[發明專利]圖像邊緣亮度矯正方法、裝置以及系統

在審

• 申請號: 202010850604.0
• 申請日: 2020-08-21
• 公開（公告）號: CN114078094A
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 毛之華;魏文燕;褚哲文;張露萍;何艷寧
• 申請（專利權）人: 寧波舜宇光電信息有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/33;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/44
• 代理公司: 北京英思普睿知識產權代理有限公司 16018
• 代理人: 劉瑩;聶國斌

本申請提供了一種圖像邊緣亮度矯正方法、裝置以及系統，矯正方法包括：對具有特定圖案的標板進行拍攝，獲取特定圖案的圖像；通過圖像的標準亮度梯度曲線確定圖像邊緣的異常區域，并計算異常區域的亮度偏差系數；基于圖像的標準解像力變化曲線，判定異常區域中的可矯正區域；以及根據亮度偏差系數對可矯正區域進行亮度矯正。同時，通過訓練過的卷積神經網絡模型對亮度矯正后的圖像進行重建，得到邊緣清晰度高的大視場圖像，使矯正之后的圖像在保留最大視場角的同時，能夠具有邊緣清晰度高、圖像流暢、真實感強的特點。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，更具體地，涉及一種圖像邊緣亮度矯正方法及裝置。

背景技術

隨著大廣角自拍、微距拍攝等成為便攜式電子產品例如手機等的“必要”攝像功能，越來越多的便攜式電子產品開始采用大視場角(FOV)攝像模組。相對于常規攝像模組，大FOV攝像模組具有更大的取景范圍，同一拍攝位置下用戶可獲得更寬廣的畫面，同時微距條件下拍攝的圖像也具備常規攝像模組所沒有效果，例如近距離的獲取拍攝對象的細節信息。但是，大FOV攝像模組的圖像邊緣區域不可避免的會出現亮度下降的問題。

另外，為了改善大FOV攝像模組的畸變而采用的自由曲面技術，也會帶來同樣的問題，即圖像的邊緣區域亮度下降導致拍攝圖像真正可展現的區域變小。

此外，隨著諸如智能手機等電子產品越來越薄，其所配置的攝像模組的高度也隨之越來越小，在相同條件下具有大FOV、微距等特性的攝像模組拍攝的圖像的邊緣區域會出現亮度下降的問題。

當大FOV攝像模組以及超薄手機的需求成為必然時，針對拍攝圖像的邊緣區域亮度的矯正方法也成為迫切的需求。目前，國內外已知的方法大都是通過構建光源本身的亮度與終端顯示的圖像數據之間的函數關系，通過調整顯示圖像的數據來實現亮度矯正。然而，在現有方法中通常無法對圖像的有效信息進行判斷，從而出現圖像的邊緣區域成像失真的問題。

因此，目前急需一種既能夠解決圖像亮度下降問題又可保證圖像不會失真的圖像邊緣亮度矯正方法及裝置。

發明內容

本申請提供了一種可至少解決或部分解決現有技術中上述至少一個缺點的方法及應用該方法的裝置。

本申請一方面提供了一種圖像邊緣亮度矯正方法，所述方法包括：對具有特定圖案的標板進行拍攝，獲取所述特定圖案的圖像；通過所述圖像的標準亮度梯度曲線確定所述圖像邊緣的異常區域，并計算所述異常區域的亮度偏差系數；基于所述圖像的標準解像力變化曲線，判定所述異常區域中的可矯正區域；以及根據所述亮度偏差系數對所述可矯正區域進行亮度矯正。

根據本申請實施方式，所述方法還包括：訓練用于圖像邊緣亮度矯正的卷積神經網絡模型；以及通過所述卷積神經網絡模型對亮度矯正后的所述圖像進行重建。

根據本申請實施方式，訓練用于圖像邊緣亮度矯正的卷積神經網絡模型包括：搭建具有特征提取層和重建層的卷積神經網絡模型；選取用于訓練的亮度異常圖像和與所述亮度異常圖像對應的標準圖像；界定所述亮度異常圖像的邊緣區域；在所述特征提取層對所述邊緣區域的特征數據進行提取；在所述重建層對所述邊緣區域進行優化；將優化后的結果圖像與所述標準圖像進行比較，確定差異；在所述差異大于預定值時，根據所述差異調整所述特征提取層和所述重建層的參數；以及重復以上步驟，直至所述差異小于所述預定值。

根據本申請實施方式，對具有特定圖案的標板進行拍攝，獲取所述特定圖案的圖像包括：在方形平面上設置多個尺寸相同、交替排列的第一色塊和第二色塊，并繪制多個從所述方形平面的中心向四邊和四角延伸的、將所述方形平面均分的條帶以形成所述特定圖案；以及將所述標板的中心設置在攝像模組的光軸上，并使所述攝像模組的拍攝范圍等于所述特定圖案的尺寸，以獲取所述特定圖案的圖像。