镜头阴影校正的补偿方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

一种镜头阴影校正的补偿方法、装置及计算机可读存储介质，所述镜头阴影校正的补偿方法包括：获取目标摄像头模组的环境色温；根据预设的镜头阴影校正的补偿系数模型计算所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的二次补偿系数，根据预设的所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的默认补偿系数及所述二次补偿系数，计算得到所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的实际补偿系数；采用所述镜头阴影校正的实际补偿系数对所述目标摄像头模组进行镜头阴影校正的补偿。采用上述方案，能够提高不同摄像头模组下的镜头阴影补偿效果。

【技术实现步骤摘要】
镜头阴影校正的补偿方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种镜头阴影校正的补偿方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着社会的发展，人们对手机的依赖程度越来越高，在购买手机的过程中，对手机相机成像效果的要求也越来越高。由凸透镜成像原理可知，光通过镜头成像后中心与四周呈现出不同的亮度差；受串光(opticalcross-talk)等因素的影响，同一颜色在图像中心和四周呈现出不一致的颜色。为了解决这一镜头阴影的问题，常见镜头阴影校正(LensShadingCorrection，LSC)的方法是通过标定几组标准光源下LSC的补偿系数，通过色温和感光度增益(ISOgain)进行插值，插出当前混合光源下镜头阴影校正的补偿系数。然而，现有技术中的上述解决方案，无法解决因摄像头模组差异性所带到的镜头阴影问题。
技术实现思路
本专利技术实施例解决的技术问题是如何提高不同摄像头模组下的镜头阴影补偿效果。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种镜头阴影校正的补偿方法，包括：获取目标摄像头模组的环境色温；根据预设的镜头阴影校正的补偿系数模型计算所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的二次补偿系数，其中，镜头阴影校正的补偿系数模型采用如下方式训练得到：获取图像样本集，所述图像样本集包括采用不同类型的摄像头模组拍摄的图像；获取镜头阴影校正的补偿参数集；根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型；根据预设的所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的默认补偿系数及所述二次补偿系数，计算得到所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的实际补偿系数；采用所述镜头阴影校正的实际补偿系数对所述目标摄像头模组进行镜头阴影校正的补偿。可选的，所述根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型，包括：将所述图像样本集中M张原始图像与所述镜头阴影校正的补偿参数集中的N个镜头阴影校正的补偿系数进行图像信号处理，得到M*N个镜头阴影校正的补偿系数；将所述M张原始图像及所得到M*N个镜头阴影校正的补偿系数，进行图像信号处理检测，得到M*N个镜头阴影校正评分；根据预设的镜头阴影校正的补偿目标，对所得到的M*N个镜头阴影校正的补偿系数及M*N个镜头校正阴影评分进行训练，得到镜头阴影校正的补偿系数模型。可选的，所述图像样本集还包括：在不同光源下采用同一摄像头模组所采集到的图像。可选的，所述光源包括以下至少一种：标准光源H、标准光源A、标准光源TL84、标准光源CWF、标准光源D50、标准光源D65、标准光源D75、混合光源FL1、混合光源FL2及混合光源FL3。可选的，所述图像样本集中还包括：在同一光源、同一摄像头模组下，所采集的低于预设亮度环境下的图像。可选的，所述根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型，包括：采用深度神经网络算法，根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型。本专利技术实施例还提供一种镜头阴影校正的补偿装置，包括：获取单元，适于获取目标摄像头模组的环境色温；第一计算单元，适于根据预设的镜头阴影校正的补偿系数模型计算所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的二次补偿系数；模型训练单元，适于采用如下方式训练得到镜头阴影校正的补偿系数模型：获取图像样本集，所述图像样本集包括采用不同类型的摄像头模组拍摄的图像；获取镜头阴影校正的补偿参数集；根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型；第二计算单元，适于根据预设的所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的默认补偿系数及所述二次补偿系数，计算得到所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的实际补偿系数；补偿单元，适于采用所述镜头阴影校正的实际补偿系数对所述目标摄像头模组进行补偿。可选的，所述模型训练单元，适于将所述图像样本集中M张原始图像与所述镜头阴影校正的补偿参数集中的N个镜头阴影校正的补偿系数进行图像信号处理，得到M*N个镜头阴影校正的补偿系数；将所述M张原始图像及所得到M*N个镜头阴影校正的补偿系数，进行图像信号处理检测，得到M*N个镜头阴影校正评分；根据预设的镜头阴影校正的补偿目标，对所得到的M*N个镜头阴影校正的补偿系数及M*N个镜头校正阴影评分进行训练，得到镜头阴影校正的补偿系数模型。可选的，所述图像样本集中还包括：在不同光源下采用同一摄像头模组所采集到的图像。可选的，所述光源包括以下至少一种：标准光源H、标准光源A、标准光源TL84、标准光源CWF、标准光源D50、标准光源D65、标准光源D75、混合光源FL1、混合光源FL2及混合光源FL3。可选的，所述图像样本集中还包括：在同一光源、同一摄像头模组下，所采集的低于预设亮度环境下的图像。可选的，所述模型训练单元，适于采用深度神经网络网络算法，根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型。本专利技术实施例还提供一种镜头阴影校正的补偿装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一种镜头阴影校正的补偿方法的步骤。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质为非易失性存储介质或非瞬态存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一种镜头阴影校正的补偿方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术实施例的技术方案具有以下有益效果：在对目标摄像头模组进行镜头阴影校正时，采用预设的镜头阴影校正补偿系数模型计算目标摄像头模组的镜头阴影校正的二次补偿系数。由于镜头阴影校正补偿系数模型在训练时，采用不同类型的摄像头模组拍摄的图像作为训练样本，在镜头阴影校正补偿系数模型训练过程中，充分考虑到因摄像头模组的差异所带来的镜头阴影的不同，从而通过二次补偿系数结合镜头阴影校正的默认补偿系数，对目标摄像头模组进行镜头阴影校正的补偿，从而可以提高不同摄像头模组下的镜头阴影补偿效果。附图说明图1是本专利技术实施例中一种镜头阴影校正的补偿方法的流程图；图2是本专利技术实施例中一种镜头阴影校正的补偿方法的处理流程图；图3是本专利技术实施例中一种镜头阴影校正的补偿装置的结构示意图。具体实施方式如上所述，目前，针对镜头阴影的问题，常见LSC的方法是通过标定几组标准光源下LSC的补偿系数，通过色温和感光度增益(ISOgain)进行插值，插出当前混合光源下镜头阴影校正的补偿系数。然而，现有技术中的上述解决方案，无法解决因摄像头模组差异性所带到的镜头阴影。本专利技术实施例中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种镜头阴影校正的补偿方法，其特征在于，包括：/n获取目标摄像头模组的环境色温；/n根据预设的镜头阴影校正的补偿系数模型计算所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的二次补偿系数，其中，镜头阴影校正的补偿系数模型采用如下方式训练得到：获取图像样本集，所述图像样本集包括采用不同类型的摄像头模组拍摄的图像；获取镜头阴影校正的补偿参数集；根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型；/n根据预设的所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的默认补偿系数及所述二次补偿系数，计算得到所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的实际补偿系数；/n采用所述镜头阴影校正的实际补偿系数对所述目标摄像头模组进行镜头阴影校正的补偿。/n

【技术特征摘要】
1.一种镜头阴影校正的补偿方法，其特征在于，包括：
获取目标摄像头模组的环境色温；
根据预设的镜头阴影校正的补偿系数模型计算所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的二次补偿系数，其中，镜头阴影校正的补偿系数模型采用如下方式训练得到：获取图像样本集，所述图像样本集包括采用不同类型的摄像头模组拍摄的图像；获取镜头阴影校正的补偿参数集；根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型；
根据预设的所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的默认补偿系数及所述二次补偿系数，计算得到所述目标摄像头模组的镜头阴影校正的实际补偿系数；
采用所述镜头阴影校正的实际补偿系数对所述目标摄像头模组进行镜头阴影校正的补偿。


2.根据权利要求1所述的镜头阴影校正的补偿方法，其特征在于，所述根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型，包括：
将所述图像样本集中M张原始图像与所述镜头阴影校正的补偿参数集中的N个镜头阴影校正的补偿系数进行图像信号处理，得到M*N个镜头阴影校正的补偿系数；
将所述M张原始图像及所得到M*N个镜头阴影校正的补偿系数，进行图像信号处理检测，得到M*N个镜头阴影校正评分；
根据预设的镜头阴影校正的补偿目标，对所得到的M*N个镜头阴影校正的补偿系数及M*N个镜头校正阴影评分进行训练，得到镜头阴影校正的补偿系数模型。


3.根据权利要求1或2所述的镜头阴影校正的补偿方法，其特征在于，所述图像样本集还包括：在不同光源下采用同一摄像头模组所采集到的图像。


4.根据权利要求3所述的镜头阴影校正的补偿方法，其特征在于，所述光源包括以下至少一种：
标准光源H、标准光源A、标准光源TL84、标准光源CWF、标准光源D50、标准光源D65、标准光源D75、混合光源FL1、混合光源FL2及混合光源FL3。


5.根据权利要求3所述的镜头阴影校正的补偿方法，其特征在于，所述图像样本集中还包括：在同一光源、同一摄像头模组下，所采集的低于预设亮度环境下的图像。


6.根据权利要求1所述的镜头阴影校正的补偿方法，其特征在于，所述根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型，包括：
采用深度神经网络算法，根据预设的镜头阴影校正的补偿目标对所述图像样本集及所述镜头阴影校正的补偿系数集进行训练，得到所述镜头阴影校正的补偿系数模型。


7.一种镜头阴影校正的补偿装置，其特征在于，包括：
获取单元，适于获取目标摄像头模组的环境色温；
第一计算单元，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨仲唱，熊伟华，李佳梁，
申请(专利权)人：展讯通信上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31