CN111064963A - 图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111064963A
CN111064963A CN201911094971.6A CN201911094971A CN111064963A CN 111064963 A CN111064963 A CN 111064963A CN 201911094971 A CN201911094971 A CN 201911094971A CN 111064963 A CN111064963 A CN 111064963A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image data
color
data
color channel
color value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201911094971.6A
Other languages
English (en)
Inventor
史晓鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Megvii Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Megvii Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Megvii Technology Co Ltd filed Critical Beijing Megvii Technology Co Ltd
Priority to CN201911094971.6A priority Critical patent/CN111064963A/zh
Publication of CN111064963A publication Critical patent/CN111064963A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/44—Decoders specially adapted therefor, e.g. video decoders which are asymmetric with respect to the encoder
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/81—Camera processing pipelines; Components thereof for suppressing or minimising disturbance in the image signal generation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/84—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
    • H04N23/88—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals for colour balance, e.g. white-balance circuits or colour temperature control
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H04N9/646—Circuits for processing colour signals for image enhancement, e.g. vertical detail restoration, cross-colour elimination, contour correction, chrominance trapping filters

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

本申请涉及一种图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。采用本方法能够便于对原始图像数据进行解码。

Description

图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着电子设备的快速发展，人们对于图像设备的应用越来越广泛，例如相机、手机等电子设备成为人们不可或缺的一部分。
通常使用电子设备进行图像拍摄的时候，通过电子设备的传感器获取影像的原始数据，然后对原始数据进行解码才能够将图像进行展示。传统的解码方式可以通过单独安装专门的软件，例如photoshop，将原始数据进行解码。
然而，上述解码过程中常常需要手动对软件进行操作，例如手动输入图像的尺寸才能够正常解码。因此，传统的采用单独的软件来解码原始数据的方法，其操作不便。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够便于操作的图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面，本申请实施例提供一种图像数据解码方法，所述方法包括：
获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；
对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；
对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；
将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；
将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
在其中一个实施例中，所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据，包括：
根据所述原始图像数据的每个像素点的原始色值和预设的色值偏移量，确定每个像素点的初始色值，得到所述初始图像数据。
在其中一个实施例中，所述根据所述原始图像数据的每个像素点的原始色值和预设的色值偏移量，确定每个像素点的初始色值，包括：
将所述原始色值与所述色值偏移量之差与预设的最大色值的乘积，比所述最大色值与所述色值偏移量之差的比值，作为所述初始色值。
在其中一个实施例中，所述对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作，包括：
获取所述初始图像数据在每个颜色通道的平均色值；
根据多个所述颜色通道对应的平均色值和预设的校正矩阵，得到所述校正图像数据；其中，所述校正矩阵用于表征不同颜色通道的色值之间的比例关系。
在其中一个实施例中，所述根据多个所述颜色通道对应的平均色值和预设的校正矩阵，得到所述校正图像数据，包括：
将每个颜色通道的对应所述平均色值和所述校正矩阵相乘，得到每个颜色通道的所述校正图像数据。
在其中一个实施例中，所述将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据，包括：
获取所述校正图像数据中每个颜色通道中数据为空的空缺像素点；
根据每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的已有色值计算所述空缺像素点的空缺色值，得到多个颜色对应的所述多颜色通道数据。
在其中一个实施例中，所述根据每个颜色通道中所述空缺像素点的周围像素点的已有色值计算所述空缺像素点的空缺色值，包括：
将每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的所述已有色值的均值，作为所述空缺像素点的所述空缺色值。
在其中一个实施例中，所述将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据，包括：
对所述多颜色通道数据按照预设的颜色转换矩阵进行色彩校准，得到色彩校准图像数据；
对所述色彩校准图像进行图像亮度调整，得到所述可视图像数据。
在其中一个实施例中，所述对所述多颜色通道数据按照预设的颜色转换矩阵进行色彩校准，得到色彩校准图像数据，包括：
将所述多颜色通道数据和所述颜色转换矩阵相乘，得到所述色彩校准图像数据。
在其中一个实施例中，所述对所述色彩校准图像数据进行图像亮度调整，得到所述可视图像数据，包括：
采用亮度系数对所述色彩较准图像数据进行非线性转换，得到所述可视图像数据。
在其中一个实施例中，所述获取原始图像数据之后，还包括：
判断是否存在与所述原始图像数据对应的配置文件；其中，所述配置文件包括色值偏移量、校正矩阵、颜色转换矩阵和亮度系数中的至少一个；
若是，则采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤；
若否，则根据所述原始图像数据和获取的相机参数生成所述配置文件，并采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤。
第二方面，本申请实施例提供一种图像数据解码装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；
滤波模块，用于对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；
校正模块，用于对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；
插值补充模块，用于将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；
可视化模块，用于将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；
对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；
对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；
将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；
将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；
对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；
对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；
将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；
将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
上述图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质，通过计算机设备获取原始图像数据，由于对原始图像数据进行噪声信号抑制，从而去除杂质和受热等因素产生的干扰，得到去除噪声影响的较为纯净的初始图像数据，能够使得解码后的图像数据更为准确。然后计算机设备对初始图像数据采用白平衡处理的方法执行颜色通道对齐操作，得到不同颜色的色值处于相同的数值范围内的校正图像数据，再将校正图像数据分别按照每个颜色通道进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据，最后将多颜色通道数据执行按照可视化的范围对数据进行校准的可视化处理，使得解码的图像所显示的颜色或亮度与真实的场景更为接近，得到可视图像数据，从而实现自动解码。采用该方法，能够避免传统的通过安装单独的软件对原始图像数据进行解码以及需要学习软件使用才能够解码所导致的操作不便的问题，该方法自动实现原始图像数据的解码，因此解码的速度更快，效率更高且使得使用者的学习成本大大降低。
附图说明
图1为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
图2为一个实施例提供的图像数据解码方法的流程示意图；
图2a为一个实施例提供的RAW数据的形成示意图；
图2b为一个实施例提供的去除暗电流影响前后的色值曲线示意图；
图3为另一个实施例提供的图像数据解码方法的流程示意图；
图4为又一个实施例提供的图像数据解码方法的流程示意图；
图4a为一个实施例提供的单通道的数据经过空缺色值的填充之后得到多通道的数据的示意图；
图4b为一个实施例提供的根据空缺像素点周围的四个像素点的已有色值进行平均求得空缺色值的示意图；
图4c为一个实施例提供的空缺像素点的周围像素点的已有色值的分布示意图；
图5为又一个实施例提供的图像数据解码方法的流程示意图；
图5a为一个实施例提供的色彩校准图像进行图像亮度提升前后的色值曲线示意图；
图6为又一个实施例提供的图像数据解码方法的流程示意图；
图7为一个实施例提供的图像数据解码装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的图像数据解码方法，可以适用于图1所示的计算机设备。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、数据库、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该计算机程序被处理器执行时以实现一种图像数据解码方法。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储下述实施例中的原始图像数据，有关原始图像数据的具体描述参见下述实施例中的具体描述。该计算机设备的网络接口可以用于与外部的其他设备通过网络连接通信。可选的，该计算机设备可以是服务器，可以是台式机，可以是个人数字助理，还可以是其他的终端设备，例如平板电脑、手机、相机等等，还可以是云端或者远程服务器，本申请实施例对计算机设备的具体形式并不做限定。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。当然，输入装置和显示屏也可以不属于计算机设备的一部分，可以是计算机设备的外接设备。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
下面以具体的实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
需要说明的是，下述方法实施例的执行主体可以是图像数据解码方法装置，该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为上述计算机设备的部分或者全部。下述方法实施例以执行主体为计算机设备为例进行说明。
图2为一个实施例提供的图像数据解码方法的流程示意图。本实施例涉及的是计算机设备自动将传感器获取的原始图像数据进行解码的过程。如图2所示，该方法包括：
S10、获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据。
具体的，计算机设备获取原始图像数据，可以是读取图像传感器感应得到的原始图像数据，也可以是接收其他设备发送的原始图像数据。其中，该原始图像数据为图像传感器直接感应得到的，未经过处理的图像数据，通常可以称为裸数据/相机传感器原始数据(RAW Image Format数据)，也会被称为数字底片，该RAW数据为bayer格式,即通过bayer滤镜成像的数据；通常可见光通过不同颜色的滤光片,并在图像传感器上感应,被记录下电信号的强度，形成RAW数据。关于上述RAW数据的形成示意图可以参见如图2a所示，图2a中，可见光通过红色、蓝色和绿色的滤光层(filter layer)，进入传感通路(sensor array)，得到结果(result pattern)。
S20、对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据。
需要说明的是，由于在较暗环境下图像传感器感应的数值较低，此时,由于物理器件并不是绝对理想的状态，会受到杂质、受热等影响而产生电荷，这些电荷会形成暗电流，从而导致没有光线照射的情况下图像传感器传出的图像数据不为0,当然，还可能存在由于其他的信号源干扰所产生的噪声，这些都会影响最终成像的像素的数值。具体的，计算机设备对上述原始图像数据进行噪声信号抑制，从而去除原始图像数据中存在的干扰，得到较为纯净的初始图像数据，可选地，该噪声信号抑制可以包括黑电平噪声信号抑制，具体可以是将暗电流对像素的数值的影响认为是一个表征噪声的固定数据的叠加，然后将原始图像数据减去该固定数值的影响，从而去除部分暗电流的影响，得到较为纯净的初始图像数据。可选地，上述固定数值可以是经验值，例如经过多个样本测试得到，或者是厂家提供，对此本实施例并不做限定。
S30、对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作。
具体的，由于图像传感器对不同颜色的光的感光数值不同,所使用不同颜色通道的直方图分布不同,此时计算机设备对上述初始图像数据采用白平衡(white balance)处理实现各个颜色通道的对齐，得到校正图像数据，使得最终结果不会偏色。
S40、将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据。
具体的，计算机设备将上述校正图像数据分别按照每个颜色通道，在色值空缺的像素点处进行空缺色值补充，即按照每个颜色通道中不存在色值的像素点上补充上有效的色值，从而得到多个颜色各自对应的多颜色通道数据，该多颜色通道数据中色值空缺的像素点将大大减少或者不存在。可选地，空缺色值补充的方式可以是借用邻近像素点的已有色值中的一个，也可以是采用周围多个邻近像素点的已有色值的均值，对此本实施例并不做限定。
S50、将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
具体的，计算机设备对上述多颜色通道数据进行可视化处理，即将多颜色通道数据按照人眼可视化的范围进行校准，从而使得数据能够正常可见，这些经过可视化的范围校准的数据则为可视图像数据，从而完成解码。可选地，上述可视化处理可以包括颜色校准或者亮度校准中的至少一个，通过上述可视化处理，可以使得解码的图像所显示的颜色或亮度与真实的场景更为接近。
本实施例中，计算机设备获取原始图像数据，由于对原始图像数据进行噪声信号抑制，从而去除杂质和受热等因素产生的干扰，得到去除噪声影响的较为纯净的初始图像数据，能够使得解码后的图像数据更为准确。然后计算机设备对初始图像数据采用白平衡处理的方法执行颜色通道对齐操作，得到不同颜色的色值处于相同的数值范围内的校正图像数据，再将校正图像数据分别按照每个颜色通道进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据，最后将多颜色通道数据执行按照可视化的范围对数据进行校准的可视化处理，使得解码的图像所显示的颜色或亮度与真实的场景更为接近，得到可视图像数据，从而实现自动解码。采用该方法，能够避免传统的通过安装单独的软件对原始图像数据进行解码以及需要学习软件使用才能够解码所导致的操作不便的问题，该方法自动实现原始图像数据的解码，因此解码的速度更快，效率更高且使得使用者的学习成本大大降低。
可选地，该方法能够基于C++语言或python语言实现，从而能够使得该方法能够应用于安卓、OSX或者linux系统，从而实现跨平台的使用，因此应用场景更为丰富。通过实验，在c++版本工具使用了opencl加速,降低批量了解码的时间,处理单张800万像素RAW数据从3000ms降低到约75ms(OSX平台测试),极大地提升了批量处理结果的效率。
可选地，在上述实施例的基础上，上述步骤S20的一种可能的实现方式可以包括：根据所述原始图像数据的每个像素点的原始色值和预设的色值偏移量，确定每个像素点的初始色值，得到所述初始图像数据。具体的，计算机设备可以将上述原始图像数据的每个像素点的原始色值，去除噪声影响的预设的色值偏移量，从而校正得到每个像素点去除了噪声影响的初始色值，从而得到包括每个像素点的初始色值的初始图像数据。可选地，计算机设备可以将所述原始色值与所述色值偏移量之差与预设的最大色值的乘积，比所述最大色值与所述色值偏移量之差的比值，作为所述初始色值。可选地，上述最大色值可以是255,511等。具体的，当最大色值选择255时，计算机设备可以采用公式f(x,Δ)＝(x-Δ)×255/(255-Δ)或者该公式的变形计算每个像素点的初始色值，其中，x为原始色值，Δ为色彩偏移量，f为初始色值。计算机设备将原始色值与色值偏移量之差与最大色值的乘积，比最大色值与色值偏移量之差的比值，作为初始色值，该方法能够将暗电流产生的影响转化为色值偏移量，因此能够将暗电流产生的影响进行量化并去除，该去除暗电流影像的方法准确且易于实现。可选地，当上述色值偏移量为8bit的数据时，Δ可以为63，当Δ可以为63时，可以滤除大部分的噪声，能够适应更多的场景。例如可以参见图2b所示，图2b中的第一曲线和第二曲线分别为去除暗电流影响前后的色值的曲线，其中横轴表示场景亮度真实值，纵轴表示场景亮度观测值。本实施例中，计算机设备根据原始图像数据的每个像素点的原始色值和预设的色值偏移量，确定每个像素点的初始色值，以得到初始图像数据，因此能够准确的得到去除暗电流影响的初始图像数据，从而使得解码的结果更为准确，且易于实现，因此进一步提高了解码的效率。
可选地，在上述各个实施例的基础上，上述S30的一种可能的实现方式还可以如图3所示，包括：
S31、获取所述初始图像数据在每个颜色通道的平均色值。
具体的，计算机设备可以统计初始图像数据中每个颜色通道的每个像素点的色值，然后分别按照每个颜色通道计算色值的平均值，从而得到每个颜色通道对应的平均色值。
S32、根据多个所述颜色通道对应的平均色值和预设的校正矩阵，得到所述校正图像数据；其中，所述校正矩阵用于表征不同颜色通道的色值之间的比例关系。
具体的，计算机设备采用预设的校正矩阵对上述每个颜色通道的平均色值进行校正，由于上述校正矩阵用于表征不同颜色通道的色值之间的比例关系，因此采用该校正矩阵对平均色值进行较正所得到的校正图像数据，能够使得不同的颜色通道的色值分布处于更为接近的数值范围内。
可选地，本步骤S32的一种可能的实现方式可以包括：将每个颜色通道对应的所述平均色值和所述校正矩阵相乘，得到每个颜色通道的所述校正图像数据。具体的，计算机设备可以将上述每个颜色通道对应的平均色值和校正矩阵相乘，从而得到每个颜色通道的所述校正图像数据。例如可以采用公式
Figure BDA0002268041620000131
或该公式的变形确定所述校正图像数据。其中，
Figure BDA0002268041620000132
表示红色、绿色和蓝色三个颜色通道的校正图像数据，
Figure BDA0002268041620000133
为校正矩阵，
Figure BDA0002268041620000134
为红色、绿色和蓝色三个颜色通道的平均色值，其中R代表红色(red)，G代表绿色(green)，B代表蓝色(blue)。其中，Gavg为绿色通道的平均色值，Ravg为红色通道的平均色值，Bavg为蓝色通道的平均色值。本实施例中，计算机设备将每个颜色通道的所述平均色值和所述校正矩阵相乘，得到每个颜色通道的所述校正图像数据，从而实现对初始图像数据的白平衡处理，该方法能够使得不通的颜色通道的色值处于更为接近的数值范围内且易于实现，因此能够便于进行数据后续的处理。
本实施例中，计算机设备通过获取所述初始图像数据的每个颜色通道对应的平均色值，并根据多个所述颜色通道对应的平均色值和预设的表征不同颜色通道的色值之间的比例关系的校正矩阵，得到所述校正图像数据，从而使得不通的颜色通道的色值处于更为接近的数值范围内，因此便于数据处理，提高了解码的效率和准确度。
可选地，在上述各个实施例的基础上，上述步骤S40的一种可能的实现方式可以如图4所示，包括：
S41、获取所述校正图像数据中每个颜色通道中数据为空的空缺像素点。
S42、根据每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的已有色值计算所述空缺像素点的空缺色值，得到多个颜色对应的所述多颜色通道数据。
具体的，进行白平衡处理之后的校正图像数据仍然是单通道的数据，且在每个颜色通道并不连续，此时校正图像数据的每个颜色通道中均包括数据为空的空缺像素点，计算机设备获取每个颜色通道中数据为空的空缺像素点，然后将每个空缺像素点进行空缺色值补充，即填充空缺色值，从而得到每个颜色对应的颜色通道数据，多个颜色既可得到上述多颜色通道数据。可以参见图4a所示，图4a为单通道的数据经过空缺色值的填充之后得到多通道的数据的示意图。其中，该空缺色值的确定方法可以采用插值的方式，例如将空缺像素点的空缺色值设置为与之邻近的一个像素点的已有色值；可选地，还可以采用双线性插值的方式确定空缺像素点的空缺色值。
可选地，上述采用双线性插值的方式确定空缺像素点的空缺色值的方式可以包括：将每个颜色通道中所述空缺像素点的周围像素点的所述已有色值的均值，作为所述空缺像素点的所述空缺色值。具体的，可以参见图4b所示，对于一个空缺像素点的空缺色值，可以将其前后左右四个像素点的已有色值进行平均求得空缺色值。在一个实施例中，每个空缺像素点的周围像素点的已有色值的分布可以参见如图4c中的几种情况。可选地，对于位于边缘的空缺像素点可以采用邻近像素点的已有色值进行计算，当然也可以直接采用经验值，对此本实施例并不做限定。本实现方式中，通过将每个颜色通道中所述空缺像素点周围的像素点的所述已有色值的均值，作为所述空缺像素点的所述空缺色值，能够使得空缺像素点的空缺色值结合周围的已有色值进行确定，且与周围的已有色值差异最小，因此所确定的空缺色值与周围已有色值的变化更为平滑，因而更加合理，进而提高了解码的准确性。
本实施例中，计算机设备通过获取校正图像数据中每个颜色通道中数据为空的空缺像素点，并根据每个颜色通道中空缺像素点周围像素点的已有色值计算空缺像素点的空缺色值，从而得到每个颜色对应的连续的多颜色通道数据，该方法由于结合了空缺像素点的周围像素点的已有色值计算空缺像素点的空缺色值，因此得到的空缺色值更为合理，因此提高了解码的准确性。
可选地，在上述各个实施例的基础上，上述S50的一种可能的实现方式可以参见图5所示，包括：
S51、对所述多颜色通道数据按照预设的颜色转换矩阵进行色彩校准，得到色彩校准图像数据。
具体的，由于影像设备中颜色空间和显示设备的颜色空间存在差异，计算机设备可以将上述多颜色通道数据按照预设的颜色转换矩阵进行色彩校准，以使得校准后的数据与实际的颜色更为接近，从而得到色彩校准图像数据。
可选地，本步骤S51的一种可能的实现方式包括：计算机设备将所述多颜色通道数据和所述颜色转换矩阵相乘，得到所述色彩校准图像数据。具体的，采用公式
Figure BDA0002268041620000151
或该公式的变形确定色彩较准数据，其中
Figure BDA0002268041620000152
表示色彩较准之后的色彩校准图像数据，
Figure BDA0002268041620000153
表示色彩较准之前的多颜色通道数据，
Figure BDA0002268041620000154
表示颜色转换矩阵，该颜色转换矩阵能够表征影像设备中颜色空间和显示设备的颜色空间存在差异，该颜色转换矩阵可以由厂家提供，或者采用实验图样进行测试得到。本实现方式中，计算机设备将所述多颜色通道数据和所述颜色转换矩阵相乘，得到所述色彩校准图像数据，从而实现将影像设备中颜色空间和显示设备的颜色空间存在的差异进行补偿，使得色彩校准图像数据中的颜色成分与实际的场景的图像更为接近。
S52、对所述色彩校准图像进行图像亮度调整，得到所述可视图像数据。
具体的，计算机设备还可以对色彩校准图像进行图像亮度调整，如亮度提升或者亮度降低，得到亮度与实际的场景的图像更为接近的可视图像数据。
可选地，相比于高亮区域,人眼对暗部区域感知更明显，因此计算机设备还可以对色彩校准图像进行图像亮度提升。可选地，上述图像亮度提升可以采用亮度系数对所述色彩较准图像数据进行非线性转换，得到所述可视图像数据，例如包括gamma变换，采用公式C＝I1/γ或者该公式的变形确定所述可视图像数据，其中，C为可视图像数据中的色值，I为色彩校准图像数据中的色值，通常为线性数据，γ为亮度系数，可选地，可以将γ设置为2.2，以适应大部分的设备。其中，亮度系数可以为厂家提供的数据，也可以采用实验图样进行测试得到，对此本实施例不做限定。采用该公式确定可视图像数据，能够依据亮度系数对输出的可视图像数据进行调整，因此更为准确和易于实现。可选地，可以参见图5a所示，图5a中的位于下方的第三曲线表征亮度提升之前的色彩校准图像数据，位于第三曲线上方的第四曲线表征亮度提升之后的可视图像数据，其中，横轴表示场景亮度值，纵轴表示场景亮度值。
本实施例中，计算机设备对多颜色通道数据按照预设的颜色转换矩阵进行色彩校准，得到色彩校准图像数据，从而实现对多颜色通道数据的显示色彩进行校准，然后计算机设备对色彩校准图像进行图像亮度调整，得到可视图像数据，从而实现对图像亮度进行校准，使得最终得到的可视图像数据的色彩和亮度在人眼可视范围内均能够更加接近实际的场景，进而使得解码的效果更好。
可选地，在上述各实施例的基础上，在步骤S10之后，所述方法还可以如图6所示，包括：
S11、判断是否存在所述原始图像数据对应的配置文件；其中，所述配置文件包括色值偏移量、校正矩阵、颜色转换矩阵和亮度系数中的至少一个，若是，执行S12A，若否，执行S12B。
S12A、采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤。
S12B、根据所述原始图像数据和获取的相机参数生成所述配置文件，并采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤。
具体的，计算机设备在获取获取原始图像数据之后，还可以检查是否存在与原始图像数据对应的配置文件，可选地，该配置文件通常为cfg文件，该配置文件中可以包括色值偏移量、校正矩阵、颜色转换矩阵和亮度系数中的至少一个。如果存在原始图像数据对应的配置文件，则计算机设备可以采用上述配置文件中所包含的参数执行S20的步骤，上述原始图像数据对应的配置文件与原始图像数据之间匹配，例如可以是厂家提供的与影像设备匹配的参数，因此能够使得解码的结果更为准确，与实际的场景更加接近；如果不存在原始图像数据对应的配置文件，则计算机设备还可以采用解码工具通过内部算法计算图像的校正矩阵，该校正矩阵包括RGBgain值,并使用该校正矩阵以及亮度系数自动生成上述配置文件中所包含的参数，并根据生成的这些参数来执行S20的步骤，可以不依赖于厂家提供的数据，因此适用范围更广，鲁棒性更强。可选地，上述配置文件中包括的参数可以是根据经验生成的，还可以是厂家提供的数据，对此本实施例不做限定。
应该理解的是，虽然图2-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种图像数据解码装置，包括：
获取模块100，用于获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；
滤波模块200，用于对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；
校正模块300，用于对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；
插值补充模块400，用于将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；
可视化模块500，用于将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
在其中一个实施例中，滤波模块200，具体用于根据所述原始图像数据的每个像素点的原始色值和预设的色值偏移量，确定每个像素点的初始色值，得到所述初始图像数据。
在其中一个实施例中，滤波模块200，具体用于将所述原始色值与所述色值偏移量之差与预设的最大色值的乘积，比所述最大色值与所述色值偏移量之差的比值，作为所述初始色值。
在其中一个实施例中，校正模块300，具体用于获取所述初始图像数据在每个颜色通道的平均色值，并根据多个所述颜色通道对应的平均色值和预设的校正矩阵，得到所述校正图像数据；其中，所述校正矩阵用于表征不同颜色通道的色值之间的比例关系。
在其中一个实施例中，校正模块300，具体用于将每个颜色通道的对应所述平均色值和所述校正矩阵相乘，得到每个颜色通道的所述校正图像数据。
在其中一个实施例中，插值补充模块400，具体用于获取所述校正图像数据中每个颜色通道中数据为空的空缺像素点，并根据每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的已有色值计算所述空缺像素点的空缺色值，得到每个颜色对应的所述多颜色通道数据。
在其中一个实施例中，插值补充模块400，具体用于将每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的所述已有色值的均值，作为所述空缺像素点的所述空缺色值。
在其中一个实施例中，可视化模块500，具体用于对所述多颜色通道数据按照预设的颜色转换矩阵进行色彩校准，得到色彩校准图像数据，并对所述色彩校准图像进行图像亮度调整，得到所述可视图像数据。
在其中一个实施例中，可视化模块500，具体用于将所述多颜色通道数据和所述颜色转换矩阵相乘，得到所述色彩校准图像数据。
在其中一个实施例中，可视化模块500，具体用于采用亮度系数对所述色彩较准图像数据进行非线性转换，得到所述可视图像数据。
在其中一个实施例中，获取模块100，具体用于判断是否存在与所述原始图像数据对应的配置文件；其中，所述配置文件包括色值偏移量、校正矩阵、颜色转换矩阵和亮度系数中的至少一个；若是，则采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤；若否，则根据所述原始图像数据和获取的相机参数生成所述配置文件，并采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤。
关于图像数据解码装置的具体限定可以参见上文中对于图像数据解码方法的限定，在此不再赘述。上述图像数据解码装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据所述原始图像数据的每个像素点的原始色值和预设的色值偏移量，确定每个像素点的初始色值，得到所述初始图像数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将所述原始色值与所述色值偏移量之差与预设的最大色值的乘积，比所述最大色值与所述色值偏移量之差的比值，作为所述初始色值。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取所述初始图像数据在每个颜色通道的平均色值；根据多个所述颜色通道对应的平均色值和预设的校正矩阵，得到所述校正图像数据；其中，所述校正矩阵用于表征不同颜色通道的色值之间的比例关系。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将每个颜色通道的对应所述平均色值和所述校正矩阵相乘，得到每个颜色通道的所述校正图像数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取所述校正图像数据中每个颜色通道中数据为空的空缺像素点；根据每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的已有色值计算所述空缺像素点的空缺色值，得到每个颜色对应的所述多颜色通道数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的所述已有色值的均值，作为所述空缺像素点的所述空缺色值。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：对所述多颜色通道数据按照预设的颜色转换矩阵进行色彩校准，得到色彩校准图像数据；对所述色彩校准图像进行图像亮度调整，得到所述可视图像数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将所述多颜色通道数据和所述颜色转换矩阵相乘，得到所述色彩校准图像数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：采用亮度系数对所述色彩较准图像数据进行非线性转换，得到所述可视图像数据。
在一个实施例中，所述获取原始图像数据之后，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：判断是否存在与所述原始图像数据对应的配置文件；其中，所述配置文件包括色值偏移量、校正矩阵、颜色转换矩阵和亮度系数中的至少一个；若是，则采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤；若否，则根据所述原始图像数据和获取的相机参数生成所述配置文件，并采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤。
应当清楚的是，本申请实施例中处理器执行计算机程序的过程，与上述方法中各个步骤的执行过程一致，具体可参见上文中的描述。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据所述原始图像数据的每个像素点的原始色值和预设的色值偏移量，确定每个像素点的初始色值，得到所述初始图像数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将所述原始色值与所述色值偏移量之差与预设的最大色值的乘积，比所述最大色值与所述色值偏移量之差的比值，作为所述初始色值。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取所述初始图像数据在每个颜色通道的平均色值；根据多个所述颜色通道对应的平均色值和预设的校正矩阵，得到所述校正图像数据；其中，所述校正矩阵用于表征不同颜色通道的色值之间的比例关系。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将每个颜色通道的对应所述平均色值和所述校正矩阵相乘，得到每个颜色通道的所述校正图像数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取所述校正图像数据中每个颜色通道中数据为空的空缺像素点；根据每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的已有色值计算所述空缺像素点的空缺色值，得到每个颜色对应的所述多颜色通道数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的所述已有色值的均值，作为所述空缺像素点的所述空缺色值。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：对所述多颜色通道数据按照预设的颜色转换矩阵进行色彩校准，得到色彩校准图像数据；对所述色彩校准图像进行图像亮度调整，得到所述可视图像数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将所述多颜色通道数据和所述颜色转换矩阵相乘，得到所述色彩校准图像数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：采用亮度系数对所述色彩较准图像数据进行非线性转换，得到所述可视图像数据。
在一个实施例中，所述获取原始图像数据之后，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：判断是否存在与所述原始图像数据对应的配置文件；其中，所述配置文件包括色值偏移量、校正矩阵、颜色转换矩阵和亮度系数中的至少一个；若是，则采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤；若否，则根据所述原始图像数据和获取的相机参数生成所述配置文件，并采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤。
应当清楚的是，本申请实施例中处理器执行计算机程序的过程，与上述方法中各个步骤的执行过程一致，具体可参见上文中的描述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (13)

1.一种图像数据解码方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；
对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；
对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；
将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；
将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据，包括：
根据所述原始图像数据的每个像素点的原始色值和预设的色值偏移量，确定每个像素点的初始色值，得到所述初始图像数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像数据的每个像素点的原始色值和预设的色值偏移量，确定每个像素点的初始色值，包括：
将所述原始色值与所述色值偏移量之差与预设的最大色值的乘积，比所述最大色值与所述色值偏移量之差的比值，作为所述初始色值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作，包括：
获取所述初始图像数据在每个颜色通道的平均色值；
根据多个所述颜色通道对应的平均色值和预设的校正矩阵，得到所述校正图像数据；其中，所述校正矩阵用于表征不同颜色通道的色值之间的比例关系。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述颜色通道对应的平均色值和预设的校正矩阵，得到所述校正图像数据，包括：
将每个颜色通道的对应所述平均色值和所述校正矩阵相乘，得到每个颜色通道的所述校正图像数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据，包括：
获取所述校正图像数据中每个颜色通道中数据为空的空缺像素点；
根据每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的已有色值计算所述空缺像素点的空缺色值，得到多个颜色对应的所述多颜色通道数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据每个颜色通道中所述空缺像素点的周围像素点的已有色值计算所述空缺像素点的空缺色值，包括：
将每个颜色通道中所述空缺像素点周围像素点的所述已有色值的均值，作为所述空缺像素点的所述空缺色值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据，包括：
对所述多颜色通道数据按照预设的颜色转换矩阵进行色彩校准，得到色彩校准图像数据；
对所述色彩校准图像进行图像亮度调整，得到所述可视图像数据。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述色彩校准图像数据进行图像亮度调整，得到所述可视图像数据，包括：
采用亮度系数对所述色彩较准图像数据进行非线性转换，得到所述可视图像数据。
10.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述获取原始图像数据之后，还包括：
判断是否存在与所述原始图像数据对应的配置文件；其中，所述配置文件包括色值偏移量、校正矩阵、颜色转换矩阵和亮度系数中的至少一个；
若是，则采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤；
若否，则根据所述原始图像数据和获取的相机参数生成所述配置文件，并采用所述配置文件执行所述对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据的步骤。
11.一种图像数据解码装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取原始图像数据；其中，所述原始图像数据为图像传感器获取的图像数据；
滤波模块，用于对所述原始图像数据进行噪声信号抑制，得到去除噪声影响的初始图像数据；
校正模块，用于对所述初始图像数据执行颜色通道对齐操作，得到校正图像数据；其中，所述颜色通道对齐操作包括对数据进行白平衡处理的操作；
插值补充模块，用于将所述校正图像数据按照每个颜色通道分别进行空缺色值补充，得到与多个颜色对应的多颜色通道数据；
可视化模块，用于将所述多颜色通道数据进行可视化处理，得到可视图像数据；其中，所述可视化处理为按照可视化的范围对数据进行校准的操作。
12.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
CN201911094971.6A 2019-11-11 2019-11-11 图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质 Pending CN111064963A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911094971.6A CN111064963A (zh) 2019-11-11 2019-11-11 图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911094971.6A CN111064963A (zh) 2019-11-11 2019-11-11 图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111064963A true CN111064963A (zh) 2020-04-24

Family

ID=70298222

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911094971.6A Pending CN111064963A (zh) 2019-11-11 2019-11-11 图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111064963A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113676639A (zh) * 2021-08-17 2021-11-19 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、处理装置、电子设备及介质
CN113920037A (zh) * 2021-12-14 2022-01-11 极限人工智能有限公司 一种内窥镜画面矫正方法、装置、矫正系统及存储介质

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1717006A (zh) * 2004-06-29 2006-01-04 三星电子株式会社 用于在图像传感器中改善图像质量的设备和方法
CN101193316A (zh) * 2006-11-21 2008-06-04 安凯（广州）软件技术有限公司 一种自适应白平衡校正方法
CN101222572A (zh) * 2007-01-11 2008-07-16 上海杰得微电子有限公司 白平衡处理装置
CN101242476A (zh) * 2008-03-13 2008-08-13 北京中星微电子有限公司 图像颜色自动校正方法及数字摄像系统
CN101310522A (zh) * 2006-01-20 2008-11-19 索尼株式会社 摄像装置
CN102244790A (zh) * 2011-06-27 2011-11-16 展讯通信（上海）有限公司 图像信号处理器配套参数的自适应调整装置及方法
US20120050567A1 (en) * 2010-09-01 2012-03-01 Apple Inc. Techniques for acquiring and processing statistics data in an image signal processor
CN102547162A (zh) * 2010-09-30 2012-07-04 苹果公司 用于处理原始图像数据的图像信号处理器线缓冲器配置
CN103455979A (zh) * 2013-07-16 2013-12-18 大连理工大学 一种低照度视频图像增强方法
CN106134179A (zh) * 2014-03-28 2016-11-16 佳能株式会社 图像处理设备及其控制方法和摄像设备及其控制方法以及记录介质
CN106454079A (zh) * 2016-09-28 2017-02-22 北京旷视科技有限公司 图像处理方法及装置和相机
CN108024107A (zh) * 2017-12-06 2018-05-11 广东欧珀移动通信有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN109194855A (zh) * 2018-09-20 2019-01-11 Oppo广东移动通信有限公司 成像方法、装置和电子设备
CN109523485A (zh) * 2018-11-19 2019-03-26 Oppo广东移动通信有限公司 图像颜色校正方法、装置、存储介质及移动终端
CN109672871A (zh) * 2017-10-17 2019-04-23 华为技术有限公司 白平衡信息同步方法、装置及计算机可读介质
CN110097520A (zh) * 2019-05-07 2019-08-06 北京京东尚科信息技术有限公司 图像处理方法和装置

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1717006A (zh) * 2004-06-29 2006-01-04 三星电子株式会社 用于在图像传感器中改善图像质量的设备和方法
CN101310522A (zh) * 2006-01-20 2008-11-19 索尼株式会社 摄像装置
CN101193316A (zh) * 2006-11-21 2008-06-04 安凯（广州）软件技术有限公司 一种自适应白平衡校正方法
CN101222572A (zh) * 2007-01-11 2008-07-16 上海杰得微电子有限公司 白平衡处理装置
CN101242476A (zh) * 2008-03-13 2008-08-13 北京中星微电子有限公司 图像颜色自动校正方法及数字摄像系统
US20120050567A1 (en) * 2010-09-01 2012-03-01 Apple Inc. Techniques for acquiring and processing statistics data in an image signal processor
CN102547162A (zh) * 2010-09-30 2012-07-04 苹果公司 用于处理原始图像数据的图像信号处理器线缓冲器配置
CN102244790A (zh) * 2011-06-27 2011-11-16 展讯通信（上海）有限公司 图像信号处理器配套参数的自适应调整装置及方法
CN103455979A (zh) * 2013-07-16 2013-12-18 大连理工大学 一种低照度视频图像增强方法
CN106134179A (zh) * 2014-03-28 2016-11-16 佳能株式会社 图像处理设备及其控制方法和摄像设备及其控制方法以及记录介质
CN106454079A (zh) * 2016-09-28 2017-02-22 北京旷视科技有限公司 图像处理方法及装置和相机
CN109672871A (zh) * 2017-10-17 2019-04-23 华为技术有限公司 白平衡信息同步方法、装置及计算机可读介质
CN108024107A (zh) * 2017-12-06 2018-05-11 广东欧珀移动通信有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN109194855A (zh) * 2018-09-20 2019-01-11 Oppo广东移动通信有限公司 成像方法、装置和电子设备
CN109523485A (zh) * 2018-11-19 2019-03-26 Oppo广东移动通信有限公司 图像颜色校正方法、装置、存储介质及移动终端
CN110097520A (zh) * 2019-05-07 2019-08-06 北京京东尚科信息技术有限公司 图像处理方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
祝晓笑 等: "安防用CMOS图像传感器片上图像信号处理电路综述", 《半导体光电》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113676639A (zh) * 2021-08-17 2021-11-19 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、处理装置、电子设备及介质
CN113920037A (zh) * 2021-12-14 2022-01-11 极限人工智能有限公司 一种内窥镜画面矫正方法、装置、矫正系统及存储介质
CN113920037B (zh) * 2021-12-14 2022-04-12 极限人工智能有限公司 一种内窥镜画面矫正方法、装置、矫正系统及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6472869B2 (ja) 周囲光に基づく画像調整
US9055263B2 (en) Apparatus, method and computer program for correcting an image using lookup tables generated by inputted image analysis
CN104869380B (zh) 图像处理设备和图像处理方法
JP6999802B2 (ja) ダブルカメラベースの撮像のための方法および装置
CN111861922A (zh) 颜色校正矩阵的调整方法及装置、存储介质
CN111837155A (zh) 图像处理方法及设备
US11962917B2 (en) Color adjustment method, color adjustment device, electronic device and computer-readable storage medium
WO2021136391A1 (zh) 图像处理方法、图像处理装置和显示装置
CN111064963A (zh) 图像数据解码方法、装置、计算机设备和存储介质
CN107948617A (zh) 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN107635124B (zh) 人脸拍摄的白平衡处理方法、装置及设备
CN114549383A (zh) 一种基于深度学习的图像增强方法、装置、设备及介质
CN114093292A (zh) 亮度参数校正方法、装置、设备及亮度补偿系统
CN113870146A (zh) 一种彩色相机图像边缘伪彩的校正方法
CN108063933A (zh) 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备
JP5898428B2 (ja) 画像処理装置及びその制御方法
CN113096046A (zh) 一种图像处理方法及装置
JP6891403B2 (ja) 変化度合い導出装置、変化度合い導出システム、変化度合い導出方法、これに用いる色既知体及びプログラム
CN110995961B (zh) 一种摄像机暗角的增强方法及系统
JPWO2020166256A1 (ja) 情報処理端末、プログラム、情報処理システム及び色補正方法
JP2016127505A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP4629629B2 (ja) デジタルカメラの偽色評価方法、デジタルカメラの偽色評価装置及びデジタルカメラの偽色評価プログラム
CN109584313A (zh) 摄像头标定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109379521A (zh) 摄像头标定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114724502B (zh) Led显示屏的环境光影响的确定方法、系统、装置、电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200424

RJ01 Rejection of invention patent application after publication