【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理技术，具体来说是一种基于自适应修正的平场校正方法和系统。
技术介绍
1、在图像采集设备中，由于光路亮度不均匀，以及光学元件和传感器本身的物理特性，会导致采集的图像中心区域相对于边缘区域明暗度不同，呈现非均匀亮度分布，进而影响整体采集图像质量，此问题现象称为平场偏差。平场校正，一种消除平场偏差(图像中非均匀亮度分布)的技术，能够提高图像的质量，使图像更加真实、准确地反映被拍摄对象的细节和色彩，正被逐渐用于各个领域的图像采集设备中。
2、目前，常用的平场校正方法有两点校正法，多项式校正法，网格校正法：
3、1)两点校正法
4、该方法通过选取图像中的两个参考点，将这两个点对应到实际平面上已知的固定坐标，然后通过插值或几何变换的方式，将整个图像进行校正，使得图像中的其他点也对应到相应的实际位置。两点校正法假设整个图像的畸变是均匀的，并且只通过两个参考点来进行校正。这种方法无法处理复杂的非线性畸变，也无法校正整个图像的形变情况。对于某些具有较大形变或非均匀畸变的图像，两点校正法无法提供准确的校正效果。由于只使用两个参考点进行校正，因此校正精度也受限。
5、2)多项式校正法
6、该方法通过获取平场图像，提取亮度数据，计算平均平场图像、相对增益图像，拟合一个多项式函数来对图像进行校正。在拟合多项式时需要人工选择适当的阶数，如果选择阶数过低，无法准确拟合复杂的畸变情况；而选择的阶数过高，则会出现过拟合问题。另外，多项式校正法需要足够多的校正数据来进行参数拟合。这意
7、3)网格校正法
8、网格校正法通过将图像划分为网格，对每个网格进行仿射变换、透视变换或其他几何变换，以使得网格内的图像恢复到无畸变状态。该方法涉及对每个网格进行单独的畸变建模和参数估计，因此计算复杂度高。另外，数据要求较高，需要足够密集和准确的校正数据来进行参数估计和模型拟合。
9、平场校正方法要在工程上具备良好的可实施性，在对采集图像平场校正时，需要综合平衡校正效果、方法本身的泛化能力、实施计算复杂性等多个方面，常用的这些方法均难以做到兼顾。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于如何在不依赖特定参考模板图像的前提下，实现较好的校正效果和泛化能力。
2、本专利技术通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：
3、一种基于自适应修正的平场校正方法，包括以下步骤：
4、s1、获取待测物体表面的数字图像，得到像素矩阵
5、
6、其中，pij表示采集图像第i行第j列的采集像素值，l、h为图像的宽和高；
7、s2、计算图像的每一行或列像素均值或像素中位数值，作为拟合时该行或列对应的像素值；
8、s3、统计所有行或列对应像素值的分布范围；
9、s4、根据分布范围，设定校正目标像素值，在min到max范围内选择设定校正的目标像素值pgoal，如采集图像是彩色图像，则根据红、绿、蓝三个颜色通道分离的三张灰度图分别选择设定校正目标像素值；
10、s5、根据采集图像中所有行-对应像素值或列-对应像素值分布，拟合n阶分布曲线；n取值为0和正整数，做0阶拟合时，像素每一行或列的取值不是固定常数，而是第一矩阵的元素值；
11、其他正整数阶拟合时，针对第一矩阵采用多项式拟合和最小二乘法，获得n阶曲线p(x)＝axn+bxn-1+…+γx+μ的系数项a,b,…,γ；常数μ；其中x取值为行索引值[1 2 … h]或列索引值[1 2 … l]，p(x)表示x对应的像素值；
12、输入行或列索引，通过n阶曲线函数，逐个计算p(x)，获得第二矩阵或计算公式为，行方向计算时：
13、
14、列方向计算时：
15、
16、如采集图像是彩色图像，则根据红、绿、蓝三个颜色通道分离的三张灰度图，分别拟合处理，计算获得三个第二矩阵；
17、s6、根据拟合的n阶曲线计算获得的第二矩阵，计算第二矩阵中每个元素与中目标像素值pgoal的偏差，获得第三矩阵或如采集图像是彩色图像，则根据红、绿、蓝三个颜色通道分离的三张灰度图分别计算处理，获得三个第三矩阵；
18、s7、对采集图像中的每个像素，与其所处的行或列计算对应的偏差值，做相消处理，得到校正后的像素值，所有像素点依次完成后，得到校正后的图像；如采集图像是彩色图像，则根据红、绿、蓝三个颜色通道分离的三张灰度图分别相消处理校正；将相消处理获得的三张单通道图像像素矩阵，按照红、绿、蓝三个颜色通道合成一张彩色图，即为最终的校正后的目标图像像素矩阵。
19、与现有技术相比，本专利技术所提供的一种基于自适应修正的平场校正方法，不依赖特定模版参考图像，利用实时采集的图像同行或列像素具有近似光感光条件，基于实时的统计分布，拟合行-对应像素或列-对应像素分布，设定校正的目标像素值，统计每行或列与校正目标像素值之间的偏差，自适应计算校正采集图像的平场偏差，最终通过较为简单的数值运算，实现有效改善采集图像的非均匀亮度分布，取得较好的平场校正效果。
20、进一步的，所述步骤2具体为：行方向计算时，获得h个元素的像素均值矩阵作为第一矩阵，第一矩阵的计算公式为：
21、
22、或行方向计算时，获得h个元素的像素中位数值矩阵作为第一矩阵，第一矩阵的计算公式为：
23、
24、其中，median表示中位数统计函数；
25、或列方向计算时，获得l个元素的像素均值矩阵作为第一矩阵，第一矩阵的计算公式为：
26、
27、或列方向计算时，获得l个元素的像素中位数值矩阵作为第一矩阵，第一矩阵的计算公式为：
28、
29、上述行方向均值或中位数值或列方向均值或中位数值，选择其中方式之一，获得第一矩阵，作为拟合时行或列对应像素值；
30、如采集图像是彩色图像，则根据红、绿、蓝三个颜色通道分离出三张灰度图，分别计算。
31、进一步的，所述步骤3具体为：统计第一矩阵的最小值，最大值；行方向计算时：
32、
33、
34、列方向计算时：
35、
36、
37、min表示像素最小值，max表示像素最大值；min为求最小值函数，max为求最大值函数；
38、如采集图像是彩色图像，则根据红、绿、蓝三个颜色通道分离的三张灰度图分别统计分布范围。
39、进一步的，所述步骤6的计算过程为：行方向计算时：
40、
41、列方向计算时：
42、
43、进一步的，所述步骤7的计算过程为：对采集图像中的每个像素，与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，所述步骤2具体为：行方向计算时，获得H个元素的像素均值矩阵作为第一矩阵，第一矩阵的计算公式为：
3.根据权利要求2所述一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，所述步骤3具体为：统计第一矩阵的最小值，最大值；行方向计算时：
4.根据权利要求1至3任一所述的一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，所述步骤6的计算过程为：行方向计算时：
5.根据权利要求1至3任一所述的一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，所述步骤7的计算过程为：对采集图像中的每个像素，与计算对应的偏差值，做相消处理，所有像素点依次完成后，得到校正后的目标图像像素矩阵，行方向计算时：
6.一种基于自适应修正的平场校正系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于自适应修正的平场校正系统，其特征在于，所述拟合参数计算模块具体执行过程为：行方向计算时，获得H个元素的像素均值矩阵作为第一矩
8.根据权利要求7所述一种基于自适应修正的平场校正系统，其特征在于，所述像素值分布统计模块具体执行过程为：统计第一矩阵的最小值，最大值；行方向计算时：
9.根据权利要求6至8任一所述的一种基于自适应修正的平场校正系统，其特征在于，所述偏差计算模块的计算过程为：行方向计算时：
10.根据权利要求6至8任一所述的一种基于自适应修正的平场校正系统，其特征在于，所述相消处理模块的计算过程为：对采集图像中的每个像素，与计算对应的偏差值，做相消处理，所有像素点依次完成后，得到校正后的目标图像像素矩阵，行方向计算时：
...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，所述步骤2具体为：行方向计算时，获得h个元素的像素均值矩阵作为第一矩阵，第一矩阵的计算公式为：
3.根据权利要求2所述一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，所述步骤3具体为：统计第一矩阵的最小值，最大值；行方向计算时：
4.根据权利要求1至3任一所述的一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，所述步骤6的计算过程为：行方向计算时：
5.根据权利要求1至3任一所述的一种基于自适应修正的平场校正方法，其特征在于，所述步骤7的计算过程为：对采集图像中的每个像素，与计算对应的偏差值，做相消处理，所有像素点依次完成后，得到校正后的目标图像像素矩阵，行方向计算时：
6.一种基于自适...
【专利技术属性】
技术研发人员：王杰，李明荣，盛义伟，张代省，
申请(专利权)人：江淮前沿技术协同创新中心，
类型：发明
国别省市：
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