CN108320275A - 一种检测相机模组暗斑的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种检测相机模组暗斑的方法，包括：步骤一.将彩色图转化灰度图；步骤二.进行图像拟合，得到拟合图像；步骤三.计算差异图，和过拟合图像和原始图像相减得到差异图像；步骤四.过滤掉差异图中的杂点。本发明检测相机模组暗斑的方法运行时间短，缺陷识别率高，且自适应性强。

Description

一种检测相机模组暗斑的方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种检测相机模组暗斑的方法。
背景技术
现有针对镜头模组检测暗斑的算法技术，主要是使用镜头模组对纯白色的拍照物体进行拍摄，从拍照的图像中看有没有暗影区域，从而来判断镜头模组脏污情况。现行的检测暗影区域的算法都是通过先纠正图片的亮度一致性，然后对图像进行平滑处理，对颜色亮度进行拉伸处理。最后对图像暗影区域进行区域分割，去除杂点。
现有的方法存在有一些明显的缺陷：
1、运行时间长，需要对图像亮度矫正的时间比较长。
2、缺陷识别率不高，主要是在做图像亮度一致化步骤时候，对整个图像进行区域亮度归一化，会导致缺陷区域颜色差异变小。
3、不能自适应光照的变化，关照变化就需要改变设置的参数。检测需要依赖人工修改。
故，针对上述现有技术存在的缺陷，有必要进行开发研究，以提供一种运行时间短，缺陷识别率高，且自适应性高的检测相机模组暗斑的方法。
发明内容
为解决现有存在的技术问题，本发明提出一种检测相机模组暗斑的方法，其运行时间短，缺陷识别率高，且自适应性强。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种检测相机模组暗斑的方法，包括如下步骤：
步骤一.将彩色图转化灰度图；
步骤二.进行图像拟合，得到拟合图像；
步骤三.计算差异图，通过拟合图像和原始图像相减得到差异图像；
步骤四：过滤掉差异图中的杂点。
进一步地，在步骤一中，采用公式Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >>16，通过移位操作浮点数的乘法计算灰度值。
进一步地，步骤二中，采用最小二乘法高次多项式进行图像拟合。
进一步地，步骤三中，通过公式：
DstImg[i,j]=PolyBuffer[i,j]-SrcBuffer[i,j]计算差异图，其中，DstImg为差异图；PolyBuffer为拟合后的图像；SrcImg为原始图像。
进一步地，步骤四中，设置阀值，通过一个的窗口去统计窗口中白色点的个数，如果低于某些阈值，则认为是由于图像成像的干扰点去除，否则则保留原始图像的点。
采用本发明检测相机模组暗斑的方法，运行时间短，缺陷识别率高，且自适应性高。
附图说明
图1是本发明检测相机模组暗斑的方法流程图。
图2是本发明检测相机模组暗斑的方法中转化的灰度图效果图。
图3是本发明检测相机模组暗斑的方法中拟合整图的效果图。
图4是本发明检测相机模组暗斑的方法中过滤后最后的效果图。
图5是采用5*5的窗口，窗口阈值为9，过滤小杂点的效果图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例和附图，对本发明技术方案进行详细说明。
针对镜头模组上的脏污检测的算法一般都是先去矫正整个图像的亮度，然后再去判断，由于矫正过程中会丢失掉暗斑的图像细节，所以无论后期的识别算法多么优秀都无法弥补暗斑细节的丢失。
在整个背景成像时，如果没有暗斑缺陷，图像成像的一致性比较好，整体图像亮度都是均匀过度，而暗斑脏污出现导致图像成像出现均匀过度的缺失。从而导致观察到图像出现局部暗色，基本背景图像均匀的过度的特性。所以直接对图像背景进行拟合，通过计算出拟合图像尽量表现出背景图像变化，然后用拟合出来的图像直接和原始图像相减法，这样可以把缺陷部分的区域表现出来。尽管这个中间有拟合图像和原始图像之间的波动差别，但是这样的波动差别相对于暗斑出现的误差来说足够小，可以忽略，这样即可有效识别出脏污所产生的暗斑。
如图1所示，本发明检测相机模组暗斑的方法包括如下步骤：
步骤一:将彩色图转化灰度图；
所述彩色图为RGB图像，所述灰度图为黑白图，也可称为深度图，图2所示为转化的灰度图。
具体地，根据公式Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114，即灰度值为RGB各分量一定比例的总和。本发明实施例中，通过移位操作浮点数的乘法除法，采用如下公式进行计算灰度值。
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
通过上述公式，可以大大减少浮点数的乘法除法，节省浮点数的运算的时间，大大缩减了代码耗费的资源，加快运行速度。
步骤二:进行图像拟合，对整个图像拟合；
具体地，通过采集相隔一定距离点的颜色亮度，作为采样点。这样图像中一行点上每一个像素的亮度都是通过这一行采样点所生成的拟合曲线函数计算得到。具体的拟合图像方法是采用最小二乘法高次多项式拟合。
由于图像背景比较单调，拟合曲线函数3次项具体的公式如下：
y=a0+a1*x+a2*x^2+a3*x^3。
其中，脏污的特性在水平和竖直表现基本一致，只需要拟合了水平方向就可以达到效果。但是同样的也可以拟合竖直方向，故不再赘述。
通过最小二乘法拟合出来的图像变现出如图3所示特性，去除了原始图像中噪声显示得平滑，只保留整个图像的水平亮度分布。
步骤三:计算差异图；
通过拟合图像和原始图像相减得到差异图像，具体的公式如下：DstImg[i,j]=PolyBuffer[i,j]-SrcBuffer[i,j]
其中，DstImg为差异图；PolyBuffer为拟合后的图像；SrcImg为原始图像。
由于拟合后的图像在暗斑出现的位置像素都比原始图像同一位置处暗，所以只需要拟合图减去原始图就可以得到差异图。由于暗斑颜色亮度与拟合图像颜色亮度差异比一般图像与拟合图像的差异要大很多，所以图像上加上一个固定差异过虑阈值。本发明实施例中过滤值设置为8，就可以过滤出暗斑大体的位置，具体的效果如图4所示。
步骤四：过滤掉差异图中的杂点；
具体地，设置阀值，通过一个的窗口去统计窗口中白色点的个数，如果低于某些阈值，则认为是由于图像成像的干扰点去除，否则则保留原始图像的点。
图5所示采用的是5*5的窗口，窗口阈值为9.过滤小的杂点。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种检测相机模组暗斑的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一.将彩色图转化灰度图；
步骤二.进行图像拟合，得到拟合图像；
步骤三.计算差异图，通过拟合图像和原始图像相减得到差异图像；
步骤四.过滤掉差异图中的杂点。
2.根据权利要求1所述的检测相机模组暗斑的方法，其特征在于，在步骤一中，采用公式Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16，通过移位操作浮点数的乘法计算灰度值。
3.根据权利要求1或2所述的检测相机模组暗斑的方法，其特征在于，步骤二中，采用最小二乘法高次多项式进行图像拟合。
4.根据权利要求3所述的检测相机模组暗斑的方法，其特征在于，步骤三中，通过公式DstImg[i,j]=PolyBuffer[i,j]-SrcBuffer[i,j]计算差异图，其中，DstImg为差异图；PolyBuffer为拟合后的图像；SrcImg为原始图像。
5.根据权利要求4所述的检测相机模组暗斑的方法，其特征在于，步骤四中，设置阀值，通过一个的窗口去统计窗口中白色点的个数，如果低于某些阈值，则认为是由于图像成像的干扰点去除，否则，则保留原始图像的点。
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