CN116546335A - 仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116546335A
CN116546335A CN202310511612.6A CN202310511612A CN116546335A CN 116546335 A CN116546335 A CN 116546335A CN 202310511612 A CN202310511612 A CN 202310511612A CN 116546335 A CN116546335 A CN 116546335A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
matrix
color
linear
simulation
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
CN202310511612.6A
Other languages
English (en)
Inventor
欧颖
杨尚威
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 Jingwei Hirain Tech Co Ltd
Original Assignee
Beijing Jingwei Hirain Tech 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 Jingwei Hirain Tech Co Ltd filed Critical Beijing Jingwei Hirain Tech Co Ltd
Priority to CN202310511612.6A priority Critical patent/CN116546335A/zh
Publication of CN116546335A publication Critical patent/CN116546335A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/95—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems
    • H04N23/951—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems by using two or more images to influence resolution, frame rate or aspect ratio
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本申请公开了一种仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取初始图像和输出图像，初始图像为通过摄像头采集到的图像，输出图像为对初始图像进行图像信号处理ISP后获得的图像，输出图像用于在显示屏上显示，输出图像为非线性图像；对输出图像进行线性变换，获得第一线性图像；将第一线性图像转换至预设的色彩空间，获得第一图像；将初始图像转换至色彩空间，获得第二图像；基于第一图像和第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵；对预获取的第三图像通过色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像。通过上述步骤，可以提高仿真图像的精确度，使仿真图像更加接近通过传感器获得的真实图像。

Description

仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
技术领域
本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
图像信号处理(Image Signal Process，ISP)是一种主要用来对前端图像传感器输出的图像信号进行处理的单元，用以匹配不同厂商的图像传感器。ISP图像处理单元中含有多个图像处理模块，其中，色彩矫正模块(Color Correction Matrix，CCM)能将摄像头传感器端所捕获的RGB值经过转化，矫正为统一的色彩表达，CCM保证了不同摄像头获取相同的RGB值时在显示屏上能显示相同的RGB值，可保证显示效果。
在控制器硬件在环(hardware-in-the-loop，HIL)测试中，需要仿真图像传感器所采集的颜色信息，仿真软件所渲染的画面是一张理想图像，它类比ISP后的图像。仿真软件所渲染的图像没有坏点、没有白平衡失调，仿真软件通过后处理的方式去制造瑕疵，通过对仿真的理想图像进行逆处理，来仿真传感器获得的图像。
目前，在采用仿真软件对传感器获得的图像进行仿真时，仿真图像的精确度较低。
发明内容
本申请实施例提供一种仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高仿真图像的精确度，使得仿真图像更加接近通过传感器获得的真实图像。
第一方面，本申请实施例提供一种仿真图像获取方法，包括：
获取初始图像和输出图像，所述初始图像为通过摄像头采集到的图像，所述输出图像为对所述初始图像进行图像信号处理ISP后获得的图像，所述输出图像用于在显示屏上显示，所述输出图像为非线性图像；
对所述输出图像进行线性变换，获得第一线性图像；
将所述第一线性图像转换至预设的色彩空间，获得第一图像；
将所述初始图像转换至所述色彩空间，获得第二图像；
基于所述第一图像和所述第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵；
对预获取的第三图像通过所述色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像。
第二方面，本申请实施例提供了一种仿真图像获取装置，包括：
第一获取模块，用于获取初始图像和输出图像，所述初始图像为通过摄像头采集到的图像，所述输出图像为对所述初始图像进行图像信号处理ISP后获得的图像，所述输出图像用于在显示屏上显示，所述输出图像为非线性图像；
第二获取模块，用于对所述输出图像进行线性变换，获得第一线性图像；
第一转换模块，用于将所述第一线性图像转换至预设的色彩空间，获得第一图像；
第二转换模块，用于将所述初始图像转换至所述色彩空间，获得第二图像；
色彩拟合模块，用于基于所述第一图像和所述第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵；
仿真模块，用于对预获取的第三图像通过所述色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例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上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如第一方面所述的方法。
本申请实施例的仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取初始图像和输出图像，所述初始图像为通过摄像头采集到的图像，所述输出图像为对所述初始图像进行图像信号处理ISP后获得的图像，所述输出图像用于在显示屏上显示，所述输出图像为非线性图像；对所述输出图像进行线性变换，获得第一线性图像；将所述第一线性图像转换至预设的色彩空间，获得第一图像；将所述初始图像转换至所述色彩空间，获得第二图像；基于所述第一图像和所述第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵；对预获取的第三图像通过所述色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像。上述步骤中，通过线性变换可消除输出图像中的非线性度，可以有效提高线性拟合的效果，提高后续计算获得的色彩拟合矩阵的确定，使得在根据色彩拟合矩阵进行图像仿真时，可以提高仿真图像的精确度，使仿真图像更加接近通过传感器获得的真实图像。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一个实施例提供的仿真图像获取方法的一流程示意图；
图2是本申请一个实施例提供的ISP的各处理模块示意图；
图3是本申请一个实施例提供的仿真图像获取装置的结构示意图；
图4是本申请又一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为了解决现有技术问题，本申请实施例提供了一种仿真图像获取方法、装置、电子设备、介质及产品。下面首先对本申请实施例所提供的仿真图像获取方法进行介绍。
图1示出了本申请一个实施例提供的仿真图像获取方法的流程示意图。如图1所示，本申请实施例提供的仿真图像获取方法包括如下步骤101-步骤106，其中：
步骤101，获取初始图像和输出图像，所述初始图像为通过摄像头采集到的图像，所述输出图像为对所述初始图像进行图像信号处理ISP后获得的图像，所述输出图像用于在显示屏上显示，所述输出图像为非线性图像。
摄像头以电信号的方式记录所拍摄物体的图像信息，不同的摄像头的传感器端的感光曲线不同。由于感光的曲线不同，在使用不同的摄像头去拍摄同一场景时，会得到不同像素值的图像，在显示屏上显示是会呈现不同的颜色。ISP中CCM可将由于感光曲线不同造成的RGB偏差矫正到同一RGB值上，保证在显示器上显示的图像的像素点的RGB值相同。
一般的，在通过摄像头采集到初始图像后，对初始图像进行ISP的过程依次大致为：高动态范围成像(High Dynamic Range Imaging，HDR)、色彩矫正模块(ColorCorrection Matrix，CCM)校正、伽马(Gamma)校正等，获得输出图像，并将输出图像在显示屏上显示。CCM能将摄像头传感器端所捕获的RGB值经过转化，矫正为统一的色彩表达，CCM保证了不同摄像头获取相同的RGB值时在显示屏上能显示相同的RGB值，可保证显示效果。Gamma矫正是非线性化的矫正过程，通过Gamma矫正可对图像的暗区进行加强来提高画面的动态范围和暗区细节，提高图像显示效果。经过Gamma矫正后的图像为非线性图像。
步骤102，对所述输出图像进行线性变换，获得第一线性图像。
此次的线性变换与获得输出图像时使用的非线性变换相对应，例如，若输出图像是经过Gamma矫正获得的非线性图像，则对所述输出图像进行伽马逆变换，获得所述第一线性图像。若输出图像是经过其他方式处理获得的非线性图像，则对所述输出图像进行其他方式对应的逆变换，获得所述第一线性图像。通过线性变换可消除输出图像中的非线性度，可以有效提高线性拟合的效果，提高计算精度。
步骤103，将所述第一线性图像转换至预设的色彩空间，获得第一图像。
所述色彩空间可为Lab色彩空间，Lab色彩空间是由亮度(L)和有关色彩的a,b三个要素组成。L表示明度(Luminosity)，a表示从洋红色至绿色的范围，b表示从黄色至蓝色的范围。Lab色彩空间下的距离对于人眼所感受的颜色差距更加贴近。在消除输出图像的Gamma非线性度后，可将获得的第一线性图像转至Lab色彩空间后再色彩拟合。将第一线性图像的色彩空间域转化至Lab色彩空间，可以使得后续求解的色彩拟合矩阵可以更加精确。
需要说明的是，若输出图像为RGB图像，对输出图像进行线性变换获得的第一线性图像为XYZ色彩空间的图像，在本步骤中，若色彩空间为Lab色彩空间，将第一线性图像转换至Lab色彩空间时，采用现有技术中的转换方式即可。
步骤104，将所述初始图像转换至所述色彩空间，获得第二图像。
初始图像也转换至色彩空间，便于后续与第一图像进行色彩拟合。
需要说明的是，若初始图像为RGB图像，色彩空间为Lab色彩空间，则初始图像不能直接转换至Lab色彩空间，需要先将初始图像转换至XYZ色彩空间，然后由XYZ色彩空间再转换至Lab色彩空间。其中，将初始图像转换至XYZ色彩空间，以及由XYZ色彩空间再转换至Lab色彩空间的方式都可以采用现有技术中的方式，在此不做限定。
步骤105，基于所述第一图像和所述第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵。
本步骤具体可包括：
根据所述第一图像的像素值，构建第一矩阵，所述第一矩阵中每个元素的值根据所述第一图像的像素值确定；
根据所述第二图像的像素值，构建第二矩阵，所述第二矩阵中每个元素的值根据所述第二图像的像素值确定；
基于所述第一矩阵和所述第二矩阵，构建目标函数；
通过求解所述目标函数，获得所述色彩拟合矩阵。
具体地，在对第一图像和第二图像进行色彩拟合时，可先获得第一图像和第二图像各自对应的矩阵，第一图像中像素值的每个分量可以对应第一矩阵中的一个元素，例如，若第一图像的像素值由R、G和B三个分量构成，则第一矩阵可以包括三行，分别对应每个像素点的R、G和B分量，第一矩阵的列为第一图像的像素值的个数。
也就是说，所述第一矩阵和所述第二矩阵均包括m行n列，其中，m为组成所述第一图像或所述第二图像的像素值的分量个数，n为所述第一图像或所述第二图像的像素点个数，m和n为正整数。第一矩阵和第二矩阵采用相同的构建方式。
所述目标函数为带限制条件的目标函数，所述限制条件为：所述色彩拟合矩阵为m行m列的矩阵，且所述色彩拟合矩阵每行元素之和相等，或者每列元素之和相等，m为所述第一矩阵或第二矩阵的行数。通过求解目标函数，可获得色彩拟合矩阵，所述色彩拟合矩阵为m行m列的矩阵。为目标函数设置限制条件，可以保证得到的色彩拟合矩阵不会破坏白平衡效果。
步骤106，对预获取的第三图像通过所述色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像。
在控制器硬件在环(hardware-in-the-loop，HIL)测试中，需要仿真图像传感器所采集的颜色信息，仿真软件所渲染的画面是一张理想图像，它类比ISP后的图像。仿真软件所渲染的图像没有坏点、没有白平衡失调，仿真软件通过后处理的方式去制造瑕疵，通过对仿真的理想图像进行逆处理，来达到仿真软件渲染的理想图像到传感器端图像的转换，仿真传感器采集的图像。第三图像可以是通过仿真软件渲染获得的理想图像，也可以是经过ISP后的图像。
可选地，上述步骤106，具体可包括如下步骤：
获取第三图像，所述第三图像为经过ISP后的图像；
对所述第三图像进行线性变换，获得第二线性图像；
将所述第二线性图像转换至所述色彩空间，获得第三矩阵；
将所述第三矩阵与所述色彩拟合矩阵进行运算，获得目标矩阵；
根据所述目标矩阵，获得所述仿真图像，所述仿真图像的像素值根据所述目标矩阵中的元素确定。
具体地，对第三图像的线性变换与对输出图像使用的线性变换相同。将第三图像进行线性变换获得第二线性图像，并将第二线性图像转换至色彩空间，获得第四图像，根据第四图像的像素值，构建第三矩阵，构建第三矩阵的方式，与构建第一矩阵的方式类似，第三矩阵中每个元素的值根据所述第四图像的像素值确定。第三矩阵和第一矩阵、第二矩阵具有相同的行数和列数。
例如，色彩拟合矩阵第三矩阵
目标矩阵P2通过如下表达式获得：
上式中，M11+M12+M13＝M21+M22+M23＝M31+M32+M33。
本申请实施例中，获取初始图像和输出图像，所述初始图像为通过摄像头采集到的图像，所述输出图像为对所述初始图像进行图像信号处理ISP后获得的图像，所述输出图像用于在显示屏上显示，所述输出图像为非线性图像；对所述输出图像进行线性变换，获得第一线性图像；将所述第一线性图像转换至预设的色彩空间，获得第一图像；将所述初始图像转换至所述色彩空间，获得第二图像；基于所述第一图像和所述第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵；对预获取的第三图像通过所述色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像。上述步骤中，通过线性变换可消除输出图像中的非线性度，可以有效提高线性拟合的效果，提高后续计算获得的色彩拟合矩阵的确定，使得在根据色彩拟合矩阵进行图像仿真时，可以提高仿真图像的精确度，使仿真图像更加接近通过传感器获得的真实图像。
本申请提供的仿真图像获取方法，用于根据ISP后的图像，通过色彩拟合仿真出ISP前的图像。如图2所示，ISP对于前端摄像头获取的图像会依次经过HDR模块、自动白平衡(Auto White Balance，AWB)模块、CCM、伽马模块等模块的校正，然后输出校正后的图像。
本申请实施例将色彩作为拟合变量，考虑ISP中影响图像色彩变化的两个模块Gamma和CCM，通过数学的方式拟合出反应ISP前后图像色彩关系的数学模型，使用数学模型代替实现ISP的逆过程。当向拟合出的数学模型输入图像，图像经过数学模型处理就相当于经过ISP的色彩逆处理，输出的图像可认为是未经色彩矫正的图像，从而实现ISP输入数据的仿真。
控制器具有导出控制器前后图像的功能，对于控制器前的图像是通过摄像头获取的图像，属于SensorRGB，是与设备相关的RGB值，会随设备的改变RGB会发生改变；对于控制器后的图像是经过ISP图像处理后的图像，属于sRGB，是与设备无关的RGB值。CCM模块将与设备相关SensorRGB转化为与设备无关的线性sRGB值，与设备无关的sRGB值经过Gamma变换后成为与设备无关的非线性sRGB。
Gamma变换会将线性的色彩值压低变成非线性，通过Gamma的反变换恢复为线性。本申请中，对于获取的非线性sRGB，设计Gamma的反变换将图像数据转换为线性的sRGB。
RGB与RGB之间的差距与人眼所感受到的颜色差距并不相近，Lab色彩空间下的距离对于人眼所感受的颜色差距更加贴近，同时，在ISP中CCM模块往往处于AWB模块之后，在进行色彩拟合时需要保证不破坏图像的白平衡条件。对于已经消除非线性关系的控制器前后图像，将图像的色彩空间从RGB转化为Lab色彩空间，数学模型设计为带限制条件的优化方程，保证求解出的色彩拟合矩阵满足M11+M12+M13＝M21+M22+M23＝M31+M32+M33，同时，在方程求解和优化过程中设置损失函数判断是否停止迭代。
本申请提供的方法可以在无法提供色彩拟合矩阵参数值时求解并实现ISP图像的逆处理仿真。对于控制器得到的图像通过Gamma逆变换消除非线性度，这有效的提高线性拟合的效果，提高了计算精度；将图像的色彩空间域转化至Lab色彩空间能以更精确的精度求解色彩拟合矩阵，同时添加的限制条件，能保证得到的色彩拟合矩阵不会破坏白平衡效果。
图3示出了本申请实施例提供的仿真图像获取装置的结构图。如图3所示，仿真图像获取装置300包括：
第一获取模块301，用于获取初始图像和输出图像，所述初始图像为通过摄像头采集到的图像，所述输出图像为对所述初始图像进行图像信号处理ISP后获得的图像，所述输出图像用于在显示屏上显示，所述输出图像为非线性图像；
第二获取模块302，用于对所述输出图像进行线性变换，获得第一线性图像；
第一转换模块303，用于将所述第一线性图像转换至预设的色彩空间，获得第一图像；
第二转换模块304，用于将所述初始图像转换至所述色彩空间，获得第二图像；
色彩拟合模块305，用于基于所述第一图像和所述第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵；
仿真模块306，用于对预获取的第三图像通过所述色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像。
可选地，色彩拟合模块305，包括：
第一构建子模块，用于根据所述第一图像的像素值，构建第一矩阵，所述第一矩阵中每个元素的值根据所述第一图像的像素值确定；
第二构建子模块，用于根据所述第二图像的像素值，构建第二矩阵，所述第二矩阵中每个元素的值根据所述第二图像的像素值确定；
第三构建子模块，用于基于所述第一矩阵和所述第二矩阵，构建目标函数；
第一获取子模块，用于通过求解所述目标函数，获得所述色彩拟合矩阵。
可选地，所述目标函数为带限制条件的目标函数，所述限制条件为：所述色彩拟合矩阵每行元素之和相等，或者每列元素之和相等。
可选地，所述第一矩阵和所述第二矩阵均包括m行n列，其中，m为组成所述第一图像或所述第二图像的像素值的分量个数，n为所述第一图像或所述第二图像的像素点个数。
可选地，仿真模块306，包括：
第二获取子模块，用于获取第三图像，所述第三图像为经过ISP后的图像；
第三获取子模块，用于对所述第三图像进行线性变换，获得第二线性图像；
转换子模块，用于将所述第二线性图像转换至所述色彩空间，获得第三矩阵；
第四获取子模块，用于将所述第三矩阵与所述色彩拟合矩阵进行运算，获得目标矩阵；
仿真子模块，用于根据所述目标矩阵，获得所述仿真图像，所述仿真图像的像素值根据所述目标矩阵中的元素确定。
可选地，所述第二获取模块302，用于对所述输出图像进行伽马逆变换，获得所述第一线性图像。
可选地，所述色彩空间为Lab色彩空间。
本申请实施例提供的仿真图像获取装置300能够实现前述仿真图像获取方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
图4示出了本申请实施例提供的仿真图像获取方法的硬件结构示意图。
在电子设备可以包括处理器601以及存储有计算机程序指令的存储器602。
具体地，上述处理器601可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器602可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器602可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器602可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器602可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器602是非易失性固态存储器。
存储器可包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本公开的第一方面的方法所描述的操作。
处理器601通过读取并执行存储器602中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种仿真图像获取方法。
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口603和总线610。其中，如图4所示，处理器601、存储器602、通信接口603通过总线610连接并完成相互间的通信。
通信接口603，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线610包括硬件、软件或两者，将仿真图像获取方法的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线610可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的仿真图像获取方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种仿真图像获取方法。
需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块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。应理解，本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种仿真图像获取方法，其特征在于，所述方法包括：
获取初始图像和输出图像，所述初始图像为通过摄像头采集到的图像，所述输出图像为对所述初始图像进行图像信号处理ISP后获得的图像，所述输出图像用于在显示屏上显示，所述输出图像为非线性图像；
对所述输出图像进行线性变换，获得第一线性图像；
将所述第一线性图像转换至预设的色彩空间，获得第一图像；
将所述初始图像转换至所述色彩空间，获得第二图像；
基于所述第一图像和所述第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵；
对预获取的第三图像通过所述色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像和所述第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵，包括：
根据所述第一图像的像素值，构建第一矩阵，所述第一矩阵中每个元素的值根据所述第一图像的像素值确定；
根据所述第二图像的像素值，构建第二矩阵，所述第二矩阵中每个元素的值根据所述第二图像的像素值确定；
基于所述第一矩阵和所述第二矩阵，构建目标函数；
通过求解所述目标函数，获得所述色彩拟合矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数为带限制条件的目标函数；
所述限制条件为：所述色彩拟合矩阵每行元素之和相等，或者每列元素之和相等。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第一矩阵和所述第二矩阵均包括m行n列，其中，m为组成所述第一图像或所述第二图像的像素值的分量个数，n为所述第一图像或所述第二图像的像素点个数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预获取的第三图像通过所述色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像，包括：
获取第三图像，所述第三图像为经过ISP后的图像；
对所述第三图像进行线性变换，获得第二线性图像；
将所述第二线性图像转换至所述色彩空间，获得第三矩阵；
将所述第三矩阵与所述色彩拟合矩阵进行运算，获得目标矩阵；
根据所述目标矩阵，获得所述仿真图像，所述仿真图像的像素值根据所述目标矩阵中的元素确定。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述输出图像进行线性变换，获得第一线性图像，包括：
对所述输出图像进行伽马逆变换，获得所述第一线性图像。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述色彩空间为Lab色彩空间。
8.一种仿真图像获取装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取初始图像和输出图像，所述初始图像为通过摄像头采集到的图像，所述输出图像为对所述初始图像进行图像信号处理ISP后获得的图像，所述输出图像用于在显示屏上显示，所述输出图像为非线性图像；
第二获取模块，用于对所述输出图像进行线性变换，获得第一线性图像；
第一转换模块，用于将所述第一线性图像转换至预设的色彩空间，获得第一图像；
第二转换模块，用于将所述初始图像转换至所述色彩空间，获得第二图像；
色彩拟合模块，用于基于所述第一图像和所述第二图像进行色彩拟合，获得色彩拟合矩阵；
仿真模块，用于对预获取的第三图像通过所述色彩拟合矩阵进行仿真，获得仿真图像。
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器，所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
CN202310511612.6A 2023-05-08 2023-05-08 仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 Pending CN116546335A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310511612.6A CN116546335A (zh) 2023-05-08 2023-05-08 仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310511612.6A CN116546335A (zh) 2023-05-08 2023-05-08 仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116546335A true CN116546335A (zh) 2023-08-04

Family

ID=87455539

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310511612.6A Pending CN116546335A (zh) 2023-05-08 2023-05-08 仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116546335A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117408872A (zh) * 2023-12-14 2024-01-16 深圳市艾利光科技有限公司 色彩图像数据转换方法、装置、设备及存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117408872A (zh) * 2023-12-14 2024-01-16 深圳市艾利光科技有限公司 色彩图像数据转换方法、装置、设备及存储介质
CN117408872B (zh) * 2023-12-14 2024-04-05 深圳市艾利光科技有限公司 色彩图像数据转换方法、装置、设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112530347B (zh) 补偿灰阶确定方法、装置及设备
CN109068025B (zh) 一种镜头阴影校正方法、系统及电子设备
JP6530751B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、情報処理装置、画像処理方法およびプログラム
CN105049718A (zh) 一种图像处理方法及终端
CN114203087B (zh) 补偿查找表的配置、补偿方法、装置、设备及存储介质
CN108230407B (zh) 一种图像的处理方法和装置
CN102055916A (zh) 对图像传感器中的集成噪声建模的方法和降噪的方法
CN116546335A (zh) 仿真图像获取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111325803B (zh) 一种评估双目相机内外参与时间同步的标定的方法
KR20160011167A (ko) 이미징 시스템 및 이미지 안티-쉐이딩 보정 방법
US20160241830A1 (en) Electronic system and image processing method
CN110766153A (zh) 神经网络模型训练方法、装置及终端设备
CN114882822A (zh) 伽马调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN110807735A (zh) 图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN115103168A (zh) 图像生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN112489144A (zh) 图像处理方法、图像处理装置、终端设备及存储介质
CN114882843B (zh) 显示面板的亮度补偿方法、装置及计算机可读存储介质
CN102857790B (zh) 一种时域校验数字视频静帧检测方法
CN115657993A (zh) 数据处理方法、装置、设备和计算机存储介质
Rajashekar et al. Quantifying color image distortions based on adaptive spatio-chromatic signal decompositions
CN115426487A (zh) 色彩校正矩阵调整方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN114460862A (zh) 应用于adas的摄像设备环测试仿真方法
CN104869379B (zh) 白平衡补偿方法及电子装置
KR101005625B1 (ko) 카메라 색상 특성 곡선을 이용한 영상 밝기 변화에 따른 색 보정 방법
CN112203064B (zh) 一种不同照度颜色映射关系的构建方法及装置

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