因此位置(i-1,j-1)处的像素是具有有效梯度的背景像素。若分别用V(i-1,j-1)和V(i-2,j-2)表示位置(i-1,j-1)和位置(i-2,j-2)处的背景像素的亮度，则其之间的有效梯度d₁＝V(i-2,j-2)-V(i-1,j-1)。反之，即使位置(i-1,j-1)的像素是背景像素，而如果位置(i-2,j-2)处的像素不是背景像素，则位置(i-1,j-1)处的像素不是具有有效梯度的背景像素，那么d₁无效。

优选地，可以针对与前景像素相邻的8个像素依次来确定具有有效梯度的背景像素。另外，可以针对与前景像素相邻的上、下、左和右方向的4个像素依次来确定具有有效梯度的背景像素。此外，可以针对与前景像素相邻的斜对角方向的4个像素依次来确定具有有效梯度的背景像素。

对于前景像素(i,j)，假设在与前景像素相邻的背景像素中、具有有效梯度的背景像素为m个，即假设该前景像素周围存在m个有效梯度d_n(n＝k₁,k₂,…k_m)。

基于所确定的m个具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素的亮度V(i-i_n,j-j_n)和梯度d_n(n＝k₁,k₂,…k_m)，可以计算与前景像素(i,j)相对应的背景的亮度的估计值为V(i-i_n,j-j_n)-d_n。

最后，通过对如上所计算出的估计值进行平均，可以得到与前景像素(i,j)相对应的背景的亮度V’(i,j)。

即，可以通过下面的公式(1)来估计与前景像素(i,j)相对应的背景的亮度值(即位置(i,j)处的背景的亮度值)V’(i,j)：

以上描述了基于5×5模板来进行背景填充的示例。以上只是示例而非限制，还可以采用其他尺度的模板来进行背景填充。此外，还可以采用多尺度模板来进行背景填充：比如采用5×5模板和8×8模板，对于基于每个模板进行背景填充后的结果给定不同的权重，而后进行相加。

可以将所填充的背景作为背景像素来估计与其他前景像素相对应的背景的亮度值，从而通过迭代来估计出与所有前景像素相对应的背景的亮度值，即对所有前景像素所在的点进行背景填充。

从而，根据所填充的背景连同背景像素，可以获得背景照明图。

优选地，在背景填充步骤S204中，对所获得的背景照明图进行平滑。图5是示出根据本公开的实施例的背景照明图的示例的图。其中，可以用V’(x,y)来表示背景照明图中位置(x,y)处的亮度值。

在校正步骤S206中，可以基于图像中的各个像素的亮度值和背景照明图，对图像进行校正。

例如，在校正步骤S206中，可以通过图像中的各个像素的亮度值与背景照明图中的各个像素的亮度值进行相减，对图像进行校正。

此外，为了减少前景光线的影响，还可以考虑自然照明强度来对图像进行校正。

优选地，根据本公开的实施例的图像校正方法还可以包括自然照明强度估计步骤，该自然照明强度估计步骤可以基于图像中的所有背景像素的亮度值，估计自然照明强度。

优选地，在自然照明强度估计步骤中，可以基于图像中的所有背景像素的亮度值的均值，估计自然照明强度。即，可以对前景和背景分离后得到的背景区域的所有像素求亮度均值，从而估计出自然照明强度v_e。

优选地，在校正步骤S206中，除了图像中的各个像素的亮度值和背景照明图之外，还可以基于自然照明强度来对图像进行校正。

例如，可以基于原始图像中的各个像素的亮度值V(x,y)、背景照明图中的各个亮度值V’(x,y)以及自然照明强度v_e，根据如下公式(2)来得到校正后的图像的亮度值：

V_out(x,y)＝V(x,y)-V'(x,y)+v_e (2)

最后，将校正后的图像从HSV颜色空间转换到RGB颜色空间。

图6是示出校正后的图像的示例的图。具体地，图6示出了对图1所示的图像进行校正后所获得的图像。如图6所示，校正后的图像消除了图1所示的图像中的不均匀光照。

根据以上描述可知，根据本公开的实施例的图像校正方法融合图像的亮度梯度信息和颜色饱和度信息来区分前景和背景，并且充分利用亮度梯度信息和邻域信息填充背景亮度，从而可以有效地对非均匀光照图像进行亮度校正。

与上述方法实施例相对应地，本公开还提供了以下设备实施例。

图7是示出根据本公开的实施例的图像校正设备700的功能配置示例的框图。

如图7所示，根据本公开的实施例的图像校正设备700可包括区分单元702、背景填充单元704以及校正单元706。接下来将描述各个单元的功能配置示例。

区分单元702可以被配置成分别将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素。

优选地，在区分单元702中，可以把原始图像转换到HSV颜色空间中。可以利用S通道和V通道的信息来区分前景和背景。

优选地，在区分单元702中，可以基于图像中的像素的亮度的梯度和颜色饱和度来进行区分。

优选地，若图像中的像素的亮度的梯度大于第一阈值或颜色饱和度大于第二阈值，则确定该像素为前景像素。

优选地，第一阈值或第二阈值可以是根据经验确定的，本领域技术人员还可以想到确定第一阈值或第二阈值的其他方法，本公开对此不做限制。优选地，在区分单元702中，可以对前景像素执行膨胀处理。

具体的基于图像中的像素的亮度的梯度和颜色饱和度来区分前景像素和背景像素的方法可参见以上方法实施例中相应位置的描述，在此不再重复。

优选地，可以采用帧间差分的方法、或者基于颜色或深度信息将前景和背景进行分离，从而将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素。

背景填充单元704可以被配置成基于与前景像素相邻的背景像素的亮度和亮度的梯度来估计与前景像素相对应的背景的亮度、从而填充前景像素的位置处的背景，以根据所填充的背景连同背景像素获得图像的背景照明图。

在背景填充单元704中，为了更好地表示背景光照，针对在区分单元702中得到的被区分为前景像素或背景像素的图像，对前景像素所在的点进行背景填充，以根据所填充的背景连同背景像素获得背景照明图。

优选地，在背景填充单元704中，可以通过以下来估计与前景像素相对应的背景的亮度：在与前景像素相邻的背景像素中，确定具有有效梯度的背景像素；针对所确定的具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素，可以通过基于该背景像素的亮度和亮度的梯度来计算与前景像素相对应的背景的亮度的估计值；以及通过对针对每个背景像素计算出的估计值进行平均，可以得到与前景像素相对应的背景的亮度，其中，所述具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素可以是如下像素：在从前景像素到该像素的连接方向上，与该像素相邻的像素是背景像素。

优选地，在背景填充单元704中，可以将所填充的背景作为背景像素，通过迭代来获得图像的背景照明图。

具体的获得图像的背景照明图的方法可参见以上方法实施例中相应位置的描述，在此不再重复。

优选地，在背景填充单元704中，对所获得的背景照明图进行平滑。

校正单元706可以被配置成基于图像中的各个像素的亮度值和背景照明图，对图像进行校正。

例如，在校正单元706中，可以通过图像中的各个像素的亮度值与背景照明图中的各个像素的亮度值进行相减，对图像进行校正。

此外，为了减少前景光线的影响，还可以考虑自然照明强度来对图像进行校正。

优选地，根据本公开的实施例的图像校正设备还可以包括自然照明强度估计单元，该自然照明强度估计单元可以被配置成基于图像中的所有背景像素的亮度值，估计自然照明强度。

优选地，在自然照明强度估计单元中，可以基于图像中的所有背景像素的亮度值的均值，估计自然照明强度。即，可以对前景和背景分离后得到的背景区域的所有像素求亮度均值，从而估计出自然照明强度。

优选地，在校正单元706中，除了图像中的各个像素的亮度值和背景照明图之外，还可以基于自然照明强度来对图像进行校正。

具体的基于自然照明强度来对图像进行校正的方法可参见以上方法实施例中相应位置的描述，在此不再重复。

最后，将校正后的图像从HSV颜色空间转换到RGB颜色空间。

根据以上描述可知，根据本公开的实施例的图像校正设备融合图像的亮度梯度信息和颜色饱和度信息来区分前景和背景，并且充分利用亮度梯度信息和邻域信息填充背景亮度，从而可以有效地对非均匀光照图像进行亮度校正。

应指出，尽管以上描述了根据本公开的实施例的图像校正设备的功能配置，但是这仅是示例而非限制，并且本领域技术人员可根据本公开的原理对以上实施例进行修改，例如可对各个实施例中的功能模块进行添加、删除或者组合等，并且这样的修改均落入本公开的范围内。

此外，还应指出，这里的装置实施例是与上述方法实施例相对应的，因此在装置实施例中未详细描述的内容可参见方法实施例中相应位置的描述，在此不再重复描述。

应理解，根据本公开的实施例的存储介质和程序产品中的机器可执行的指令还可以被配置成执行上述图像校正方法，因此在此未详细描述的内容可参考先前相应位置的描述，在此不再重复进行描述。

相应地，用于承载上述包括机器可执行的指令的程序产品的存储介质也包括在本发明的公开中。该存储介质包括但不限于软盘、光盘、磁光盘、存储卡、存储棒等等。

另外，还应该指出的是，上述系列处理和装置也可以通过软件和/或固件实现。在通过软件和/或固件实现的情况下，从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机，例如图8所示的通用个人计算机800安装构成该软件的程序，该计算机在安装有各种程序时，能够执行各种功能等等。

在图8中，中央处理单元(CPU)801根据只读存储器(ROM)802中存储的程序或从存储部分808加载到随机存取存储器(RAM)803的程序执行各种处理。在RAM 803中，也根据需要存储当CPU 801执行各种处理等时所需的数据。

CPU 801、ROM 802和RAM 803经由总线804彼此连接。输入/输出接口805也连接到总线804。

下述部件连接到输入/输出接口805：输入部分806，包括键盘、鼠标等；输出部分807，包括显示器，比如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等，和扬声器等；存储部分808，包括硬盘等；和通信部分809，包括网络接口卡比如LAN卡、调制解调器等。通信部分809经由网络比如因特网执行通信处理。

根据需要，驱动器810也连接到输入/输出接口805。可拆卸介质811比如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等根据需要被安装在驱动器810上，使得从中读出的计算机程序根据需要被安装到存储部分808中。

在通过软件实现上述系列处理的情况下，从网络比如因特网或存储介质比如可拆卸介质811安装构成软件的程序。

本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图8所示的其中存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质811。可拆卸介质811的例子包含磁盘(包含软盘(注册商标))、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘(包含迷你盘(MD)(注册商标))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM 802、存储部分808中包含的硬盘等等，其中存有程序，并且与包含它们的设备一起被分发给用户。

以上参照附图描述了本公开的优选实施例，但是本公开当然不限于以上示例。本领域技术人员可在所附权利要求的范围内得到各种变更和修改，并且应理解这些变更和修改自然将落入本公开的技术范围内。

例如，在以上实施例中包括在一个单元中的多个功能可以由分开的装置来实现。替选地，在以上实施例中由多个单元实现的多个功能可分别由分开的装置来实现。另外，以上功能之一可由多个单元来实现。无需说，这样的配置包括在本公开的技术范围内。

在该说明书中，流程图中所描述的步骤不仅包括以所述顺序按时间序列执行的处理，而且包括并行地或单独地而不是必须按时间序列执行的处理。此外，甚至在按时间序列处理的步骤中，无需说，也可以适当地改变该顺序。

另外，根据本公开的技术还可以如下进行配置。

附记1.一种图像校正方法，包括：

区分步骤，用于分别将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素；

背景填充步骤，用于基于与所述前景像素相邻的背景像素的亮度和亮度的梯度来估计与所述前景像素相对应的背景的亮度、从而填充所述前景像素的位置处的背景，以根据所填充的背景连同所述背景像素获得所述图像的背景照明图；以及

校正步骤，用于基于所述图像中的各个像素的亮度值和所述背景照明图，对所述图像进行校正。

附记2.根据附记1所述的图像校正方法，其中，在所述区分步骤中，基于所述图像中的像素的亮度的梯度和颜色饱和度来进行区分。

附记3.根据附记1所述的图像校正方法，其中，在所述背景填充步骤中，通过以下子步骤来估计与所述前景像素相对应的背景的亮度：

在与所述前景像素相邻的所有背景像素中，确定具有有效梯度的背景像素；

针对所确定的具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素，通过基于该背景像素的亮度和亮度的梯度来计算与所述前景像素相对应的背景的亮度的估计值；以及

通过对针对所述每个背景像素计算出的估计值进行平均，得到与所述前景像素相对应的背景的亮度，

其中，所述具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素是如下像素：在从所述前景像素到该像素的连接方向上，与该像素相邻的像素是背景像素。

附记4.根据附记1所述的图像校正方法，还包括自然照明强度估计步骤，用于基于所述图像中的所有背景像素的亮度值，估计自然照明强度。

附记5.根据附记4所述的图像校正方法，其中，在所述自然照明强度估计步骤中，基于所述图像中的所有背景像素的亮度值的均值，估计所述自然照明强度。

附记6.根据附记4或5所述的图像校正方法，其中，在所述校正步骤中，除了所述图像中的各个像素的亮度值和所述背景照明图之外，还基于所述自然照明强度来对所述图像进行校正。

附记7.根据附记1所述的图像校正方法，其中，在所述区分步骤中，对所述前景像素执行膨胀处理。

附记8.根据附记1所述的图像校正方法，其中，在所述背景填充步骤中，将所填充的背景作为背景像素，通过迭代来获得所述图像的背景照明图。

附记9.根据附记1所述的图像校正方法，其中，在所述背景填充步骤中，对所获得的背景照明图进行平滑。

附记10.一种图像校正设备，包括：

区分单元，被配置成分别将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素；

背景填充单元，被配置成基于与所述前景像素相邻的背景像素的亮度和亮度的梯度来估计与所述前景像素相对应的背景的亮度、从而填充所述前景像素的位置处的背景，以根据所填充的背景连同所述背景像素获得所述图像的背景照明图；以及

校正单元，被配置成基于所述图像中的各个像素的亮度值和所述背景照明图，对所述图像进行校正。

附记11.根据附记10所述的图像校正设备，其中，在所述区分单元中，基于所述图像中的像素的亮度的梯度和颜色饱和度来进行区分。

附记12.根据附记10所述的图像校正设备，其中，在所述背景填充单元中，通过以下来估计与所述前景像素相对应的背景的亮度：

在与所述前景像素相邻的所有背景像素中，确定具有有效梯度的背景像素；

针对所确定的具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素，通过基于该背景像素的亮度和亮度的梯度来计算与所述前景像素相对应的背景的亮度的估计值；以及

通过对针对所述每个背景像素计算出的估计值进行平均，得到与所述前景像素相对应的背景的亮度，

其中，所述具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素是如下像素：在从所述前景像素到该像素的连接方向上，与该像素相邻的像素是背景像素。

附记13.根据附记10所述的图像校正设备，还包括自然照明强度估计单元，被配置成基于所述图像中的所有背景像素的亮度值，估计自然照明强度。

附记14.根据附记13所述的图像校正设备，其中，在所述自然照明强度估计单元中，基于所述图像中的所有背景像素的亮度值的均值，估计所述自然照明强度。

附记15.根据附记13或14所述的图像校正设备，其中，在所述校正单元中，除了所述图像中的各个像素的亮度值和所述背景照明图之外，还基于所述自然照明强度来对所述图像进行校正。

附记16.根据附记10所述的图像校正设备，其中，在所述区分单元中，对所述前景像素执行膨胀处理。

附记17.根据附记10所述的图像校正设备，其中，在所述背景填充单元中，将所填充的背景作为背景像素，通过迭代来获得所述图像的背景照明图。

附记18.根据附记10所述的图像校正设备，其中，在所述背景填充单元中，对所获得的背景照明图进行平滑。

Claims (9)

1.一种图像校正方法，包括：

区分步骤，用于分别将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素；

背景填充步骤，用于基于与所述前景像素相邻的背景像素的亮度和亮度的梯度来估计与所述前景像素相对应的背景的亮度、从而填充所述前景像素的位置处的背景，以根据所填充的背景连同所述背景像素获得所述图像的背景照明图；以及

校正步骤，用于基于所述图像中的各个像素的亮度值和所述背景照明图，对所述图像进行校正，

其中，在所述背景填充步骤中，通过以下子步骤来估计与所述前景像素相对应的背景的亮度：

在与所述前景像素相邻的所有背景像素中，确定具有有效梯度的背景像素；

针对所确定的具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素，通过基于该背景像素的亮度和亮度的梯度来计算与所述前景像素相对应的背景的亮度的估计值；以及

通过对针对所述每个背景像素计算出的估计值进行平均，得到与所述前景像素相对应的背景的亮度，

其中，所述具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素是如下像素：在从所述前景像素到该像素的连接方向上，与该像素相邻的像素是背景像素。

2.根据权利要求1所述的图像校正方法，其中，在所述区分步骤中，基于所述图像中的像素的亮度的梯度和颜色饱和度来进行区分。

3.根据权利要求1所述的图像校正方法，还包括自然照明强度估计步骤，用于基于所述图像中的所有背景像素的亮度值，估计自然照明强度。

4.根据权利要求3所述的图像校正方法，其中，在所述自然照明强度估计步骤中，基于所述图像中的所有背景像素的亮度值的均值，估计所述自然照明强度。

5.根据权利要求3或4所述的图像校正方法，其中，在所述校正步骤中，除了所述图像中的各个像素的亮度值和所述背景照明图之外，还基于所述自然照明强度来对所述图像进行校正。

6.根据权利要求1所述的图像校正方法，其中，在所述区分步骤中，对所述前景像素执行膨胀处理。

7.根据权利要求1所述的图像校正方法，其中，在所述背景填充步骤中，将所填充的背景作为背景像素，通过迭代来获得所述图像的背景照明图。

8.根据权利要求1所述的图像校正方法，其中，在所述背景填充步骤中，对所获得的背景照明图进行平滑。

9.一种图像校正设备，包括：

区分单元，被配置成分别将图像中的各个像素区分为前景像素或背景像素；

背景填充单元，被配置成基于与所述前景像素相邻的背景像素的亮度和亮度的梯度来估计与所述前景像素相对应的背景的亮度、从而填充所述前景像素的位置处的背景，以根据所填充的背景连同所述背景像素获得所述图像的背景照明图；以及

校正单元，被配置成基于所述图像中的各个像素的亮度值和所述背景照明图，对所述图像进行校正，

其中，在所述背景填充单元中，通过以下来估计与所述前景像素相对应的背景的亮度：

在与所述前景像素相邻的所有背景像素中，确定具有有效梯度的背景像素；

针对所确定的具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素，通过基于该背景像素的亮度和亮度的梯度来计算与所述前景像素相对应的背景的亮度的估计值；以及

通过对针对所述每个背景像素计算出的估计值进行平均，得到与所述前景像素相对应的背景的亮度，

其中，所述具有有效梯度的背景像素中的每个背景像素是如下像素：在从所述前景像素到该像素的连接方向上，与该像素相邻的像素是背景像素。