CN111556228A

CN111556228A - 镜头阴影的校正方法及系统

Info

Publication number: CN111556228A
Application number: CN202010415061.XA
Authority: CN
Inventors: 魏道敏; 陈欢; 温瑞丹; 张鑫; 汪涛
Original assignee: Spreadtrum Communications Shanghai Co Ltd
Current assignee: Spreadtrum Communications Shanghai Co Ltd
Priority date: 2020-05-15
Filing date: 2020-05-15
Publication date: 2020-08-18
Anticipated expiration: 2040-05-15
Also published as: CN111556228B

Abstract

本发明公开了一种镜头阴影的校正方法及系统，所述校正方法包括：获取一输入图像的图像信息及直方图信息；根据失真模型表对所述图像信息进行阴影校正，以获取阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值；以及，根据直方图信息判断是否启动误差扩散机制，若是，对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散，以输出扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值。本发明可有效地抑制图像分层，极大地降低了资源开销，并且极大地提升了处理速度，从而提升了镜头阴影校正效率。

Description

镜头阴影的校正方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种镜头阴影的校正方法及系统。

背景技术

镜头阴影校正是为了解决由于镜头对于光学折射不均匀导致的的镜头周围出现阴影的情况。

镜头阴影校正一般包括基于亮度信息与色彩信息的阴影校正。通过数码相机拍摄的图片一般都受到亮度阴影和色彩偏差失真的作用，从而影响图像呈现出来的效果。

亮度阴影失真，也称作光晕现象，是由于镜头中心区域接收到的光照强度比边界区域要多而导致，从而造成了拍摄图像的中心位置与四角位置亮度不一致。光晕现象可以通过相机镜头预先调试的失真模型来进行校正。

色彩偏差与上述亮度阴影类似，色彩从图像中心到图像边界会产生偏移。CCD(电荷耦合器件)或CMOS(互补金属氧化物半导体)传感器对可见光中的红色波段响应强度要大于绿色波段和蓝色波段，并且响应可以延伸到不可见的红外波段。为了防止红外波段对图像效果的影响，数码相机在镜头中加入了红外滤光片(阻止红外波段通过，允许可见光通过)对红外波段进行抑制，从而去除红外波段的影响。然而滤光片的透过率会随着入射光的入射角度的增大而向短波段偏移，因此长波段可见光(红色波段)在镜头边缘处透过率会降低，从而产生不均匀的色彩偏差。色彩偏差校正一般在不同色温下拍摄平坦的毛玻璃场景来得到失真模型，然后利用该失真模型对色彩偏差进行校正。

目前，利用亮度阴影失真和色彩偏差失真模型，可以对镜头阴影进行校正。但是，当所拍摄的平坦场景处的信号的信噪比较低时，也即该平坦场景处CCD或CMOS传感器捕获的信号强度值很低时，直接使用镜头阴影失真模型校正容易产生图像分层现象。

目前，还有些方案是直接提高镜头阴影校正模块(LSC模块)的输出数据位宽来达到降低图像分层现象的目的，但是，为了达到抑制图像分层的目的，势必要将镜头阴影校正模块后ISP(图像信号处理)pipeline上其他模块的处理数据的位宽精度提高，这样就会导致巨大的资源开销和延缓处理速度。从而降低处理效率。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中无法有效地解决镜头阴影校正带来的图案分层现象的缺陷，提供一种镜头阴影的校正方法及系统。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种镜头阴影的校正方法，包括：

获取一输入图像的图像信息及直方图信息；

根据失真模型表对所述图像信息进行阴影校正，以获取阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值；以及，

根据直方图信息判断是否启动误差扩散机制，若是，对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散，以输出扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

可选地，所述对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散的步骤包括：

沿着径向对所述输入图像中预设范围内的各个像素点分配目标误差值。

可选地，还包括：

根据自适应算法调整所述预设范围及分配至各个像素点的目标误差值。

可选地，所述校正方法还包括：

响应于判断到不启动误差扩散机制，对阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值进行四舍五入计算，以输出四舍五入计算后的所述输入图像的每个像素点的像素值；和/或，

输出扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值的步骤之后，所述校正方法还包括：

对扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值进行四舍五入计算，以输出四舍五入计算后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

可选地，所述根据直方图信息判断是否启动误差扩散机制，若是，对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散的步骤包括：

判断所述直方图信息中预设特征空间区段内的像素点数量是否大于预设阈值，若是，对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散。

可选地，根据失真模型表对所述图像信息进行阴影校正的步骤之前，所述校正方法还包括：

根据色温值线性插值出失真模型表；

通过自适应迭代算法确定出色偏最小的失真模型表并作为进行阴影校正时的失真模型表。

可选地，所述失真模型表包括亮度阴影失真和色彩偏差失真的模型表。

一种镜头阴影的校正系统，包括：

输入模块，被配置为获取一输入图像的图像信息及直方图信息；

校正模块，被配置为根据失真模型表对所述图像信息进行阴影校正，以获取阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值；以及，

处理模块，被配置为根据直方图信息判断是否启动误差扩散机制，若是，对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散，以输出扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

可选地，所述处理模块被配置为：沿着径向对所述输入图像中预设范围内的各个像素点分配目标误差值。

可选地，所述处理模块还被配置为：根据自适应算法调整所述预设范围及分配至各个像素点的目标误差值。

可选地，所述处理模块还被配置为：响应于判断到不启动误差扩散机制，对阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值进行四舍五入计算，以输出四舍五入计算后的所述输入图像的每个像素点的像素值；和/或，

所述处理模块还被配置为：对扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值进行四舍五入计算，以输出四舍五入计算后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

可选地，所述处理模块被配置为：判断所述直方图信息中预设特征空间区段内的像素点数量是否大于预设阈值，若是，对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散。

可选地，校正模块还被配置为：根据色温值线性插值出失真模型表，通过自适应迭代算法确定出色偏最小的失真模型表并作为进行阴影校正时的失真模型表。

一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现如上述的镜头阴影的校正方法的步骤。

一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令在由处理器执行时实现如上述的镜头阴影的校正方法的步骤。

在符合本领域常识的基础上，所述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实施例。

本发明的积极进步效果在于：

本发明提供的镜头阴影的校正方法及系统，可有效地抑制图像分层，极大地降低了资源开销，并且极大地提升了处理速度，从而提升了镜头阴影校正效率。

附图说明

在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的所述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。

图1为根据本发明的一实施例的镜头阴影的校正方法的流程示意图。

图2为根据本发明的一实施例的镜头阴影的校正系统的结构示意图。

图3为根据本发明另一实施例的实现镜头阴影的校正方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。

为了克服目前存在的上述缺陷，本实施例提供一种镜头阴影的校正方法，所述校正方法包括：获取一输入图像的图像信息及直方图信息；根据失真模型表对所述图像信息进行阴影校正，以获取阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值；以及，根据直方图信息判断是否启动误差扩散机制，若是，对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散，以输出扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

在本实施例中，所述失真模型表主要包括亮度阴影失真和色彩偏差失真的模型表。

在本实施例中，可有效地抑制图像分层，极大地降低了资源开销，并且极大地提升了处理速度，从而提升了镜头阴影校正效率。

具体地，作为一实施例，如图1所示，所述校正方法主要包括以下步骤：

步骤101、获取输入图像的图像信息及直方图信息。

在本步骤中，获取一输入图像的当前帧图像信息P(x,y)，图像大小可以为W x H，以及获取按窗口划分的各个通道的统计信息以及直方图信息。

在本实施例中，输入的统计信息可根据实际需求进行相应的设定。

步骤102、确定出失真模型表。

在本步骤中，读入各个色温下的失真模型表Tabel(i,j)，其中，i表示不同类型色温，j表示RAW(图像的一种数据格式)域四个通道。

之后，在本步骤中，参考以下式1，根据当前色温值线性插值出一个失真模型表并用于校正输入的统计信息。

Table(j)＝Table(i,j)*ratio1+Table(i+1,j)*ratio2 (式1)

其中，ratio1(当前色温与类型i色温的比例)和ratio2(当前色温与类型i+1色温的比例)均可根据实际需求进行相应的设定及调整。

之后，在本步骤中，通过自适应迭代算法寻找色偏最小的失真模型表Table_update。

在本实施例中，利用上述失真模型表Table_update，通过bicubic(双线性插值)插值(a＝-0.5，即bicubic公式中的a的取值)确定出全局图像的失真模型表Table_all(x,y)，0≤x<W，0≤y<H。插值核为如下式2所示。

其中，r为BiCubic公式中位置坐标，w(r)为对应位置坐标的权重。

步骤103、根据失真模型表对图像信息进行阴影校正。

在本步骤中，根据确定出的失真模型表对所述图像信息进行阴影校正，以获取阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值，即如下式3所示，计算得到高精度的阴影校正后的像素值P_corr_refine(x,y)。

P_corr_refine(x,y)＝P(x,y)*Table_all(x,y) (式3)

步骤104、判断是否启动误差扩散机制，若是，执行步骤105，若否，执行步骤106。

在本步骤中，根据直方图信息判断是否启动误差扩散机制，若是，执行步骤105，若否，执行步骤106。

具体地，在本步骤中，判断所述直方图信息中预设特征空间区段内的像素点数量是否大于预设阈值，若是，执行步骤105，若否，执行步骤106。

在本实施例中，假设输入图像为10bits宽度数据，直方图统计信息为hist(h),0≤h≤1023，当符合以下条件(式4、式5)时，即可以启动误差扩散机制。其中，th_bin_0(th_bin_1)为直方图bin的阈值，th_num_0(th_num_1)为统计个数的阈值。

步骤105、沿着径向进行误差扩散。

在本步骤中，对每个像素点进行预设范围内的误差扩散，以输出扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

具体地，在本步骤中，沿着径向对所述预设范围内的各个像素点分配目标误差值。即将当前像素点P_corr_refine(x,y)的四舍五入产生的误差值error＝P_corr_refine(x,y)-round(P_corr_refine(x,y))分配到当前像素点(x,y)邻域内其他像素点上的机制，round表示四舍五入计算。

在本实施例中，如下内容所示，根据自适应算法调整所述预设范围及分配至各个像素点的目标误差值。

p_old＝P_corr_refine(x,y)

p_new＝round(p_old)

P_corr_new(x,y)＝p_new

error＝p_old–p_new

range＝r_max*(1-exp(-((x-cen_x)^2+(y_cen_y)^2)/(2*r_sigma^2)))

for all(i,j)and sqrt((i-x)^2+(j-y)^2)<range and((i>x and j＝＝y)or(j>y))

str＝str_base*exp(-((i-x)^2+(j-y)^2)/(2*str_sigma^2))

P_corr_refine(i,j)＝P_corr_refine(i,j)+error*str

其中，cen_x,cen_y为图像中心点位置，range为扩散范围，r_sigma为径向变化强度阈值，r_max为最大扩散半径阈值，str_base为基准扩散强度阈值，str_sigma为扩散强度变化阈值，str为分配到的误差值的权重。

由于在图像边界处更容易出现失真模型与实际拍摄图像不符的情况，所以本实施例提出了基于径向的误差扩散机制来极大地降低图像边界处的分层现象。径向误差扩散机制在远离图像中心点的位置，会自适应调整误差扩散范围和该范围内每个像素点的误差扩散强度。

作为另一实施例，在本实施例中，如下内容所示，可采用一种向邻域像素点进行误差扩散的机制。

p_old＝P_corr_refine(x,y)

p_new＝round(p_old)

P_corr_new(x,y)＝p_new

error＝p_old–p_new

P_corr_refine(x+1,y+0)＝P_corr_refine(x+1,y+0)+error*7/16

P_corr_refine(x-1,y+1)＝P_corr_refine(x-1,y+1)+error*3/16

P_corr_refine(x+0,y+1)＝P_corr_refine(x+0,y+1)+error*5/16

P_corr_refine(x+1,y+1)＝P_corr_refine(x+1,y+1)+error*1/16

其中，上述各个位置分配到的误差值的权重仅为示例，而不仅限于上述数值，各个位置的权重均可根据实际需求进行相应的调整及设定。

步骤106、扩散后进行四舍五入计算以输出最终像素值。

在本步骤中，对扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值进行四舍五入计算，以输出四舍五入计算后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

步骤107、进行四舍五入计算以输出最终像素值(P_corr_new)。

在本步骤中，响应于判断到不启动误差扩散机制，对阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值进行四舍五入计算，以输出四舍五入计算后的所述输入图像的每个像素点的像素值，即如下式6所示，输出最终像素值P_corr_rough(x,y)。

P_corr_rough(x,y)＝round(P_corr_refine(x,y)) (式6)

本实施例提供的镜头阴影的校正方法主要具有以下有益效果。

1)采用误差扩散机制更加有效地抑制图像分层；

2)相比于提升镜头阴影校正模块的输出数据位宽的处理方案，本实施例提供的所述校正方法的操作简单，同时极大地降低了资源开销，并且极大地提升了处理速度；

3)依据径向准则，可以自适应的调整误差扩散范围和误差扩散强度，从而增强对图像边界分层现象的处理；

4)自适应的判断是否启动误差扩散机制，以使得在正常场景可以提升处理速度同时也能避免图像分层现象的出现。

本实施例还提供一种镜头阴影的校正系统，所述校正系统利用如上述的校正方法。

具体地，作为一实施例，如图2所示，所述校正系统主要包括输入模块21、校正模块22及处理模块23。

输入模块21被配置为获取输入图像的图像信息及直方图信息。

校正模块22被配置为根据色温值线性插值出失真模型表，通过自适应迭代算法确定出色偏最小的失真模型表并作为进行阴影校正时的失真模型表。

校正模块22还被配置为根据确定出的失真模型表对所述图像信息进行阴影校正，以获取阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

处理模块23被配置为根据直方图信息判断是否启动误差扩散机制，具体地，被配置为判断所述直方图信息中预设特征空间区段内的像素点数量是否大于预设阈值，若是，沿着径向对各个像素点进行预设范围的误差扩散。

在本实施例中，处理模块23被配置为根据自适应算法调整所述预设范围及分配至各个像素点的目标误差值。

处理模块23还被配置为对扩散后的所述输入图像的每个像素点的像素值进行四舍五入计算，以输出四舍五入计算后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

处理模块23还被配置为响应于判断到不启动误差扩散机制，对阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值进行四舍五入计算，以输出四舍五入计算后的所述输入图像的每个像素点的像素值。

本实施例提供的镜头阴影的校正系统主要具有以下有益效果。

1)采用误差扩散机制更加有效地抑制图像分层；

2)相比于提升镜头阴影校正模块的输出数据位宽的处理方案，本实施例提供的所述校正系统的操作简单，同时极大地降低了资源开销，并且极大地提升了处理速度；

图3为根据本发明另一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如上实施例中的镜头阴影的校正方法。图3显示的电子设备30仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备30可以以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。电子设备30的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器31、上述至少一个存储器32、连接不同系统组件(包括存储器32和处理器31)的总线33。

总线33包括数据总线、地址总线和控制总线。

存储器32可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(RAM)321和/或高速缓存存储器322，还可以进一步包括只读存储器(ROM)323。

存储器32还可以包括具有一组(至少一个)程序模块324的程序/实用工具325，这样的程序模块324包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

处理器31通过运行存储在存储器32中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如本发明如上实施例中的镜头阴影的校正方法。

电子设备30也可以与一个或多个外部设备34(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口35进行。并且，模型生成的设备30还可以通过网络适配器36与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图3所示，网络适配器36通过总线33与模型生成的设备30的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合模型生成的设备30使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。

本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现如上实施例中的镜头阴影的校正方法中的步骤。

其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。

在可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行实现如上实施例中的镜头阴影的校正方法中的步骤。

其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims

1.一种镜头阴影的校正方法，其特征在于，包括：

获取一输入图像的图像信息及直方图信息；

2.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于，所述对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散的步骤包括：

3.如权利要求2所述的校正方法，其特征在于，还包括：

4.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于，所述校正方法还包括：

5.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于，所述根据直方图信息判断是否启动误差扩散机制，若是，对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散的步骤包括：

6.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于，根据失真模型表对所述图像信息进行阴影校正的步骤之前，所述校正方法还包括：

根据色温值线性插值出失真模型表；

7.如权利要求1～6中任意一项所述的校正方法，其特征在于，所述失真模型表包括亮度阴影失真和色彩偏差失真的模型表。

8.一种镜头阴影的校正系统，其特征在于，包括：

9.如权利要求8所述的校正系统，其特征在于，所述处理模块被配置为：沿着径向对所述输入图像中预设范围内的各个像素点分配目标误差值。

10.如权利要求9所述的校正系统，其特征在于，所述处理模块还被配置为：根据自适应算法调整所述预设范围及分配至各个像素点的目标误差值。

11.如权利要求8所述的校正系统，其特征在于，所述处理模块还被配置为：响应于判断到不启动误差扩散机制，对阴影校正后的所述输入图像的每个像素点的像素值进行四舍五入计算，以输出四舍五入计算后的所述输入图像的每个像素点的像素值；和/或，

12.如权利要求8所述的校正系统，其特征在于，所述处理模块被配置为：判断所述直方图信息中预设特征空间区段内的像素点数量是否大于预设阈值，若是，对所述输入图像中的各个像素点进行预设范围内的误差扩散。

13.如权利要求8所述的校正系统，其特征在于，校正模块还被配置为：根据色温值线性插值出失真模型表，通过自适应迭代算法确定出色偏最小的失真模型表并作为进行阴影校正时的失真模型表。

14.如权利要求8～13中任意一项所述的校正系统，其特征在于，所述失真模型表包括亮度阴影失真和色彩偏差失真的模型表。

15.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行计算机程序时实现如权利要求1～7中任意一项所述的镜头阴影的校正方法的步骤。

16.一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令在由处理器执行时实现如权利要求1～7中任意一项所述的镜头阴影的校正方法的步骤。