本發(fā)明實施例涉及數字成像標定技術，尤其涉及一種鏡頭陰影校正方法及裝置。

背景技術：

目前，圖像傳感器被廣泛的應用于各個領域，例如機器人、機器視覺、無人機或者vr(virtualreality，虛擬現實)各種產品中，并且很多圖像傳感器在芯片電路上集成了圖像處理等模塊。

cmos(complementarymetaloxidesemiconductor，互補金屬氧化物半導體)是常用的一種民用圖像傳感器，主要原理是接收光線形成像素陣列。鏡頭陰影是影響高質量圖像的重要因素之一，鏡頭陰影是由于透鏡和圖像傳感器參數的組合影響，產生的透鏡漸暈和像素漸暈，其組合在一起會產生平面長的振幅或者低頻率的變化等，導致進光量受到限制，同時進光會呈現從圖像中心向外逐漸降低的現象，產生的相關陰影會影響圖片的拍攝質量，鏡頭陰影的校正的程度同樣會對后續(xù)圖像處理造成影響。

目前鏡頭陰影校正一般是通過半徑陰影校正方法，把當前亮度距離和最大最小亮度距離比率做一個系數公式進行陰影校正。但是，上述方法僅適用于鏡頭裝置水平，光源照射點在圖像中心的情況，不能在鏡頭未裝置水平的情況下進行準確的陰影校正。

技術實現要素：

本發(fā)明提供種鏡頭陰影校正方法及裝置，以實現在不同鏡頭裝置狀態(tài)的自適應實現鏡頭陰影校正。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種鏡頭陰影校正方法，該方法包括：

通過攝像頭在設定光源情況下拍攝獲取白場圖像，提取所述白場圖像的像素灰度數據；

根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點；

根據各像素點的像素灰度數據和所述最大灰度數據，確定各像素點的校正系數，將所述校正系數與所述設定光源情況進行對應記錄其中，所述校正系數用于在所述攝像頭在設定光源情況下拍攝圖像時進行校正。

進一步的，根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點之前，所述方法還包括：

對所述像素灰度數據進行平滑處理。

進一步的，對所述像素灰度數據進行平滑處理，包括：

從各像素點中逐一確定當前像素點；

根據當前像素點像素灰度數據的鄰域自適應值，將所述鄰域自適應值與預設運算因子進行相乘求和，確定當前像素點的平滑像素灰度；

根據所述平滑像素灰度確定當前像素點的像素灰度數據。

進一步的，在對所述像素灰度數據進行平滑處理之前，所述方法還包括：

將所述像素灰度數據轉換為拜耳格式數據；

從各像素點中逐一確定當前像素點，以及當前像素點的關聯像素點；

將當前像素點和關聯像素點的拜耳格式數據的像素灰度數據進行合并，作為當前像素點的像素灰度數據，并刪除所述關聯像素點。

進一步的，從各像素點中逐一確定當前像素點，以及當前像素點的關聯像素點包括：

從各像素點中逐一確定當前像素點，將當前像素點在設定方向上相鄰且間隔設定數量的像素點作為關聯像素點。

進一步的，根據各像素點的像素灰度數據和所述最大灰度數據，確定各像素點的校正系數，包括：

確定最大灰度數據與各像素點的像素灰度數據之間的比值，根據所述比值確定各像素點的校正系數。

進一步的，所述各像素點的像素灰度數據包括紅色通道像素灰度數據、綠色通道像素灰度數據和藍色通道像素灰度數據，對各通道像素灰度數據分別進行處理。

進一步的，確定最大灰度數據與各像素點的像素灰度數據之間的比值，將所述比值確定為各像素點的校正系數，包括：

根據綠色通道的最大灰度數據，確定綠色通道最大灰度數據與綠色通道各像素點的像素灰度數據之間的第一比值，將所述第一比值與1的差值確定為綠色通道像素點的校正系數；

根據紅色或藍色通道的最大灰度數據，確定紅色或藍色通道最大灰度數據與紅色或藍色通道各像素點的像素灰度數據之間的第二比值，將第二比值與對應位置的所述第一比值之間的第三比值，作為紅色或藍色通道各像素點的校正系數。

進一步的，根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點之前，所述方法還包括：

將所述像素灰度數據的比特等級的數量進行擴展增加。

進一步的，通過攝像頭在設定光源情況下拍攝獲取白場圖像，包括：

通過設置為固定增益的攝像頭，在存在不同角度或不同數量或不同種類光源的光場中分別拍攝獲取白場圖像，記錄所述不同角度或不同數量或不同種類光源為所述設定光源情況。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種鏡頭陰影校正裝置，該裝置包括：

圖像數據獲取模塊，用于通過攝像頭在設定光源情況下拍攝獲取白場圖像，提取所述白場圖像的像素灰度數據；

第一像素點確定模塊，用于根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點；

校正系數確定模塊，用于根據各像素點的像素灰度數據和所述最大灰度數據，確定各像素點的校正系數，將所述校正系數與所述設定光源情況進行對應記錄，其中，所述校正系數用于在所述攝像頭在設定光源情況下拍攝圖像時進行校正。

進一步的，所述裝置還包括：

數據平滑模塊，用于在根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點之前，對所述像素灰度數據進行平滑處理。

進一步的，所述數據平滑模塊包括：

當前像素點確定單元，用于從各像素點中逐一確定當前像素點；

平滑像素灰度確定單元，用于根據當前像素點像素灰度數據的鄰域自適應值，將所述鄰域自適應值與預設運算因子進行相乘求和，確定當前像素點的平滑像素灰度；

像素灰度數據確定單元，用于根據所述平滑像素灰度確定當前像素點的像素灰度數據。

進一步的，所述裝置還包括：

數據格式轉換模塊，用于在對所述像素灰度數據進行平滑處理之前，將所述像素灰度數據轉換為拜耳格式數據；

第二像素點確定模塊，用于從各像素點中逐一確定當前像素點，以及當前像素點的關聯像素點；

像素灰度數據合并模塊，用于將當前像素點和關聯像素點的拜耳格式數據的像素灰度數據進行合并，作為當前像素點的像素灰度數據，并刪除所述關聯像素點。

進一步的，所述第二像素點確定模塊具體用于：

從各像素點中逐一確定當前像素點，將當前像素點在設定方向上相鄰且間隔設定數量的像素點作為關聯像素點。

進一步的，所述校正系數確定模塊具體用于：

確定最大灰度數據與各像素點的像素灰度數據之間的比值，根據所述比值確定各像素點的校正系數。

進一步的，所述各像素點的像素灰度數據包括紅色通道像素灰度數據、綠色通道像素灰度數據和藍色通道像素灰度數據，對各通道像素灰度數據分別進行處理。

進一步的，所述校正系數確定模塊包括：

第一校正系數確定單元，用于根據綠色通道的最大灰度數據，確定綠色通道最大灰度數據與綠色通道各像素點的像素灰度數據之間的第一比值，將所述第一比值與1的差值確定為綠色通道像素點的校正系數；

第二校正系數確定單元，用于根據紅色或藍色通道的最大灰度數據，確定紅色或藍色通道最大灰度數據與紅色或藍色通道各像素點的像素灰度數據之間的第二比值，將第二比值與對應位置的所述第一比值之間的第三比值，作為紅色或藍色通道各像素點的校正系數。

進一步的，所述裝置還包括：

比特等級擴展模塊，根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點之前，將所述像素灰度數據的比特等級的數量進行擴展增加。

進一步的，所述圖像數據獲取模塊具體用于：

通過設置為固定增益的攝像頭，在存在不同角度或不同數量或不同種類光源的光場中分別拍攝獲取白場圖像，記錄所述不同角度或不同數量或不同種類光源為所述設定光源情況。

本發(fā)明實施例通過提取白場圖像的像素灰度數據，確定最大灰度數據的像素點，根據各像素點的像素灰度數據和最大灰度數據，確定各像素點的校正系數，即通過以最大灰度數據的像素點為參照點，確定最大灰度數據的像素點與各像素點的像素灰度數據之間的關系確定校正系數，對圖像進行校正，替代了現有技術中以中心像素點為參照點對圖像進行校正的情況，解決了現有技術中不能在鏡頭未裝置水平的情況下準確進行圖像校正的問題，實現了在鏡頭的各種裝置狀態(tài)下自適應的進行圖像校正。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例一提供的鏡頭陰影校正方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例二提供的鏡頭陰影校正方法的流程圖；

圖3a是本發(fā)明實施例三提供的鏡頭陰影校正方法的流程圖；

圖3b是本發(fā)明實施例所適用的拜耳格式數據示意圖；

圖3c是本發(fā)明實施例所適用的紅色通道當前像素點與關聯像素點的示意圖；

圖3d是本發(fā)明實施例所適用的藍色通道當前像素點與關聯像素點的示意圖；

圖3e是本發(fā)明實施例所適用的綠色通道奇數行的當前像素點與關聯像素點的示意圖；

圖3f是本發(fā)明實施例所適用的綠色通道偶數行的當前像素點與關聯像素點的示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例四提供的鏡頭陰影校正方法的流程圖；

圖5是本發(fā)明實施例五提供的鏡頭陰影校正裝置的結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關的部分而非全部結構。

實施例一

圖1是本發(fā)明實施例一提供的鏡頭陰影校正方法的流程圖，本實施例可適用于在不同鏡頭裝置狀態(tài)的自適應實現鏡頭陰影校正的情況，該方法可以由本發(fā)明實施例提供的鏡頭陰影校正裝置來執(zhí)行，該裝置可采用軟件和/或硬件的方式實現。該方法具體包括：

s110、通過攝像頭在設定光源情況下拍攝獲取白場圖像，提取白場圖像的像素灰度數據。

其中，白場圖像指的是圖像內容或者圖像背景是白色的圖像，示例性的，白場圖像可以是通過攝像頭對白紙或者毛玻璃進行拍攝獲取的圖片，具體的，在密閉的暗室中通過設定光源照射，獲取并存儲白場圖像，提取白場圖像的像素灰度數據。

優(yōu)選的，步驟s110中通過攝像頭在設定光源情況下拍攝獲取白場圖像還可以是：

通過設置為固定增益的攝像頭，在存在不同角度或不同數量或不同種類光源的光場中分別拍攝獲取白場圖像，記錄不同角度或不同數量或不同種類光源為所述設定光源情況。

其中，將攝像頭在拍攝不同光源的白場圖片時設置為增益固定不變，便于在相同條件下對不同圖片進行處理，具體的，攝像頭的增益根據歷史鏡頭陰影校正系數處理結果確定。

本實施例中，由于鏡頭本身材質決定鏡頭不同位置的透光度不同，具體的，鏡頭中心的透光度較高，鏡頭邊緣的透光度較低，當光線通過鏡頭入射并形成圖像時，會導致圖像中心像素點灰度值較大，鏡頭邊緣的像素點灰度值較小，形成鏡頭陰影。當光源的角度、數量以及種類不同時，鏡頭的透光度不同，獲取的圖像不同，對應的圖像陰影校正系數不同，示例性的，光源角度可以是垂直鏡頭入射或者光源與鏡頭有一定的角度，光源數量可以是一個或多個，光源種類可以是d65光源或者d50光源等。

本實施例中，分別在不同角度或不同數量或不同種類光源下獲取白場圖像，并對白場圖像進行光源角度、數量和種類進行標記，便于識別不同設定光源下的白場圖像。

優(yōu)選的，各像素點的像素灰度數據包括紅色通道像素灰度數據、綠色通道像素灰度數據和藍色通道像素灰度數據，對各通道像素灰度數據分別進行處理。

其中，每一個像素點的像素灰度數據由紅色通道、綠色通道和藍色通道的像素灰度數據疊加得到，每一個像素點均可讀取三通道的像素灰度數據。

本實施例中，提取白場圖像的像素灰度數據指的是提取白場圖像的紅色通道像素灰度數據、綠色通道像素灰度數據和藍色通道像素灰度數據。

s120、根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點。

本實施例中，通過提取三通道的像素灰度數據，分別確定每個通道像素灰度數據中最大灰度數據對應的像素點。示例性的，當白場圖像保存為24位真彩bmp(bitmap，圖像文件格式)圖像時，每個像素點的三通道的像素灰度數據可以是0～255，根據三通道的像素灰度數據確定每個通道像素灰度數據的最大灰度數據，示例性的，三通道最大灰度數據均可以是255。

s130、根據各像素點的像素灰度數據和最大灰度數據，確定各像素點的校正系數，將所述校正系數與所述設定光源情況進行對應記錄，其中，校正系數用于在攝像頭在設定光源情況下拍攝圖像時進行校正。

本實施例中，將圖像的最大灰度數據的像素點對應鏡頭最大透光度位置，將圖像的最大灰度數據的像素點作為圖像校正的參考點。當鏡頭裝置水平時，圖像中心像素點是圖像中最大灰度數據的像素點，當鏡頭未裝置水平時，圖像中心像素點不是圖像中最大灰度數據的像素點。

本實施例中，將最大灰度數據的像素點作為圖像校正的參照點，確定該像素點與所有像素點的像素灰度數據之間的關系，根據所述像素灰度數據之間的關系確定校正系數，對攝像頭拍攝圖像時進行校正。示例性的，校正系數可以是通過最大灰度數據與所有像素點的像素灰度數據之間的比值關系確定。

需要說明的是，本實施例中，對不同角度或不同數量或不同種類光源下獲取的白場圖像分別確定校正系數，并將校正系數與光源的設定情況進行對應記錄與存儲，當攝像頭在進行圖像拍攝時，可識別光源的角度、數量以及種類，調用對應的校正系數對圖像進行校正，解決了現有技術中只能對一種光源下的圖像進行陰影校正的問題，實現了自適應任何角度、數量以及種類的光源下的圖像校正。

本實施例的技術方案，通過提取白場圖像的像素灰度數據，確定最大灰度數據的像素點，根據各像素點的像素灰度數據和最大灰度數據，確定各像素點的校正系數，即通過以最大灰度數據的像素點為參照點，確定最大灰度數據的像素點與各像素點的像素灰度數據之間的關系確定校正系數，對圖像進行校正，替代了現有技術中以中心像素點為參照點對圖像進行校正的情況，解決了現有技術中不能在鏡頭未裝置水平的情況下準確進行圖像校正的問題，實現了在鏡頭的各種裝置狀態(tài)下自適應的進行圖像校正。

在上述技術方案的基礎上，步驟s120之前，還可以包括：

將像素灰度數據的比特等級的數量進行擴展增加。

示例性的，當將白場圖像保存為24位真彩bmp圖像時，白場圖像的紅色通道像素灰度數據、綠色通道像素灰度數據和藍色通道像素灰度數據的比特等級為8bit，每個通道的像素灰度可以是0～255。對像素灰度數據的比特等級的數量進行擴展增加例如可以是將白場圖像像素灰度數據的比特等級由8bit擴展至10bit。示例性的，可以是通過以下方式對像素灰度數據的比特等級進行擴展：r＝(r<<(nsensorbit-8))|((1<<(nsensorbit-8))-1)，其中，r是每個像素點的紅色通道像素灰度數據，nsensorbit為待轉換的比特等級，示例性的，nsensorbit可以是10。

本實施例中，對像素灰度數據的比特等級的數量進行擴展增加，提高了像素灰度數據精度，提高了校正系數的計算精度。

實施例二

圖2是本發(fā)明實施例二提供的鏡頭陰影校正方法的流程圖，在上述實施例的基礎上，在根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點之前，進一步的增加了對像素灰度數據進行平滑處理，相應的，該方法具體可以包括：

s210、通過攝像頭在設定光源情況下拍攝獲取白場圖像，提取白場圖像的像素灰度數據。

s220、對像素灰度數據進行平滑處理。

其中，在提取像素灰度數據的過程中會不可避免的產生噪聲，通過對像素灰度數據進行平滑處理可實現降噪的效果，示例性的，可通過平滑濾波器對像素灰度數據進行平滑處理。

優(yōu)選的，步驟s220還可以是：

從各像素點中逐一確定當前像素點；

根據當前像素點像素灰度數據的鄰域自適應值，將鄰域自適應值與預設運算因子進行相乘求和，確定當前像素點的平滑像素灰度；

根據平滑像素灰度確定當前像素點的像素灰度數據。

用rij、gij和bij分別表示紅色通道像素灰度數據、綠色通道像素灰度數據和藍色通道像素灰度數據，其中，i為白場圖像像素點的行數，j為白場圖像像素點的列數，i與j均為大于等于1的正整數。

本實施例中，根據預設規(guī)則確定當前像素點的鄰域自適應值。示例性的，確定當前像素點為r11，預設規(guī)則可以是選擇當前像素點同列依次相鄰預設個數的像素點的像素灰度數據，例如預設個數可以是7，具體的，r11的同列依次相鄰的像素點是r21、r31、r41、r51、r61、r71和r81，將上述8個像素灰度數據以r11為中心進行對稱操作，形成15乘1的矩陣，確定為當前像素點的鄰域自適應值：[r81r71r61r51r41r31r21r11r21r31r41r51r61r71r81]。需要說明的是，若當前像素點的同列依次相鄰像素點不足預設個數，則用最后一個像素點進行重復補充，示例性的，對圖像第一列最后一行的像素點，例如該像素點可以是r91，則r91的鄰域自適應值為：[r91r91r91r91r91r91r91r91r91r91r91r91r91r91r91]。

預設運算因子是所有元素和為1的矩陣，示例性的，預設運算因子可以是是3乘5的矩陣m，優(yōu)選的，預設運算因子中心元素最小，外圍元素逐漸增大。將當前像素點的鄰域自適應值中的所有元素分別與預設運算因子m進行相乘求和：n＝2r81m+2r71m+…+2r21m+r11m，將矩陣n中所有元素和值作為當前像素點的平滑像素灰度。分別對當前像素點的三通道像素灰度數據分別進行平滑處理，確定當前像素點的像素灰度數據。

s230、根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點。

本實施例中，根據平滑后的三通道像素灰度數據進行處理，確定平滑后的最大灰度數據的像素點。

s240、根據各像素點的像素灰度數據和最大灰度數據，確定各像素點的校正系數，將所述校正系數與所述設定光源情況進行對應記錄，其中，校正系數用于在攝像頭在設定光源情況下拍攝圖像時進行校正。

本實施例的技術方案，通過對白場圖像的三通道像素灰度數據進行平滑，降低噪音影響，提高了校正系數的計算準確度。

實施例三

圖3a是本發(fā)明實施例三提供的鏡頭陰影校正方法的流程圖，在上述實施例的基礎上，進一步的，在對像素灰度數據進行平滑處理之前增加了將像素灰度數據轉換為拜耳格式數據；從各像素點中逐一確定當前像素點，以及當前像素點的關聯像素點；將當前像素點和關聯像素點的拜耳格式數據的像素灰度數據進行合并，作為當前像素點的像素灰度數據，并刪除關聯像素點。相應的，該方法具體可以包括：

s310、通過攝像頭在設定光源情況下拍攝獲取白場圖像，提取白場圖像的像素灰度數據。

s320、將像素灰度數據轉換為拜耳格式數據。

拜耳格式數據是一種特定三通道像素灰度數據的數據排列格式，具體的，奇數行奇數列的像素點的分別采樣和輸出r、g、r、g……的像素灰度數據，偶數行偶數列的像素點的分別采樣和輸出g、b、g、b……的像素灰度數據，如圖3b所示，圖3b是拜耳格式數據示意圖。示例性的，若當前像素點與拜耳格式數據對應的數據格式是r像素灰度數據，則將當前像素點的紅色通道像素灰度數據確定為當前像素點的拜耳格式數據，并丟棄當前像素點的藍色通道像素灰度數據與綠色通道像素灰度數據。

本實施例中，在對像素點的像素灰度數據進行處理時，每個象素的三通道像素灰度數據由像素點本身輸出的某一通道像素灰度數據和相鄰像素點輸出的其他通道像素灰度數據構成，將像素灰度數據轉換為拜耳格式數據基本不影響圖像質量，同時可降低60％的采樣頻率和數據計算量。

s330、從各像素點中逐一確定當前像素點，以及當前像素點的關聯像素點。

本實施例中，在拜耳格式數據中通過預設規(guī)則確定當前像素點以及其對應的關聯像素點。

優(yōu)選的，步驟s330具體可以是：

從各像素點中逐一確定當前像素點，將當前像素點在設定方向上相鄰且間隔設定數量的像素點作為關聯像素點。

其中，關聯像素點與當前像素點屬于在拜耳格式數據同一通道的像素點，示例性的，用pij表示拜耳格式數據中像素點的像素灰度數據，i為拜耳格式數據中像素點的行數，j為拜耳格式數據中像素點的列數，i與j均為大于等于1的正整數，本實施例中，根據逐漸增大i和j的方式逐一確定當前像素點。示例性的，對紅色通道像素點與藍色通道像素點，關聯像素點的設定方向為i和j逐漸增大的方向，間隔設定數量可以是1，關聯像素點的預設數量可以是3，如圖3c和圖3d，圖3c是紅色通道當前像素點與關聯像素點的示意圖，圖3d是藍色通道當前像素點與關聯像素點的示意圖，其中，若紅色通道當前像素點是像素點301，則像素點302是像素點301的關聯像素點；若藍色通道當前像素點是像素點303，則像素點304是像素點303的關聯像素點。

由于綠色通道像素點數量是紅色通道像素點與藍色通道像素點數量的兩倍，對綠色通道奇數行與偶數行像素點的關聯像素點確定方式不同，示例性的，參見圖3e和圖3f，圖3e是綠色通道奇數行的當前像素點與關聯像素點的示意圖，其中，若綠色通道奇數行的當前像素點是像素點305，則像素點306是像素點305的關聯像素點；圖3f是綠色通道偶數行的當前像素點與關聯像素點的示意圖，其中，若綠色通道偶數行的當前像素點是像素點307，則像素點308是像素點307的關聯像素點。

s340、將當前像素點和關聯像素點的拜耳格式數據的像素灰度數據進行合并，作為當前像素點的像素灰度數據，并刪除關聯像素點。

其中，對當前像素點和關聯像素點的像素灰度數據進行合并指的是將當前像素點和關聯像素點的像素灰度數據的和值作為當前像素點的像素灰度數據，提高了當前像素點的比特等級，提高了當前像素點像素灰度數據的精確度，同時刪除關聯像素點減少了像素點數量，減少了數據處理量。

在對白場圖像中拜耳格式數據下的所有像素點進行上述處理后，形成新的拜耳格式數據，分別提取三通道像素灰度數據，形成三通道像素灰度數據矩陣。

示例性的，對紅色通道像素點與藍色通道像素點，直接提取各像素點的像素灰度數據，形成紅色通道像素灰度數據矩陣與藍色通道像素灰度數據矩陣。對綠色通道像素點，沿著i和j逐漸增大的方向，依次獲取奇數行與偶數行對角相鄰的兩個綠色通道像素點，將其像素灰度數據的平均值確定為綠色通道像素灰度數據矩陣元素，根據上述像素灰度數據矩陣元素確定綠色通道像素灰度數據矩陣。

s350、對像素灰度數據進行平滑處理。

s360、根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點。

s370、根據各像素點的像素灰度數據和最大灰度數據，確定各像素點的校正系數，將所述校正系數與所述設定光源情況進行對應記錄，其中，校正系數用于在攝像頭在設定光源情況下拍攝圖像時進行校正。

本實施例的技術方案，通過將圖像像素灰度數據轉換為拜耳格式數據以及對像素點與關聯像素點合并，實現了三通道像素灰度數據矩陣的降維，減少了待處理的數據量，提高了數據處理效率。

優(yōu)選的，步驟s370之后還可以包括：

根據所述三通道的校正參數確定三通道差值曲面；

根據所述三通道差值曲面確定所述白場圖像三通道像素灰度數據的校正系數；

根據所述白場圖像三通道像素灰度數據的校正系數對圖像進行陰影校正。

本實施例中，由于對白場圖像的像素灰度數據進行了拜耳格式數據轉換以及當前像素點與關聯像素點的合并，導致得到的校正系數僅是小樣本像素灰度數據對應的校正系數，無法直接對白場圖像進行校正。

本實施例中，通過樣條曲線插值算法確定白場圖像每個像素點對應的校正系數。示例性的，建立xyz坐標軸，x軸對應校正系數的列數，y軸對應校正系數的行數，z對應校正系數值，分別將三通道校正系數對應到坐標內，將像素點對應的校正系數通過擬合形成b-樣條曲面，并通過差值算法確定白場圖像中所有像素點對應的所有差值，根據所述差值確定白場圖像的校正系數，并對白場圖像進行陰影校正。示例性的，對白場圖像的陰影校正可以是通過一下公式進行：r+＝t·pencent·gain1·r，其中，r+是校正后的紅色通道像素灰度數據，r是原白場圖像的紅色通道像素灰度數據；t是放大系數，示例性的，對于紅色通道像素點與藍色通道像素點t為16，對于綠色通道像素點t為32；pencent是校正強度，示例性的，pencent可以是90～100；gain1是紅色通道所有像素點對應的校正系數。

需要說明的是，若在對三通道像素灰度數據處理過程中，若將像素灰度數據的比特等級的數量進行了擴展增加，則在對圖像進行校正時，需要將校正后的像素灰度數據還原至原比特等級，示例性的，可根據如下公式進行圖像校正：

實施例四

圖4是本發(fā)明實施例四提供的鏡頭陰影校正方法的流程圖，在上述實施例的基礎上，進一步的對根據各像素點的像素灰度數據和最大灰度數據，確定各像素點的校正系數進行了優(yōu)化，相應的，該方法具體可以包括：

s410、通過攝像頭在設定光源情況下拍攝獲取白場圖像，提取白場圖像的像素灰度數據。

s420、根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點。

s430、確定最大灰度數據與各像素點的像素灰度數據之間的比值，根據比值確定各像素點的校正系數，將所述校正系數與所述設定光源情況進行對應記錄，其中，校正系數用于在攝像頭在設定光源情況下拍攝圖像時進行校正。

本實施例中，最大灰度數據的像素點對應鏡頭的最大透光度位置，根據最大灰度數據與各像素點的像素灰度數據之間的比值確定各像素點的校正系數，可將各像素點對應的鏡頭透光度補償至最大透光度，實現陰影校正。

優(yōu)選的，步驟s430還可以是：

根據綠色通道的最大灰度數據，確定綠色通道最大灰度數據與綠色通道各像素點的像素灰度數據之間的第一比值，將第一比值與1的差值確定為綠色通道像素點的校正系數；

根據紅色或藍色通道的最大灰度數據，確定紅色或藍色通道最大灰度數據與紅色或藍色通道各像素點的像素灰度數據之間的第二比值，將第二比值與對應位置的第一比值之間的第三比值，作為紅色或藍色通道各像素點的校正系數。

其中，在白場圖像的像素灰度數據或者拜耳格式數據中，紅色通道與藍色通道像素點的亮度大約是綠色通道像素點的亮度的一半，且人眼對綠色通道的敏感度均大于紅色通道與藍色通道的敏感度，將紅色或藍色通道最大灰度數據與紅色或藍色通道各像素點的像素灰度數據之間的第二比值與對應位置的第一比值進行除法運算，可提高紅色通道與藍色通道像素點的敏感度，提高紅色通道與藍色通道像素點的校正效果。

本實施例的技術方案，通過白場圖像在三通道最大灰度數據與各像素點的像素灰度數據之間的比值確定各像素點的校正系數，將最大灰度數據對應的像素點作為校正參照點，替代了現有技術中以中心像素點為參照點對圖像進行校正的情況，解決了現有技術中不能在鏡頭未裝置水平的情況下準確進行圖像校正的問題，實現了在鏡頭的各種裝置狀態(tài)下自適應的進行圖像校正。

實施例五

圖5是本發(fā)明實施例五提供的鏡頭陰影校正裝置的結構示意圖，該裝置用于執(zhí)行本發(fā)明任意實施例提供的鏡頭陰影校正方法，該裝置具體可以包括：

圖像數據獲取模塊510，用于通過攝像頭在設定光源情況下拍攝獲取白場圖像，提取白場圖像的像素灰度數據；

第一像素點確定模塊520，用于根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點；

校正系數確定模塊530，用于根據各像素點的像素灰度數據和最大灰度數據，確定各像素點的校正系數，將所述校正系數與所述設定光源情況進行對應記錄，其中，校正系數用于在攝像頭在設定光源情況下拍攝圖像時進行校正。

優(yōu)選的，裝置還包括：

數據平滑模塊540，用于在根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點之前，對像素灰度數據進行平滑處理。

優(yōu)選的，數據平滑模塊540包括：

當前像素點確定單元541，用于從各像素點中逐一確定當前像素點；

平滑像素灰度確定單元542，用于根據當前像素點像素灰度數據的鄰域自適應值，將鄰域自適應值與預設運算因子進行相乘求和，確定當前像素點的平滑像素灰度；

像素灰度數據確定單元543，用于根據平滑像素灰度確定當前像素點的像素灰度數據。

優(yōu)選的，裝置還包括：

數據格式轉換模塊550，用于在對像素灰度數據進行平滑處理之前，將像素灰度數據轉換為拜耳格式數據；

第二像素點確定模塊560，用于從各像素點中逐一確定當前像素點，以及當前像素點的關聯像素點；

像素灰度數據合并模塊570，用于將當前像素點和關聯像素點的拜耳格式數據的像素灰度數據進行合并，作為當前像素點的像素灰度數據，并刪除關聯像素點。

優(yōu)選的，第二像素點確定模塊560具體用于：

從各像素點中逐一確定當前像素點，將當前像素點在設定方向上相鄰且間隔設定數量的像素點作為關聯像素點。

優(yōu)選的，校正系數確定模塊530具體用于：

確定最大灰度數據與各像素點的像素灰度數據之間的比值，根據比值確定各像素點的校正系數。

優(yōu)選的，各像素點的像素灰度數據包括紅色通道像素灰度數據、綠色通道像素灰度數據和藍色通道像素灰度數據，對各通道像素灰度數據分別進行處理。

優(yōu)選的，校正系數確定模塊530包括：

第一校正系數確定單元531，用于根據綠色通道的最大灰度數據，確定綠色通道最大灰度數據與綠色通道各像素點的像素灰度數據之間的第一比值，將第一比值與1的差值確定為綠色通道像素點的校正系數；

第二校正系數確定單元532，用于根據紅色或藍色通道的最大灰度數據，確定紅色或藍色通道最大灰度數據與紅色或藍色通道各像素點的像素灰度數據之間的第二比值，將第二比值與對應位置的第一比值之間的第三比值，作為紅色或藍色通道各像素點的校正系數。

優(yōu)選的，裝置還包括：

比特等級擴展模塊580，根據像素灰度數據確定最大灰度數據的像素點之前，將像素灰度數據的比特等級的數量進行擴展增加。

優(yōu)選的，圖像數據獲取模塊510具體用于：

通過設置為固定增益的攝像頭，在存在不同角度或不同數量或不同種類光源的光場中分別拍攝獲取白場圖像，記錄所述不同角度或不同數量或不同種類光源為所述設定光源情況。

本發(fā)明實施例提供的鏡頭陰影校正裝置可執(zhí)行本發(fā)明任意實施例所提供的鏡頭陰影校正方法，具備執(zhí)行方法相應的功能模塊和有益效果。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進行了較為詳細的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權利要求范圍決定。