CN109389010A - 一种成像方法及系统、图像传感器、终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于成像技术领域，提供了一种成像方法及系统、图像传感器、终端设备，所述方法包括：获取两幅子图像，所述两幅子图像分别由滑动式传感器的两排传感器所采集；检测所述滑动式传感器的运动状态是否为滑动状态；当处于滑动状态时，对所述子图像中进行校正；对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。本发明实施例中，滑动式图像传感器设置有两排传感器，每次输出两幅子图像，当所述滑动式传感器处于滑动状态时，对子图像进行校正，提高采集图像的准确率。
Description
技术领域
本发明实施例属于成像技术领域，尤其涉及一种成像方法及系统、图像传感器、终端设备。
背景技术
接触式图像传感器主要以单排传感器，匀速运动扫瞄方式成像，如扫瞄仪、滑动式传感器。此类传感方式要求匀速扫瞄，且需要精准的电机控制才能实现理想成像。
滑动式指纹识别即滑动式传感器。为进行读取，必须在识别器上滑动或拖动手指，或将手指刷过识别器。当手指在滑觉传感器表面上滑动时，它会对手指连续进行“快照”，然后将这些快照“缝合”在一起，形成尺寸可如同触觉传感器所拍摄的图像一般大甚至更大的指纹图像。此类传感器通过滑动手指，而传感器静止，不断采集图像，然后对采集到的相邻两帧图像进行配准和拼接，最终还原到一幅完整的图像，但此类滑动式传感器通常需要配置3个以上传感器，两帧图像拼接过程计算量较大，实用性不强。
发明内容
本发明实施例提供了一种成像方法及系统、图像传感器、终端设备，旨在解决现有的需要配置较多传感器，成本较大，计算量大的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种成像方法，所述方法包括：
获取两幅子图像，所述两幅子图像分别由滑动式传感器所采集；
检测所述滑动式传感器的运动状态是否为滑动状态；
当处于滑动状态时，对所述子图像中进行校正；
对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。
本发明实施例的第二方面提供了一种基于滑动式传感器的成像系统，包括：获取模块、与所述获取模块连接的检测模块、与所述检测模块连接的校正模块、与所述校正模块连接的拼接模块，其中：
获取模块，用于获取两幅子图像，所述两幅子图像分别由滑动式传感器的两排传感器所采集；
检测模块，用于检测所述滑动式传感器的运动状态是否为滑动状态；
校正模块，用于当处于滑动状态时，对所述子图像中进行校正；
拼接模块，用于对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。
本发明实施例的第三方面提供了一种图像传感器，包括两排传感器及成像系统，所述成像系统包括：获取模块、与所述获取模块连接的检测模块、与所述检测模块连接的校正模块、与所述校正模块连接的拼接模块，其中：
获取模块，用于获取两幅子图像，所述两幅子图像分别由滑动式传感器的两排传感器所采集；
检测模块，用于检测所述滑动式传感器的运动状态是否为滑动状态；
校正模块，用于当处于滑动状态时，对所述子图像中进行校正；
拼接模块，用于对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。
本发明实施例的第四方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述成像方法中任一所述方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述成像方法中任一所述方法的步骤。
在本发明实施例中，滑动式传感器设置有两排传感器，每次输出两幅子图像，当所述滑动式传感器处于滑动状态时，对子图像进行校正，提高采集图像的准确率。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的一种成像方法的流程图；
图2是本发明第一实施例提供的一种成像方法的流程图的S3的具体流程图；
图3是本发明第一实施例提供的一种成像方法的流程图的S31的具体流程图；
图4是本发明第二实施例提供的一种成像系统的结构图；
图5是本发明第二实施例提供的一种成像系统的校正模块3的具体结构图；
图6是本发明第二实施例提供的一种成像系统的计算单元31的具体结构图；
图7是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例中，获取两幅子图像，所述两幅子图像分别由滑动式传感器所采集，所述滑动式传感器包括两排传感器；检测所述滑动式传感器的运动状态是否为滑动状态；当处于滑动状态时，对所述子图像中进行校正；对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一：
图1示出了本发明第一实施例提供的一种成像方法的流程图，详述如下：
步骤S1，获取两幅子图像，该两幅子图像分别由滑动式传感器的两排传感器所采集；
其中，当用户手滑动该滑动式图像传感器时，该滑动式传感器不停地采集图像，该滑动式图像传感器包括有两排传感器，具体地，该两排传感器的排向为X方向，而手滑动的方向为Y方向。在某一时刻，该两排传感器输出的两排像素在坐标系中相差固定距离为120μm，即两排传感器位置在Y方向的相对距离。某一时刻，获得两幅子图像，该子图像为上述两排传感器采集所得。优选地，子图像行数选取16≤M≤32。
步骤S2，检测传感器的运动状态是否为滑动状态。
具体地，主要通过判断滑动速度是否在正常范围内来作为判断基准，即正常滑动速度v应满足1cm/s<V<4cm/s，得3≤m≤13，当滑动速度在正常范围内则认为滑动式图像传感器处于滑动状态，表示所采集的图像为正常图像，转到步骤S3，否则确认所采集的图像为无效图像，转到步骤S1。
进一步地，通过两子图像相关，求得m。采用相位相关公式计算所述两幅子图像的初步数据矩阵，所述相位相关公式为：其中，所述F(I1)及F(I2)分别为所述两幅子图像的傅里叶变换函数，所述R为所述初步数据矩阵,I1及I2分别表示上述两幅子图像。
再进一步地，对所述两幅子图像进行相位相关算法运算，获得数据矩阵，并从该数据矩阵中获得最大峰值，以该最大峰值对应的位置数据作为所述两幅子图像之间的偏移量；
步骤S3，对所述子图像中进行校正。
具体地，当两幅子图像存在偏移时，需要对至少一幅子图像进行校正，校正的主要方式为：采用步骤S2中的采用相位相关法计算得到的两幅子图像之间的数据矩阵做重采样，基于重采样后的数据矩阵获得最大峰值，以该最大峰值对应的位置为偏移量，基于该偏移量来校正至少一幅子图像，本实施例中，优选对其中的一幅子图像进行校正，对另一幅子图像不进行校正处理。
步骤S4，对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。
其中，由于传感器每采集一次图像都会输出两个子图像，每次都会对一个子图像进行校正，在校正之后需要对校正的子图像拼接起来，例如，将当前校正的图像与上一次校正所得的图像进行拼接，拼接的过程与现有的拼接技术基本一致，此处不再赘述。
在本实施例的一个优选方案中，如图2所示，为本发明第一实施例提供的一种成像方法的流程图的S3的具体流程图；上述步骤S3具体包括：
步骤S31，计算所述两幅子图像之间的偏移量；
其中，所述偏移量包括Y方向及X方向的偏移量。
优选地，如图3所示，为本发明第一实施例提供的一种成像方法的流程图的S31的具体流程图，上述步骤S31具体包括：
步骤S311，获取当前两幅子图像相关计算的相关结果，即步骤S2中的R；
步骤S312，对上述相关结果进行频谱延拓处理，具体地，将R进行周期延拓λ倍，得到R1＝λR，λ>1，且为常数，可根据实际情况而设。
步骤S313，采用公式R'＝H·R1对频谱延拓处理的数据进行加窗处理，获得加窗处理的数据，所述H为加窗函数；
步骤S314，基于反傅里叶变换公式r＝F-1(R′)对加窗处理的数据进行反傅里叶变换处理，获得最终数据矩阵；
步骤S315，从最终数据矩阵中获取最大峰值，以该最大峰值对应的位置数据作为所述两幅子图像之间的偏移量(m,n)。
具体地，在所获得的数据矩阵中查找最大峰值，以该最大峰值对应的位置数据作为两幅子图像之间的偏移量。
在本实施例的一个优选方案中，可能在一个数据矩阵中存在多个最大峰值，此时需要在有效范围内找最大峰值，对于Y方向，在以下范围内m∈[(m0-1)M,(m0+1)M]找到Y方向对应的偏移量，该范围的设定过程如下：重采样之前将找出粗略的相关峰(最大峰)的位置(m0,n)，m0为在重采样处理之前的最大峰对应Y方向的位置，n为在重采样处理之前的最大峰对应X方向的位置，重采样处理之后，在每一步得到的相关峰附近再找出亚像素下的相关峰，此时将范围限定在亚像素下区间m∈[(m0-1)M,(m0+1)M]内。对于X方向，由于水平方向偏移非常小(相邻两行偏移不到一个像素的距离)，相关峰通常在X方向上靠近边缘地方，因此，有效范围设定为n∈[1,0.1*N]∪[0.9N,N]，上述N是所述子图像的列数。
步骤S32，从两幅子图像中选择一幅子图像；
本实施例中，可任意选择一幅子图像，此处对此不作限制，但每次都须选择两者中的同一幅。
步骤S33，基于所计算的偏移量对所选择的子图像进行校正。
具体地，首先基于所计算的偏移量对所选择的子图像在Y方向进行校正，然后对进行Y方向校正的子图像进行X方向的校正。
其中，采用以下公式对所选择的子图像在Y方向进行校正，该公式为：M’＝3M/m，其中，M为所选择的子图像校正之前的行数，所述M’为所选择的子图像校正之后的行数，m为Y方向的偏移量。校正算法可采用通用图像缩放算法，此处对此不作限制。
对进行Y方向校正后的子图像进行X方向的校正具体过程如下：
第一步，判断当前所选择的子图像是否为首次检测到的有效图像，当判断为是时，以所选择的子图像的第一行像素数据S1作为参考，否则设置当前校正后的信号Sk+1作为参考；
第二步，对当前像素行sk+1与参考行sk的进行相位相关运算，运用以下公式进行运算：
其中，sk指第k(k＝1,2,…)行像素数据，具体地，当以第一行像素数据S1作为参考时，K等于1。
第三步，对相关运算结果r作重采样得到rx，具体过程如下：
对上述初步数据矩阵进行频谱延拓处理，具体地，将r进行周期延拓λ倍，得到r1＝λr；
采用公式R'＝H·r1对频谱延拓处理的数据进行低通滤波处理,所述H为低通滤波器；
基于反傅里叶变换公式rx＝F-1(R')对低通滤波处理的数据进行反傅里叶变换处理，获得最终数据矩阵rx，从rx中找到最大峰值所在位置，再除以延拓倍数λ，即为X方向的偏移量Δx＝n/λ，n即为最大峰值所在位置中关于X方向的偏移量；
第四步，将sk+1对应的像素行相对于sk像素行参考作反向偏移，获得校正图像，具体过程如下：
对上述当前行信号s＝sk+1作傅里叶变换，得到S＝F(s)；
采用平移公式进行相位变换，得到S'＝S·ejΔxΩ，其中，Ω是频域横坐标，j为虚数单位；
对相位变换结果作反傅里叶变换，得到s′＝F-1(S′)，完成对该行像素数据的校正，其中，s’为调整之后的结果，S’为进行相位变换之后的结果；
第五步：判断是否校正到该子图像的最后一行像素数据，是则停止校正，否则跳到第一步，继续下一行像素数据的校正。
需要说明的是，上述步骤中，先在Y方向校正，后进行X方向的校正，在本实施例的另一优选方案中，可先进行X方向校正，再进行Y方向的校正，此处对此不作限制。而校正的方式与前述的校正方式基本一致，此处不再赘述。
在本实施例的一个优选方案中，上述步骤S4之后还可包括：
步骤S5，输出当前拼接的图像。
需要说明的是，本实施例中，当输出当前拼接的图像后，继续转到步骤S1，继续进行下一轮的图像拼接的准备。
本发明实施例中，滑动式传感器设置有两排传感器，每次输出两幅子图像，当所述滑动式传感器处于滑动状态时，对子图像进行校正，提高采集图像的准确率。
此外，在校正图像的过程中，分别在Y方向及X方向进行校正，可一定程度上提高图像校正的准确性。
应理解，在本发明实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
实施例二：
图4示出了本发明第二实施例提供的一种成像系统的结构图，该系统包括：获取模块1、与所述获取模块1连接的检测模块2、与所述检测模块2连接的校正模块3、与所述校正模块3连接的拼接模块4，其中：
获取模块1，用于获取两幅子图像，所述两幅子图像分别由滑动式图像传感器的两排传感器所采集；
其中，当用户手滑动该滑动式传感器时，该滑动式传感器不停地采集图像，该滑动式图像传感器包括有两排传感器，具体地，该两排传感器的排向为X方向，而手滑动的方向为Y方向。在某一时刻，该两排传感器输出的两排像素在坐标系中相差固定距离为120μm，即两排传感器位置在Y方向的相对距离。某一时刻，获得两幅子图像，该子图像为上述两排传感器采集所得。优选地，子图像行数选取16≤M≤32。
检测模块2，用于检测传感器的运动状态是否为滑动状态；
具体地，主要通过判断滑动速度是否在正常范围内来作为判断基准，即正常滑动速度v应满足1cm/s<V<4cm/s，得3≤m≤13，当滑动速度在正常范围内则认为滑动式图像传感器处于滑动状态，表示所采集的图像为正常图像，反馈给校正模块3，否则确认所采集的图像为无效图像，反馈给获取模块1。
进一步地，通过两子图像相关，求得m。采用相位相关公式计算所述两幅子图像的初步数据矩阵，所述相位相关公式为：其中，所述F(I1)及F(I2)分别为所述两幅子图像的傅里叶变换函数，所述R为所述初步数据矩阵,I1及I2分别表示上述两幅子图像。
再进一步地，对所述两幅子图像进行相位相关算法运算，获得数据矩阵，并从该数据矩阵中获得最大峰值，以该最大峰值对应的位置数据作为所述两幅子图像之间的偏移量。
校正模块3，用于对所述子图像中进行校正；
具体地，当两幅子图像存在偏移时，需要对至少一幅子图像进行校正，校正的主要方式为：采用上述检测模块2采用相位相关法计算得到的两幅子图像之间的数据矩阵做重采样，基于重采样后的数据矩阵获得最大峰值，以该最大峰值对应的位置为偏移量，基于该偏移量来校正至少一幅子图像，本实施例中，优选对其中的一幅子图像进行校正，对另一幅子图像不进行校正处理。
拼接模块4，用于对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。
其中，由于传感器每采集一次图像都会输出两个子图像，每次都会对一个子图像进行校正，在校正之后需要对校正的子图像拼接起来，例如，将当前校正的图像与上一次校正所得的图像进行拼接，拼接的过程与现有的拼接技术基本一致，此处不再赘述。
如图5所示，为本发明第二实施例提供的一种成像系统的校正模块3的具体结构图；校正模块3具体包括：计算单元31、与计算单元31连接的选择单元32、与选择单元2连接的校正单元33，其中：
计算单元31，用于计算所述两幅子图像之间的偏移量；
其中，所述偏移量包括Y方向及X方向的偏移量；
选择单元32，用于从两幅子图像中选择一幅子图像；
本实施例中，可任意选择一幅子图像，此处对此不作限制，但每次都须选择两者中的同一幅。
校正单元33，用于基于所计算的偏移量对所选择的子图像进行校正。
具体地，上述校正单元33具体包括Y方向校正子单元及与其连接的X方向校正子单元，其中：
Y方向校正子单元，用于基于所计算的偏移量对所选择的子图像在Y方向进行校正；
X方向校正子单元，用于对进行Y方向校正的子图像进行X方向的校正。
Y方向校正子单元首先基于所计算的偏移量对所选择的子图像在Y方向进行校正，然后X方向校正子单元对进行Y方向校正的子图像进行X方向的校正。
其中，Y方向校正子单元采用以下公式对所选择的子图像在Y方向进行校正，该公式为：M’＝3M/m，其中，M为所选择的子图像校正之前的行数，所述M’为所选择的子图像校正之后的行数，m为Y方向的偏移量。校正算法可采用通用图像缩放算法，此处对此不作限制。
X方向校正子单元对进行Y方向校正的子图像进行X方向的校正具体过程如下：
第一步，判断当前所选择的子图像是否为首次检测到的有效图像，当判断为是时，以所选择的子图像的第一行像素数据S1作为参考，否则设置当前校正后的信号Sk+1作为参考；
第二步，对当前像素行sk+1与参考行sk的进行相位相关运算，运用以下公式进行运算：
其中，sk指第k(k＝1,2,…)行像素数据，具体地，当以第一行像素数据S1作为参考时，K等于1。
第三步，对相关运算结果r作重采样得到r′，具体过程如下：
对上述初步数据矩阵进行频谱延拓处理，具体地，将r进行周期延拓λ倍，得到r1＝λr；
采用公式R'＝H·r1对频谱延拓处理的数据进行低通滤波处理,所述H为低通滤波器；
基于反傅里叶变换公式rx＝F-1(R')对低通滤波处理的数据进行反傅里叶变换处理，获得最终数据矩阵rx(即为上述r)，从rx中找到最大峰值所在位置，再除以延拓倍数λ，即为X方向的偏移量Δx＝n/λ，n即为最大峰值所在位置中关于X方向的偏移量；
第四步，将sk+1对应的像素行相对于sk像素行参考作反向偏移，获得校正图像，具体过程如下：
对上述当前行信号作傅里叶变换，得到S＝F(s)；
采用平移公式进行相位变换，得到S'＝S·ejΔxΩ，其中，Ω是频域横坐标，j为虚数单位；
对相位变换结果作反傅里叶变换，得到s′＝F-1(S′)，完成对该行像素数据的校正，其中，s’为调整之后的结果，S’为进行相位变换之后的结果；
第五步：判断是否校正到该子图像的最后一行像素数据，是则停止校正，否则跳到第一步，继续下一行像素数据的校正。
需要说明的是，上述步骤中，先在Y方向校正，后进行X方向的校正，在本实施例的另一优选方案中，可先进行X方向校正，再进行Y方向的校正，此处对此不作限制。
如图6所示，为本发明第二实施例提供的一种成像系统的计算单元31的具体结构图，该计算单元31包括：相位相关计算子单元311、与该相位相关计算子单元31连接的第一处理子单元312、与该第一处理子单元312连接的第二处理子单元313、与该第二处理子单元313连接的第三处理子单元314、与该第三处理子单元314连接的偏移量获取子单元315，其中：
相位相关计算子单元311，用于获得当前两幅子图像相关计算的相关结果，即步骤S2中的R
第一处理子单元312，用于对所求得的两子图相关结果进行频谱延拓处理，具体地，将R进行周期延拓λ倍,得到R1＝λR，λλ>1，且为常数，可根据实际情况而设。
第二处理子单元313，用于采用公式R'＝H·R1对频谱延拓处理的数据进行加窗处理，，获得加窗处理的数据，所述H为加窗函数；
第三处理子单元314，用于基于反傅里叶变换公式r＝F-1(R′)对加窗处理的数据进行反傅里叶变换处理，获得最终数据矩阵；
偏移量获取子单元315，用于从所在最终数据矩阵中获取最大峰值，以该最大峰值对应的位置数据作为所述两幅子图像之间的偏移量(m,n)。
具体地，在所获得的数据矩阵中查找最大峰值，以该最大峰值对应的位置数据作为两幅子图像之间的偏移量。
在本实施例的一个优选方案中，可能在一个数据矩阵中存在多个最大峰值，此时需要在有效范围内找最大峰值，对于Y方向，在以下范围内m∈[(m0-1)M,(m0+1)M]找到Y方向对应的偏移量，该范围的设定过程如下：重采样之前将找出粗略的相关峰(最大峰)的位置(m0,n)，m0为在重采样处理之前的最大峰对应Y方向的位置，n为在重采样处理之前的最大峰对应X方向的位置，重采样处理之后，在每一步得到的相关峰附近再找出亚像素下的相关峰，此时将范围限定在亚像素下区间m∈[(m0-1)M,(m0+1)M]内。对于X方向，由于水平方向偏移非常小(相邻两行偏移不到一个像素的距离)，相关峰通常在X方向上靠近边缘地方，因此，有效范围设定为n∈[1,0.1*N]∪[0.9N,N]，上述N是所述子图像的列数。
在本实施例的一个优选方案中，上述系统还可包括：
输出模块5，用于输出当前已校正的图像。
本发明实施例中，滑动式传感器设置有两排传感器，每次输出两幅子图像，当所述滑动式传感器处于滑动状态时，对子图像进行校正，提高采集图像的准确率。
此外，在校正图像的过程中，分别在Y方向及X方向进行校正，可一定程度上提高图像校正的准确性。
本发明还提供一种图像传感器，包括两排传感器及上述实施例所述的成像系统，具体地，该两排传感器的排向为X方向，而手滑动的方向为Y方向。在某一时刻，该两排传感器输出的两排像素在坐标系中相差固定距离为120μm，即两排传感器位置在Y方向的相对距离。
上述成像系统与上述第二实施例的成像系统的具体结构及工作原理基本一致，具体可参考上述实施例，此处不再赘述。
本实施例中，滑动式图像传感器设置有两排传感器，每次输出两幅子图像，当所述滑动式传感器处于滑动状态时，对子图像进行校正，提高采集图像的准确率。
此外，在校正图像的过程中，分别在Y方向及X方向进行校正，可一定程度上提高图像校正的准确性。
在本发明中，图7本发明一实施例提供的终端设备的示意图，如图7所示，该实施例的终端设备7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个成像方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S1至S5。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块1至5的功能。
示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述终端设备7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成：获取模块、检测模块、校正模块、拼接模块，各模块具体功能如下：
获取模块，用于获取两幅子图像，所述两幅子图像分别由滑动式传感器的两排传感器所采集；
检测模块，用于检测所述滑动式传感器的运动状态是否为滑动状态；
校正模块，用于当处于滑动状态时，对所述子图像中进行校正；
拼接模块，用于对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。
所述终端设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备7的示例，并不构成对终端设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器71可以是所述终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述终端设备7的外部存储设备，例如所述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
在本发明中，滑动式图像传感器设置有两排传感器，每次输出两幅子图像，当所述滑动式传感器处于滑动状态时，对子图像进行校正，提高采集图像的准确率。
此外，在校正图像的过程中，分别在Y方向及X方向进行校正，可一定程度上提高图像校正的准确性。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，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所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种成像方法，其特征在于，所述方法包括：
获取两幅子图像，所述两幅子图像分别由滑动式传感器的两排传感器所采集；
检测所述滑动式传感器的运动状态是否为滑动状态；
当处于滑动状态时，对所述子图像中进行校正；
对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。
2.根据权利要求1所述的成像方法，其特征在于，所述对所述子图像中进行校正具体包括：
计算所述两幅子图像之间的偏移量；
从所述两幅子图像中选择一幅子图像；
基于所计算的偏移量对所选择的子图像进行校正。
3.根据权利要求2所述的成像方法，其特征在于，所述计算所述两幅子图像之间的偏移量具体包括：
获取当前两幅子图像相关计算的相关结果；
对所述相关结果进行频谱延拓处理；
对频谱延拓处理的数据进行加窗处理，获得加窗处理的数据；
对所加窗处理的数据进行反傅里叶变换处理，获得最终数据矩阵；
从所述终数据矩阵中获取最大峰值，以该最大峰值对应的位置数据作为所述两幅子图像之间的偏移量。
4.根据权利要求3所述的成像方法，其特征在于，所述基于所计算的偏移量对所选择的子图像进行校正具体包括：
基于所述偏移量对所选择的子图像进行Y方向的校正；
对进行Y方向校正后的子图像进行X方向的校正。
5.根据权利要求4所述的成像方法，其特征在于，所述基于所述偏移量对所选择的子图像进行Y方向的校正具体包括：
采用下述公式对所选择的子图像在Y方向进行校正：
所述公式为：M’＝3M/m，其中，所述M为所选择的子图像校正之前的行数，所述M’为所选择的子图像校正之后的行数，所述m为所述Y方向的偏移量。
6.根据权利要求3所述的成像方法，其特征在于，所述基于所计算的偏移量对所选择的子图像进行校正具体包括：
基于所述偏移量对所选择的子图像进行Y方向的校正；
对进行X方向校正后的子图像进行Y方向的校正。
7.一种成像系统，其特征在于，包括：获取模块、与所述获取模块连接的检测模块、与所述检测模块连接的校正模块、与所述校正模块连接的拼接模块，其中：
获取模块，用于获取两幅子图像，所述两幅子图像分别由滑动式传感器的两排传感器所采集；
检测模块，用于检测所述滑动式传感器的运动状态是否为滑动状态；
校正模块，用于当处于滑动状态时，对所述子图像中进行校正；
拼接模块，用于对校正后的图像进行图像拼接，获得拼接图像。
8.一种图像传感器，其特征在于，包括两排传感器及如权利要求7所述的成像系统。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述成像方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述成像方法的步骤。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104469292A (zh) * | 2014-11-27 | 2015-03-25 | 国网上海市电力公司 | 一种姿态自校正云台摄像机控制装置及其方法 |
| JP2015185918A (ja) * | 2014-03-20 | 2015-10-22 | キヤノン株式会社 | 画像読取装置およびその制御方法 |
| US20150347809A1 (en) * | 2014-05-27 | 2015-12-03 | Idex Asa | Multi-lined sensor |
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|---|---|---|---|---|
| JP2015185918A (ja) * | 2014-03-20 | 2015-10-22 | キヤノン株式会社 | 画像読取装置およびその制御方法 |
| US20150347809A1 (en) * | 2014-05-27 | 2015-12-03 | Idex Asa | Multi-lined sensor |
| CN104469292A (zh) * | 2014-11-27 | 2015-03-25 | 国网上海市电力公司 | 一种姿态自校正云台摄像机控制装置及其方法 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109934185A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-06-25 | 网易有道信息技术（北京）有限公司 | 数据处理方法及装置、介质和计算设备 |
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