本發(fā)明涉及無線通信技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法和設備。

背景技術：
隨著智能手機和移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，終端設備(例如：攝像機，照相機等)作為連接現(xiàn)實世界和虛擬網(wǎng)絡世界的接口，成為智能手機中非常重要的組成部分。每天成千上萬的人們通過智能手機的拍照功能或者攝像功能記錄著與自己有關或者無關的新鮮事物。在人們記錄的大量新鮮事物中，人臉圖像占了相當大的比例。但是終端設備在將人的臉部特征利用光學原理轉換成為人臉圖像的過程中，容易發(fā)生光學畸變，導致得到的人臉圖像中的臉部特征發(fā)生畸變。例如：發(fā)生的桶形畸變，即在實際應用中，若終端設備在采集圖像時使用廣角鏡頭，則使得采集圖像中的人臉特征出現(xiàn)桶形畸變；發(fā)生的枕形畸變，即在實際應用中，若終端設備在采集圖像時使用長焦鏡頭，則使得采集圖像中的人臉特征出現(xiàn)枕形畸變。也就是說，人臉畸變的嚴重程度影響著人臉圖像的質(zhì)量。

技術實現(xiàn)要素：
有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種圖像處理方法和設備，用于解決目前存在的采集得到的圖像質(zhì)量低的問題。根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種圖像處理方法，包括：獲取被拍攝對象發(fā)生畸變的圖像；根據(jù)至少一組鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型，其中，所述鏡頭光學畸變模型包含光學畸變類型、畸變階數(shù)和畸變系數(shù)，所述重投影誤差值用于表征針對一個標定對象，所述標定對象的理論畸變圖像坐標值與所述標定對象的實際畸變圖像坐標值之間的差值；利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，得到光學畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第一方面可能的實施方式，在第一種可能的實施方式中，利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，包括：確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，其中，所述理想圖像坐標值用于表征所述被拍攝對象在未發(fā)生光學畸變圖像中的坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點；根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值。結合本發(fā)明第一方面的第一種可能的實施方式，在第二種可能的實施方式中，確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，包括：虛擬一張沒有發(fā)生光學畸變的網(wǎng)格圖像，將所述被拍攝對象映射在所述網(wǎng)格圖像中，得到所述被拍攝對象的理想圖像；確定所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值。結合本發(fā)明第一方面的第二種可能的實施方式，在第三種可能的實施方式中，利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值，包括：讀取終端設備的內(nèi)參矩陣以及所述內(nèi)參矩陣的逆矩陣；針對所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值，執(zhí)行：從所述理想圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。結合本發(fā)明第一方面的第三種可能的實施方式，在第四種可能的實施方式中，利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值，包括：利用終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，將選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值轉換得到第一針孔平面坐標值；利用選擇的所述鏡頭光學畸變模型，將所述第一針孔平面坐標值轉換得到畸變的第二針孔平面坐標值，其中，所述畸變的第二針孔平面坐標值為選擇的網(wǎng)格點對應的第一針孔平面坐標值基于選擇的所述鏡頭光學畸變模型發(fā)生光學畸變得到的；利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣，將所述畸變的第二針孔平面坐標值轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。結合本發(fā)明第一方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第四種可能的實施方式，在第五種可能的實施方式中，根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點，包括：計算所述理論光學畸變圖像坐標值與所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的每一個像素點的實際光學畸變圖像坐標值之間的距離值，確定計算得到的距離值小于設定門限對應的像素點。結合本發(fā)明第一方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第五種可能的實施方式，在第六種可能的實施方式中，根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值，包括：對查找到的像素點的像素值進行插值計算，得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值在所述理想圖像中的像素值。結合本發(fā)明第一方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第五種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第六種可能的實施方式，在第七種可能的實施方式中，所述得到光學畸變矯正后的圖像，包括：在得到所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的像素值時，將得到的所述理想圖像作為獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第一方面可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第五種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第六種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第七種可能的實施方式，在第八種可能的實施方式中，所述鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，包括：針對一種鏡頭光學畸變模型，選取標定對象；將所述標定對象映射至網(wǎng)格圖像中，得到所述標定對象的理想圖像坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，將得到的所述標定對象的理想圖像坐標值轉換成理論畸變圖像坐標值；通過光學成像設備的成像功能將所述標定對象映射至圖像傳感器中得到發(fā)生光學畸變的圖像，并確定發(fā)生光學畸變的圖像中的像素點的實際畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論畸變圖像坐標值與所述實際畸變圖像坐標值的差值，確定所述鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值；建立所述鏡頭光學畸變模型與確定的重投影誤差值之間的映射關系。結合本發(fā)明第一方面可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第五種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第六種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第七種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第八種可能的實施方式，在第九種可能的實施方式中，在得到光學畸變矯正后的圖像時，所述方法還包括：在確定獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含了設定對象時，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向；根據(jù)確定的所述設定對象發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，選擇區(qū)域畸變矯正參數(shù)；利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第一方面的第九種可能的實施方式，在第十種可能的實施方式中，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，包括：確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中的第一位置坐標集合，以及確定所述設定對象在光學畸變矯正后的圖像中的第二位置坐標集合；針對所述設定對象中的至少一個像素點，分別確定該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值；根據(jù)該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向。結合本發(fā)明第一方面的第九種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第一方面的第十種可能的實施方式，在第十一種可能的實施方式中，利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像，包括：利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對所述第一位置坐標集合中包含的每一個像素點的坐標值進行矯正；根據(jù)所述矯正后的第一位置坐標集合和所述第二位置坐標集合，確定所述設定對象的像素點在矯正后的所述第一位置坐標集合中的坐標值與所述像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值之間的轉換規(guī)則；利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第一方面的第十一種可能的實施方式，在第十二種可能的實施方式中，利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，包括：根據(jù)所述光學畸變矯正后的圖像，虛擬區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像，其中，所述區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像中包含的網(wǎng)格點的個數(shù)與所述光學畸變矯正后的圖像包含的像素點個數(shù)相同、相同位置上的網(wǎng)格點的坐標值與像素點的坐標值相同；針對所述網(wǎng)格圖像中的每一個網(wǎng)格點，執(zhí)行以下操作：從所述網(wǎng)格圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用確定的轉換規(guī)則，將所述網(wǎng)格點的坐標值轉換得到區(qū)域畸變坐標值；根據(jù)所述區(qū)域畸變坐標值和光學畸變矯正后的圖像中包含的像素點的坐標值，查找坐標值與所述區(qū)域畸變坐標值之間的距離值小于設定距離值的像素點；根據(jù)查找到的所述像素點的像素值，計算得到選擇的網(wǎng)格點在網(wǎng)格圖像中的像素值。根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種圖像處理設備，所述圖像處理設備包括：成像設備、圖像傳感器和處理器，其中，所述圖像傳感器和所述處理器之間通過總線連接；所述成像設備，用于將被拍攝對象映射至所述圖像傳感器上；所述圖像傳感器，用于獲取被拍攝對象發(fā)生畸變的圖像；所述處理器，用于根據(jù)至少一組鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型，其中，所述鏡頭光學畸變模型包含光學畸變類型、畸變階數(shù)和畸變系數(shù)，所述重投影誤差值用于表征針對一個標定對象，所述標定對象的理論畸變圖像坐標值與所述標定對象的實際畸變圖像坐標值之間的差值；利用所述鏡頭光學畸變模型對所述圖像傳感器獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，得到光學畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第二方面可能的實施方式，在第一種可能的實施方式中，所述處理器利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，具體用于：確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，其中，所述理想圖像坐標值用于表征所述被拍攝對象在未發(fā)生光學畸變圖像中的坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點；根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值。結合本發(fā)明第二方面的第一種可能的實施方式，在第二種可能的實施方式中，所述處理器確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，具體用于：虛擬一張沒有發(fā)生光學畸變的網(wǎng)格圖像，將所述被拍攝對象映射在所述網(wǎng)格圖像中，得到所述被拍攝對象的理想圖像；確定所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值。結合本發(fā)明第二方面的第二種可能的實施方式，在第三種可能的實施方式中，所述處理器利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值，具體用于：讀取終端設備的內(nèi)參矩陣以及所述內(nèi)參矩陣的逆矩陣；針對所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值，執(zhí)行：從所述理想圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。結合本發(fā)明第二方面的第三種可能的實施方式，在第四種可能的實施方式中，所述處理器利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值，具體用于：利用終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，將選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值轉換得到第一針孔平面坐標值；利用選擇的所述鏡頭光學畸變模型，將所述第一針孔平面坐標值轉換得到畸變的第二針孔平面坐標值，其中，所述畸變的第二針孔平面坐標值為選擇的網(wǎng)格點對應的第一針孔平面坐標值基于選擇的所述鏡頭光學畸變模型發(fā)生光學畸變得到的；利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣，將所述畸變的第二針孔平面坐標值轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。結合本發(fā)明第二方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第四種可能的實施方式，在第五種可能的實施方式中，所述處理器根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點，具體用于：計算所述理論光學畸變圖像坐標值與所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的每一個像素點的實際光學畸變圖像坐標值之間的距離值，確定計算得到的距離值小于設定門限對應的像素點。結合本發(fā)明第二方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第五種可能的實施方式，在第六種可能的實施方式中，所述處理器根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值，具體用于：對查找到的像素點的像素值進行插值計算，得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值在所述理想圖像中的像素值。結合本發(fā)明第二方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第五種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第六種可能的實施方式，在第七種可能的實施方式中，所述處理器，具體用于：在得到所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的像素值時，將得到的所述理想圖像作為獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第二方面可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第五種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第六種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第七種可能的實施方式，在第八種可能的實施方式中，所述鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，包括：針對一種鏡頭光學畸變模型，選取標定對象；將所述標定對象映射至網(wǎng)格圖像中，得到所述標定對象的理想圖像坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，將得到的所述標定對象的理想圖像坐標值轉換成理論畸變圖像坐標值；通過光學成像設備的成像功能將所述標定對象映射至圖像傳感器中得到發(fā)生光學畸變的圖像，并確定發(fā)生光學畸變的圖像中的像素點的實際畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論畸變圖像坐標值與所述實際畸變圖像坐標值的差值，確定所述鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值；建立所述鏡頭光學畸變模型與確定的重投影誤差值之間的映射關系。結合本發(fā)明第二方面可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第五種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第六種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第七種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第八種可能的實施方式，在第九種可能的實施方式中，所述處理器在得到光學畸變矯正后的圖像時，還用于：在確定獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含了設定對象時，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向；根據(jù)確定的所述設定對象發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，選擇區(qū)域畸變矯正參數(shù)；利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第二方面的第九種可能的實施方式，在第十種可能的實施方式中，所述處理器確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，具體用于：確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中的第一位置坐標集合，以及確定所述設定對象在光學畸變矯正后的圖像中的第二位置坐標集合；針對所述設定對象中的至少一個像素點，分別確定該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值；根據(jù)該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向。結合本發(fā)明第二方面的第九種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第二方面的第十種可能的實施方式，在第十一種可能的實施方式中，所述處理器利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像，具體用于：利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對所述第一位置坐標集合中包含的每一個像素點的坐標值進行矯正；根據(jù)所述矯正后的第一位置坐標集合和所述第二位置坐標集合，確定所述設定對象的像素點在矯正后的所述第一位置坐標集合中的坐標值與所述像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值之間的轉換規(guī)則；利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第二方面的第十一種可能的實施方式，在第十二種可能的實施方式中，所述處理器利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，具體用于：根據(jù)所述光學畸變矯正后的圖像，虛擬區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像，其中，所述區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像中包含的網(wǎng)格點的個數(shù)與所述光學畸變矯正后的圖像包含的像素點個數(shù)相同、相同位置上的網(wǎng)格點的坐標值與像素點的坐標值相同；針對所述網(wǎng)格圖像中的每一個網(wǎng)格點，執(zhí)行以下操作：從所述網(wǎng)格圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用確定的轉換規(guī)則，將所述網(wǎng)格點的坐標值轉換得到區(qū)域畸變坐標值；根據(jù)所述區(qū)域畸變坐標值和光學畸變矯正后的圖像中包含的像素點的坐標值，查找坐標值與所述區(qū)域畸變坐標值之間的距離值小于設定距離值的像素點；根據(jù)查找到的所述像素點的像素值，計算得到選擇的網(wǎng)格點在網(wǎng)格圖像中的像素值。根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供了一種圖像處理設備，包括：獲取模塊，用于獲取被拍攝對象發(fā)生畸變的圖像；選擇模塊，用于根據(jù)至少一組鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型，其中，所述鏡頭光學畸變模型包含光學畸變類型、畸變階數(shù)和畸變系數(shù)，所述重投影誤差值用于表征針對一個標定對象，所述標定對象的理論畸變圖像坐標值與所述標定對象的實際畸變圖像坐標值之間的差值；處理模塊，用于利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，得到光學畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第三方面可能的實施方式，在第一種可能的實施方式中，所述處理模塊利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，具體用于：確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，其中，所述理想圖像坐標值用于表征所述被拍攝對象在未發(fā)生光學畸變圖像中的坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點；根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值。結合本發(fā)明第三方面的第一種可能的實施方式，在第二種可能的實施方式中，所述處理模塊確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，具體用于：虛擬一張沒有發(fā)生光學畸變的網(wǎng)格圖像，將所述被拍攝對象映射在所述網(wǎng)格圖像中，得到所述被拍攝對象的理想圖像；確定所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值。結合本發(fā)明第三方面的第二種可能的實施方式，在第三種可能的實施方式中，所述處理模塊利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值，具體用于：讀取終端設備的內(nèi)參矩陣以及所述內(nèi)參矩陣的逆矩陣；針對所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值，執(zhí)行：從所述理想圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。結合本發(fā)明第三方面的第三種可能的實施方式，在第四種可能的實施方式中，所述處理模塊利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值，具體用于：利用終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，將選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值轉換得到第一針孔平面坐標值；利用選擇的所述鏡頭光學畸變模型，將所述第一針孔平面坐標值轉換得到畸變的第二針孔平面坐標值，其中，所述畸變的第二針孔平面坐標值為選擇的網(wǎng)格點對應的第一針孔平面坐標值基于選擇的所述鏡頭光學畸變模型發(fā)生光學畸變得到的；利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣，將所述畸變的第二針孔平面坐標值轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。結合本發(fā)明第三方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第四種可能的實施方式，在第五種可能的實施方式中，所述處理模塊根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點，具體用于：計算所述理論光學畸變圖像坐標值與所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的每一個像素點的實際光學畸變圖像坐標值之間的距離值，確定計算得到的距離值小于設定門限對應的像素點。結合本發(fā)明第三方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第五種可能的實施方式，在第六種可能的實施方式中，所述處理模塊根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值，具體用于：對查找到的像素點的像素值進行插值計算，得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值在所述理想圖像中的像素值。結合本發(fā)明第三方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第五種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第六種可能的實施方式，在第七種可能的實施方式中，所述處理模塊，具體用于在得到所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的像素值時，將得到的所述理想圖像作為獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第三方面可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第五種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第六種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第七種可能的實施方式，在第八種可能的實施方式中，所述鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，包括：針對一種鏡頭光學畸變模型，選取標定對象；將所述標定對象映射至網(wǎng)格圖像中，得到所述標定對象的理想圖像坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，將得到的所述標定對象的理想圖像坐標值轉換成理論畸變圖像坐標值；通過光學成像設備的成像功能將所述標定對象映射至圖像傳感器中得到發(fā)生光學畸變的圖像，并確定發(fā)生光學畸變的圖像中的像素點的實際畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論畸變圖像坐標值與所述實際畸變圖像坐標值的差值，確定所述鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值；建立所述鏡頭光學畸變模型與確定的重投影誤差值之間的映射關系。結合本發(fā)明第三方面可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第一種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第二種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第三種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第四種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第五種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第六種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第七種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第八種可能的實施方式，在第九種可能的實施方式中，所述處理模塊在得到光學畸變矯正后的圖像時，還用于：在確定獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含了設定對象時，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向；根據(jù)確定的所述設定對象發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，選擇區(qū)域畸變矯正參數(shù)；利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第三方面的第九種可能的實施方式，在第十種可能的實施方式中，所述處理模塊確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，具體用于：確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中的第一位置坐標集合，以及確定所述設定對象在光學畸變矯正后的圖像中的第二位置坐標集合；針對所述設定對象中的至少一個像素點，分別確定該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值；根據(jù)該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向。結合本發(fā)明第三方面的第九種可能的實施方式，或者結合本發(fā)明第三方面的第十種可能的實施方式，在第十一種可能的實施方式中，所述處理模塊利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像，具體用于：利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對所述第一位置坐標集合中包含的每一個像素點的坐標值進行矯正；根據(jù)所述矯正后的第一位置坐標集合和所述第二位置坐標集合，確定所述設定對象的像素點在矯正后的所述第一位置坐標集合中的坐標值與所述像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值之間的轉換規(guī)則；利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。結合本發(fā)明第三方面的第十一種可能的實施方式，在第十二種可能的實施方式中，所述處理模塊利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，具體用于：根據(jù)所述光學畸變矯正后的圖像，虛擬區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像，其中，所述區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像中包含的網(wǎng)格點的個數(shù)與所述光學畸變矯正后的圖像包含的像素點個數(shù)相同、相同位置上的網(wǎng)格點的坐標值與像素點的坐標值相同；針對所述網(wǎng)格圖像中的每一個網(wǎng)格點，執(zhí)行以下操作：從所述網(wǎng)格圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用確定的轉換規(guī)則，將所述網(wǎng)格點的坐標值轉換得到區(qū)域畸變坐標值；根據(jù)所述區(qū)域畸變坐標值和光學畸變矯正后的圖像中包含的像素點的坐標值，查找坐標值與所述區(qū)域畸變坐標值之間的距離值小于設定距離值的像素點；根據(jù)查找到的所述像素點的像素值，計算得到選擇的網(wǎng)格點在網(wǎng)格圖像中的像素值。有益效果：本發(fā)明實施例獲取被拍攝對象發(fā)生畸變的圖像；根據(jù)至少一組鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型，其中，所述鏡頭光學畸變模型包含光學畸變類型、畸變階數(shù)和畸變系數(shù)，所述重投影誤差值用于表征針對任一個標定對象，所述標定對象的理論畸變圖像坐標值與所述標定對象的實際畸變圖像坐標值之間的差值；利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，得到光學畸變矯正后的圖像，這樣，對于獲取的發(fā)生畸變的圖像，利用重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變參數(shù)進行光學畸變矯正，有效地消除了在獲取被拍攝對象的圖像過程中因為成像設備的光成像原理引發(fā)的光學畸變；再者由于選擇的鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值小于設定閾值，使得光學畸變矯正的精度得以提升，改善了拍攝圖像的質(zhì)量。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡要介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域的普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實施例一提供的一種圖像處理方法的流程示意圖；圖2為鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差的示意圖；圖3(a)為光學畸變矯正圖像的位移矢量標準圖；圖3(b)為光學畸變矯正圖像的位移矢量變化圖；圖4為本發(fā)明實施例二提供的一種圖像處理設備的結構示意圖；圖5為本發(fā)明實施例三提供的一種圖像處理設備的結構示意圖。具體實施方式為了實現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明實施例提供了一種圖像處理方法和設備，對于獲取的發(fā)生畸變的圖像，利用重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變參數(shù)進行光學畸變矯正，有效地消除了在獲取被拍攝對象的圖像過程中因為成像設備的光成像原理引發(fā)的光學畸變；再者由于選擇的鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值小于設定閾值，使得光學畸變矯正的精度得以提升，改善了拍攝圖像的質(zhì)量。需要說明的是，本發(fā)明實施例涉及到的被拍攝對象的空間坐標值是指：被拍攝對象在三維空間中的坐標值，例如：空間坐標值可以包含經(jīng)度值、緯度值和高度值。被拍攝對象的理想圖像坐標值是指：將被拍攝對象映射在網(wǎng)格圖像中，得到未發(fā)生畸變的各個網(wǎng)格點的坐標值。被拍攝對象的理論畸變圖像坐標值是指：利用鏡頭光學畸變模型，對被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換后得到的坐標值。被拍攝對象的實際畸變圖像坐標值是指：利用光學成像設備的成像功能將被拍攝對象映射至圖像傳感器中，得到實際發(fā)生光學畸變的圖像，其中：實際發(fā)生光學畸變的圖像中各個像素點的坐標值可以被稱為被拍攝對象的實際畸變圖像坐標值。需要說明的是，一個終端設備本地可以存儲多個鏡頭光學畸變模型，可以通過現(xiàn)有技術中相機/攝像標定方法(例如：張正友相機標定方法、Tsai相機標定方法等)確定不同鏡頭光學畸變模型。其中，鏡頭光學畸變模型包含光學畸變類型、畸變階數(shù)和畸變系數(shù)。其中，光學畸變類型至少包含了徑向畸變、切向畸變中的一種或者多種。需要說明的是，徑向畸變是指矢量端點沿長度方向發(fā)生的變化；切向畸變是指矢量端點沿切線方向發(fā)生的變化，即角度發(fā)生變化。需要說明的是，不同終端設備本地存儲的鏡頭光學畸變模型可以不同，也可以相同。其中，鏡頭光學畸變模型不同可以是指鏡頭光學畸變模型中包含的光學畸變類型不同；或者，鏡頭光學畸變模型中包含的光學畸變類型相同、畸變階數(shù)不同。鏡頭光學畸變模型相同是指鏡頭光學畸變模型中包含的光學畸變類型相同、畸變階數(shù)相同；對于同一個鏡頭光學畸變模型，不同終端設備通過相機/攝像標定方法確定的該同一個鏡頭光學畸變模型中同一光學畸變類型、且相同的畸變階數(shù)對應的畸變系數(shù)可以相同；也可以不同。例如：若鏡頭光學畸變模型表示為：其中，(x，y)為被拍攝對象的理想圖像坐標值；(xrd，yrd)為被拍攝對象的理想圖像坐標值發(fā)生徑向畸變后的坐標值；r表示(x，y)的極半徑；K1表示徑向畸變系數(shù)。在不同終端設備中，確定的K1可以相同，也可以不同。下面結合說明書附圖對本發(fā)明各個實施例進行詳細描述。顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。實施例一：如圖1所示，為本發(fā)明實施例一提供的一種圖像處理方法的流程示意圖，所述方法的執(zhí)行主體可以為終端設備。其中，所述方法包括：步驟101：獲取被拍攝對象發(fā)生畸變的圖像。在步驟101中，在獲取被拍攝對象發(fā)生畸變的圖像階段，終端設備利用成像單元的成像功能將被拍攝對象映射到圖像傳感器中得到發(fā)生畸變的圖像，該圖像傳感器將映射得到的發(fā)生畸變的圖像發(fā)送給終端設備的處理器。其中，所述終端設備可以為相機、攝像機、手機等具有拍照功能的終端設備，成像單元可以是終端設備中的鏡頭。在鏡頭將被拍攝對象轉換成為圖像的過程中，由于鏡頭成像的光學原因，和/或被拍攝對象與終端設備之間的空間距離，導致由被拍攝對象轉換成的圖像易發(fā)生畸變。其中，鏡頭成像的光學原因?qū)е掠杀慌臄z對象轉換成的圖像易發(fā)生光學畸變。步驟102：根據(jù)至少一種鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型。其中，重投影誤差值是指針對任一個標定對象，所述標定對象的理論畸變圖像坐標值與所述標定對象的實際畸變圖像坐標值之間的差值。也就是說，重投影誤差值越小，所述標定對象的理論畸變圖像坐標值與所述標定對象的實際畸變圖像坐標值越接近，后續(xù)光學畸變矯正的精度越高。需要說明的是，至少一種鏡頭光學畸變模型可以存儲在存儲器中。在步驟102中，至少一種鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，可以通過對鏡頭光學畸變模型的學習得到。例如：選擇一種鏡頭光學畸變模型，針對不同的標定物，分別計算該種鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值，此時存儲該種鏡頭光學畸變模型與計算得到的多個重投影誤差值的映射關系；或者，并將得到的多個重投影誤差值的平均值或者其他形式的數(shù)值確定為該種鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值，存儲該種鏡頭光學畸變模型與確定的重投影誤差值之間的映射關系。對于一個終端設備，可以存儲多個鏡頭光學畸變模型。例如：鏡頭光學畸變模型可以通過不同的光學畸變類型組合得到，具體地，鏡頭光學畸變模型通過徑向畸變和切向畸變組合得到。例如：徑向畸變對應的徑向畸變模型可以為：(公式一)；其中，(x，y)為被拍攝對象的理想圖像坐標值；(xrd，yrd)為被拍攝對象的理想圖像坐標值發(fā)生徑向畸變后的坐標值；r表示(x，y)的極半徑；Ki表示徑向畸變系數(shù)，r2i中的2i表示徑向畸變的階數(shù)，i的取值為1至N，其中，N為正整數(shù)。切向畸變對應的切向畸變模型可以為：(公式二)；其中，(x，y)為被拍攝對象的理想圖像坐標值；(xpd，ypd)為被拍攝對象的理想圖像坐標值發(fā)生切向畸變后的坐標值；r表示(x，y)的極半徑；P1、P2、P3、P4、…表示切向畸變系數(shù)，r的指數(shù)表示切向畸變的階數(shù)。組合得到的鏡頭光學畸變模型為：(公式三)；其中，(xrd，yrd)為被拍攝對象的理想圖像坐標值發(fā)生徑向畸變后的坐標值；(xpd，ypd)為被拍攝對象的理想圖像坐標值發(fā)生切向畸變后的坐標值；(xd，yd)為被拍攝對象的理想圖像坐標值發(fā)生鏡頭光學畸變后的坐標值。由此可見，徑向畸變的階數(shù)不同，和/或，切向畸變的階數(shù)不同，那么得到的鏡頭光學畸變模型也不同。如表1所示，為由徑向畸變模型和切向畸變模型組合得到的鏡頭光學畸變模型：鏡頭光學畸變模型編號鏡頭光學畸變模型對應的徑向畸變模型和切向畸變模型12階徑向畸變模型和0階切向畸變模型24階徑向畸變模型和0階切向畸變模型36階徑向畸變模型和0階切向畸變模型4(2+4)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型5(2+6)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型6(4+6)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型7(2+4+6)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型表1參考公式一和公式二，可以理解的是，2階徑向畸變模型是指4階徑向畸變模型是指6階徑向畸變模型是指(2+4)階徑向畸變模型是指(2+6)階徑向畸變模型是指(4+6)階徑向畸變模型是指(2+4+6)階徑向畸變模型是指0階切向畸變模型是指一個終端設備通過現(xiàn)有技術中相機/攝像標定方法(例如：張正友相機標定方法、Tsai相機標定方法等)分別確定出不同鏡頭光學畸變模型的徑向畸變系數(shù)、切向畸變系數(shù)和極半徑。在確定出不同鏡頭光學畸變模型的徑向畸變系數(shù)、切向畸變系數(shù)和極半徑后，可以采用如下方式建立該鏡頭光學畸變模型與對應的重投影誤差值之間的映射關系：針對一種鏡頭光學畸變模型，選取標定對象。將該標定對象映射至網(wǎng)格圖像中，得到該標定對象的理想圖像坐標值；利用該鏡頭光學畸變模型，將得到的該標定對象的理想圖像坐標值轉換成理論畸變圖像坐標值；通過光學成像設備的成像功能將該標定對象映射至圖像傳感器中得到發(fā)生光學畸變的圖像，并確定發(fā)生光學畸變的圖像中的像素點的實際畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論畸變圖像坐標值與所述實際畸變圖像坐標值的差值，確定所述鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值；建立所述鏡頭光學畸變模型與確定的重投影誤差值之間的映射關系。需要說明的是，根據(jù)所述理論畸變圖像坐標值與所述實際畸變圖像坐標值的差值，確定所述鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值，包括：將理論畸變圖像坐標值與實際畸變圖像坐標值的差值確定為該鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值。需要說明的是，若標定對象由多個點組成，那么在計算理論畸變圖像坐標值與實際畸變圖像坐標值的差值時，選擇表示標定對象的同一個點的理論畸變圖像坐標值和實際畸變圖像坐標值進行差值計算。將得到的多個差值的平均值或者加權平均值確定為該鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值。例如：鏡頭光學模型中包含了2階徑向畸變模型和0階切向畸變模型，那么計算得到的重投影誤差值為0.6；鏡頭光學模型中包含了6階徑向畸變模型和0階切向畸變模型，那么計算得到的重投影誤差值為0.67；鏡頭光學模型中包含了6階徑向畸變模型和0階切向畸變模型，那么計算得到的重投影誤差值為1.1；鏡頭光學模型中包含了(2+4)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型，那么計算得到的重投影誤差值為0.51；鏡頭光學模型中包含了(2+6)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型，那么計算得到的重投影誤差值為0.54；鏡頭光學模型中包含了(4+6)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型，那么計算得到的重投影誤差值為0.51；鏡頭光學模型中包含了(2+4+6)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型，那么計算得到的重投影誤差值為0.49。如圖2所示，為不同鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值的示意圖。若設定閾值為0.52，那么重投影誤差值小于0.52的鏡頭光學畸變模型包括：(2+4)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型組合得到的鏡頭光學畸變模型，即鏡頭光學畸變模型4；(4+6)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型組合得到的鏡頭光學畸變模型，即鏡頭光學畸變模型6；(2+4+6)階徑向畸變模型和0階切向畸變模型組合得到的鏡頭光學畸變模型，即鏡頭光學畸變模型7。由于鏡頭光學畸變模型7計算得到的重投影誤差值最小，那么可以將鏡頭光學畸變模型7作為優(yōu)先選擇的鏡頭光學畸變模型；但其模型的復雜度也最高。對于滿足條件的鏡頭光學畸變模型4和鏡頭光學畸變模型6的重投影誤差值，在計算資源有限的設備中可以優(yōu)先選擇鏡頭光學畸變模型4或鏡頭光學畸變模型6，這樣可以略微犧牲矯正準確性已降低計算復雜度?？蛇x地，在本發(fā)明實施例中，終端設備還可以將獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象作為標定對象，分別計算不同鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值，根據(jù)計算得到的重投影誤差值，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型，或者選擇最小重投影誤差值對應的鏡頭光學畸變模型。具體地，將被拍攝對象作為標定對象，首先，確定被拍攝對象對應的實際畸變圖像坐標值；其次，分別利用不同的鏡頭光學畸變模型，得到被拍攝對象對應的理論畸變圖像坐標值；再次，分別計算每一個理論畸變圖像坐標值與實際畸變圖像坐標值之間的差值，得到每一個鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值；最后，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型，或者選擇最小重投影誤差值對應的鏡頭光學畸變模型。需要說明的是，在得到每一個鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值時，建立鏡頭光學畸變模型與對應的重投影誤差值的映射關系，存儲在本地，可以作為后續(xù)選擇鏡頭光學畸變模型的參考依據(jù)。步驟103：利用選擇的所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，得到光學畸變矯正后的圖像。在步驟103中，利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，包括：確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，其中，所述理想圖像坐標值用于表征所述被拍攝對象在未發(fā)生光學畸變圖像中的坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點；根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值。具體地，可以先確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象中包含的每一個點的空間坐標值，然后計算得到每一個點的空間坐標值對應的理想圖像坐標值。其中，所述理想圖像坐標值是指所述被拍攝對象在未發(fā)生光學畸變圖像中的坐標值；空間坐標值是指被拍攝對象在三維空間中的坐標值。具體地，可以通過以下方式計算得到每一個點的空間坐標值對應的理想圖像坐標值：虛擬一張沒有發(fā)生光學畸變的網(wǎng)格圖像，將被拍攝對象映射在該網(wǎng)格圖像中，得到該被拍攝對象的理想圖像，并確定該理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值。其次，針對所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值，執(zhí)行以下操作：從所述理想圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用選擇的鏡頭光學畸變模型，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點；根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值。其中，利用選擇的鏡頭光學畸變模型，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值，具體包括：讀取終端設備的內(nèi)參矩陣以及所述內(nèi)參矩陣的逆矩陣；利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。具體地，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值，包括：第一步：利用終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，將選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值轉換得到第一針孔平面坐標值。第二步：利用選擇的所述鏡頭光學畸變模型，將所述第一針孔平面坐標值轉換得到畸變的第二針孔平面坐標值，其中，所述畸變的第二針孔平面坐標值為選擇的網(wǎng)格點對應的第一針孔平面坐標值基于選擇的所述鏡頭光學畸變模型發(fā)生光學畸變得到的。第三步：利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣，將所述畸變的第二針孔平面坐標值轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。需要說明的是，針孔平面坐標是指在以終端設備為基準建立的坐標系中確定出的點的坐標。以終端設備為基準建立的坐標系包括：以終端設備的成像單元的光心作為原點，光軸作為坐標系的Z軸，并垂直于成像平面，且取攝像方向為正方向，坐標系的X軸與成像平面中圖像物理坐標系的x軸平行，坐標系的Y軸與成像平面中圖像物理坐標系的y軸平行。例如：在第一步中，通過以下方式將選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值轉換得到選擇的網(wǎng)格點對應的第一針孔平面坐標值：其中，(x，y，1)為選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值的齊次坐標；(X，Y，Z)為第一針孔平面坐標值；A為3*3的上三角矩陣，表示終端設備標定過程中輸出的內(nèi)參數(shù)矩陣，A-1為A的逆矩陣。需要說明的是，(x，y，1)由(x，y)進行齊次坐標轉換得到，(x，y)為選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值。例如：在第二步中，利用選擇的鏡頭光學畸變模型，將所述第一針孔平面坐標值進行坐標轉換，得到畸變的第二針孔平面坐標值。假設選擇的鏡頭光學畸變模型為表1中的鏡頭光學畸變模型4：徑向畸變模型為：(公式四)；切向畸變模型為：(公式五)；組合得到的鏡頭光學畸變模型為：(公式六)。將所述第一針孔平面坐標值分別代入公式四和公式五，將公式四計算得到的結果和公式五計算得到的結果代入公式六，計算得到畸變的第二針孔平面坐標值。例如：在第三步中，通過以下方式將所述畸變的第二針孔平面坐標值轉換得到理論光學畸變圖像坐標值：其中，(xd，yd，zd)為理論光學畸變圖像坐標值；(Xd，Yd，1)為畸變的第二針孔平面坐標值。需要說明的是，(Xd，Yd，1)為第二步中計算得到(Xd，Yd)的齊次坐標。其中，齊次坐標轉換是指將一個n維向量用一個n+1維向量來表示的方式。具體地，根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點，包括：計算所述理論光學畸變圖像坐標值與所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的每一個像素點的實際光學畸變圖像坐標值之間的距離值，確定計算得到的距離值小于設定門限對應的像素點。具體地，根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值，包括：對查找到的像素點的像素值進行插值計算，得到選擇的網(wǎng)格點在所述理想圖像中的像素值。例如：(xd，yd)為理論光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點，用實際光學畸變圖像坐標值表示為：(x1，y1)，(x2，y2)、(x3，y3)、(x4，y4)，那么將(x1，y1)的像素值，(x2，y2)的像素值、(x3，y3)的像素值和(x4，y4)的像素值進行插值計算，即可得到選擇的網(wǎng)格點(x，y)對應在理想圖像中的像素值。需要說明的是，插值計算的方法可以采用雙線性插值；也可以采用雙立方插值；還可以采用更復雜的基于邊緣統(tǒng)計信息的插值方法，這里不做具體限定。在得到所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的像素值時，將得到的所述理想圖像作為獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正后的圖像。步驟104：在得到光學畸變矯正后的圖像時，檢測所述光學畸變矯正后的圖像中是否包含設定對象，若包含，則執(zhí)行步驟105；否則，輸出得到光學畸變矯正后的圖像。在步驟104中，所述設定對象可以是指人臉特征圖像、某特定物體的圖像等等，這里不做限定。步驟105：確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向。其中，所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的方向包括：設定對象由所述獲取的發(fā)生畸變的圖像的中心向所述獲取的發(fā)生畸變的圖像的四周方向移動、設定對象由所述獲取的發(fā)生畸變的圖像的四周向所述獲取的圖像的中心方向移動；所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度包括：位移值和位移發(fā)生變化量中的一種或者多種。需要說明的是，區(qū)域畸變可以是指在利用光學成像單元的成像功能將被拍攝對象轉換成為圖像的過程中，由于被拍攝對象與終端設備之間的空間距離或者拍攝角度導致轉換得到的圖像失真。步驟105中，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，具體包括：第一步：確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中的第一位置坐標集合，以及確定所述設定對象在光學畸變矯正后的圖像中的第二位置坐標集合。例如：設定對象為人臉特征，那么在獲取的圖像中確定屬于人臉特征的像素點，將確定的屬于人臉特征的像素點的坐標集合得到第一位置坐標集合；在光學畸變矯正后的圖像中確定屬于人臉特征的像素點，將確定的屬于人臉特征的像素點的坐標集合得到第二位置坐標集合。需要說明的是，第一位置坐標集合和第二位置坐標集合中包含的人臉特征的像素點的坐標可以是被拍攝對象的所有表示人臉特征的像素點的坐標，還可以是部分表示人臉特征的像素點的坐標。其中，第一位置坐標集合包含的人臉特征的像素點的坐標與第二位置坐標集合中包含的人臉特征的像素點的坐標可以滿足：人臉特征的像素點表示的人臉特征相同。例如：被拍攝對象中表示人臉特征眼睛的像素點由編號1～10組成，若第一位置坐標集合中包含了表示人臉特征眼睛的像素點的編號1的坐標，那么第二位置坐標集合中也包含了表示人臉特征眼睛的像素點的編號1的坐標。第二步：針對所述設定對象中的至少一個像素點，分別確定該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值。例如：第一位置坐標集合中包含的表示人臉特征眼睛的像素點的編號1的坐標值為(a，b)；第二位置坐標集合中包含的表示人臉特征眼睛的像素點的編號1的坐標值為(c，d)。第三步：根據(jù)該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向。例如：計算(a，b)到(c，d)的矢量，其中，矢量的正負符號表示人臉特征眼睛的像素點的編號1在獲取的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的方向；矢量的大小值表示人臉特征眼睛的像素點的編號1在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度。例如：若根據(jù)設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中的第一位置坐標集合，確定該設定對象處于獲取的發(fā)生畸變的圖像的四角，且所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的方向為由所述獲取的發(fā)生畸變的圖像的中心向所述獲取的發(fā)生畸變的圖像的四周方向移動，畸變的速度變化為：先變大后減小。從相對運動角度看，當設定對象處于獲取的發(fā)生畸變的圖像中速度變大的區(qū)域時，設定對象被朝四角的方向拉伸，導致設定對象發(fā)生區(qū)域畸變的強度加重；當設定對象處于獲取的發(fā)生畸變的圖像中速度變小的區(qū)域時，設定對象被向中心的方向壓縮，導致設定對象發(fā)生區(qū)域畸變的強度減輕。如圖3(a)所示，為光學畸變矯正圖像的位移矢量標準圖。如圖3(b)所示，為光學畸變矯正圖像的位移矢量變化圖。步驟106：根據(jù)確定的所述設定對象發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，選擇區(qū)域畸變矯正參數(shù)。其中，所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)可以用于描述區(qū)域畸變矯正方向和區(qū)域畸變矯正強度。在步驟106中，根據(jù)發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向與區(qū)域畸變矯正參數(shù)之間的對應關系，得到確定的所述設定對象發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向?qū)膮^(qū)域畸變矯正參數(shù)。需要說明的是，區(qū)域畸變的強度和方向與區(qū)域畸變矯正參數(shù)之間的對應關系可以通過學習得到。步驟107：利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。在步驟107中，利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，具體包括：第一步：利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對所述第一位置坐標集合中包含的每一個像素點的坐標值進行矯正。例如：從所述第一位置坐標集合中選擇一個像素點，通過以下方式對選擇的像素點的坐標值進行矯正：其中，為選擇的像素點矯正后的坐標值，F(xiàn)ldc為選擇的像素點在第二位置坐標集合中的坐標值，F(xiàn)d為選擇的像素點在矯正前的第一位置坐標集合中的坐標值，alpha為區(qū)域畸變矯正參數(shù)，包含了區(qū)域矯正方向和區(qū)域矯正強度。第二步，根據(jù)所述矯正后的第一位置坐標集合和所述第二位置坐標集合，確定所述設定對象的像素點在矯正后的所述第一位置坐標集合中的坐標值與所述像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值之間的轉換規(guī)則。例如：從矯正后的第一位置坐標集合中選擇一個像素點，確定該像素點的坐標值對應的齊次坐標值為(x1,y1,z1)，并確定該像素點在第二位置坐標集合中的坐標值對應的齊次坐標值為(x2,y2,z2)。由于單應性矩陣H描述了和Fldc中同一個像素點對應的坐標值的空間變換關系，即其中，需要說明的是，表示單應性矩陣，該單應性矩陣為一個3*3的矩陣。進一步展開得到：x'2(H31x1+H32y1+H33)＝H11x1+H12y1+H13x'2＝x2/z2y'2(H31x1+H32y1+H33)＝H21x1+H22y1+H23，其中，y'2＝y(tǒng)2/z2。再進一步整理得到：Bh＝0。其中，h＝(H11,H12,H13,H21,H22,H23,H31,H32,H33)T，其中，M是{Fd',Fldc}中包含的像素點對的個數(shù)。對Bh＝0可以采用最小二乘法或者梯度下降法，解出h，進而得到單應性矩陣H，其中，該單應性矩陣H表征了所述設定對象的像素點在矯正后的所述第一位置坐標集合中的坐標值與所述像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值之間的轉換規(guī)則。第三步：利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。具體地，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像，具體包括：首先，根據(jù)所述光學畸變矯正后的圖像，虛擬區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像。其中，所述區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像中包含的網(wǎng)格點的個數(shù)與所述光學畸變矯正后的圖像包含的像素點個數(shù)相同、相同位置上的網(wǎng)格點的坐標值與像素點的坐標值相同。其次，針對所述網(wǎng)格圖像中的每一個網(wǎng)格點，執(zhí)行以下操作：從所述網(wǎng)格圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用確定的轉換規(guī)則，將所述網(wǎng)格點的坐標值轉換得到區(qū)域畸變坐標值；根據(jù)所述區(qū)域畸變坐標值和光學畸變矯正后的圖像中包含的像素點的坐標值，查找坐標值與所述區(qū)域畸變坐標值之間的距離值小于設定距離值的像素點；根據(jù)查找到的所述像素點的像素值，計算得到選擇的網(wǎng)格點在網(wǎng)格圖像中的像素值。具體地，利用確定的轉換規(guī)則，將所述網(wǎng)格點的坐標值轉換得到區(qū)域畸變坐標值，包括：和其中，(x1,y1)為選擇的網(wǎng)格點的坐標值，H-1為單應性矩陣的逆矩陣；(x2,y2)為區(qū)域畸變坐標值。具體地，根據(jù)查找到的所述像素點的像素值，計算得到選擇的網(wǎng)格點在網(wǎng)格圖像中的像素值，包括：對查找到的所述像素點的像素值進行插值計算，得到選擇的網(wǎng)格點在網(wǎng)格圖像中的像素值。在得到所述網(wǎng)格圖像中每一個網(wǎng)格點在未發(fā)生區(qū)域畸變圖像中的像素值時，組合得到獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正以及區(qū)域畸變矯正后的圖像?？蛇x地，所述方法還包括：在得到獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正以及區(qū)域畸變矯正后的圖像后，還可以包括：利用顯示參數(shù)對得到的圖像進行顯示調(diào)整，使得到的圖像的分辨率與終端設備的圖像分辨率相同，并輸出調(diào)整后的圖像。需要說明的是，顯示參數(shù)可以包含顯示大小，顯示分辨率等。通過本發(fā)明實施例一的方案，獲取被拍攝對象發(fā)生畸變的圖像；根據(jù)至少一組鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型，其中，所述鏡頭光學畸變模型包含光學畸變類型、畸變階數(shù)和畸變系數(shù)，所述重投影誤差值用于表征針對任一個標定對象，所述標定對象的理論畸變圖像坐標值與所述標定對象的實際畸變圖像坐標值之間的差值；利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，得到光學畸變矯正后的圖像，這樣，對于獲取的發(fā)生畸變的圖像，利用重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變參數(shù)進行光學畸變矯正，有效地消除了在獲取被拍攝對象的圖像過程中因為成像設備的光成像原理引發(fā)的光學畸變；再者由于選擇的鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值小于設定閾值，使得光學畸變矯正的精度得以提升，改善了拍攝圖像的質(zhì)量。實施例二：如圖4所示，為本發(fā)明實施例二提供的一種圖像處理設備的結構示意圖。所述圖像處理設備具備了本發(fā)明實施例一的功能。所述矯正設備的功能可以通過通用計算機實現(xiàn)。所述圖像處理設備實體包含了成像設備31、圖像傳感器32、和處理器33。其中，圖像傳感器32和處理器33之間通過總線34連接。所述成像設備31，用于將被拍攝對象映射至圖像傳感器32上；所述圖像傳感器32，用于獲取發(fā)生畸變的圖像；所述處理器33，用于根據(jù)至少一組鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型，其中，所述鏡頭光學畸變模型包含光學畸變類型、畸變階數(shù)和畸變系數(shù)，所述重投影誤差值用于表征針對任一個標定對象，所述標定對象的理論畸變圖像坐標值與所述標定對象的實際畸變圖像坐標值之間的差值；利用所述鏡頭光學畸變模型對所述圖像傳感器32獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，得到光學畸變矯正后的圖像。進一步的，所述圖像處理設備還可以包括存儲器35，所述存儲器35和所述處理器33通過總線34連接。所述存儲器35，用于存儲所述圖像傳感器32獲取的發(fā)生畸變的圖像。所述存儲器35，還用于將存儲的發(fā)生畸變的圖像發(fā)送給所述處理器33。進一步的，所述圖像處理設備還可以包括顯示器36，所述顯示器36和所述處理器33通過總線34連接.所述顯示器36，用于將所述處理器33得到的光學畸變矯正后的圖像輸出顯示。具體地，所述處理器33利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，具體用于：確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，其中，所述理想圖像坐標值用于表征所述被拍攝對象在未發(fā)生光學畸變圖像中的坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點；根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值。具體地，所述處理器33確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，具體用于：虛擬一張沒有發(fā)生光學畸變的網(wǎng)格圖像，將所述被拍攝對象映射在所述網(wǎng)格圖像中，得到所述被拍攝對象的理想圖像；確定所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值。具體地，所述處理器33利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值，具體用于：從存儲器35中讀取圖像處理設備的內(nèi)參矩陣以及所述內(nèi)參矩陣的逆矩陣；針對所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值，執(zhí)行：從所述理想圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。具體地，所述處理器33利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值，具體用于：利用終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，將選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值轉換得到第一針孔平面坐標值；利用選擇的所述鏡頭光學畸變模型，將所述第一針孔平面坐標值轉換得到畸變的第二針孔平面坐標值，其中，所述畸變的第二針孔平面坐標值為選擇的網(wǎng)格點對應的第一針孔平面坐標值基于選擇的所述鏡頭光學畸變模型發(fā)生光學畸變得到的；利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣，將所述畸變的第二針孔平面坐標值轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。具體地，所述處理器33根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點，具體用于：計算所述理論光學畸變圖像坐標值與所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的每一個像素點的實際光學畸變圖像坐標值之間的距離值，確定計算得到的距離值小于設定門限對應的像素點。具體地，所述處理器33根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值，具體用于：對查找到的像素點的像素值進行插值計算，得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值在所述理想圖像中的像素值。具體地，所述處理器33，具體用于：在得到所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的像素值時，將得到的所述理想圖像作為獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正后的圖像。具體地，所述鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，包括：針對一種鏡頭光學畸變模型，選取標定對象；將所述標定對象映射至網(wǎng)格圖像中，得到所述標定對象的理想圖像坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，將得到的所述標定對象的理想圖像坐標值轉換成理論畸變圖像坐標值；通過光學成像設備的成像功能將所述標定對象映射至圖像傳感器中得到發(fā)生光學畸變的圖像，并確定發(fā)生光學畸變的圖像中的像素點的實際畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論畸變圖像坐標值與所述實際畸變圖像坐標值的差值，確定所述鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值；建立所述鏡頭光學畸變模型與確定的重投影誤差值之間的映射關系。可選地，所述處理器33在得到光學畸變矯正后的圖像時，還用于：在確定獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含了設定對象時，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向；根據(jù)確定的所述設定對象發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，選擇區(qū)域畸變矯正參數(shù)；利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。具體地，所述處理器33確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，具體用于：確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中的第一位置坐標集合，以及確定所述設定對象在光學畸變矯正后的圖像中的第二位置坐標集合；針對所述設定對象中的至少一個像素點，分別確定該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值；根據(jù)該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向。具體地，所述處理器33利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像，具體用于：利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對所述第一位置坐標集合中包含的每一個像素點的坐標值進行矯正；根據(jù)所述矯正后的第一位置坐標集合和所述第二位置坐標集合，確定所述設定對象的像素點在矯正后的所述第一位置坐標集合中的坐標值與所述像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值之間的轉換規(guī)則；利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。具體地，所述處理器33利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，具體用于：根據(jù)所述光學畸變矯正后的圖像，虛擬區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像，其中，所述區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像中包含的網(wǎng)格點的個數(shù)與所述光學畸變矯正后的圖像包含的像素點個數(shù)相同、相同位置上的網(wǎng)格點的坐標值與像素點的坐標值相同；針對所述網(wǎng)格圖像中的每一個網(wǎng)格點，執(zhí)行以下操作：從所述網(wǎng)格圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用確定的轉換規(guī)則，將所述網(wǎng)格點的坐標值轉換得到區(qū)域畸變坐標值；根據(jù)所述區(qū)域畸變坐標值和光學畸變矯正后的圖像中包含的像素點的坐標值，查找坐標值與所述區(qū)域畸變坐標值之間的距離值小于設定距離值的像素點；根據(jù)查找到的所述像素點的像素值，計算得到選擇的網(wǎng)格點在網(wǎng)格圖像中的像素值。其中，所述顯示器36，還用于顯示所述區(qū)域畸變矯正后的圖像。其中，所述處理器33可以是一個通用中央處理器(CPU)，微處理器，特定應用集成電路(application-specificintegratedcircuit，ASIC)，或一個或多個用于控制本發(fā)明方案程序執(zhí)行的集成電路。所述存儲器35，可以是只讀存儲器(read-onlymemory，ROM)或可存儲靜態(tài)信息和指令的其他類型的靜態(tài)存儲設備，隨機存取存儲器(randomaccessmemory，RAM)或者可存儲信息和指令的其他類型的動態(tài)存儲設備，也可以是電可擦可編程只讀存儲器(ElectricallyErasableProgrammableRead-OnlyMemory，EEPROM)、只讀光盤(CompactDiscRead-OnlyMemory，CD-ROM)或其他光盤存儲、光碟存儲(包括壓縮光碟、激光碟、光碟、數(shù)字通用光碟、藍光光碟等)、磁盤存儲介質(zhì)或者其他磁存儲設備、或者能夠用于攜帶或存儲具有指令或數(shù)據(jù)結構形式的期望的程序代碼并能夠由計算機存取的任何其他介質(zhì)，但不限于此。這些存儲器通過總線與處理器相連接。所述圖像處理設備對發(fā)生畸變的圖像不僅通過鏡頭光學畸變模型矯正由鏡頭設備引發(fā)的光學畸變，而且通過區(qū)域畸變矯正參數(shù)矯正由拍攝角度引發(fā)的區(qū)域畸變，提升了采集設備采集圖像的質(zhì)量。實施例三：如圖5所示，為本發(fā)明實施例三提供的一種圖像處理設備的結構示意圖，所述圖像處理設備包括：獲取模塊41、選擇模塊42和處理模塊43，其中：獲取模塊41，用于獲取被拍攝對象發(fā)生畸變的圖像；選擇模塊42，用于根據(jù)至少一組鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，選擇重投影誤差值小于設定閾值的鏡頭光學畸變模型，其中，所述鏡頭光學畸變模型包含光學畸變類型、畸變階數(shù)和畸變系數(shù)，所述重投影誤差值用于表征針對一個標定對象，所述標定對象的理論畸變圖像坐標值與所述標定對象的實際畸變圖像坐標值之間的差值；處理模塊43，用于利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，得到光學畸變矯正后的圖像。具體地，所述處理模塊43利用所述鏡頭光學畸變模型對獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正，具體用于：確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，其中，所述理想圖像坐標值用于表征所述被拍攝對象在未發(fā)生光學畸變圖像中的坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點；根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值。具體地，所述處理模塊43確定獲取的發(fā)生畸變的圖像對應的被拍攝對象的理想圖像坐標值，具體用于：虛擬一張沒有發(fā)生光學畸變的網(wǎng)格圖像，將所述被拍攝對象映射在所述網(wǎng)格圖像中，得到所述被拍攝對象的理想圖像；確定所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值。具體地，所述處理模塊43利用所述鏡頭光學畸變模型，對確定的所述被拍攝對象的理想圖像坐標值進行坐標轉換，得到所述理想圖像坐標值對應的理論光學畸變圖像坐標值，具體用于：讀取終端設備的內(nèi)參矩陣以及所述內(nèi)參矩陣的逆矩陣；針對所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的理想圖像坐標值，執(zhí)行：從所述理想圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。具體地，所述處理模塊43利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣、選擇的所述鏡頭光學畸變模型以及所述終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，對選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值進行坐標轉換得到理論光學畸變圖像坐標值，具體用于：利用終端設備的內(nèi)參矩陣的逆矩陣，將選擇的網(wǎng)格點的理想圖像坐標值轉換得到第一針孔平面坐標值；利用選擇的所述鏡頭光學畸變模型，將所述第一針孔平面坐標值轉換得到畸變的第二針孔平面坐標值，其中，所述畸變的第二針孔平面坐標值為選擇的網(wǎng)格點對應的第一針孔平面坐標值基于選擇的所述鏡頭光學畸變模型發(fā)生光學畸變得到的；利用所述終端設備的內(nèi)參矩陣，將所述畸變的第二針孔平面坐標值轉換得到理論光學畸變圖像坐標值。具體地，所述處理模塊43根據(jù)所述理論光學畸變圖像坐標值和所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的像素點的實際光學畸變圖像坐標值，查找實際光學畸變圖像坐標值與所述理論光學畸變圖像坐標值之間的距離值小于設定門限的像素點，具體用于：計算所述理論光學畸變圖像坐標值與所述獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含的每一個像素點的實際光學畸變圖像坐標值之間的距離值，確定計算得到的距離值小于設定門限對應的像素點。具體地，所述處理模塊43根據(jù)查找到的像素點的像素值，計算得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值對應的像素值，具體用于：對查找到的像素點的像素值進行插值計算，得到所述被拍攝對象的理想圖像坐標值在所述理想圖像中的像素值。具體地，所述處理模塊43，具體用于在得到所述理想圖像中每一個網(wǎng)格點的像素值時，將得到的所述理想圖像作為獲取的發(fā)生畸變的圖像進行光學畸變矯正后的圖像。可選地，所述鏡頭光學畸變模型與重投影誤差值之間的映射關系，包括：針對一種鏡頭光學畸變模型，選取標定對象；將所述標定對象映射至網(wǎng)格圖像中，得到所述標定對象的理想圖像坐標值；利用所述鏡頭光學畸變模型，將得到的所述標定對象的理想圖像坐標值轉換成理論畸變圖像坐標值；通過光學成像設備的成像功能將所述標定對象映射至圖像傳感器中得到發(fā)生光學畸變的圖像，并確定發(fā)生光學畸變的圖像中的像素點的實際畸變圖像坐標值；根據(jù)所述理論畸變圖像坐標值與所述實際畸變圖像坐標值的差值，確定所述鏡頭光學畸變模型對應的重投影誤差值；建立所述鏡頭光學畸變模型與確定的重投影誤差值之間的映射關系?？蛇x地，所述處理模塊43在得到光學畸變矯正后的圖像時，還用于：在確定獲取的發(fā)生畸變的圖像中包含了設定對象時，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向；根據(jù)確定的所述設定對象發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，選擇區(qū)域畸變矯正參數(shù)；利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。具體地，所述處理模塊43確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向，具體用于：確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中的第一位置坐標集合，以及確定所述設定對象在光學畸變矯正后的圖像中的第二位置坐標集合；針對所述設定對象中的至少一個像素點，分別確定該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值；根據(jù)該至少一個像素點在所述第一位置坐標集合中的坐標值和該至少一個像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值，確定所述設定對象在獲取的發(fā)生畸變的圖像中發(fā)生區(qū)域畸變的強度和方向。具體地，所述處理模塊43利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像，具體用于：利用選擇的所述區(qū)域畸變矯正參數(shù)，對所述第一位置坐標集合中包含的每一個像素點的坐標值進行矯正；根據(jù)所述矯正后的第一位置坐標集合和所述第二位置坐標集合，確定所述設定對象的像素點在矯正后的所述第一位置坐標集合中的坐標值與所述像素點在所述第二位置坐標集合中的坐標值之間的轉換規(guī)則；利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，得到區(qū)域畸變矯正后的圖像。具體地，所述處理模塊43利用確定的轉換規(guī)則，對光學畸變矯正后的圖像進行區(qū)域畸變矯正，具體用于：根據(jù)所述光學畸變矯正后的圖像，虛擬區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像，其中，所述區(qū)域畸變矯正后的網(wǎng)格圖像中包含的網(wǎng)格點的個數(shù)與所述光學畸變矯正后的圖像包含的像素點個數(shù)相同、相同位置上的網(wǎng)格點的坐標值與像素點的坐標值相同；針對所述網(wǎng)格圖像中的每一個網(wǎng)格點，執(zhí)行以下操作：從所述網(wǎng)格圖像中選擇一個網(wǎng)格點，利用確定的轉換規(guī)則，將所述網(wǎng)格點的坐標值轉換得到區(qū)域畸變坐標值；根據(jù)所述區(qū)域畸變坐標值和光學畸變矯正后的圖像中包含的像素點的坐標值，查找坐標值與所述區(qū)域畸變坐標值之間的距離值小于設定距離值的像素點；根據(jù)查找到的所述像素點的像素值，計算得到選擇的網(wǎng)格點在網(wǎng)格圖像中的像素值。所述圖像處理設備對發(fā)生畸變的圖像不僅通過鏡頭光學畸變模型矯正由鏡頭設備引發(fā)的光學畸變，而且通過區(qū)域畸變矯正參數(shù)矯正由拍攝角度引發(fā)的區(qū)域畸變，提升了采集設備采集圖像的質(zhì)量。本發(fā)明實施例三所述的圖像處理設備可以是集成在終端設備中的邏輯部件，通過硬件方式或者軟件方式實現(xiàn)；也可以是獨立于終端設備的設備，這里不做限定。本領域的技術人員應明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、裝置(設備)、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、裝置(設備)和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設備的處理器以產(chǎn)生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領域內(nèi)的技術人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。顯然，本領域的技術人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權利要求及其等同技術的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。