本發(fā)明涉及一種光學(xué)領(lǐng)域，尤其涉及一種鏡頭陰影校正方法。

背景技術(shù)：

數(shù)字?jǐn)z像設(shè)備的廣泛應(yīng)用，使得照相功能已成為移動(dòng)終端中不可缺少的核心功能，隨著產(chǎn)品消費(fèi)觀(guān)念的更新升級(jí)，用戶(hù)對(duì)移動(dòng)終端中的照相功能的品質(zhì)參數(shù)要求越來(lái)越高，而鏡頭是相機(jī)的核心部件。

由于鏡頭主光線(xiàn)入射角度(Chief Ray Angle，CRA)差異的存在，以及鏡頭模組在安裝過(guò)程中與感光器件的不匹配等問(wèn)題，導(dǎo)致感光器件成像時(shí)在鏡頭的四個(gè)角的位置出現(xiàn)圖像偏暗、偏色的現(xiàn)象。針對(duì)該現(xiàn)象，需要對(duì)鏡頭進(jìn)行一次陰影校正，以達(dá)到成像時(shí)在鏡頭中心和四個(gè)角位置的亮度及色彩均一的效果。

相關(guān)技術(shù)中，為克服上述問(wèn)題，使用自身的CRA較小或者為0的高級(jí)光學(xué)鏡頭，并在鏡頭的四個(gè)角位置涂設(shè)增透膜。但該方法成本高，不利于推廣運(yùn)用，而且CRA較小或?yàn)?的鏡頭使用范圍受限。

或者，使用高級(jí)的感光器件，通過(guò)該感光器件針對(duì)性的對(duì)鏡頭陰影處的感光元件進(jìn)行模擬增益，從而達(dá)到更亮的輸出效果，以使得鏡頭中心和四個(gè)角位置的成像亮度及色彩均一。但該方法同樣存在成本高的缺陷，不利用推廣運(yùn)用。

又或者，對(duì)整個(gè)成像范圍內(nèi)的像素單元進(jìn)行數(shù)字電路的補(bǔ)償放大，從而達(dá)到陰影校正白目的。但該方法需要消耗大量的數(shù)字電路存儲(chǔ)單元用以存放灰度畫(huà)面的補(bǔ)償系數(shù)，在相機(jī)分辨率越來(lái)越大的發(fā)展趨勢(shì)，該方案性?xún)r(jià)比越來(lái)越低。

因此，有必要提供一種新的鏡頭陰影校正方法以解決上述問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種成本低且性?xún)r(jià)比高的鏡頭陰影校正方法。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供了一種鏡頭陰影校正方法，該方法包括如下步驟：

亮度均一性統(tǒng)計(jì)：將鏡頭置于密閉裝置并對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行拍攝，將拍攝得到灰色圖像對(duì)應(yīng)的RAW數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)線(xiàn)性分塊模板劃分為多個(gè)塊，并分別計(jì)算統(tǒng)計(jì)每個(gè)塊內(nèi)多個(gè)顏色通道的均方差SAD；

分塊模板匹配：依據(jù)所述線(xiàn)性分塊模板匹配預(yù)設(shè)多個(gè)非線(xiàn)性程度不同的非線(xiàn)性分塊模板，并將均方差SAD值最小的非線(xiàn)性分塊模板確定為匹配模板；

亮度均一性補(bǔ)償系數(shù)產(chǎn)生：對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理并確定所述多個(gè)顏色通道的目標(biāo)值，并對(duì)所述目標(biāo)值增益補(bǔ)償進(jìn)行放大，并計(jì)算得到不同顏色通道在每個(gè)所述塊的增益補(bǔ)償系數(shù)；

匹配模板插值系數(shù)產(chǎn)生：以所述匹配模板的每個(gè)所述塊的物理中心為中心點(diǎn)，使該中心點(diǎn)的補(bǔ)償系數(shù)為其所在的所述塊的補(bǔ)償系數(shù)，并分別確定所述塊內(nèi)的任意點(diǎn)的補(bǔ)償系數(shù)。

優(yōu)選的，所述亮度均一性統(tǒng)計(jì)步驟包括：

將拍攝設(shè)備的鏡頭置于光線(xiàn)強(qiáng)度和色溫恒定且均一的密閉裝置內(nèi)，并使所述鏡頭在所述密閉裝置內(nèi)正對(duì)亮度分布均勻的純灰色的目標(biāo)對(duì)象，拍照得到灰度圖像，并將拍攝所得的RAW數(shù)據(jù)保存；

對(duì)保存的所述RAW數(shù)據(jù)分別進(jìn)行圖像信號(hào)處理、黑電平校正處理、自動(dòng)白平衡校正處理和壞點(diǎn)校正處理，得到灰色的處理后RAW數(shù)據(jù)；

將所述處理后RAW數(shù)據(jù)按預(yù)設(shè)的呈A×A陣列的線(xiàn)性分塊模板劃分為多個(gè)塊，并按公式(1)和公式(2)分別計(jì)算統(tǒng)計(jì)每個(gè)所述塊內(nèi)的R通道、Gr通道、Gb通道和B通道的均方差SAD，得到SAD_R、SAD_Gr、SAD_Gb和SAD_B；

其中，X分別代表R通道、Gr通道、Gb通道和B通道。

優(yōu)選的，所述分塊模板匹配步驟包括：

依據(jù)所述線(xiàn)性分塊模板匹配預(yù)設(shè)多個(gè)非線(xiàn)性分塊模板，使每個(gè)所述非線(xiàn)性分塊模板的非線(xiàn)性程度不同，將亮度均一性統(tǒng)計(jì)步驟中的所述處理后的RAW數(shù)據(jù)分別用不同的所述非線(xiàn)性分塊模板進(jìn)行亮度均一性統(tǒng)計(jì)，并選出均方差SAD值最小的所述非線(xiàn)性分塊模板，確定為匹配模板。

優(yōu)選的，所述亮度均一性補(bǔ)償系數(shù)產(chǎn)生步驟包括：

對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行直方圖分布的統(tǒng)計(jì)，分別找出4個(gè)不同顏色通道X的最大值X_max和通道X分布最多的值X_max‘，并確認(rèn)為目標(biāo)值，其中，X分別代表R、Gr、Gb和B4個(gè)顏色的通道；

對(duì)所述目標(biāo)值增益補(bǔ)償進(jìn)行預(yù)設(shè)放大倍數(shù)Y倍的放大，并由公式(3)得到不同顏色的所述通道在每個(gè)所述塊的增益補(bǔ)償系數(shù)X_{gain_offset}；

優(yōu)選的，所述匹配模板插值系數(shù)產(chǎn)生步驟包括：

以所述匹配模板的每個(gè)所述塊的物理中心為中心點(diǎn)，使該中心點(diǎn)的補(bǔ)償系數(shù)為其所在的所述塊的補(bǔ)償系數(shù)；并根據(jù)如下步驟確定所述塊內(nèi)的任意點(diǎn)的補(bǔ)償系數(shù)：

確定離該任意點(diǎn)最近的4個(gè)已知補(bǔ)償系數(shù)的點(diǎn)AVG_{m_n}、AVG_{m+1_n}、AVG_{m_n+1}和AVG_{m+1_n＝1}，其中m和n分別為所述塊的行數(shù)和列數(shù)；

確定當(dāng)前所述塊的水平步長(zhǎng)Step_H和垂直步長(zhǎng)Step_V；

確定當(dāng)前所述塊的歸一化邊界，依據(jù)當(dāng)前所述塊的實(shí)際尺寸M×N像素?cái)?shù)，則當(dāng)前所述塊的歸一化尺寸為：

優(yōu)選的，所述鏡頭陰影校正方法還包括在所述匹配模板插值系數(shù)產(chǎn)生步驟之后的數(shù)字電路設(shè)計(jì)步驟：設(shè)計(jì)陰影校正電路實(shí)現(xiàn)上述步驟的方案以完成所述鏡頭陰影的校正，通過(guò)提供第一SRAM存儲(chǔ)亮度均一性補(bǔ)償系數(shù)產(chǎn)生步驟中產(chǎn)生的每個(gè)所述塊的所述增益補(bǔ)償系數(shù)X_{gain_offset}，并提供第二SRAM存儲(chǔ)當(dāng)前所述塊的所述歸一化尺寸。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)電路設(shè)計(jì)步驟中，所述陰影校正電路校正所述鏡頭陰影的流程如下：

對(duì)所述灰度圖像按從左至右，從上至下的掃描順序進(jìn)行陰影校正，初始化水平及垂直位置設(shè)為0；

根據(jù)水平方向累積的所述水平步長(zhǎng)Step_H以及當(dāng)前所述塊的歸一化水平尺寸Size_curH，得到點(diǎn)K和點(diǎn)J的位置，并由該位置按公式(4)和(5)推導(dǎo)出K、J兩點(diǎn)的水平插值權(quán)重Weight_KL、Weight_KR和Weight_JL、Weight_JR；

根據(jù)公式(6)和(7)確定所述K和J兩點(diǎn)的補(bǔ)償增益系數(shù)Gain_offsetK和Gain_offset；

根據(jù)垂直方向累積的步長(zhǎng)Step_V以及當(dāng)前所述塊的歸一化尺寸Size_curV，結(jié)合公式(8)和(9)得到當(dāng)前點(diǎn)的垂直插值權(quán)重Weight_curK和Weight_curJ，并根據(jù)公式(10)計(jì)算出當(dāng)前點(diǎn)的補(bǔ)償增益系數(shù)Gainoffset_cur；

Gain_{offset_cur}＝GAIN_offsetK*Weight_curK+GAIN_offsetJ*Weight_curJ (10)；

每個(gè)點(diǎn)在所述R通道、Gr通道、Gb通道和所述B通道均進(jìn)行上述步驟的相同操作，并根據(jù)所述RAW數(shù)據(jù)的Bayer格式在各通道上采樣的差別，得到每個(gè)顏色通道上的補(bǔ)償增益系數(shù)Gainoffset_cur；

每個(gè)點(diǎn)經(jīng)過(guò)上述補(bǔ)償增益系數(shù)Gainoffset_cur的補(bǔ)償后，得到均一性提升的圖像，增益補(bǔ)償Result為：

其中，Pix_cur為待處理的所述灰度圖像的像素。

優(yōu)選的，所述第一SRAM規(guī)格為31×31×16bit，所述第二SRAM規(guī)格為16×16×8bit。

優(yōu)選的，所述亮度均一性統(tǒng)計(jì)步驟中，所述密閉裝置為色溫?zé)粝?，所述目?biāo)對(duì)象為背景墻或幕布或灰色色卡，且所述線(xiàn)性分塊模板為31×31陣列的2D模板。

優(yōu)選的，所述亮度均一性補(bǔ)償系數(shù)產(chǎn)生步驟中，所述預(yù)設(shè)放大倍數(shù)Y為8192倍。

與相關(guān)技術(shù)相比，本發(fā)明的鏡頭陰影校正方法利用有限的硬件資源對(duì)灰度圖像進(jìn)行圖像亮度均一性的補(bǔ)償，不同區(qū)域的補(bǔ)償精度可根據(jù)不同的主光線(xiàn)入射角度的鏡頭進(jìn)行調(diào)整，有效的使鏡頭的陰影得到補(bǔ)償增益，從而達(dá)到陰影校正的目的，無(wú)需使用高級(jí)鏡頭等元件，成本低，性?xún)r(jià)比高，易推廣運(yùn)用。

【附圖說(shuō)明】

圖1為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法的流程框圖；

圖2為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法中四種不同Bayer格式的RAW數(shù)據(jù)單元示意圖；

圖3為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法的非線(xiàn)模板和線(xiàn)性模板的示意圖(以7×7陣列為例示意)；

圖4為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法的匹配模板插值系數(shù)產(chǎn)生示意圖；

圖5為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法增益補(bǔ)償系數(shù)計(jì)算示意圖。

【具體實(shí)施方式】

下面結(jié)合附圖和實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。

請(qǐng)參閱圖1，為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法的流程框圖。本發(fā)明提供了一種鏡頭陰影校正方法，該方法包括如下步驟：

步驟S1、亮度均一性統(tǒng)計(jì)：將鏡頭置于密閉裝置并對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行拍攝，將拍攝得到灰色圖像對(duì)應(yīng)的RAW數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)線(xiàn)性分塊模板劃分為多個(gè)塊，并分別計(jì)算統(tǒng)計(jì)每個(gè)塊內(nèi)多個(gè)顏色通道的均方差SAD。

具體的，將拍攝設(shè)備的鏡頭置于光線(xiàn)強(qiáng)度和色溫恒定且均一的密閉裝置內(nèi)，并使所述鏡頭在所述密閉裝置內(nèi)正對(duì)亮度分布均勻的純灰色的目標(biāo)對(duì)象，拍照得到灰度圖像，并將拍攝所得的RAW數(shù)據(jù)保存。本步驟中，所述密閉裝置為色溫?zé)粝?。所述目?biāo)對(duì)象為亮度分布均勻的純灰色背景墻或幕布或灰色色卡。需要注意的是，在拍攝所述目標(biāo)對(duì)象時(shí)，調(diào)整所述拍攝設(shè)備的快門(mén)時(shí)間和增益，使得拍攝圖像正常曝光，以提高精確度。

請(qǐng)參合參閱圖2，為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法中四種不同Bayer格式的RAW數(shù)據(jù)單元示意圖。包括圖2a所示的RGGB、圖2b所示的GBRG、圖2c所示的GRBG及圖2d所示的RGGB四路不同Bayer格式。本實(shí)施方式中，以常用的Bayer格式的RGGB RAW數(shù)據(jù)為例進(jìn)行說(shuō)明，一個(gè)最基本的Bayer格式的重復(fù)像素單元由4個(gè)感光單元組成。

對(duì)保存的所述RAW數(shù)據(jù)分別進(jìn)行圖像信號(hào)處理(ISP處理)、黑電平校正處理(BLC處理)以去掉黑電平、自動(dòng)白平衡校正處理(AWB處理)以進(jìn)行數(shù)字增益的白平衡校正和壞點(diǎn)校正處理(DPC處理)以去掉孤立的壞點(diǎn)和噪點(diǎn)，從而得到灰色的處理后RAW數(shù)據(jù)。

將所述處理后RAW數(shù)據(jù)按預(yù)設(shè)的呈A×A陣列的線(xiàn)性分塊模板劃分為多個(gè)塊，并按公式(1)和公式(2)分別計(jì)算統(tǒng)計(jì)每個(gè)所述塊內(nèi)的R通道、Gr通道、Gb通道和B通道的均方差SAD，得到SAD_R、SAD_Gr、SAD_Gb和SAD_B；

其中，X分別代表R通道、Gr通道、Gb通道和B通道。

本實(shí)施方式中，所述線(xiàn)性分塊模板采用A×A為31×31陣列的2D模板，并在初次統(tǒng)計(jì)時(shí)等間距劃分。具體以常用的1920×1080分辨率的圖像為例進(jìn)行說(shuō)明，則每個(gè)所述塊的大小為62×34(必須為偶數(shù))，共2108個(gè)所述塊。

需要說(shuō)明的是，實(shí)際過(guò)程中，按上述公式(1)和(2)計(jì)算時(shí)，以常用的高清分辨率1920x1080的尺寸做出的分塊形狀，即把1920x1080分辨率的圖像分成了31x31個(gè)塊，每個(gè)塊的大小是62x34，幫需要除以62x34。當(dāng)然，分塊時(shí)最邊上一行/列存在舍入誤差，但不影響分塊計(jì)算。同時(shí)由于是濾鏡為如圖2所示的四通道的拜爾模板，故需要再乖以4。

亮度均一性的統(tǒng)計(jì)需要分上述4個(gè)不同通道分別進(jìn)行，即所述R通道、Gr通道、Gb通道和B通道分別按公式(1)和(2)統(tǒng)計(jì)所述塊內(nèi)的均方差，從而得到SAD_R、SAD_Gr、SAD_Gb和SAD_B四個(gè)統(tǒng)計(jì)值。

步驟S2、分塊模板匹配：依據(jù)所述線(xiàn)性分塊模板匹配預(yù)設(shè)多個(gè)非線(xiàn)性程度不同的非線(xiàn)性分塊模板，并將均方差SAD值最小的非線(xiàn)性分塊模板確定為匹配模板；

具體的，請(qǐng)結(jié)合參閱圖3，為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法的非線(xiàn)模板和線(xiàn)性模板的示意圖(以7×7陣列為例)，其中，圖3a為線(xiàn)性模板示意圖；圖3b為非線(xiàn)性模板示意圖。正常情況下，線(xiàn)性分塊模塊中圖像中心部分的亮度均一性最好，四個(gè)角上的亮度均一性最差，由中心向四個(gè)角呈放射遞減的趨勢(shì)，則均方差SAD值在圖像中心最小，在四個(gè)角最大。

因此本步驟中，根據(jù)上述特性重新設(shè)計(jì)非線(xiàn)性分塊模板，使得越靠近四個(gè)角的所述塊越小，越靠近圖像中心的所述塊越大。這樣做的結(jié)果會(huì)讓整幅圖像上各個(gè)所述塊的SAD值趨于接近，目的是在均方差較大的地方進(jìn)行精度較高的插值計(jì)算，而在均方差較小的地方適當(dāng)降低精度，從而有效在恒定的硬件資源下實(shí)現(xiàn)更好的精度控制。

依據(jù)所述線(xiàn)性分塊模板匹配預(yù)設(shè)多個(gè)非線(xiàn)性分塊模板，使每個(gè)所述非線(xiàn)性分塊模板的非線(xiàn)性程度不同，將亮度均一性統(tǒng)計(jì)步驟中的所述處理后的RAW數(shù)據(jù)分別用不同的所述非線(xiàn)性分塊模板進(jìn)行亮度均一性統(tǒng)計(jì)，并選出均方差SAD值最小的所述非線(xiàn)性分塊模板，確定為匹配模板。

步驟S3、亮度均一性補(bǔ)償系數(shù)產(chǎn)生：對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理并確定所述多個(gè)顏色通道的目標(biāo)值，并對(duì)所述目標(biāo)值增益補(bǔ)償進(jìn)行放大，并計(jì)算得到不同顏色通道在每個(gè)所述塊的增益補(bǔ)償系數(shù)。

具體的，對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行直方圖分布的統(tǒng)計(jì)，分別找出4個(gè)不同顏色通道X的最大值X_max和通道X分布最多的值X_max‘，并確認(rèn)為目標(biāo)值，其中，X分別代表R、Gr、Gb和B四個(gè)顏色的通道；

對(duì)所述目標(biāo)值增益補(bǔ)償進(jìn)行預(yù)設(shè)放大倍數(shù)Y倍的放大，并由公式(3)得到不同顏色的所述通道在每個(gè)所述塊的補(bǔ)償系數(shù)X_{gain_offset}；

本步驟中，由于R、Gr、Gb和B四個(gè)不同的顏色通道在此處的操作完全一致，以R通道為例說(shuō)明，分別找到R的最大值記為R_max和分布最多的R值記為R_max‘，本實(shí)施方式中取Y＝8192為例，當(dāng)然不限于此，則R通道在每個(gè)所述塊的補(bǔ)償系數(shù)為

同理，Gr、Gb和B通道根據(jù)公式(3)在31×31個(gè)所述塊上進(jìn)行同樣的操作，分別得到上述不同顏色通道在每個(gè)所述塊的補(bǔ)償系數(shù)

本步驟中，對(duì)所述目標(biāo)值增益補(bǔ)償進(jìn)行倍數(shù)放大的作用是為了除法運(yùn)算保證一定的精度以進(jìn)行后續(xù)的計(jì)算，最終輸出結(jié)果需要進(jìn)行相應(yīng)的移位。

步驟S4、匹配模板插值系數(shù)產(chǎn)生：以所述匹配模板的每個(gè)所述塊的物理中心為中心點(diǎn)，使該中心點(diǎn)的補(bǔ)償系數(shù)為其所在的所述塊的補(bǔ)償系數(shù)，并分別確定所述塊內(nèi)的任意點(diǎn)的補(bǔ)償系數(shù)。

具體的，在步驟S3中計(jì)算出的所述補(bǔ)償系數(shù)為一個(gè)所述塊的平均補(bǔ)償系數(shù)，而在實(shí)際數(shù)字電路進(jìn)行陰影校正時(shí)，需要對(duì)個(gè)所述塊中的每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行校正，即需要得到每個(gè)點(diǎn)的補(bǔ)償系數(shù)。

因此，在本步驟中，以所述匹配模板的每個(gè)所述塊的物理中心為中心點(diǎn)，使該中心點(diǎn)的補(bǔ)償系數(shù)為其所在的所述塊的補(bǔ)償系數(shù)；并根據(jù)如下步驟確定所述塊內(nèi)的任意點(diǎn)的補(bǔ)償系數(shù)：

步驟S41、確定離該任意點(diǎn)最近的4個(gè)已知補(bǔ)償系數(shù)的點(diǎn)AVG_{m_n}、AVG_{m+1_n}、AVG_{m_n+1}和AVG_{m+1_n＝1}，其中m和n分別為所述塊的行數(shù)和列數(shù)。本實(shí)施方式中，m和n均為31為例。

請(qǐng)結(jié)合參閱圖4，為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法的匹配模板插值系數(shù)產(chǎn)生示意圖。需要說(shuō)明的是，如果需要插值的點(diǎn)在圖4最外面一圈的所述塊上，如果離邊緣更近，那么部分最鄰近的已知點(diǎn)可能需要由邊界塊的已知點(diǎn)擴(kuò)展出去，如圖4中左上角的點(diǎn)AVG_{1_1}，最鄰近的4個(gè)點(diǎn)為AVG_{1_1}、AVG_{1_1}、AVG_{1_1}、AVG_{1_1}，即四個(gè)點(diǎn)一樣。

步驟S42、確定當(dāng)前所述塊的水平步長(zhǎng)Step_H和垂直步長(zhǎng)Step_V。

本步驟中，以線(xiàn)性模板為基準(zhǔn)，該線(xiàn)性模板的歸一化水平步長(zhǎng)為垂直步長(zhǎng)為

在實(shí)際電路實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，非線(xiàn)性模板和線(xiàn)性模板的計(jì)算步長(zhǎng)一致，即非線(xiàn)性模板的水平步長(zhǎng)都為132，非線(xiàn)性模板的垂直步長(zhǎng)都為235。

步驟S43、確定當(dāng)前所述塊的歸一化邊界，依據(jù)當(dāng)前所述塊的實(shí)際尺寸M×N像素?cái)?shù)，則當(dāng)前所述塊的歸一化尺寸為：

步驟S5、數(shù)字電路設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)陰影校正電路實(shí)現(xiàn)上述步驟的方案以完成所述鏡頭陰影的校正，通過(guò)提供第一SRAM存儲(chǔ)亮度均一性補(bǔ)償系數(shù)產(chǎn)生步驟中產(chǎn)生的每個(gè)所述塊的所述增益補(bǔ)償系數(shù)X_{gain_offset}，并提供第二SRAM存儲(chǔ)當(dāng)前所述塊的所述歸一化尺寸。

具體的，設(shè)計(jì)陰影校正電路實(shí)現(xiàn)上述步驟S1-S4的方案以完成所述鏡頭陰影的校正，通過(guò)提供第一SRAM存儲(chǔ)亮度均一性補(bǔ)償系數(shù)產(chǎn)生步驟中產(chǎn)生的每個(gè)所述塊的所述增益補(bǔ)償系數(shù)X_{gain_offset}，并提供第二SRAM存儲(chǔ)當(dāng)前所述塊的所述歸一化尺寸。本實(shí)施方式中，所述第一SRAM規(guī)格為31×31×16bit，所述第二SRAM規(guī)格為16×16×8bit。

具體的，請(qǐng)參合參閱圖5，為本發(fā)明鏡頭陰影校正方法增益補(bǔ)償系數(shù)計(jì)算示意圖。所述陰影校正電路校正所述鏡頭陰影的流程如下：

步驟S51、對(duì)所述灰度圖像按從左至右，從上至下的掃描順序進(jìn)行陰影校正，初始化水平及垂直位置設(shè)為0。

步驟S52、根據(jù)水平方向累積的所述水平步長(zhǎng)Step_H以及當(dāng)前所述塊的歸一化水平尺寸Size_curH，得到點(diǎn)K和點(diǎn)J的位置，并由該位置按公式(4)和(5)推導(dǎo)出K、J兩點(diǎn)的水平插值權(quán)重Weight_KL、Weight_KR和Weight_JL、Weight_JR；

步驟S53、根據(jù)公式(6)和(7)確定所述K和J兩點(diǎn)的補(bǔ)償增益系數(shù)Gain_offsetK和Gain_offset；

步驟S54、根據(jù)垂直方向累積的步長(zhǎng)Step_V以及當(dāng)前所述塊的歸一化尺寸Size_curV，結(jié)合公式(8)和(9)得到當(dāng)前點(diǎn)L的垂直插值權(quán)重Weight_curK和Weight_curJ，并根據(jù)公式(10)計(jì)算出當(dāng)前點(diǎn)L的補(bǔ)償增益系數(shù)Gain_{offset_cur}；

Gain_{offset_cur}＝GAIN_offsetK*Weight_curK+GAIN_offsetJ*Weight_curJ。 (10)。

每個(gè)點(diǎn)在所述R通道、Gr通道、Gb通道和所述B通道均進(jìn)行上述步驟的相同操作，并根據(jù)所述RAW數(shù)據(jù)的Bayer格式在各通道上采樣的差別，得到每個(gè)顏色通道上的補(bǔ)償增益系數(shù)Gain_{offset_cur}；

每個(gè)點(diǎn)經(jīng)過(guò)上述補(bǔ)償增益系數(shù)Gain_{offset_cur}的補(bǔ)償后，得到均一性提升的圖像，增益補(bǔ)償Result為：

其中，Pix_cur為待處理的所述灰度圖像的像素。

經(jīng)上述步驟S1-S5處理后，能有效對(duì)鏡頭的陰影進(jìn)行補(bǔ)償，使得鏡頭陰影得以校正，成像效果更優(yōu)。

與相關(guān)技術(shù)相比，本發(fā)明的鏡頭陰影校正方法利用有限的硬件資源對(duì)灰度圖像進(jìn)行圖像亮度均一性的補(bǔ)償，不同區(qū)域的補(bǔ)償精度可根據(jù)不同的主光線(xiàn)入射角度的鏡頭進(jìn)行調(diào)整，有效的使鏡頭的陰影得到補(bǔ)償增益，從而達(dá)到陰影校正的目的，無(wú)需使用高級(jí)鏡頭等元件即能有效解決鏡頭陰影問(wèn)題，進(jìn)而改善成像效果，成本低，性?xún)r(jià)比高，易推廣運(yùn)用。

以上所述的僅是本發(fā)明的實(shí)施方式，在此應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明創(chuàng)造構(gòu)思的前提下，還可以做出改進(jìn)，但這些均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。