CN113450270A - 校正参数生成方法、电子装置和存储介质 - Google Patents
校正参数生成方法、电子装置和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113450270A CN113450270A CN202110577769.XA CN202110577769A CN113450270A CN 113450270 A CN113450270 A CN 113450270A CN 202110577769 A CN202110577769 A CN 202110577769A CN 113450270 A CN113450270 A CN 113450270A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- correction parameter
- image
- image sensor
- determining
- pixel
- 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
Links
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 158
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 72
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 10
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000003702 image correction Methods 0.000 description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 7
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000001444 catalytic combustion detection Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
本申请涉及一种校正参数生成方法、电子装置和存储介质,通过待校正的图像传感器,获取均匀光照条件下的单色对象的数字图像;在数字图像中确定感光响应不均匀基线,并在感光响应不均匀基线两侧确定相互对称的第一图像区域和第二图像区域;初始化第一图像区域内各第一像素的第一校正参数;将第一图像区域内的各第一像素作为参考标准,确定以感光响应不均匀基线为对称轴而对称于各第一像素的第二图像区域内的各第二像素的第二校正参数;根据第一校正参数和第二校正参数,确定待校正的图像传感器的校正参数,解决了相关技术中存在的图像传感器存在感光响应不均匀性问题,提升了图像传感器的感光响应均匀性。
Description
技术领域
本申请涉及数字图像处理技术领域,特别是涉及校正参数生成方法、电子装置和存储介质。
背景技术
由于受到传输速率因素的影响,在单通道图像传感器中经常使用多个模数(Analogue-to-Digital)转换单元来提升数据输出速率,而模数转换单元因制作工艺、材料等硬件因素的影响,导致不同的模数转换单元之间存在不同程度的差异,进而造成同一个图像传感器输出的数据不一致的结果,表现在图像上为亮度和/或色度不一致,即存在感光响应不均匀性问题。
多通道图像传感器采集同样存在感光响应不均匀性问题,主要是由于不同的图像传感器之间所使用的光学器件存在不同程度差异,导致图像的亮度和/或色度不一致。
针对上述问题,相关技术提出了两种方法。
(1)图像传感器出厂校正方法
通过调整CCD(Charge-coupled Device,电荷耦合元件)驱动时序和模数转换单元的增益,使输出的各通道图像亮度和色度差异尽量小,实际调整过程是通过肉眼观察来确定图像质量,这样就必然会导致各通道亮度和色度仍然存在一定差异,需要在后端做进一步调整来消除各通道亮度和色度差异。
缺点:同一个产品存在多个图像传感器,而多个图像传感器之间受光学器件(镜头、滤光片)不一致性影响的问题,此方法仅能够解决单个CCD的不同模数转换单元引起的感光响应不均匀性问题,无法解决不同CCD之间的感光响应不均匀性问题。
(2)多通道图像传感器后端数字处理校正方法
根据Bayer(拜耳)图像阵列R、G、B排列方式,对应位置像素乘以对应增益系数即完成了图像亮度和色度差异校正。
缺点:通过分块计算待校正图像的全局校正系数,整个待校正图像为统一的系数,而实际设备受到光学及器件因素影响,不同位置的像素感光响应是不一致的,而实际成像设备由于图像传感器和镜头均存在shading(暗角),所以不同位置的像素之间存在感光响应不均匀性问题,如果一个通道所有位置的像素均使用相同的校正系数,则无法解决成像设备局部图像区域的感光响应不均匀性问题。
针对相关技术中存在的图像传感器存在感光响应不均匀性问题,目前还没有提出有效的解决方案。
发明内容
在本实施例中提供了一种校正参数生成方法、电子装置和存储介质,以解决相关技术中存在的图像传感器存在感光响应不均匀性问题。
第一个方面,在本实施例中提供了一种校正参数生成方法,包括:
通过待校正的图像传感器,获取均匀光照条件下的单色对象的数字图像;
在所述数字图像中确定感光响应不均匀基线,并在所述感光响应不均匀基线两侧确定相互对称的第一图像区域和第二图像区域;
初始化所述第一图像区域内各第一像素的第一校正参数;
将所述第一图像区域内的各所述第一像素作为参考标准,确定以所述感光响应不均匀基线为对称轴而对称于各所述第一像素的所述第二图像区域内的各第二像素的第二校正参数;
根据所述第一校正参数和所述第二校正参数,确定所述待校正的图像传感器的校正参数。
在一些实施例中,所述单色对象的颜色包括白色、黑色、灰色中的任意一种。
在一些实施例中,所述图像传感器为多通道图像传感器和/或所述图像传感器通过多个模数转换单元获取所述数字图像,其中,各通道或者各模数转换单元对应于所述数字图像的一个图像区域;在所述数字图像中确定感光响应不均匀基线包括:
确定各通道或者各模数转换单元对应的图像区域的交界线为所述感光响应不均匀基线。
在一些实施例中,在所述数字图像中确定感光响应不均匀基线包括:
获取用户输入的标定信息,其中,所述标定信息包括所述感光响应不均匀基线的位置信息。
在一些实施例中,初始化所述第一图像区域内各第一像素的第一校正参数包括:
将所述第一校正参数置为0。
在一些实施例中,所述数字图像的各像素有多个类型的信号分量表示;其中,将所述第一图像区域内的各所述第一像素作为参考标准,确定以所述感光响应不均匀基线为对称轴而对称于各所述第一像素的所述第二图像区域内的各第二像素的第二校正参数包括:
确定相互对称于所述感光响应不均匀基线的所述第二像素和所述第一像素的各类型的信号分量的差值,得到所述第二校正参数,其中,所述第二校正参数包括对应于各类型的信号分量的校正参数分量。
在一些实施例中,所述数字图像为RGB图像,所述多个类型的信号分量分别为R分量、G分量和B分量;或者
所述数字图像为RAW图像,所述多个类型的信号分量分别为R分量、G分量和B分量;或者
所述数字图像为YUV图像,所述多个类型的信号分量分别为Y分量、U分量和V分量。
在一些实施例中,通过待校正的图像传感器,获取均匀光照条件下的单色对象的数字图像包括:通过被配置为预设增益的待校正的图像传感器,获取在均匀光照条件下的单色对象的数字图像;
根据所述第一校正参数和所述第二校正参数,确定所述待校正的图像传感器的校正参数包括:根据所述第一校正参数和所述第二校正参数,确定在被配置为所述预设增益的情况下所述待校正的图像传感器的校正参数。
在一些实施例中,根据所述第一校正参数和所述第二校正参数,确定所述待校正的图像传感器的校正参数包括:
拼接所述第一校正参数和所述第二校正参数,得到所述待校正的图像传感器的校正参数。
在一些实施例中,在拼接所述第一校正参数和所述第二校正参数,得到所述待校正的图像传感器的校正参数之后,所述方法还包括:
对所述感光响应不均匀基线两侧的预设数量个像素对应的所述第一校正参数和所述第二校正参数进行平滑滤波处理。
第二个方面,在本实施例中提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行第一个方面所述的校正参数生成方法。
第三个方面,在本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,所述计算机程序被处理器执行时实现第一个方面所述的校正参数生成方法的步骤。
与相关技术相比,在本实施例中提供的校正参数生成方法、电子装置和存储介质,解决了相关技术中存在的图像传感器存在感光响应不均匀性问题,提升了图像传感器的感光响应均匀性。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出,以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是本实施例的校正参数生成方法的终端的硬件结构框图;
图2是本实施例的校正参数生成方法的流程图;
图3是本实施例的存在一条感光响应不均匀基线的数字图像的示意图;
图4是本实施例的存在多条感光响应不均匀基线的数字图像的示意图;
图5是本实施例的10×10的R分量图像数据示意图;
图6是本实施例的图像校正装置的结构示意图;
图7是本实施例的图像校正装置的运行流程图。
具体实施方式
为更清楚地理解本申请的目的、技术方案和优点,下面结合附图和实施例,对本申请进行了描述和说明。
除另作定义外,本申请所涉及的技术术语或者科学术语应具有本申请所属技术领域具备一般技能的人所理解的一般含义。在本申请中的“一”、“一个”、“一种”、“该”、“这些”等类似的词并不表示数量上的限制,它们可以是单数或者复数。在本申请中所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”及其任何变体,其目的是涵盖不排他的包含;例如,包含一系列步骤或模块(单元)的过程、方法和系统、产品或设备并未限定于列出的步骤或模块(单元),而可包括未列出的步骤或模块(单元),或者可包括这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或模块(单元)。在本申请中所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并不限定于物理的或机械连接,而可以包括电气连接,无论是直接连接还是间接连接。在本申请中所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,“A和/或B”可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。通常情况下,字符“/”表示前后关联的对象是一种“或”的关系。在本申请中所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等,只是对相似对象进行区分,并不代表针对对象的特定排序。
在本实施例中提供的方法实施例可以在终端、计算机或者类似的运算装置中执行。比如在终端上运行,图1是本实施例的校正参数生成方法的终端的硬件结构框图。如图1所示,终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102和用于存储数据的存储器104,其中,处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置。上述终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解,图1所示的结构仅为示意,其并不对上述终端的结构造成限制。例如,终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示出的不同配置。
存储器104可用于存储计算机程序,例如,应用软件的软件程序以及模块,如在本实施例中的校正参数生成方法对应的计算机程序,处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器,还可包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络包括终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输设备106包括一个网络适配器(NetworkInterface Controller,简称为NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中,传输设备106可以为射频(Radio Frequency,简称为RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种校正参数生成方法,图2是本实施例的校正参数生成方法的流程图,如图2所示,该流程包括如下步骤:
步骤S201,通过待校正的图像传感器,获取均匀光照条件下的单色对象的数字图像。
单色对象可以是一张卡片,单色对象的颜色可以是白色、黑色、灰色中的任意一种。例如,在均匀光照条件下,准备一张白色卡片,让图像传感器正对卡片进行拍摄,得到数字图像。
步骤S202,在数字图像中确定感光响应不均匀基线,并在感光响应不均匀基线两侧确定相互对称的第一图像区域和第二图像区域。
如图3所示,在数字图像只存在一条感光响应不均匀基线L1的情况下,数字图像存在两块感光响应不均匀的图像区域,分别为图像区域A和图像区域B,图像区域A和图像区域B构成一对以感光响应不均匀基线L1为对称轴相互对称的第一图像区域和第二图像区域。
如图4所示,在数字图像存在多条感光响应不均匀基线的情况下,例如存在两条感光响应不均匀基线,分别是感光响应不均匀基线L1和感光响应不均匀基线L2,则数字图像存在三块感光响应不均匀的图像区域,分别为图像区域A、图像区域B以及图像区域C,图像区域A和图像区域B构成一对以感光响应不均匀基线L1为对称轴相互对称的第一图像区域和第二图像区域,图像区域B和图像区域C构成一对以感光响应不均匀基线L2为对称轴相互对称的第一图像区域和第二图像区域。
确定感光响应不均匀基线有两种方式,方式一是通过计算机标定获取得到,方式二是通过接收用户输入的标定信息获取得到。
方式一:本实施例的图像传感器可以是多通道图像传感器,也可以是包括多个模数转换单元的单通道图像传感器,还可以是包括多个模数转换单元的多通道图像传感器,其中,各通道或者各模数转换单元对应于数字图像的一个图像区域;在数字图像中确定感光响应不均匀基线通过如下步骤实现:
确定各通道或者各模数转换单元对应的图像区域的交界线为感光响应不均匀基线。
如此设置,实现了感光响应不均匀基线的自动标定。
方式二:获取用户输入的标定信息,其中,标定信息包括感光响应不均匀基线的位置信息。
例如,图像传感器将数字图像发送至成像设备进行显示,显示内容携带有像素位置,以供用户观察感光响应不均匀基线,将观察得到的感光响应不均匀基线的位置作为标定信息。
步骤S203,初始化第一图像区域内各第一像素的第一校正参数。
第一图像区域可能对于前一块图像区域而言属于待校正的图像区域,而对于后一块图像区域而言属于被参考的图像区域,因此,在将第一图像区域内的各第一像素作为参考标准之前,需将第一图像区域内的第一校正参数均置为某个常数,还原至校正之前的状态,以便于将第一图像区域内的各第一像素作为参考标准。例如,将第一校正参数置为0。
步骤S204,将第一图像区域内的各第一像素作为参考标准,确定以感光响应不均匀基线为对称轴而对称于各第一像素的第二图像区域内的各第二像素的第二校正参数。
无论数字图像存在多少块感光响应不均匀的图像区域,总是以连续的前一块图像区域作为后一块图像区域的参考标准。例如,数字图像存在图像区域A、图像区域B以及图像区域C,图像区域A作为图像区域B的参考标准,图像区域B(未校正之前)作为图像区域C的参考标准。
确定第二校正参数有两种方式。
方式一:计算相互对称的第一像素和第二像素之间的差值,并将差值作为第二校正参数,在校正阶段直接相加对应的第二校正参数和第二像素,即实现了感光响应不均匀校正。
方式二:计算相互对称的第一像素和第二像素之间的商,并将商作为第二校正参数,在校正阶段直接相乘对应的第二校正参数和第二像素,即实现了感光响应不均匀校正。
步骤S205,根据第一校正参数和第二校正参数,确定待校正的图像传感器的校正参数。
拼接第一校正参数和第二校正参数,得到待校正的图像传感器的校正参数。
本实施例和图像传感器出厂校正方法相比,可以应用于图像传感器或者成像设备中,减小图像传感器或者成像设备受光学器件间不一致性的干扰,有效解决全景(多路采集)设备、不同图像传感器间感光响应不均匀性的问题。
本实施例和多通道图像传感器后端数字处理校正方法相比,通过计算图像区域中每个像素的校正系数,不但可以实现全局校正,更能实现局部校正,保证每个像素和参考图像相对应位置的感光响应一致。
通过上述步骤,解决了相关技术中存在的图像传感器存在感光响应不均匀性问题,提升了图像传感器的感光响应均匀性。
在其中一些实施例中,数字图像的各像素有多个类型的信号分量表示;其中,将第一图像区域内的各第一像素作为参考标准,确定以感光响应不均匀基线为对称轴而对称于各第一像素的第二图像区域内的各第二像素的第二校正参数通过如下步骤实现:
确定相互对称于感光响应不均匀基线的第二像素和第一像素的各类型的信号分量的差值,得到第二校正参数,其中,第二校正参数包括对应于各类型的信号分量的校正参数分量。
在本申请中,数字图像的输出格式包括但不限于RGB、RAW、YUV。当数字图像为RGB图像时,多个类型的信号分量分别为R分量、G分量和B分量。当数字图像为RAW图像时,多个类型的信号分量分别为R分量、G分量和B分量。当数字图像为YUV图像时,多个类型的信号分量分别为Y分量、U分量和V分量。
其中,RAW图像为图像传感器输出的RAW格式到插值Demosaic(反马赛克,表示将图像从Bayer格式转为RGB格式)之前的数据流,RAW图像有R、Gr、Gb、B四种分量,其中Gr和Gb可以视为一个G分量。
以RGB作为数字图像的输出格式为例,给出RGB三信号分量校正系数表的计算表达式:
Rtable(i,j)=R1(i,j)-R2(i,j)
Gtable(i,j)=G1(i,j)-G2(i,j)
Btable(i,j)=B1(i,j)-B2(i,j)
其中,Rtable(i,j)、Gtable(i,j)、Btable(i,j)分别代表在R分量、G分量和B分量上的第二校正参数,R1(i,j)、G1(i,j)、B1(i,j)分别代表第一像素的R分量、G分量和B分量,R2(i,j)、G2(i,j)、B2(i,j)分别代表第二像素的R分量、G分量和B分量。
图5是本实施例的10×10的R分量图像数据示意图,如图5所示,从第6列(X=6)开始的右半部分图像区域和左半部分图像区域,两者感光响应不均匀,左边图像的R分量大部分为80左右,而右边图像的R分量大部分为90左右。
首先求取X列的校正系数,如果实现X列和X-1列无差异,则X列和X-1列相同行的数据应该近似。求解X列校正参数的计算表达式如下:
Rtable(:,6)=R(:,5)-R(:,6)
即:
同理,求解X+1列校正参数的计算表达式如下:
Rtable(:,7)=R(:,4)-R(:,7)
其中,“:”代表第1行至第10行的行坐标的简略表达。
即:
10×10的R分量校正参数表如下:
以下给出RGB三信号分量的校正表达式:
R’2(i,j)=Rtable(i,j)+R2(i,j)
G’2(i,j)=Gtable(i,j)+G2(i,j)
B’2(i,j)=Btable(i,j)+B2(i,j)
其中,R’2(i,j)、G’2(i,j)、B’2(i,j)分别代表校正后的第二像素的R分量、G分量和B分量。
在其中一些实施例中,通过待校正的图像传感器,获取均匀光照条件下的单色对象的数字图像通过如下步骤实现:通过被配置为预设增益的待校正的图像传感器,获取在均匀光照条件下的单色对象的数字图像。
根据第一校正参数和第二校正参数,确定待校正的图像传感器的校正参数通过如下步骤实现:根据第一校正参数和第二校正参数,确定在被配置为预设增益的情况下待校正的图像传感器的校正参数。
如此设置,实现图像传感器的增益与校正参数之间的关联存储,便于在离线状态下通过查找增益来确定待校正的图像传感器的校正参数,省去校正参数的计算过程。
在一些优选实施例中,图像传感器的校正包括如下步骤:
步骤1、数字图像预处理。首先根据上述校正参数生成方法,计算出图像传感器每隔6dB增益的校正参数,再把校正参数保存在flash中。
步骤2、设备重新启动后,获取当前图像传感器的实际增益值和flash中的校正参数。
步骤3、使用校正参数校正数字图像。
步骤4、输出校正后的感光响应均匀的数字图像。
在其中一些实施例中,在拼接第一校正参数和第二校正参数,得到待校正的图像传感器的校正参数之后,还包括如下步骤:
对感光响应不均匀基线两侧的预设数量个像素对应的第一校正参数和第二校正参数进行平滑滤波处理。
例如,对RGB三信号分量的校正表在不均匀基线两侧进行3×3的滤波处理,以平滑感光响应不均匀基线两侧的图像区域。
结合上述实施例的校正参数生成方法,在本实施例中还提供了一种图像校正装置,图6是本实施例的图像校正装置的结构示意图,如图6所示,该装置包括依次连接的图像采集模块61、图像标定模块62和图像校正模块63。
图像采集模块61,用于获取均匀光照条件下的单色对象的数字图像。例如,在均匀光照环境下,准备一块纯白色(纯黑色或者纯灰色)的卡片,图像采集模块61正对卡片,调整增益值,获取各增益的原始数据(RAW数据)。
图像标定模块62,用于确定各通道或者各模数转换单元对应的图像区域的交界线为感光响应不均匀基线。
图像校正模块63,用于根据感光响应不均匀基线计算校正参数并校正图像传感器。
需要说明的是,上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块,既可以通过软件来实现,也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言,上述各个模块可以位于同一处理器中;或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
结合图6给出的图像校正装置,图7示出了该图像校正装置的运行流程图,如图7所示,该流程包括如下步骤:
步骤S71,采集数字图像。通过待校正的图像传感器,获取均匀光照条件下的单色对象的RAW域数字图像。
步骤S72,数字图像预处理。处理RAW域图像,得到RGB域的数字图像。
步骤S73,判断数字图像是否存在感光响应不均匀性问题。即判断数字图像中是否存在感光响应不均匀基线,若是,则执行步骤S74;若否,则结束流程。
步骤S74,图像标定。即标定确定感光响应不均匀基线的位置。
步骤S75,计算校正参数。
步骤S76,保存校正参数。将校正参数和当前图像传感器的增益关联存储至数据库。
步骤S77,校正数字图像。根据校正参数校正数字图像。
步骤S77,输出感光响应均匀性数字图像。图像传感器将数字图像发送至成像显示设备以显示数字图像。
在本实施例中还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,该存储器中存储有计算机程序,该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地,上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备,其中,该传输设备和上述处理器连接,该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地,在本实施例中,上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤:
S1,通过待校正的图像传感器,获取均匀光照条件下的单色对象的数字图像;
S2,在数字图像中确定感光响应不均匀基线,并在感光响应不均匀基线两侧确定相互对称的第一图像区域和第二图像区域;
S3,初始化第一图像区域内各第一像素的第一校正参数;
S4,将第一图像区域内的各第一像素作为参考标准,确定以感光响应不均匀基线为对称轴而对称于各第一像素的第二图像区域内的各第二像素的第二校正参数;
S5,根据第一校正参数和第二校正参数,确定待校正的图像传感器的校正参数。
需要说明的是,在本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例,在本实施例中不再赘述。
此外,结合上述实施例中提供的校正参数生成方法,在本实施例中还可以提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序;该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种校正参数生成方法。
应该明白的是,这里描述的具体实施例只是用来解释这个应用,而不是用来对它进行限定。根据本申请提供的实施例,本领域普通技术人员在不进行创造性劳动的情况下得到的所有其它实施例,均属本申请保护范围。
显然,附图只是本申请的一些例子或实施例,对本领域的普通技术人员来说,也可以根据这些附图将本申请适用于其他类似情况,但无需付出创造性劳动。另外,可以理解的是,尽管在此开发过程中所做的工作可能是复杂和漫长的,但是,对于本领域的普通技术人员来说,根据本申请披露的技术内容进行的某些设计、制造或生产等更改仅是常规的技术手段,不应被视为本申请公开的内容不足。
“实施例”一词在本申请中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本申请的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例,也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本领域的普通技术人员能够清楚或隐含地理解的是,本申请中描述的实施例在没有冲突的情况下,可以与其它实施例结合。
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专利保护范围的限制。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,本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (12)
1.一种校正参数生成方法,其特征在于,包括:
通过待校正的图像传感器,获取均匀光照条件下的单色对象的数字图像;
在所述数字图像中确定感光响应不均匀基线,并在所述感光响应不均匀基线两侧确定相互对称的第一图像区域和第二图像区域;
初始化所述第一图像区域内各第一像素的第一校正参数;
将所述第一图像区域内的各所述第一像素作为参考标准,确定以所述感光响应不均匀基线为对称轴而对称于各所述第一像素的所述第二图像区域内的各第二像素的第二校正参数;
根据所述第一校正参数和所述第二校正参数,确定所述待校正的图像传感器的校正参数。
2.根据权利要求1所述的校正参数生成方法,其特征在于,所述单色对象的颜色包括白色、黑色、灰色中的任意一种。
3.根据权利要求1所述的校正参数生成方法,其特征在于,所述图像传感器为多通道图像传感器和/或所述图像传感器通过多个模数转换单元获取所述数字图像,其中,各通道或者各模数转换单元对应于所述数字图像的一个图像区域;在所述数字图像中确定感光响应不均匀基线包括:
确定各通道或者各模数转换单元对应的图像区域的交界线为所述感光响应不均匀基线。
4.根据权利要求1所述的校正参数生成方法,其特征在于,在所述数字图像中确定感光响应不均匀基线包括:
获取用户输入的标定信息,其中,所述标定信息包括所述感光响应不均匀基线的位置信息。
5.根据权利要求1所述的校正参数生成方法,其特征在于,初始化所述第一图像区域内各第一像素的第一校正参数包括:
将所述第一校正参数置为0。
6.根据权利要求1所述的校正参数生成方法,其特征在于,所述数字图像的各像素有多个类型的信号分量表示;其中,将所述第一图像区域内的各所述第一像素作为参考标准,确定以所述感光响应不均匀基线为对称轴而对称于各所述第一像素的所述第二图像区域内的各第二像素的第二校正参数包括:
确定相互对称于所述感光响应不均匀基线的所述第二像素和所述第一像素的各类型的信号分量的差值,得到所述第二校正参数,其中,所述第二校正参数包括对应于各类型的信号分量的校正参数分量。
7.根据权利要求6所述的校正参数生成方法,其特征在于,
所述数字图像为RGB图像,所述多个类型的信号分量分别为R分量、G分量和B分量;或者
所述数字图像为RAW图像,所述多个类型的信号分量分别为R分量、G分量和B分量;或者
所述数字图像为YUV图像,所述多个类型的信号分量分别为Y分量、U分量和V分量。
8.根据权利要求1所述的校正参数生成方法,其特征在于,
通过待校正的图像传感器,获取均匀光照条件下的单色对象的数字图像包括:通过被配置为预设增益的待校正的图像传感器,获取在均匀光照条件下的单色对象的数字图像;
根据所述第一校正参数和所述第二校正参数,确定所述待校正的图像传感器的校正参数包括:根据所述第一校正参数和所述第二校正参数,确定在被配置为所述预设增益的情况下所述待校正的图像传感器的校正参数。
9.根据权利要求1所述的校正参数生成方法,其特征在于,根据所述第一校正参数和所述第二校正参数,确定所述待校正的图像传感器的校正参数包括:
拼接所述第一校正参数和所述第二校正参数,得到所述待校正的图像传感器的校正参数。
10.根据权利要求1所述的校正参数生成方法,其特征在于,在拼接所述第一校正参数和所述第二校正参数,得到所述待校正的图像传感器的校正参数之后,所述方法还包括:
对所述感光响应不均匀基线两侧的预设数量个像素对应的所述第一校正参数和所述第二校正参数进行平滑滤波处理。
11.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至10中任一项所述的校正参数生成方法。
12.一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中任一项所述的校正参数生成方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110577769.XA CN113450270A (zh) | 2021-05-26 | 2021-05-26 | 校正参数生成方法、电子装置和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110577769.XA CN113450270A (zh) | 2021-05-26 | 2021-05-26 | 校正参数生成方法、电子装置和存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113450270A true CN113450270A (zh) | 2021-09-28 |
Family
ID=77810256
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110577769.XA Pending CN113450270A (zh) | 2021-05-26 | 2021-05-26 | 校正参数生成方法、电子装置和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113450270A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115375590A (zh) * | 2022-10-27 | 2022-11-22 | 之江实验室 | 一种亮度非均匀性在线补偿的图像处理方法 |
CN116862815A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-10-10 | 合肥埃科光电科技股份有限公司 | 图像传感器拼缝校正方法、系统、电子装置及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105704382A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-06-22 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种多通道ccd摄像机图像校正方法和装置 |
CN108053805A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-05-18 | 电子科技大学 | 一种双通道相机左右两通道图像的亮度校正方法 |
CN112369019A (zh) * | 2018-06-26 | 2021-02-12 | 微软技术许可有限责任公司 | 通过使用相机模块的统计分布进行基于环境的空间颜色均匀性校正 |
-
2021
- 2021-05-26 CN CN202110577769.XA patent/CN113450270A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105704382A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-06-22 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种多通道ccd摄像机图像校正方法和装置 |
CN108053805A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-05-18 | 电子科技大学 | 一种双通道相机左右两通道图像的亮度校正方法 |
CN112369019A (zh) * | 2018-06-26 | 2021-02-12 | 微软技术许可有限责任公司 | 通过使用相机模块的统计分布进行基于环境的空间颜色均匀性校正 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115375590A (zh) * | 2022-10-27 | 2022-11-22 | 之江实验室 | 一种亮度非均匀性在线补偿的图像处理方法 |
CN116862815A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-10-10 | 合肥埃科光电科技股份有限公司 | 图像传感器拼缝校正方法、系统、电子装置及存储介质 |
CN116862815B (zh) * | 2023-09-05 | 2023-11-14 | 合肥埃科光电科技股份有限公司 | 图像传感器拼缝校正方法、系统、电子装置及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111527539B (zh) | 全屏任意拼接的校正方法、校正装置及校正系统 | |
US11805218B2 (en) | Devices and methods for high dynamic range video | |
US5568192A (en) | Method and apparatus for processing digital video camera signals | |
US8768055B2 (en) | Image sensor apparatus and method for scene illuminant estimation | |
CN100521800C (zh) | 颜色插值方法 | |
US20040247195A1 (en) | Method and system for calculating a transformed image from a digital image | |
JP5859080B2 (ja) | イメージのカラーアーチファクトを補正する方法と関連装置 | |
WO2017152402A1 (zh) | 终端的图像处理方法、装置和终端 | |
US20080158396A1 (en) | Image Signal Processor For CMOS Image Sensors | |
EP3308534A1 (en) | Color filter array scaler | |
CN101820550B (zh) | 多视点视频图像校正方法、装置及系统 | |
CN113450270A (zh) | 校正参数生成方法、电子装置和存储介质 | |
US20220309622A1 (en) | Image processing noise reduction | |
WO2018075133A1 (en) | Mesh-based auto white balancing | |
US8542919B2 (en) | Method and system for correcting lens shading | |
CN114240782A (zh) | 图像校正方法、系统及电子设备 | |
CN110807735A (zh) | 图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 | |
US20080068472A1 (en) | Digital camera and method | |
US20030122937A1 (en) | Method for processing digital CFA images, particularly for motion and still imaging | |
US7512266B2 (en) | Method and device for luminance correction | |
CN103167183B (zh) | 一种半透明取景框处理方法、系统及移动终端 | |
WO2016200480A1 (en) | Color filter array scaler | |
JP6676948B2 (ja) | 画像処理装置、撮像装置および画像処理プログラム | |
CN110505435B (zh) | 图像传输方法及其系统与图像传送端装置 | |
TW201305965A (zh) | 影像處理方法 |
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: 20210928 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |