CN108063932A - 一种光度标定的方法及装置 - Google Patents
一种光度标定的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108063932A CN108063932A CN201711107989.6A CN201711107989A CN108063932A CN 108063932 A CN108063932 A CN 108063932A CN 201711107989 A CN201711107989 A CN 201711107989A CN 108063932 A CN108063932 A CN 108063932A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- camera
- image data
- penalty coefficient
- pixel
- coefficient matrix
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 85
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 28
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 7
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 15
- 238000011084 recovery Methods 0.000 abstract description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 6
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 2
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- CVOFKRWYWCSDMA-UHFFFAOYSA-N 2-chloro-n-(2,6-diethylphenyl)-n-(methoxymethyl)acetamide;2,6-dinitro-n,n-dipropyl-4-(trifluoromethyl)aniline Chemical compound CCC1=CC=CC(CC)=C1N(COC)C(=O)CCl.CCCN(CCC)C1=C([N+]([O-])=O)C=C(C(F)(F)F)C=C1[N+]([O-])=O CVOFKRWYWCSDMA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 238000005304 joining Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000009738 saturating Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/64—Circuits for processing colour signals
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/10—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths
- H04N23/13—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths with multiple sensors
- H04N23/16—Optical arrangements associated therewith, e.g. for beam-splitting or for colour correction
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/76—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the image signals
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/95—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems
- H04N23/951—Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems by using two or more images to influence resolution, frame rate or aspect ratio
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种光度标定的方法及装置,其中所述方法包括:确定双目摄像头的补偿系数矩阵,其中,所述双目摄像头为进行光度标定的摄像头;获取所述双目摄像头拍摄的目标图像数据;采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正。本发明实施例可以利用补偿系数矩阵校正目标图像数据的亮度,使得双目摄像头成像过程中图像亮度值更加准确,进而提高景深恢复算法的精度和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,特别是涉及一种光度标定的方法、一种光度标定的装置、一种终端设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
随着信息技术的发展,双目视觉技术广泛应用在机器人导航、精密工业测量、物体识别、虚拟现实、场景重建,勘测等领域中。
双目视觉是模拟人类视觉原理,使用计算机被动感知距离的方法,常用的双目视觉方法为景深恢复算法。
然而,景深恢复算法是基于灰度不变假设的。灰度不变假设是指同一个空间点的像素灰度,在各个图像中是固定不变的。事实上,由于物体的材质不同,像素会出现高光和阴影部分。不同的光照条件下,相机会自动调整曝光参数,使得图像整体变亮或变暗,这些时候灰度不变假设都是不成立的。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种光度标定的方法和相应的一种光度标定的装置、一种终端设备以及一种计算机可读存储介质。
为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种光度标定的方法,所述方法包括:
确定双目摄像头的补偿系数矩阵,其中,所述双目摄像头为进行光度标定的摄像头;
获取所述双目摄像头拍摄的目标图像数据;
采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正。
优选地,所述双目摄像头包括第一摄像头以及第二摄像头;
所述确定双目摄像头的补偿系数矩阵的步骤包括:
分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光度标定;
采用标定后的第一摄像头获取第一图像数据,以及,采用标定后的第二摄像头获取第二图像数据;
基于所述第一图像数据以及所述第二图像数据,确定所述双目摄像头的补偿系数矩阵。
优选地,所述采用标定后的第一摄像头获取第一图像数据的步骤包括:
当所述第一摄像头放置在设定位置后,采用所述第一摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第一原始图像数据;
基于所述指定数量的第一原始图像数据,确定每个像素的第一像素平均值;
将所有的第一像素平均值组成的图像数据作为第一图像数据;
所述采用标定后的第二摄像头获取第二图像数据的步骤包括:
当所述第二摄像头放置在设定位置后,采用所述第二摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第二原始图像数据;
基于所述指定数量的第二原始图像数据,确定每个像素的第二像素平均值;
将所有的第二像素平均值组成的图像数据作为第二图像数据。
优选地,所述补偿系数矩阵为以所述第一摄像头为参考,确定的所述第二摄像头的补偿系数矩阵;
所述基于所述第一图像数据以及所述第二图像数据,确定所述双目摄像头的补偿系数矩阵的步骤包括:
分别以所述第一图像数据中的像素点为参考像素点,确定所述第二图像数据中与所述参考像素点处于同一位置的匹配像素点;
分别计算所述参考像素点与对应的匹配像素点的比值,作为所述匹配像素点的补偿系数;
将所有的匹配像素点对应的补偿系数,组织成所述第二摄像头的补偿系数矩阵。
优选地,所述目标图像数据为标定后的所述第二摄像头采集的图像数据;
所述采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正的步骤包括:
针对所述目标图像数据中的每个像素点,获取所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数;
获取所述像素点的亮度信息;
将所述像素点的亮度信息乘以所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数,得到校正后的亮度信息。
优选地,所述第一摄像头与所述第二摄像头至少满足如下条件:
所述第一摄像头与所述第二摄像头采用相同型号的图像传感器;
所述第一摄像头与所述第二摄像头设置为曝光时间相同的同步模式。
优选地,所述分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光度标定的步骤包括:
分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行响应函数的标定;
分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光学晕影的标定。
本发明实施例还公开了一种光度标定的装置,所述装置包括:
补偿系数确定模块,用于确定双目摄像头的补偿系数矩阵,其中,所述双目摄像头为进行光度标定的摄像头;
目标图像数据获取模块,用于获取所述双目摄像头拍摄的目标图像数据;
亮度校正模块,用于采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正。
优选地,所述双目摄像头包括第一摄像头以及第二摄像头;
所述补偿系数确定模块包括:
光度标定子模块,用于分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光度标定;
图像拍摄子模块,用于采用标定后的第一摄像头获取第一图像数据,以及,采用标定后的第二摄像头获取第二图像数据;
补偿系数矩阵确定子模块,用于基于所述第一图像数据以及所述第二图像数据,确定所述双目摄像头的补偿系数矩阵。
优选地,所述图像拍摄子模块包括:
第一连拍单元,用于当所述第一摄像头放置在设定位置后,采用所述第一摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第一原始图像数据;
第一图像数据确定单元,用于基于所述指定数量的第一原始图像数据,确定每个像素的第一像素平均值,并将所有的第一像素平均值组成的图像数据作为第一图像数据;
所述图像拍摄子模块还包括:
第二连拍单元,用于当所述第二摄像头放置在设定位置后,采用所述第二摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第二原始图像数据;
第二图像数据确定单元,用于基于所述指定数量的第二原始图像数据,确定每个像素的第二像素平均值,并将所有的第二像素平均值组成的图像数据作为第二图像数据。
优选地,所述补偿系数矩阵为以所述第一摄像头为参考,确定的所述第二摄像头的补偿系数矩阵;
所述补偿系数矩阵确定子模块包括:
像素匹配单元,用于分别以所述第一图像数据中的像素点为参考像素点,确定所述第二图像数据中与所述参考像素点处于同一位置的匹配像素点;
补偿系数计算单元,用于分别计算所述参考像素点与对应的匹配像素点的比值,作为所述匹配像素点的补偿系数;
补偿系数矩阵确定单元,用于将所有的匹配像素点对应的补偿系数,组织成所述第二摄像头的补偿系数矩阵。
优选地,所述目标图像数据为标定后的所述第二摄像头采集的图像数据;
所述亮度校正模块包括:
补偿系数匹配子模块,用于针对所述目标图像数据中的每个像素点,获取所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数;
亮度信息获取子模块,用于获取所述像素点的亮度信息;
亮度补偿子模块,用于将所述像素点的亮度信息乘以所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数,得到校正后的亮度信息。
优选地,所述第一摄像头与所述第二摄像头至少满足如下条件:
所述第一摄像头与所述第二摄像头采用相同型号的图像传感器;
所述第一摄像头与所述第二摄像头设置为曝光时间相同的同步模式。
优选地,所述光度标定子模块包括:
响应函数标定单元,用于分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行响应函数的标定;
光学晕影标定单元,用于分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光学晕影的标定。
本发明实施例还公开了一种终端设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。
本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明实施例包括以下优点:
在本发明实施例中,将光度标定应用在双目视觉中,先对双目摄像头进行光度标定,确定补偿系数矩阵,在获取目标图像数据以后,可以利用补偿系数矩阵校正目标图像数据的亮度,使得双目摄像头成像过程中图像亮度值更加准确,进而提高景深恢复算法的精度和鲁棒性。
附图说明
图1是本发明的一种光度标定的方法实施例的步骤流程图;
图2是本发明的一种光度标定的方法另一实施例的步骤流程图;
图3是本发明的一种光度标定的方法实施例中的相机成像原理流程图;
图4是本发明的一种光度标定的装置实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例可以应用于具有双目摄像头的终端设备中。其中,双目摄像头可以采用景深恢复算法来计算景深信息。
景深恢复算法是基于灰度不变假设的,灰度不变假设是指同一空间点的像素灰度,在各个图像中是固定不变的。然而,事实上,由于物体的材质不同,像素会出现高光和阴影部分。不同的光照条件下,相机会自动调整曝光参数,使得图像整体变亮或变暗,这些时候灰度不变假设都是不成立的。基于此,本发明实施例通过对双目相机进行光度标定,来使得双目相机所获取的图像亮度值更加准确,以提高景深恢复算法的精度和鲁棒性。
以下对本发明实施例进行具体说明:
参照图1,示出了本发明的一种光度标定的方法实施例的步骤流程图,可以包括如下步骤:
步骤101,确定双目摄像头的补偿系数矩阵,其中,所述双目摄像头为进行光度标定的摄像头;
步骤102,获取所述双目摄像头拍摄的目标图像数据;
步骤103,采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正。
在本发明实施例中,将光度标定应用在双目视觉中,先对双目摄像头进行光度标定,确定补偿系数矩阵,在获取目标图像数据以后,可以利用补偿系数矩阵校正目标图像数据的亮度,使得双目摄像头成像过程中图像亮度值更加准确,进而提高景深恢复算法的精度和鲁棒性。
参照图2,示出了本发明的一种光度标定的方法另一实施例的步骤流程图,本发明实施例可以应用于具有双目摄像头的终端设备中,该双目摄像头可以包括第一摄像头以及第二摄像头。
本发明实施例具体可以包括如下步骤:
步骤201,分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光度标定;
具体的,光度标定是通过对相机的响应函数和光学晕影的标定来校正图像的亮度值。
在具体实现中,参考图3所示的相机成像原理流程图,当使用相机拍摄物体时,物体反射的光线通过光学模块转换成传感器辐射照度,(此时,光学模块会受到光学晕影的影响)。传感器(CCD(charge-coupled Device,电荷耦合元件,可以称为CCD图像传感器)/CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor,补金属氧化物半导体))将感光元件接收到的光子经过光电效应、数字化及后续的运算转换等处理,转换为数字图像。
相机的成像模型可以表示为:
I(x)=G(tV(x)B(x))(1)
其中,G代表相机的响应函数,其值域是离散的(比如0~255)。V代表相机的光学晕影,用一个和图像一样大的权重矩阵来表示其对每个像元的影响。x表示像素在图像中的位置,t表示曝光时间,B表示图像的辐射照度,I表示该像素点的图像亮度值。同时,用U(U=G-1)表示响应函数的逆。
对于双目摄像头,由于摄像头之间存在差异性,为了保证光度标定结果的准确度,本发明实施例对双目摄像头的两个摄像头分开单独标定。
在本发明实施例的一种优选实施例中,步骤201可以包括如下子步骤:
子步骤S11,分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行响应函数的标定;
具体的,在图3的相机成像过程中,实际上是输入的曝光度到输出图像的一种映射,这种映射关系通常称为相机的响应函数。响应函数一般来说是非线性的,甚至包含人为调整的成分,比如Gamma校正、色调、饱和度等。
在具体实现中,响应函数标定方法有Gamma校正方法,Gamma校正方法是在不同的曝光下从静态场景的两个或多个图像的响应中恢复一个28值的查找表。为图像进行Gamma校正的目的是用来对人类视觉的特性进行补偿,从而根据人类对光线或者黑白的感知,最大化地利用表示黑白的数据位或带宽。这些因素会非线性地修正曝光量,因此需要通过响应函数标定来补偿它们的影响。
在一种实施方式中,可以采用如下gamma校正的方式对第一摄像头进行响应函数的标定:
首先,采用第一摄像头对同一个静态场景在不同的曝光时间下获取n张图像Ii(i=1,2...n),在实现时,控制每一帧图像的曝光时间ti从0.05ms至20ms按照1.05的倍率增长。
根据不同曝光度的图像在成像过程中辐射照度保持一致的特性,因此辐射照度B在不同图像中是一样的,令B′(x)=V(x)B(x),则
I(x)=G(tB′(x)) (2)
其中,B′(x)表示一个虚拟的图像,该值在标定过程是定值。
然后根据不同曝光度图像的噪音分布,假设图像噪声U(Ii(x))服从高斯白噪声,有效减小多曝光图像在高亮或过暗区域成像过程中引入的噪音,并构建一个最小平方代价函数,,以求解U(k)的最大似然估计:
由于多曝光图像的所有相同位置取样点像素不可能完全相同,因此在构造系数矩阵时,列向量之间不存在线性关系,即系数矩阵列满秩,此时可以利用奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)算法求取超定方程组的最小二乘解,其结果唯一。对于公式(3)进行SVD分解:
其中,Ωk={i,x|Ii(x)=k}表示在每一帧图像i中像素点对应的亮度值为k的像素坐标。
对公式(4)和公式(5)用迭代的方法求解,待求解变量为B和U,每步迭代中,先用估计的U求解B,然后用更新的B求解U。通过10次迭代求解得到响应函数的逆U,进而得到第一摄像头的响应函数G。
所得到的G是一个以像素值为自变量的函数,例如,像素的取值在0-255间,那么就将0-255代入G函数后得到的结果即为Gamma校正后的结果。
对第二摄像头进行响应函数的标定的方式与上述对第一摄像头进行响应函数的标定的方式类似,具体可以参照上述对第一摄像头进行响应函数的标定的方式,此处不再赘述了。
子步骤S12,分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光学晕影的标定。
在具体实现中,物体反射的光线通过透镜的过程中会受到光学晕影的影响。光学晕影是由一个或多个透镜的物理属性造成的,后方的元件遮蔽了前方的元件,导致前端透镜离轴的有效入射光减少,造成光的强度由图像中心向周围逐渐减弱,并且光的强度衰减呈现明显的中心对称特点。也就是说,假如拍摄一个亮度非常均匀的物体,图像中心和边缘的亮度值并不一致。因此,可以用一个与输入图像大小相同的权重矩阵来表示光学晕影对图像中每个像元的影响。
在一种实施方式中,可以采用如下方式对第一摄像头进行光学晕影的标定:
首先,可以选择平滑的白色背景,例如白墙,作为Lambertian surface(朗伯发射面,在某一方向上的发光强度等于这个面垂直方向上的发光强度乘以方向角的余弦,这样的发光面称为朗伯发射面或朗伯体)。在保证曝光时间不变的前提下,从不同角度重复拍摄白墙得到一组图像。从不同角度拍摄时,白墙上不同位置的三维点相对于镜头的位置是不一样的,晕影的影响也不一样。
在实现时,可以用一个AR(Augmented Reality,增强现实)marker(标记)来估计第一摄像头的姿态,将贴有AR marker的平面变换到相机坐标系中。
由于在子步骤S11中第一摄像头的响应函数G已经标定完成,对于每一帧图像Ii,用πi表示白墙上的三维坐标点p转换到图像的像素坐标。假设图像噪声U(Ii(πi(x)))服从高斯白噪声,并构建一个最小平方代价函数,以求解光学晕影V(x)的最大似然估计:
对于公式(6)进行SVD分解:
对公式(7)和公式(8)用迭代的方法求解V,待求解变量为C和V,每步迭代中,先用估计的V求解C,然后用更新的C求解V。通过多次迭代求解得到第一摄像头的光学晕影V。
所求得的V是一个和图像长宽一样的矩阵,将经过Gamma校正后的图像的每一个像素与V中对应位置的值相乘即得到光学晕影校准的结果。
对第二摄像头进行光学晕影的标定的方式与上述对第一摄像头进行光学晕影的标定的方式类似,具体可以参照上述对第一摄像头进行光学晕影的标定的方式,此处不再赘述了。
通过步骤201可以分别标定出双目摄像头中第一摄像头与第二摄像头的光学晕影和Gamma校正参数,使得结果消除了对镜头和相机本身Gamma校正的影响。
在一种实施方式中,该第一摄像头与第二摄像头的设定至少满足如下条件:所述第一摄像头与所述第二摄像头采用相同型号的图像传感器;所述第一摄像头与所述第二摄像头设置为曝光时间相同的同步模式。
作为一种示例,该图像传感器可以包括CMOS传感器。
在实际中,上述曝光时间相同的同步模式的设置方式因产商和CMOS而确定,例如,可以从产品的规格书中找到设置方法。
然而,即使是曝光时间相同,由于两个传感器本身的物理感光特性也会存在差异,因此,本发明实施例对第一摄像头与第二摄像头进行双目标定,使得第一摄像头与第二摄像头对同一场景得到的亮度值相同,具体实现包括步骤202及步骤203的过程。
步骤202,采用标定后的第一摄像头获取第一图像数据,以及,采用标定后的第二摄像头获取第二图像数据;
在一种实施方式中,可以采用标定后的第一摄像头对指定场景进行拍摄,获得一张图像,作为第一图像数据,以及,采用标定后的第二摄像头对指定场景进行拍摄,获得一张图像,作为第二图像数据。
在具体实现中,指定场景可以为标定场景,在一种实施例中,该指定场景可以满足如下条件:
1)当前场景为平滑的白色背景,例如,平滑的白墙;2)当前场景的亮度值不会使所述第一摄像头以及所述第二摄像头产生过曝。
在实现时,可以首先把标定后的第一摄像头放置在设定位置(固定的该第一摄像头与白墙的相对位置,又称相机固定位),并采集一张图像数据,作为第一图像数据,然后把标定后的第二摄像头放置在上述的相机固定位并采集一张图像数据,作为第二图像数据。
在另一种实施方式中,为了提高双目标定的准确度,可以采用标定后的第一摄像头以及标定后的第二摄像头进行连续拍摄,则上述采用标定后的第一摄像头获取第一图像数据的步骤进一步可以包括如下子步骤:
子步骤S21,当所述第一摄像头放置在设定位置后,采用所述第一摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第一原始图像数据;
子步骤S22,基于所述指定数量的第一原始图像数据,确定每个像素的第一像素平均值;
子步骤S23,将所有的第一像素平均值组成的图像数据作为第一图像数据。
具体的,可以将第一摄像头放置在相机固定位,并对白墙进行连续拍摄,得到指定数量的第一原始图像数据,例如,得到N张第一原始图像数据,该N张第一原始图像数据的长宽一致。
随后,对这N张第一原始图像数据求平均值,得到第一图像数据,例如,若第一摄像头为左目摄像头,则第一图像数据可以标记为Ls。
在具体实现中,对这N张第一原始图像数据求平均值的过程可以包括:针对N张第一原始图像数据中同一位置的像素点的亮度值求平均,得到该位置的第一像素平均值,将图像中所有位置的第一像素平均值组成的矩阵作为第一图像数据。
同理,上述采用标定后的第二摄像头获取第二图像数据的步骤可以包括如下子步骤:
子步骤S31,当所述第二摄像头放置在设定位置后,采用所述第二摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第二原始图像数据;
子步骤S32,基于所述指定数量的第二原始图像数据,确定每个像素的第二像素平均值;
子步骤S33,将所有的第二像素平均值组成的图像数据作为第二图像数据。
具体的,可以将第二摄像头放置在相机固定位,其中该相机固定位与上述第一摄像头放置的位置相同,并对白墙进行连续拍摄,得到指定数量的第一原始图像数据,例如,得到N张第二原始图像数据,该N张第二原始图像数据的长宽一致。
随后,对这N张第二原始图像数据求平均值,得到第二图像数据,例如,若第二摄像头为右目摄像头,则第二图像数据可以标记为Rs。
在具体实现中,对这N张第二原始图像数据求平均值的过程可以包括:针对N张第二原始图像数据中同一位置的像素点的亮度值求平均,得到该位置的第二像素平均值,将图像中所有位置的第二像素平均值组成的矩阵作为第二图像数据。
步骤203,基于所述第一图像数据以及所述第二图像数据,确定所述双目摄像头的补偿系数矩阵;
在具体实现中,获得第一图像数据以及第二图像数据以后,可以根据该第一图像数据以及第二图像数据,确定该双目摄像头的补偿系数矩阵。
在本发明实施例的一种优选实施例中,可以取其中一张图像数据为参考,计算另一张图像数据相对于该参考的图像数据的补偿系数矩阵,作为该被参考的图像数据对应的摄像头的补偿系数矩阵。在本实施例中,可以以第一图像数据为参考,计算第二图像数据相对于第一图像数据的补偿系数矩阵,作为第二摄像头的补偿系数。
则步骤203可以包括如下子步骤:
子步骤S41,分别以所述第一图像数据中的像素点为参考像素点,确定所述第二图像数据中与所述参考像素点处于同一位置的匹配像素点;
子步骤S42,分别计算所述参考像素点与对应的匹配像素点的比值,作为所述匹配像素点的补偿系数;
子步骤S43,将所有的匹配像素点对应的补偿系数,组织成所述第二摄像头的补偿系数矩阵。
具体的,以第一图像数据作为参考,则第一图像数据中的每个像素点可以称为参考像素点。针对第一图像数据中的每个参考像素点,可以在第二图像数据中查找对应位置的点,作为匹配像素点。随后,计算参考像素点与对应的匹配像素点的比值,作为该匹配像素点的补偿系数,即匹配像素点的补偿系数Bs=Ls/Rs。则第二图像数据中的所有匹配像素点的补偿系数可以组成第二摄像头的补偿系数矩阵,其中,该补偿系数矩阵的长宽与第一图像数据以及第二图像数据的长宽一致。
获得补偿系数矩阵以后,则完成双目标定的过程。
步骤204,获取所述双目摄像头拍摄的目标图像数据;
步骤205,采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正。
在具体实现中,完成双目标定以后,可以采用双目标定后的双目摄像头对目标场景进行拍摄,最终得到的目标图像数据为进行亮度补偿后的图像。
具体的,在实现时,若标定时以第一摄像头作为参考,则可以采用光学晕影校准后的第二摄像头对目标场景进行拍摄,获得目标图像数据,随后,可以采用补偿系数矩阵对目标图像数据进行亮度补偿。
在本发明实施例的一种优选实施例中,步骤205可以包括如下子步骤:
子步骤S51,针对所述目标图像数据中的每个像素点,获取所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数;
子步骤S52,获取所述像素点的亮度信息;
子步骤S53,将所述像素点的亮度信息乘以所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数,得到校正后的亮度信息。
具体的,将目标图像数据乘以补偿系数矩阵后所得到的结果为最终校准结果。在实现时,将目标图像数据中的每个像素点的亮度值乘以对应位置的补偿系数,则可以完成对该像素点的亮度校准。
在本发明实施例中,将光度标定应用在双目视觉中,首先对分别对双目摄像头中的双目进行单独标定,完成响应函数标定以及光学晕影标定的过程,随后完成双目标定,得到补偿系数矩阵,并通过该补偿系数矩阵对实时拍摄的目标图像数据进行亮度补偿,使得双目对同一场景得到的亮度值相同,提高双目摄像头成像过程中图像亮度值的准确率。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图4,示出了本发明的一种光度标定的装置实施例的结构框图,可以包括如下模块:
补偿系数确定模块401,用于确定双目摄像头的补偿系数矩阵,其中,所述双目摄像头为进行光度标定的摄像头;
目标图像数据获取模块402,用于获取所述双目摄像头拍摄的目标图像数据;
亮度校正模块403,用于采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正。
在本发明实施例的一种优选实施例中,所述双目摄像头包括第一摄像头以及第二摄像头;
所述补偿系数确定模块401可以包括如下子模块:
光度标定子模块,用于分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光度标定;
图像拍摄子模块,用于采用标定后的第一摄像头获取第一图像数据,以及,采用标定后的第二摄像头获取第二图像数据;
补偿系数矩阵确定子模块,用于基于所述第一图像数据以及所述第二图像数据,确定所述双目摄像头的补偿系数矩阵。
在本发明实施例的一种优选实施例中,所述图像拍摄子模块可以包括如下单元:
第一连拍单元,用于当所述第一摄像头放置在设定位置后,采用所述第一摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第一原始图像数据;
第一图像数据确定单元,用于基于所述指定数量的第一原始图像数据,确定每个像素的第一像素平均值,并将所有的第一像素平均值组成的图像数据作为第一图像数据;
所述图像拍摄子模块还包括:
第二连拍单元,用于当所述第二摄像头放置在设定位置后,采用所述第二摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第二原始图像数据;
第二图像数据确定单元,用于基于所述指定数量的第二原始图像数据,确定每个像素的第二像素平均值,并将所有的第二像素平均值组成的图像数据作为第二图像数据。
在本发明实施例的一种优选实施例中,所述补偿系数矩阵为以所述第一摄像头为参考,确定的所述第二摄像头的补偿系数矩阵;
所述补偿系数矩阵确定子模块可以包括如下单元:
像素匹配单元,用于分别以所述第一图像数据中的像素点为参考像素点,确定所述第二图像数据中与所述参考像素点处于同一位置的匹配像素点;
补偿系数计算单元,用于分别计算所述参考像素点与对应的匹配像素点的比值,作为所述匹配像素点的补偿系数;
补偿系数矩阵确定单元,用于将所有的匹配像素点对应的补偿系数,组织成所述第二摄像头的补偿系数矩阵。
在本发明实施例的一种优选实施例中,所述目标图像数据为标定后的所述第二摄像头采集的图像数据;
所述亮度校正模块403可以包括如下子模块:
补偿系数匹配子模块,用于针对所述目标图像数据中的每个像素点,获取所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数;
亮度信息获取子模块,用于获取所述像素点的亮度信息;
亮度补偿子模块,用于将所述像素点的亮度信息乘以所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数,得到校正后的亮度信息。
在本发明实施例的一种优选实施例中,所述第一摄像头与所述第二摄像头至少满足如下条件:
所述第一摄像头与所述第二摄像头采用相同型号的图像传感器;
所述第一摄像头与所述第二摄像头设置为曝光时间相同的同步模式。
在本发明实施例的一种优选实施例中,所述指定场景满足如下条件:
当前场景的亮度值不会使所述第一摄像头以及所述第二摄像头产生过曝;
当前场景为平滑的白色背景。
在本发明实施例的一种优选实施例中,所述光度标定子模块可以包括如下单元:
响应函数标定单元,用于分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行响应函数的标定;
光学晕影标定单元,用于分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光学晕影的标定。
对于图4的装置实施例而言,由于其与上述的方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
另外,本发明实施例还公开了一种终端设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述实施例所述方法的步骤。
另外,本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述实施例所述方法的步骤。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种光度标定的方法及装置进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (16)
1.一种光度标定的方法,其特征在于,所述方法包括:
确定双目摄像头的补偿系数矩阵,其中,所述双目摄像头为进行光度标定的摄像头;
获取所述双目摄像头拍摄的目标图像数据;
采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述双目摄像头包括第一摄像头以及第二摄像头;
所述确定双目摄像头的补偿系数矩阵的步骤包括:
分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光度标定;
采用标定后的第一摄像头获取第一图像数据,以及,采用标定后的第二摄像头获取第二图像数据;
基于所述第一图像数据以及所述第二图像数据,确定所述双目摄像头的补偿系数矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述采用标定后的第一摄像头获取第一图像数据的步骤包括:
当所述第一摄像头放置在设定位置后,采用所述第一摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第一原始图像数据;
基于所述指定数量的第一原始图像数据,确定每个像素的第一像素平均值;
将所有的第一像素平均值组成的图像数据作为第一图像数据;
所述采用标定后的第二摄像头获取第二图像数据的步骤包括:
当所述第二摄像头放置在设定位置后,采用所述第二摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第二原始图像数据;
基于所述指定数量的第二原始图像数据,确定每个像素的第二像素平均值;
将所有的第二像素平均值组成的图像数据作为第二图像数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述补偿系数矩阵为以所述第一摄像头为参考,确定的所述第二摄像头的补偿系数矩阵;
所述基于所述第一图像数据以及所述第二图像数据,确定所述双目摄像头的补偿系数矩阵的步骤包括:
分别以所述第一图像数据中的像素点为参考像素点,确定所述第二图像数据中与所述参考像素点处于同一位置的匹配像素点;
分别计算所述参考像素点与对应的匹配像素点的比值,作为所述匹配像素点的补偿系数;
将所有的匹配像素点对应的补偿系数,组织成所述第二摄像头的补偿系数矩阵。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述目标图像数据为标定后的所述第二摄像头采集的图像数据;
所述采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正的步骤包括:
针对所述目标图像数据中的每个像素点,获取所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数;
获取所述像素点的亮度信息;
将所述像素点的亮度信息乘以所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数,得到校正后的亮度信息。
6.根据权利要求2-5任一项所述的方法,其特征在于,所述第一摄像头与所述第二摄像头至少满足如下条件:
所述第一摄像头与所述第二摄像头采用相同型号的图像传感器;
所述第一摄像头与所述第二摄像头设置为曝光时间相同的同步模式。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光度标定的步骤包括:
分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行响应函数的标定;
分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光学晕影的标定。
8.一种光度标定的装置,其特征在于,所述装置包括:
补偿系数确定模块,用于确定双目摄像头的补偿系数矩阵,其中,所述双目摄像头为进行光度标定的摄像头;
目标图像数据获取模块,用于获取所述双目摄像头拍摄的目标图像数据;
亮度校正模块,用于采用所述补偿系数矩阵,对所述目标图像数据进行亮度校正。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述双目摄像头包括第一摄像头以及第二摄像头;
所述补偿系数确定模块包括:
光度标定子模块,用于分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光度标定;
图像拍摄子模块,用于采用标定后的第一摄像头获取第一图像数据,以及,采用标定后的第二摄像头获取第二图像数据;
补偿系数矩阵确定子模块,用于基于所述第一图像数据以及所述第二图像数据,确定所述双目摄像头的补偿系数矩阵。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述图像拍摄子模块包括:
第一连拍单元,用于当所述第一摄像头放置在设定位置后,采用所述第一摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第一原始图像数据;
第一图像数据确定单元,用于基于所述指定数量的第一原始图像数据,确定每个像素的第一像素平均值,并将所有的第一像素平均值组成的图像数据作为第一图像数据;
所述图像拍摄子模块还包括:
第二连拍单元,用于当所述第二摄像头放置在设定位置后,采用所述第二摄像头对指定场景进行连续拍摄,获得指定数量的第二原始图像数据;
第二图像数据确定单元,用于基于所述指定数量的第二原始图像数据,确定每个像素的第二像素平均值,并将所有的第二像素平均值组成的图像数据作为第二图像数据。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述补偿系数矩阵为以所述第一摄像头为参考,确定的所述第二摄像头的补偿系数矩阵;
所述补偿系数矩阵确定子模块包括:
像素匹配单元,用于分别以所述第一图像数据中的像素点为参考像素点,确定所述第二图像数据中与所述参考像素点处于同一位置的匹配像素点;
补偿系数计算单元,用于分别计算所述参考像素点与对应的匹配像素点的比值,作为所述匹配像素点的补偿系数;
补偿系数矩阵确定单元,用于将所有的匹配像素点对应的补偿系数,组织成所述第二摄像头的补偿系数矩阵。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述目标图像数据为标定后的所述第二摄像头采集的图像数据;
所述亮度校正模块包括:
补偿系数匹配子模块,用于针对所述目标图像数据中的每个像素点,获取所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数;
亮度信息获取子模块,用于获取所述像素点的亮度信息;
亮度补偿子模块,用于将所述像素点的亮度信息乘以所述补偿系数矩阵中匹配的像素点的补偿系数,得到校正后的亮度信息。
13.根据权利要求9-12任一项所述的装置,其特征在于,所述第一摄像头与所述第二摄像头至少满足如下条件:
所述第一摄像头与所述第二摄像头采用相同型号的图像传感器;
所述第一摄像头与所述第二摄像头设置为曝光时间相同的同步模式。
14.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述光度标定子模块包括:
响应函数标定单元,用于分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行响应函数的标定;
光学晕影标定单元,用于分别对所述第一摄像头以及所述第二摄像头进行光学晕影的标定。
15.一种终端设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
16.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711107989.6A CN108063932B (zh) | 2017-11-10 | 2017-11-10 | 一种光度标定的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711107989.6A CN108063932B (zh) | 2017-11-10 | 2017-11-10 | 一种光度标定的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108063932A true CN108063932A (zh) | 2018-05-22 |
CN108063932B CN108063932B (zh) | 2020-10-27 |
Family
ID=62135048
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711107989.6A Active CN108063932B (zh) | 2017-11-10 | 2017-11-10 | 一种光度标定的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108063932B (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109600548A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-09 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
CN110675527A (zh) * | 2019-09-28 | 2020-01-10 | 孔华 | 碰瓷行为现场预防装置 |
CN110827362A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-21 | 天津理工大学 | 一种基于多项式相机响应函数与渐晕效应补偿的光度标定方法 |
CN111144478A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-12 | 电子科技大学 | 一种穿帮镜头的自动检测方法 |
CN111609998A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-09-01 | 歌尔股份有限公司 | 光照均匀性的检测方法、检测装置和可读存储介质 |
CN112130256A (zh) * | 2020-11-06 | 2020-12-25 | 南京天兴通电子科技有限公司 | 一种新型光纤类型识别*** |
CN112381896A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-02-19 | 湖南国科智瞳科技有限公司 | 一种显微图像的亮度校正方法及***、计算机设备 |
ES2911099A1 (es) * | 2021-11-02 | 2022-05-17 | Univ Madrid Complutense | Instrumento y método para calibrar la uniformidad de la iluminación con aplicación en medida de reflectancia con imágenes multiespectrales o hiperespectrales |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101655976A (zh) * | 2009-09-10 | 2010-02-24 | 浙江工商大学 | 基于控制点修正的多视角图像亮度校正方法 |
CN101778246A (zh) * | 2010-01-29 | 2010-07-14 | 华为终端有限公司 | 多画面视频图像处理方法和装置 |
CN101996407A (zh) * | 2010-12-01 | 2011-03-30 | 北京航空航天大学 | 一种多相机颜色标定方法 |
CN104463786A (zh) * | 2014-12-03 | 2015-03-25 | 中国科学院自动化研究所 | 一种移动机器人图像拼接方法及装置 |
CN106851122A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-13 | 上海兴芯微电子科技有限公司 | 基于双摄像头***的自动曝光参数的标定方法和装置 |
CN106878628A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-06-20 | 珠海数字动力科技股份有限公司 | 一种通过摄像头进行视频拼接的方法 |
-
2017
- 2017-11-10 CN CN201711107989.6A patent/CN108063932B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101655976A (zh) * | 2009-09-10 | 2010-02-24 | 浙江工商大学 | 基于控制点修正的多视角图像亮度校正方法 |
CN101778246A (zh) * | 2010-01-29 | 2010-07-14 | 华为终端有限公司 | 多画面视频图像处理方法和装置 |
CN101996407A (zh) * | 2010-12-01 | 2011-03-30 | 北京航空航天大学 | 一种多相机颜色标定方法 |
CN104463786A (zh) * | 2014-12-03 | 2015-03-25 | 中国科学院自动化研究所 | 一种移动机器人图像拼接方法及装置 |
CN106878628A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-06-20 | 珠海数字动力科技股份有限公司 | 一种通过摄像头进行视频拼接的方法 |
CN106851122A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-13 | 上海兴芯微电子科技有限公司 | 基于双摄像头***的自动曝光参数的标定方法和装置 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109600548A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-09 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
CN110675527A (zh) * | 2019-09-28 | 2020-01-10 | 孔华 | 碰瓷行为现场预防装置 |
CN110827362A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-21 | 天津理工大学 | 一种基于多项式相机响应函数与渐晕效应补偿的光度标定方法 |
CN111144478A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-12 | 电子科技大学 | 一种穿帮镜头的自动检测方法 |
CN111144478B (zh) * | 2019-12-25 | 2022-06-14 | 电子科技大学 | 一种穿帮镜头的自动检测方法 |
CN111609998A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-09-01 | 歌尔股份有限公司 | 光照均匀性的检测方法、检测装置和可读存储介质 |
CN112130256A (zh) * | 2020-11-06 | 2020-12-25 | 南京天兴通电子科技有限公司 | 一种新型光纤类型识别*** |
CN112381896A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-02-19 | 湖南国科智瞳科技有限公司 | 一种显微图像的亮度校正方法及***、计算机设备 |
CN112381896B (zh) * | 2020-11-13 | 2023-05-12 | 湖南国科智瞳科技有限公司 | 一种显微图像的亮度校正方法及***、计算机设备 |
ES2911099A1 (es) * | 2021-11-02 | 2022-05-17 | Univ Madrid Complutense | Instrumento y método para calibrar la uniformidad de la iluminación con aplicación en medida de reflectancia con imágenes multiespectrales o hiperespectrales |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108063932B (zh) | 2020-10-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108063932A (zh) | 一种光度标定的方法及装置 | |
US11877086B2 (en) | Method and system for generating at least one image of a real environment | |
US9068831B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
Zhuo et al. | Defocus map estimation from a single image | |
Kim et al. | Robust radiometric calibration and vignetting correction | |
Goldman | Vignette and exposure calibration and compensation | |
US7495699B2 (en) | Imaging method and system | |
CN112396562B (zh) | 一种高动态范围场景下基于rgb与dvs图像融合的视差图增强方法 | |
Lin et al. | Revisiting radiometric calibration for color computer vision | |
CN108234984A (zh) | 双目深度相机***和深度图像生成方法 | |
CN108416754A (zh) | 一种自动去除鬼影的多曝光图像融合方法 | |
CN107370910B (zh) | 基于最优曝光的最小包围曝光集合获取方法 | |
CN111932678A (zh) | 多视点实时人体运动、手势、表情、纹理重建*** | |
JP7378219B2 (ja) | 撮像装置、画像処理装置、制御方法、及びプログラム | |
CN112200848B (zh) | 低光照弱对比复杂环境下的深度相机视觉增强方法及*** | |
CN112734824A (zh) | 一种基于广义光度立体模型的三维重建方法 | |
CN115345942A (zh) | 空间标定方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN113469886A (zh) | 一种基于三维重构的图像拼接方法 | |
CN112419427A (zh) | 用于提高飞行时间相机精度的方法 | |
CN107392955B (zh) | 一种基于亮度的景深估算装置及方法 | |
CN112866596B (zh) | 基于cmos传感器的抗强光三维捕捉方法及*** | |
Pashchenko et al. | An algorithm for the visualization of stereo images simultaneously captured with different exposures | |
CN114998429A (zh) | 机器人定位***、方法、设备和介质 | |
CN112396687B (zh) | 基于红外微偏振片阵列的双目立体视觉三维重建***及方法 | |
CN109191396B (zh) | 人像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CP03 | Change of name, title or address |
Address after: 510000 Block C, 115 Gaopu Road, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province Patentee after: XAG Co., Ltd. Address before: 510000 No. 1, Si Cheng Road, Gaotang Software Park, Tianhe District, Guangzhou, Guangdong 3A01 Patentee before: Guangzhou Xaircraft Technology Co.,Ltd. |
|
CP03 | Change of name, title or address |