【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理，尤其涉及一种摄像头模组镜头阴影校正的管控方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、镜头阴影包括luma shading(亮度阴影)和color shading(色彩阴影)，lumashading表现为图像中心较亮，四周较暗，color shading表现为图像中心与四周颜色不一致。因此需要镜头阴影校正(lsc，lens shading correction)算法对图像进行处理，进行阴影补偿，以保证图像的亮度和色彩的均匀。
2、在具有镜头的产品中，图像效果非常重要，包括色彩、亮度、均匀度等指标。在同批镜头或者同型号镜头中，最终的图像效果希望具有高度的一致性。不过由于在镜头的制作过程中，产线的生产中会存在一些微小、不易识别的误差，对镜头的成像效果有较大影响。具体的影响因素也较多，其中主要是镜头装配的因素，在产线上无法做到每颗镜头的生产流程差异完全一致，例如镜片安装差异(lens holder)、镜片(lens)装配、cra(chief rayangle，微透镜)和传感器差异等，以及镜头特性在每个模组之间存在细微的差异，不论是普通镜头，还是大视场角的镜头，这些因素都会影响同批镜头成像效果的一致性。
3、目前通过otp(one time programmable，一次性可编程)可在算法端解决成像效果一致性问题，在摄像头模组出厂的时候，分别计算每一个模组的初始镜头阴影校正数据，并且将初始镜头阴影校正数据烧录到模组的存储介质中，那么客户端在显示图像时只要从otp中读取这些数据并且计算最终的增益，将他
4、目前已有技术中，大多针对单个镜头自身的shading(阴影)指标进行管控。通过对模组拍摄的图像进行分块，分别获取每个块的亮度比、色差比，计算图像校正前后中心块与边缘块的比值参数等方法，用来评价模组自身阴影是否合格，但无法判断出相同型号模组同批次或不同批次成像效果是否存在差异。
技术实现思路
1、本公开要解决的技术问题是为了克服现有技术中无法判断出同批镜头或者相同型号镜头成像效果是否存在差异的缺陷，提供一种摄像头模组镜头阴影校正的管控方法、系统、设备及介质。
2、本公开是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
3、第一方面，提供一种摄像头模组镜头阴影校正的管控方法，所述管控方法包括：
4、获取待检测模组和基准模组；
5、其中，所述待检测模组和所述基准模组的模组型号相同；
6、获取所述待检测模组对应的初始镜头阴影校正数据，及所述基准模组对应的基准镜头阴影校正数据；
7、基于所述基准镜头阴影校正数据对所述初始镜头阴影校正数据进行校正，得到目标镜头阴影校正数据；
8、基于所述基准镜头阴影校正数据和所述目标镜头阴影校正数据对所述待检测模组进行管控。
9、较佳地，所述基于所述基准镜头阴影校正数据和所述目标镜头阴影校正数据对所述待检测模组进行管控的步骤包括：
10、基于所述基准镜头阴影校正数据和所述目标镜头阴影校正数据，对所述待检测模组进行镜头阴影校正，筛选出合格模组和不合格模组；
11、保留所述合格模组并剔除所述不合格模组。
12、较佳地，所述基于所述基准镜头阴影校正数据和所述目标镜头阴影校正数据，对所述待检测模组进行镜头阴影校正，筛选出合格模组和不合格模组的步骤包括：
13、基于所述基准镜头阴影校正数据对所述基准模组拍摄的原始图像进行校正，得到基准图像；
14、分别基于所述基准镜头阴影校正数据和所述目标镜头阴影校正数据，对所述待检测模组拍摄的原始图像进行校正，得到校正前图像和校正后图像；
15、基于所述基准图像、所述校正前图像和所述校正后图像，筛选出所述合格模组和所述不合格模组。
16、较佳地，所述基于所述基准图像、所述校正前图像和所述校正后图像，筛选出所述合格模组和所述不合格模组的步骤包括：
17、分别将所述基准图像、所述校正前图像和所述校正后图像划分为若干个图像块，计算每个图像块的亮度数据和色差数据；
18、计算所述校正前图像的每个图像块的亮度数据和色差数据，与所述基准图像的每个图像块的亮度数据和色差数据的差值，得到校正前误差；
19、计算所述校正后图像的每个图像块的亮度数据和色差数据，与所述基准图像的每个图像块的亮度数据和色差数据的差值，得到校正后误差；
20、响应于所述校正后误差小于所述校正前误差，且所述校正后误差和所述校正前误差均小于预设误差阈值，确定所述待检测模组为所述合格模组。
21、较佳地，所述计算所述校正后图像的每个图像块的亮度数据和色差数据，与所述基准图像的每个图像块的亮度数据和色差数据的差值，得到校正后误差的步骤包括：
22、基于所述校正后图像的每个图像块的亮度数据计算所述校正后图像对应的亮度比；
23、基于所述校正后图像的每个图像块的色差数据计算所述校正后图像对应的色差比；
24、响应于所述校正后图像的所述亮度比小于第一预设亮度比阈值，及所述校正后图像对应的色差比小于第一预设色差比阈值，计算所述校正后图像的每个图像块的亮度数据和色差数据，与所述基准图像的每个图像块的亮度数据和色差数据的差值，得到所述校正后误差。
25、较佳地，所述保留所述合格模组并剔除所述不合格模组的步骤之后还包括：
26、将所述合格模组对应的初始镜头阴影校正数据存储至所述合格模组中。
27、较佳地，所述获取待检测模组和基准模组的步骤包括：
28、获取初始模组拍摄的初始图像；
29、基于所述初始图像在若干个所述初始模组中筛选出基准模组，并将若干个所述初始模组中除所述基准模组之外的剩余模组作为所述待检测模组。
30、较佳地，所述初始模组为所述初始图像中每个图像块的亮度比小于第二预设亮度比阈值的模组；
31、和/或，所述初始模组为所述初始图像中每个图像块的色差比小于第二预设色差比阈值的模组。
32、较佳地，所述基于所述初始图像在若干个所述初始模组中筛选出基准模组的步骤包括：
33、基于所述初始图像计算所述初始模组的亮度平均值和色差平均值；
34、选取与所述亮度平均值和/或所述色差平均值的距离值最近的初始模组作为所述基准模组。
35、第二方面，还提供一种摄像头模组镜头阴影校正的管控系统，所述管控系统包括：
36、模组获取模块，用于获取待检测模组和基准模组；
37、其中，所述待检测模组和所述基准模组的模组型号相同；
38、第一数据获取模块，用于获取所述待检测模组对应的初始镜头阴影校正数据，及所述基准模组对应的基准镜头阴影校正数据；
39、第二数据获取模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种摄像头模组镜头阴影校正的管控方法，其特征在于，所述管控方法包括：
2.根据权利要求1所述的管控方法，其特征在于，所述基于所述基准镜头阴影校正数据和所述目标镜头阴影校正数据对所述待检测模组进行管控的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的管控方法，其特征在于，所述基于所述基准镜头阴影校正数据和所述目标镜头阴影校正数据，对所述待检测模组进行镜头阴影校正，筛选出合格模组和不合格模组的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的管控方法，其特征在于，所述基于所述基准图像、所述校正前图像和所述校正后图像，筛选出所述合格模组和所述不合格模组的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的管控方法，其特征在于，所述计算所述校正后图像的每个图像块的亮度数据和色差数据，与所述基准图像的每个图像块的亮度数据和色差数据的差值，得到校正后误差的步骤包括：
6.根据权利要求2所述的管控方法，其特征在于，所述保留所述合格模组并剔除所述不合格模组的步骤之后还包括：
7.根据权利要求1所述的管控方法，其特征在于，所述获取待检测模组和基准模组的步骤包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种摄像头模组镜头阴影校正的管控方法，其特征在于，所述管控方法包括：
2.根据权利要求1所述的管控方法，其特征在于，所述基于所述基准镜头阴影校正数据和所述目标镜头阴影校正数据对所述待检测模组进行管控的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的管控方法，其特征在于，所述基于所述基准镜头阴影校正数据和所述目标镜头阴影校正数据，对所述待检测模组进行镜头阴影校正，筛选出合格模组和不合格模组的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的管控方法，其特征在于，所述基于所述基准图像、所述校正前图像和所述校正后图像，筛选出所述合格模组和所述不合格模组的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的管控方法，其特征在于，所述计算所述校正后图像的每个图像块的亮度数据和色差数据，与所述基准图像的每个图像块的亮度数据和色差数据的差值，得到校正后误差的步骤包括：
6.根据权利要求2所述的管控方法，其特征在于，所述保留所述合格模组并剔除所述不合格模组的步骤之后还包括：
7.根据权利要求1所述的管控方法，其特征在于，所述获取待检测模组和基准模组的步骤包括：
8.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李行，胡继瑶，赵如雪，
申请(专利权)人：展讯半导体南京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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