本發(fā)明涉及內(nèi)置有攝像頭設(shè)備
技術(shù)領(lǐng)域：
，更具體地，涉及一種圖像暗角裁切范圍的確定方法、圖像暗角補償方法及裝置。
背景技術(shù)：
：目前有一些無人機將攝像頭設(shè)計在無人機內(nèi)部，即攝像頭是內(nèi)置的，該類無人機在產(chǎn)線上進行組裝時，由于零件上的公差、或者組裝所造成的誤差(例如，組裝時產(chǎn)生的傾斜)，會導致攝像頭的軸心出現(xiàn)偏移的情況，使得無人機組裝完成后利用攝像頭拍攝或者錄像時，會拍攝到攝像頭外部的結(jié)構(gòu)體(例如，無人機的機身或者螺旋槳)，進而使得拍攝或錄制的圖像的四角出現(xiàn)暗角的現(xiàn)象，影響到所拍攝或錄制的圖像的質(zhì)量。因此，需要對圖像四角出現(xiàn)的暗角進行補償運算?，F(xiàn)有技術(shù)中，對圖像四角出現(xiàn)的暗角的補償運算具體為：收集產(chǎn)線數(shù)據(jù)，估算出圖像暗角區(qū)域的裁切區(qū)域，參見圖1a，將圖中示出的長方形之外區(qū)域的圖像裁切掉，參見圖1b，圖中示出了裁切后的圖像；將裁切后的圖像放大至裁切前的圖像的大小，參見圖1c，圖中示出了放大后的圖像。但是這種補償運算方法，圖像暗角區(qū)域的裁切區(qū)域遠遠大于圖像的實際暗角區(qū)域，犧牲了圖像的視野率，另外，將裁切后的圖像放大至裁切前的圖像的大小，其是以裁切后的圖像作為放大運算的對象，數(shù)據(jù)量較大，運算處理時間較長，并且還造成圖像的質(zhì)量受到影響。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的一個目的是提供一種圖像暗角裁切范圍的確定方法、圖像暗角補償方法及裝置的新技術(shù)方案。根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種圖像暗角裁切范圍的確定方法，包括：從攝像頭拍攝的圖像中截取偵測區(qū)域圖像，其中，所述偵測區(qū)域圖像包含有暗角區(qū)域；對所述偵測區(qū)域圖像進行處理，得到至少一條外圍輪廓特征曲線，并從所述至少一條外圍輪廓特征曲線中篩選出所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線；根據(jù)所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，確定所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值；根據(jù)所述暗角區(qū)域裁切信息值，確定所述暗角區(qū)域的裁切范圍。可選地，對所述偵測區(qū)域圖像進行處理，得到至少一條外圍輪廓特征曲線，并從所述至少一條外圍輪廓特征曲線中篩選出所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，包括：對所述偵測區(qū)域圖像進行二值化處理，得到二值化圖像；對所述二值化圖像進行邊緣強化處理，獲取所述二值化圖像包含的圖形的邊界點；從所述邊緣點中篩選出構(gòu)成所述二值化圖像包含的圖形的外圍輪廓的特征點；根據(jù)所述特征點擬合得到至少一條外圍輪廓特征曲線；判斷每條外圍輪廓特征曲線是否包含有邊緣點；若包含有邊緣點，則確定為所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線?？蛇x地，根據(jù)所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，確定所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值，包括：以所述偵測區(qū)域圖像中任一點作為原點，建立二維坐標系；利用所述二維坐標系，確定所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線上、表示所述暗角區(qū)域范圍大小的特征點的坐標值；根據(jù)所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線上、表示所述暗角區(qū)域范圍大小的特征點的坐標值，確定所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值。可選地，在確定所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值之后，還包括：判斷所述暗角區(qū)域裁切范圍值是否位于預(yù)設(shè)的暗角區(qū)域裁切閾值范圍內(nèi)；若位于所述預(yù)設(shè)的暗角區(qū)域裁切閾值范圍內(nèi)，則將所述暗角區(qū)域裁切范圍值進行存儲。根據(jù)本發(fā)明的第二方面，還提供了一種圖像暗角補償方法，包括：利用上述任一所述的方法確定暗角區(qū)域的裁切范圍；利用所述暗角區(qū)域裁切范圍值，以所述攝像頭拍攝的圖像的中心作為中心點，繪制局部圓形補償曲線；根據(jù)所述暗角區(qū)域裁切范圍值確定作為所述局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像；利用所述局部圓形補償曲線的曲率，對作為所述局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像進行放大處理，得到補償后的攝像頭拍攝的圖像。根據(jù)本發(fā)明的第三方面，還提供了一種圖像暗角裁切范圍的確定裝置，包括：截取模塊，用于從攝像頭拍攝的圖像中截取偵測區(qū)域圖像，其中，所述偵測區(qū)域圖像包含有暗角區(qū)域；處理模塊，用于對所述偵測區(qū)域圖像進行處理，得到至少一條外圍輪廓特征曲線，并從所述至少一條外圍輪廓特征曲線中篩選出所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線；第一確定模塊，用于根據(jù)所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，確定所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值；第二確定模塊，用于根據(jù)所述暗角區(qū)域裁切信息值，確定所述暗角區(qū)域的裁切范圍?？蛇x地，所述處理模塊還用于：對所述偵測區(qū)域圖像進行二值化處理，得到二值化圖像；對所述二值化圖像進行邊緣強化處理，獲取所述二值化圖像包含的圖形的邊界點；從所述邊緣點中篩選出構(gòu)成所述二值化圖像包含的圖像的外圍輪廓的特征點；根據(jù)所述特征點擬合得到至少一條外圍輪廓特征曲線；判斷每條外圍輪廓特征曲線是否包含有邊緣點；若包含有邊緣點，則確定為所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線?？蛇x地，所述第一確定模塊還用于：以所述偵測區(qū)域圖像中任一點作為原點，建立二維坐標系；利用所述二維坐標系，確定所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線上、表示所述暗角區(qū)域范圍大小的特征點的坐標值；根據(jù)所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線上、表示所述暗角區(qū)域范圍大小的特征點的坐標值，確定所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值。可選地，所述裝置還包括：判斷模塊，用于判斷所述暗角區(qū)域裁切范圍值是否位于預(yù)設(shè)的暗角區(qū)域裁切閾值范圍內(nèi)；存儲模塊，用于若位于所述預(yù)設(shè)的暗角區(qū)域裁切閾值范圍內(nèi)，則將所述暗角區(qū)域裁切范圍值進行存儲。根據(jù)本發(fā)明的第四方面，還提供了一種圖像暗角的補償裝置，包括：確定模塊，用于利用上述任一所述的裝置確定暗角區(qū)域的裁切范圍；繪制模塊，用于利用所述暗角區(qū)域裁切范圍值，以所述攝像頭拍攝的圖像的中心作為中心點，繪制局部圓形補償曲線；獲取模塊，用于根據(jù)所述暗角區(qū)域裁切范圍值獲取作為所述局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像；放大處理模塊，用于利用所述局部圓形補償曲線的曲率，對作為所述局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像進行放大處理，得到補償后的攝像頭拍攝的圖像。本發(fā)明提供的圖像暗角裁切范圍的確定方法、圖像暗角補償方法及裝置，通過獲取到暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，根據(jù)暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值，進而確定暗角區(qū)域的裁切范圍，由于暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線能夠反映出暗角區(qū)域的范圍大小，相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的圖像暗角裁切范圍的確定方法能夠較為準確地確定出圖像暗角的區(qū)域大小，進而在進行裁切時，不會裁切掉過多的不包含有圖像暗角的區(qū)域，犧牲了較小的圖像的視野率。然后，利用暗角區(qū)域裁切范圍值，以攝像頭拍攝的圖像的中心作為中心點，繪制局部圓形補償曲線，以該局部圓形補償曲線作為補償模型，并且，作為局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像并不是裁切后剩余的攝像頭拍攝的圖像，而是利用暗角區(qū)域裁切范圍值確定出的圖像，利用暗角區(qū)域裁切范圍值確定出的圖像數(shù)據(jù)量較少，使得運算處理時間較短，并且由于僅對暗角區(qū)域裁切范圍值確定出的圖像進行放大處理，相對于現(xiàn)有技術(shù)，減少了對圖像質(zhì)量的影響。通過以下參照附圖對本發(fā)明的示例性實施例的詳細描述，本發(fā)明的其它特征及其優(yōu)點將會變得清楚。附圖說明被結(jié)合在說明書中并構(gòu)成說明書的一部分的附圖示出了本發(fā)明的實施例，并且連同其說明一起用于解釋本發(fā)明的原理。圖1a示出了現(xiàn)有技術(shù)中攝像頭拍攝的圖像的暗角區(qū)域的裁切示意圖。圖1b示出了現(xiàn)有技術(shù)中裁切后的攝像頭拍攝的圖像的示意圖。圖1c示出了現(xiàn)有技術(shù)中對裁切后的攝像頭拍攝的圖像放大處理后的示意圖。圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像暗角裁切范圍的確定方法。圖3示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的從攝像頭拍攝的圖像截取偵測區(qū)域圖像的示意圖。圖4a示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的邊緣強化處理后的偵測區(qū)域圖像的示意圖。圖4b示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的二值化圖像包含的圖形的外圍輪廓的特征點的示意圖。圖4c示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的擬合得到的外圍輪廓特征曲線的示意圖。圖4d示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線的示意圖。圖5示出了圖3示出的攝像頭拍攝的圖像的裁切示意圖。圖6示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像暗角補償方法的處理流程圖。圖7示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的局部圓形補償曲線的示意圖。圖8示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像暗角裁切范圍的確定裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。圖9示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像暗角裁切范圍的確定裝置的另一種結(jié)構(gòu)示意圖。圖10示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像暗角裁切范圍的確定裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式現(xiàn)在將參照附圖來詳細描述本發(fā)明的各種示例性實施例。應(yīng)注意到：除非另外具體說明，否則在這些實施例中闡述的部件和步驟的相對布置、數(shù)字表達式和數(shù)值不限制本發(fā)明的范圍。以下對至少一個示例性實施例的描述實際上僅僅是說明性的，決不作為對本發(fā)明及其應(yīng)用或使用的任何限制。對于相關(guān)領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的技術(shù)、方法和設(shè)備可能不作詳細討論，但在適當情況下，所述技術(shù)、方法和設(shè)備應(yīng)當被視為說明書的一部分。在這里示出和討論的所有例子中，任何具體值應(yīng)被解釋為僅僅是示例性的，而不是作為限制。因此，示例性實施例的其它例子可以具有不同的值。應(yīng)注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步討論。本發(fā)明提供了一種圖像暗角裁切范圍的確定方法。圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像暗角裁切范圍的確定方法，參見圖2，該方法至少包括步驟S202至步驟S208。步驟S202，從攝像頭拍攝的圖像中截取偵測區(qū)域圖像，其中，偵測區(qū)域圖像包含有暗角區(qū)域；步驟S204，對偵測區(qū)域圖像進行處理，得到至少一條外圍輪廓特征曲線，并從至少一條外圍輪廓特征曲線中篩選出暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線；步驟S206，根據(jù)暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值；步驟S208，根據(jù)暗角區(qū)域裁切信息值，確定暗角區(qū)域的裁切范圍。本發(fā)明提供的圖像暗角裁切范圍的確定方法，通過獲取到暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，根據(jù)暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值，進而確定暗角區(qū)域的裁切范圍。由于暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線能夠反映出暗角區(qū)域的范圍大小，相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的圖像暗角裁切范圍的確定方法能夠較為準確地確定出圖像暗角的區(qū)域大小，進而在進行裁切時，不會裁切掉過多的不包含有圖像暗角的區(qū)域，犧牲了較小的圖像的視野率。上述步驟S202涉及的從攝像頭拍攝的圖像中截取偵測區(qū)域圖像，該偵測區(qū)域圖像包括有攝像頭拍攝的圖像中出現(xiàn)的所有暗角，且偵測區(qū)域圖像的大小可隨意界定。參見圖3，圖中示出的位于攝像頭拍攝的圖像左半部分的長方形表示待截取的偵測區(qū)域圖像的規(guī)格，圖中示出的位于攝像頭拍攝的圖像右邊的長方形表示待截取的偵測區(qū)域圖像的規(guī)格。本發(fā)明實施例中，對偵測區(qū)域圖像進行處理，得到至少一條外圍輪廓特征曲線，并從至少一條外圍輪廓特征曲線中篩選出暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，至少包括以下步驟S302至步驟S314。首先，以從圖3示出攝像頭拍攝的圖像截取的左半部分的偵測區(qū)域圖像為例，執(zhí)行步驟S302，對截取的偵測區(qū)域圖像進行二值化處理，其中，二值化處理為將圖像上的像素點的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。然后，執(zhí)行步驟S304，對二值化圖像進行邊緣強化處理，獲取二值化圖像包含的圖形的邊界點，其中，邊界點為其緊鄰的各點中既包括灰度值為0的像素點，也包括灰度值為255的像素點，參見圖4a，圖中示出了二值化圖像包含的圖形的各邊界點。參見圖4a，圖中示出了二值化圖像包含的圖形的各邊界點。具體地，以下列公式對二值化圖像進行邊緣強化處理，(Image_data)'＝G(X)*Image_data+G(Y)*Image_data，其中，G(X)和G(Y)為邊緣強化系數(shù)，且G(X)和G(Y)為3*3的列式，具體為，Image_data為二值化圖像中待確定像素點和其緊鄰的8個像素點的灰度值組成的3*3的列式，即其中，p(x，y)代表二值化圖像中待確定像素點的灰度值，p(x-1，y-1)代表與待確定像素點相鄰且位于其左上方的位置的像素點的灰度值，p(x+1，y-1)代表與待確定像素點相鄰且位于其右上方的位置的像素點的灰度值，p(x-1，y)代表與待確定像素點相鄰且位于其正左方位置的像素點的灰度值，p(x+1，y)代表與待確定像素點相鄰且位于其正右方位置的像素點的灰度值，p(x-1，y+1)代表與待確定像素點相鄰且位于其左下方位置的像素點的灰度值，p(x+1，y+1)代表與待確定像素點相鄰且位于其右下方位置的像素點的灰度值。(Image_data)'＝G(X)*Image_data+G(Y)*Image_data的運算規(guī)則如下：利用上述邊緣強化處理公式計算得出(Image_data)'后，對(Image_data)'的絕對值進行判斷，若(Image_data)'的絕對值大于作為判斷待確定像素點是否為邊界點的預(yù)設(shè)閾值，則確定該像素點為二值化圖像包含的圖形的邊界點，若(Image_data)'的絕對值小于預(yù)設(shè)閾值，則確定該像素點不是該二值化圖像包含的圖形的邊界點。需要說明地是，本發(fā)明提供的為3*3的列式G(X)和G(Y)僅僅是作為一個示例，對本發(fā)明并不造成任何限定，3*3的列式中包括的9個數(shù)值還可為其他數(shù)值，具體可以依據(jù)攝像頭模組的型號而定。若二值化圖像包含有15×9個像素點，表1示出了該二值化圖像包含的各像素點的灰度值。表1灰度值123456789100000000020025500000030025525500000402552552552550000502552552552550000625525525525525500007255255255255255000080255255255255000090025525500000100000000001100000000012000000000130000000001400000000015000000000以位于表1中第4行第2列的像素點和位于表中第7行地4列的像素點為例，利用上述公式確定這兩個像素點是否為二值化圖像包含的圖形的邊界點。首先，以位于表1中第4行第2列的像素點為例，其中，該像素點對應(yīng)的Image_data為將Image_data代入到上述邊緣強化處理公式中，按照上述運算規(guī)則進行運算，即進一步，對(Image_data)'的絕對值進行判斷，其中，本發(fā)明實施例中作為判斷待確定像素點是否為邊界點的閾值為500，(Image_data)'的絕對值為510，其大于作為判斷待確定像素點是否為邊界點的預(yù)設(shè)閾值，則確定該待確定像素點為二值化圖像包含的圖形的邊界點。然后，以位于表中第7行地4列的像素點為例，該像素點對應(yīng)的Image_data為將該Image_data代入到上述邊緣強化處理公式中，按照上述運算規(guī)則進行運算，即進一步，對(Image_data)'的絕對值進行判斷，其中，本發(fā)明實施例中作為判斷待確定像素點的是否為邊界點的閾值為500，(Image_data)'的絕對值為0，其小于作為判斷待確定像素點是否為邊界點的預(yù)設(shè)閾值，則確定該待確定像素點不是二值化圖像包含的圖形的邊界點。需要說明地是，本發(fā)明列舉的作為判斷待確定像素點是否為邊界點的閾值為500，僅僅是作為一個示例，對本發(fā)明并不造成任何限定，可以根據(jù)攝像頭模組的型號以及其他外界因素確定作為判斷待確定像素點是否為邊界點的閾值大小。在獲取到二值化圖像包含的圖形的邊界點之后，執(zhí)行步驟S306，從該邊界點中篩選出構(gòu)成二值化圖像包含的圖形的外圍輪廓的特征點，參見圖4b。具體地，分別對二值化圖像包含的每一個圖形進行分析，對每一個圖形包含的每一個像素點進行由內(nèi)向外搜尋是否存在周圍像素點的操作，其中，由內(nèi)向外進行周圍像素點的搜尋操作可為沿著某一個像素點的上、下、左、右四個方向搜尋是否存在預(yù)設(shè)數(shù)量的周圍像素點的操作。其中，周圍像素點的預(yù)設(shè)數(shù)量可根據(jù)隨意設(shè)定，或者，可根據(jù)攝像頭模組拍攝的圖像的具體情況而定。若搜尋結(jié)果為沿著該像素點的上、下、左、右四個方向均存在周圍像素點，且上、下、左、右四個方向的周圍像素點的數(shù)量均滿足小于等于預(yù)設(shè)數(shù)量，此時，可確定該像素點并不是構(gòu)成二值化圖像包含的圖形的外圍輪廓的特征點，若搜尋結(jié)果為沿著該像素點的上、下、左、右四個方向中至少一個方向的周圍像素點的數(shù)量為0時，則確定該像素點是構(gòu)成二值化圖像包含的圖形的外圍輪廓的特征點。接著，執(zhí)行步驟S308，將獲取到的特征點擬合成至少一條外圍輪廓特征曲線，其中，該外圍輪廓特征曲線中包括有暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，還可能包括有偵測區(qū)域圖像中包含的攝像頭拍攝的物體或圖形的外圍輪廓特征曲線。具體地，利用Snake模型對獲取到的特征點進行擬合，得到至少一條外圍輪廓特征曲線。Snake模型的基本思想是，以構(gòu)成具有一定形狀的控制點為初始輪廓線，該條初始輪廓線在內(nèi)部力和外部力的作用下，主動地向感興趣的目標區(qū)域附近的輪廓邊界移動，通過求解輪廓曲線能量函數(shù)的極小化，來完成對圖像的分割。本發(fā)明實施例中，Snake模型涉及的能量函數(shù)的公式如下，其中，v代表向量，α代表內(nèi)部能量系數(shù)，β代表外部能量系數(shù)，s∈[0,1],被積函數(shù)的第一項為彈性能量，被積函數(shù)的第二項為彎曲能量，被積函數(shù)的第三項為外部能量。本發(fā)明實施例中，Snake模型涉及的能量函數(shù)除了包含內(nèi)部能量(即內(nèi)力)和外部能量(即外力)，還加入邊緣能量，以適用于暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線的正確定位。圖4c示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的擬合得到外圍輪廓特征曲線的示意圖，參見圖4c，本發(fā)明實施例中，根據(jù)獲取到的特征點擬合得到7條外圍輪廓特征曲線，即曲線1、曲線2、曲線3、曲線4、曲線5、曲線6、曲線7。然后，對擬合得到的外圍輪廓特征曲線進行進一步判斷，即執(zhí)行步驟S310，判斷每條外圍輪廓特征曲線是否包含有邊緣點，其中，該邊緣點為位于攝像頭拍攝的圖像的邊緣的點，攝像頭拍攝的圖像的邊緣包括攝像頭拍攝的圖像的長度方向上的邊緣和攝像頭拍攝的圖像的寬度方向上的邊緣。若外圍輪廓特征曲線包含有邊緣點，執(zhí)行步驟S312，確定該條外圍輪廓特征曲線為暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，若外圍輪廓特征曲線未包含有邊緣點，執(zhí)行步驟S314，確定該條外圍輪廓特征曲線為攝像頭拍攝的物體或圖形的外圍輪廓特征曲線。以圖4c為例，圖中示出的曲線1、曲線2、曲線3均包含有位于攝像頭拍攝的圖像的邊緣上的點，而曲線4、曲線5、曲線6、曲線7未包含有位于攝像頭拍攝的圖像的邊緣上的點，因此，可以確定曲線1、曲線2、曲線3為暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，得到圖4d。在獲取到暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線之后，本發(fā)明實施例以截取的偵測區(qū)域圖像中任一點作為原點，建立二維坐標系，利用該二維坐標系，確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線上、表示暗角區(qū)域范圍大小的特征點的坐標值，根據(jù)該坐標值確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值。以圖4d示出的曲線為例，從圖4d中獲取表示暗角區(qū)域范圍大小的特征點，即A點、B點、C點、D點、E點，以位于偵測區(qū)域圖像左上角的點作為原點，以攝像頭拍攝的圖像的長度方向作為X軸，以攝像頭拍攝的圖像的寬度方向作為Y軸，建立二維坐標系。利用該二維坐標系得到A點、B點、C點、D點、E點五個點分別對應(yīng)的坐標值(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，(x4，y4)，(x5，y5)，利用上述五個點的坐標值，確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值(a、b、c)。其中，a值為C點距離Y軸的距離，b值為取A點和E點中距離Y軸距離較大的值再減去a值，c值為取B點距離攝像頭拍攝的圖像的長度方向的上邊緣的距離和D點距離攝像頭拍攝的圖像的長度方向的下邊緣的距離中較大值。利用暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值(a、b、c)對攝像頭拍攝的圖像進行裁切，參見圖5，該圖是以圖3示出的攝像頭拍攝的圖像為例，將圖3中包含的暗角區(qū)域進行裁切。需要說明地是，本發(fā)明實施例示出的暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值(a、b、c)僅僅是作為一個示例，由于攝像頭拍攝的圖像的暗角不固定，因此，暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值也不固定，例如，若暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線中沒有出現(xiàn)圖4d中示出的曲線2，則a值為0，若攝像頭拍攝的圖像中在靠近沿圖像的長度方向的上邊緣的中間區(qū)域出現(xiàn)暗角，此時，獲取到的暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線中包含有該暗角對應(yīng)的外圍輪廓特征曲線，則從該暗角對應(yīng)的外圍輪廓特征曲線上獲取到表示暗角區(qū)域范圍大小的特征點，然后再根據(jù)該特征點的坐標值確定該暗角對應(yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值。本發(fā)明實施例中，在確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值之后，對在確定所述暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值作進一步判斷，即判斷暗角區(qū)域裁切范圍值是否位于預(yù)設(shè)的暗角區(qū)域裁切閾值范圍內(nèi)，若位于預(yù)設(shè)的暗角區(qū)域裁切閾值范圍內(nèi)，則將確定出的暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值進行存儲，若未位于預(yù)設(shè)的暗角區(qū)域裁切閾值范圍內(nèi)，則確定攝像頭的組裝不合格，須重新組裝。本發(fā)明還提供了一種圖像暗角補償方法，圖6示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像暗角補償方法的處理流程圖，參見圖6，該方法至少包括步驟S602至步驟S608。步驟S602，利用上述提供的圖像暗角裁切范圍的確定方法確定暗角區(qū)域的裁切范圍；步驟S604，利用暗角區(qū)域裁切范圍值，以攝像頭拍攝的圖像的中心作為中心點，繪制局部圓形補償曲線；步驟S606，根據(jù)暗角區(qū)域裁切范圍值確定作為局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像；步驟S608，利用局部圓形補償曲線的曲率，對作為局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像進行放大處理，得到補償后的攝像頭拍攝的圖像。本發(fā)明實施例中，利用暗角區(qū)域裁切范圍值，以攝像頭拍攝的圖像的中心作為中心點，繪制局部圓形補償曲線，以該局部圓形補償曲線作為補償模型，并且，作為局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像并不是裁切后剩余的攝像頭拍攝的圖像，而是利用暗角區(qū)域裁切范圍值確定出的圖像，利用暗角區(qū)域裁切范圍值確定出的圖像數(shù)據(jù)量較少，使得運算處理時間較短，并且由于僅對暗角區(qū)域裁切范圍值確定出的圖像進行放大處理，相對于現(xiàn)有技術(shù)，減少了對圖像質(zhì)量的影響。上述步驟S604涉及的繪制局部圓形補償曲線操作步驟，參見圖7，該圖是以圖3示出的攝像頭拍攝的圖像為例，在確定暗角區(qū)域裁切范圍值后，確定出一補償模型，該補償模型為一局部圓形補償曲線，局部圓形補償曲線的中心即攝像頭拍攝的圖像的中心，局部圓形補償曲線的半徑由暗角區(qū)域裁切范圍值確定。參見圖7，暗角區(qū)域裁切范圍值為(a、b、c)，沿著攝像頭拍攝的圖像的上邊緣且距離位于攝像頭拍攝的圖像的左上角的點為a+2b的位置處確定一點，該點到攝像頭拍攝的圖像的中心的距離作為局部圓形補償曲線的半徑值。利用確定局部圓形補償曲線的中心以及半徑值，繪制圖7示出的局部圓形補償曲線。上述步驟S606，根據(jù)暗角區(qū)域裁切范圍值確定作為局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像，具體為，參見圖7，沿著攝像頭拍攝的圖像的上邊緣且距離位于攝像頭拍攝的圖像的左上角的點為a+2b的位置處確定一點，相應(yīng)地，沿著攝像頭拍攝的圖像的下邊緣且距離位于攝像頭拍攝的圖像的左下角的點為a+2b的位置處再確定一點，這兩點連起來的連線與圖7中示出的暗角區(qū)域?qū)?yīng)的裁切線圍起來的圖像作為部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像。然后，利用局部圓形補償曲線的曲率，對該局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像進行放大處理，得到補償后的攝像頭拍攝的圖像，即圖8，將圖8與圖1c進行對比，本發(fā)明得到的補償后的攝像頭拍攝的圖像，犧牲了較小的圖像的視野率，且減少了對圖像質(zhì)量的影響。需要說明地是，上述涉及的距離位于攝像頭拍攝的圖像的左上角的點為a+2b的位置處確定一點，該距離值僅僅是作為一個示例，對本發(fā)明并不造成任何限定。基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提供了一種圖像暗角裁切范圍的確定裝置，圖8示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像暗角裁切范圍的確定裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，參見圖8，該裝置至少包括：截取模塊810，用于從攝像頭拍攝的圖像中截取偵測區(qū)域圖像，其中，偵測區(qū)域圖像包含有暗角區(qū)域；處理模塊820，與截取模塊810耦合，用于對偵測區(qū)域圖像進行處理，得到至少一條外圍輪廓特征曲線，并從至少一條外圍輪廓特征曲線中篩選出暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線；第一確定模塊830，與處理模塊820耦合，用于根據(jù)暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線，確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值；第二確定模塊840，與第一確定模塊830耦合，用于根據(jù)暗角區(qū)域裁切信息值，確定暗角區(qū)域的裁切范圍。本發(fā)明實施例中，處理模塊820還用于：對偵測區(qū)域圖像進行二值化處理，得到二值化圖像；對二值化圖像進行邊緣強化處理，獲取二值化圖像包含的圖形的邊界點；從邊緣點中篩選出構(gòu)成二值化圖像包含的圖像的外圍輪廓的特征點；根據(jù)特征點擬合得到至少一條外圍輪廓特征曲線；判斷每條外圍輪廓特征曲線是否包含有邊緣點；若包含有邊緣點，則確定為暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線。本發(fā)明實施例中，第一確定模塊830還用于：以偵測區(qū)域圖像中任一點作為原點，建立二維坐標系；利用二維坐標系，確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線上、表示暗角區(qū)域范圍大小的特征點的坐標值；根據(jù)暗角區(qū)域?qū)?yīng)的外圍輪廓特征曲線上、表示暗角區(qū)域范圍大小的特征點的坐標值，確定暗角區(qū)域?qū)?yīng)的暗角區(qū)域裁切范圍值。本發(fā)明實施例中，參見圖9，圖像暗角裁切范圍的確定裝置還包括：判斷模塊850，與第二確定模塊840耦合，用于判斷暗角區(qū)域裁切范圍值是否位于預(yù)設(shè)的暗角區(qū)域裁切閾值范圍內(nèi)；存儲模塊860，與判斷模塊850耦合，用于若位于預(yù)設(shè)的暗角區(qū)域裁切閾值范圍內(nèi)，則將暗角區(qū)域裁切范圍值進行存儲。基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明還提供了一種圖像暗角的補償裝置，圖10示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像暗角裁切范圍的確定裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，參見圖10，該裝置至少包括：確定模塊1010，用于利用上述任一的裝置確定暗角區(qū)域的裁切范圍；繪制模塊1020，與確定模塊1010耦合，用于利用暗角區(qū)域裁切范圍值，以攝像頭拍攝的圖像的中心作為中心點，繪制局部圓形補償曲線；獲取模塊1030，與繪制模塊1020耦合，用于根據(jù)暗角區(qū)域裁切范圍值獲取作為局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像；放大處理模塊1040，與獲取模塊1030耦合，用于利用局部圓形補償曲線的曲率，對作為局部圓形補償曲線的處理對象的區(qū)域圖像進行放大處理，得到補償后的攝像頭拍攝的圖像。本發(fā)明可以是系統(tǒng)、方法和/或計算機程序產(chǎn)品。計算機程序產(chǎn)品可以包括計算機可讀存儲介質(zhì)，其上載有用于使處理器實現(xiàn)本發(fā)明的各個方面的計算機可讀程序指令。計算機可讀存儲介質(zhì)可以是可以保持和存儲由指令執(zhí)行設(shè)備使用的指令的有形設(shè)備。計算機可讀存儲介質(zhì)例如可以是――但不限于――電存儲設(shè)備、磁存儲設(shè)備、光存儲設(shè)備、電磁存儲設(shè)備、半導體存儲設(shè)備或者上述的任意合適的組合。計算機可讀存儲介質(zhì)的更具體的例子(非窮舉的列表)包括：便攜式計算機盤、硬盤、隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、可擦式可編程只讀存儲器(EPROM或閃存)、靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)、便攜式壓縮盤只讀存儲器(CD-ROM)、數(shù)字多功能盤(DVD)、記憶棒、軟盤、機械編碼設(shè)備、例如其上存儲有指令的打孔卡或凹槽內(nèi)凸起結(jié)構(gòu)、以及上述的任意合適的組合。這里所使用的計算機可讀存儲介質(zhì)不被解釋為瞬時信號本身，諸如無線電波或者其他自由傳播的電磁波、通過波導或其他傳輸媒介傳播的電磁波(例如，通過光纖電纜的光脈沖)、或者通過電線傳輸?shù)碾娦盘?。這里所描述的計算機可讀程序指令可以從計算機可讀存儲介質(zhì)下載到各個計算/處理設(shè)備，或者通過網(wǎng)絡(luò)、例如因特網(wǎng)、局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)和/或無線網(wǎng)下載到外部計算機或外部存儲設(shè)備。網(wǎng)絡(luò)可以包括銅傳輸電纜、光纖傳輸、無線傳輸、路由器、防火墻、交換機、網(wǎng)關(guān)計算機和/或邊緣服務(wù)器。每個計算/處理設(shè)備中的網(wǎng)絡(luò)適配卡或者網(wǎng)絡(luò)接口從網(wǎng)絡(luò)接收計算機可讀程序指令，并轉(zhuǎn)發(fā)該計算機可讀程序指令，以供存儲在各個計算/處理設(shè)備中的計算機可讀存儲介質(zhì)中。用于執(zhí)行本發(fā)明操作的計算機程序指令可以是匯編指令、指令集架構(gòu)(ISA)指令、機器指令、機器相關(guān)指令、微代碼、固件指令、狀態(tài)設(shè)置數(shù)據(jù)、或者以一種或多種編程語言的任意組合編寫的源代碼或目標代碼，所述編程語言包括面向?qū)ο蟮木幊陶Z言—諸如Smalltalk、C++等，以及常規(guī)的過程式編程語言—諸如“C”語言或類似的編程語言。計算機可讀程序指令可以完全地在用戶計算機上執(zhí)行、部分地在用戶計算機上執(zhí)行、作為一個獨立的軟件包執(zhí)行、部分在用戶計算機上部分在遠程計算機上執(zhí)行、或者完全在遠程計算機或服務(wù)器上執(zhí)行。在涉及遠程計算機的情形中，遠程計算機可以通過任意種類的網(wǎng)絡(luò)—包括局域網(wǎng)(LAN)或廣域網(wǎng)(WAN)—連接到用戶計算機，或者，可以連接到外部計算機(例如利用因特網(wǎng)服務(wù)提供商來通過因特網(wǎng)連接)。在一些實施例中，通過利用計算機可讀程序指令的狀態(tài)信息來個性化定制電子電路，例如可編程邏輯電路、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)或可編程邏輯陣列(PLA)，該電子電路可以執(zhí)行計算機可讀程序指令，從而實現(xiàn)本發(fā)明的各個方面。這里參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、裝置(系統(tǒng))和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或框圖描述了本發(fā)明的各個方面。應(yīng)當理解，流程圖和/或框圖的每個方框以及流程圖和/或框圖中各方框的組合，都可以由計算機可讀程序指令實現(xiàn)。這些計算機可讀程序指令可以提供給通用計算機、專用計算機或其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置的處理器，從而生產(chǎn)出一種機器，使得這些指令在通過計算機或其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置的處理器執(zhí)行時，產(chǎn)生了實現(xiàn)流程圖和/或框圖中的一個或多個方框中規(guī)定的功能/動作的裝置。也可以把這些計算機可讀程序指令存儲在計算機可讀存儲介質(zhì)中，這些指令使得計算機、可編程數(shù)據(jù)處理裝置和/或其他設(shè)備以特定方式工作，從而，存儲有指令的計算機可讀介質(zhì)則包括一個制造品，其包括實現(xiàn)流程圖和/或框圖中的一個或多個方框中規(guī)定的功能/動作的各個方面的指令。也可以把計算機可讀程序指令加載到計算機、其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置、或其它設(shè)備上，使得在計算機、其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置或其它設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟，以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的過程，從而使得在計算機、其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置、或其它設(shè)備上執(zhí)行的指令實現(xiàn)流程圖和/或框圖中的一個或多個方框中規(guī)定的功能/動作。附圖中的流程圖和框圖顯示了根據(jù)本發(fā)明的多個實施例的系統(tǒng)、方法和計算機程序產(chǎn)品的可能實現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點上，流程圖或框圖中的每個方框可以代表一個模塊、程序段或指令的一部分，所述模塊、程序段或指令的一部分包含一個或多個用于實現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。在有些作為替換的實現(xiàn)中，方框中所標注的功能也可以以不同于附圖中所標注的順序發(fā)生。例如，兩個連續(xù)的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行，它們有時也可以按相反的順序執(zhí)行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執(zhí)行規(guī)定的功能或動作的專用的基于硬件的系統(tǒng)來實現(xiàn)，或者可以用專用硬件與計算機指令的組合來實現(xiàn)。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說公知的是，通過硬件方式實現(xiàn)、通過軟件方式實現(xiàn)以及通過軟件和硬件結(jié)合的方式實現(xiàn)都是等價的。以上已經(jīng)描述了本發(fā)明的各實施例，上述說明是示例性的，并非窮盡性的，并且也不限于所披露的各實施例。在不偏離所說明的各實施例的范圍和精神的情況下，對于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來說許多修改和變更都是顯而易見的。本文中所用術(shù)語的選擇，旨在最好地解釋各實施例的原理、實際應(yīng)用或?qū)κ袌鲋械募夹g(shù)改進，或者使本
技術(shù)領(lǐng)域：
的其它普通技術(shù)人員能理解本文披露的各實施例。本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求來限定。當前第1頁1 2 3