发明内容
本申请实施例提供一种图像的校正方法及电子设备,以解决由伽玛畸变引起的图像亮度问题,缩小相机采集到的图像的亮度误差,便于真实还原物体的颜色。
本申请实施例提供以下技术方案:
第一方面,本申请实施例提供一种图像的校正方法,包括:
在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像;
对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,以得到校正后的第二图像,其中,第一图像与第二图像的亮度不同。
在一些实施例中,第一图像包括至少三幅正弦条纹光栅图像;
对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,包括:
对经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数进行二项式展开,并对展开后的第一图像的亮度分布函数进行累加求和;
根据经过累加求和后的第一图像的亮度分布函数,计算得到伽马畸变平均强度;
根据伽马畸变平均强度、伽马畸变调制强度与伽马畸变包裹相位,确定伽马畸变校正函数;
通过伽马畸变校正函数对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正。
在一些实施例中,经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数包括:
其中,(xc,yc)为相机坐标系下像素点C的坐标,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数,/>为伽马畸变包裹相位,N为正弦条纹光栅图像的个数,γ为组合伽马值。
在一些实施例中,展开后的第一图像的亮度分布函数包括:
其中,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数,γ为组合伽马值,/>为伽马畸变包裹相位,N为正弦条纹光栅图像的个数。
在一些实施例中,经过累加求和后的第一图像的亮度分布函数,包括:
其中,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数,γ为组合伽马值,Γ为伽马函数,N为正弦条纹光栅图像的个数。
在一些实施例中,伽马畸变平均强度包括:
其中,为像素点C的伽马畸变平均强度,为组合伽马值,Γ为伽马函数,Ac(xc,yc)为像素点C的伽马无畸变平均强度;
其中,伽马无畸变平均强度包括:
其中,Ac(xc,yc)为像素点C的伽马无畸变平均强度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数。
在一些实施例中,伽马畸变调制强度包括:
其中,为像素点C的伽马畸变调制强度,为组合伽马值,Γ为伽马函数,Bc(xc,yc)为像素点C的伽马无畸变调制强度;
其中,伽马无畸变调制强度包括:
其中,Bc(xc,yc)为像素点C的伽马无畸变调制强度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数。
在一些实施例中,伽马畸变包裹相位包括:
其中,为伽马畸变包裹相位,/>为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,N为正弦条纹光栅图像的个数。
在一些实施例中,伽马畸变校正函数包括:
其中,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,/>为像素点C的伽马畸变平均强度,/>为像素点C的伽马畸变调制强度,/>为伽马畸变包裹相位,N为正弦条纹光栅图像的个数。
第二方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括:
至少一个处理器;和
与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行如第一方面的图像的校正方法。
第三方面,本申请实施例提供一种非易失性计算机可读存储介质,非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令,计算机可执行指令用于使电子设备执行如第一方面的图像的校正方法。
本申请实施方式的有益效果是:区别于现有技术的情况,本申请实施方式提供一种图像的校正方法,包括:在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像;对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,以得到校正后的第二图像,其中,第一图像与第二图像的亮度不同。通过在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像,对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,得到校正后的第二图像,本申请能够解决由伽玛畸变引起的图像亮度问题,缩小相机采集到的图像的亮度误差,便于真实还原物体的颜色。
具体实施方式
为了便于理解本申请,下面结合附图和具体实施方式,对本申请进行更详细的说明。需要说明的是,当元件被表述“固定于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义,本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的,不是用于限制本申请。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
下面结合说明书附图具体阐述本申请的技术方案:
请参阅图1,图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图;
如图1所示,该应用环境100,包括:图像投射装置10、图像捕获装置20以及电子设备30,其中,图像投射装置10与电子设备30之间通过网络通信连接,图像捕获装置20与电子设备30之间通过网络通信连接,其中,该网络包括有线网络和/或无线网络。可以理解的是,该网络包括2G、3G、4G、5G、无线局域网、蓝牙等无线网络,也可以包括串口线、网线等有线网络。
在本申请实施例中,该图像投射装置10,通信连接电子设备30,用于接收电子设备30发送的第一图像,或者,向待投射物体的表面投射第一图像,其中,第一图像包括至少三幅正弦条纹光栅图像。在本申请实施例中,该图像投射装置10包括但不限于光机,优选地,该图像投射装置为光机。
其中,光机是指由投影仪的光源、显示芯片、散热器和光路组成的机箱,光机会将投影仪的光源射出的光线分为蓝绿红三种颜色,通过光机里面透镜的反射与折射到偏振片上形成需要的颜色图像,投射到待投射物体的表面。在本申请实施例中,该光机包括但不限于LCD液晶光机、DLP光机、LCOS光机。
在本申请实施例中,该图像捕获装置20,通信连接该电子设备30,用于拍摄经待投射物体的表面调制的第一图像,或者,向电子设备30发送该经待投射物体的表面调制的第一图像。在本申请实施例中,该图像捕获装置20包括但不限于电荷耦合器件(chargecoupled device,CCD)相机,优选地,该图像捕获装置20为CCD相机。
其中,CCD相机是指具有电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)的相机,该CCD相机能够把光学影像转化为数字信号。在本申请实施例中,该CCD相机包括但不限于普通型CCD相机、月光型CCD相机、星光型CCD相机、红外照明型CCD相机。
在本申请实施例中,该电子设备30,通信连接图像投射装置10和图像捕获装置20,用于向图像投射装置10发送第一图像,其中,第一图像包括至少三幅正弦条纹光栅图像,或者,接收图像捕获装置20发送的经待投射物体的表面调制的第一图像,又或者,对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,以得到校正后的第二图像,其中,第一图像与第二图像的亮度不同。在本申请实施例中,该电子设备30包括但不限于:笔记本电脑、掌上电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer,UMPC)等移动电子设备,服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage,NAS)等非移动电子设备。
请参阅图2,图2是本申请实施例提供的一种图像的校正方法的流程示意图;
其中,该图像的校正方法,应用于电子设备,具体的,该图像的校正方法的执行主体为电子设备的一个或多个处理器。
如图2所示,该图像的校正方法,包括:
步骤S201:在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像;
具体的,第一图像可由计算机生成并通过光机投射至待投射物体的表面,第一图像包括至少三幅正弦条纹光栅图像。在光机向待投射物体的表面投射每一幅正弦条纹光栅图像,且CCD相机捕获经待投射物体的表面调制的每一幅正弦条纹光栅图像后,电子设备的处理器接收CCD相机发送的经待投射物体的表面调制的每一幅正弦条纹光栅图像,其中,待投射物体为三维漫反射物体,包括需要获取真实颜色图像的漫反射物体,和/或,需要进行三维测量的漫反射物体。
可以理解的是,将正弦条纹光栅图像投射到待投射物体的表面后,由于待投射物体的表面凹凸不平造成待投射物体的表面的反射率分布不均匀,从而导致正弦条纹光栅图像的相位受到调制发生变形,这个过程即为待投射物体的表面调制过程。
进一步地,由于物体表面反射率分布不均匀所造成的误差,光机和CCD相机中的电子噪声和非线性失真,以及投影时的环境噪声等因素,都会导致所获取的经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布不再为标准正弦波形,存在一定的非线性失真,需要进行伽马校正。
在本申请实施例中,使用光机向待投射物体的表面投射N幅等相位差的正弦条纹光栅图像的相移法称为标准N步相移法,在该方法下的第一图像的垂直条纹和水平条纹的亮度分布函数可以表示如下:
第一图像的垂直条纹的亮度分布函数包括:
其中,(xp,yp)为像素点P的坐标,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点P的亮度,Ap为平均灰度,Bp为条纹幅值,f为正弦条纹光栅图像的频率,n为正整数,n=1,…,N。
第一图像的水平条纹的亮度分布函数包括:
其中,(xp,yp)为像素点P的坐标,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点P的亮度,Ap为平均灰度,Bp为条纹幅值,f为正弦条纹光栅图像的频率,n为正整数,n=1,…,N。
具体的,平均灰度Ap包括:
其中,αp为调制常数,βp为平衡常数。
在本申请实施例中,αp用于控制调制强度,对于8位单色光机或投影仪,αp=255,βp用于防止下溢,一般βp=0。
具体的,条纹幅值Bp包括:
其中,αp为调制常数,用于控制调制强度,对于8位单色光机或投影仪,αp=255。
因此,第一图像的垂直条纹的亮度分布函数可以表示为:
其中,(xp,yp)为像素点P的坐标,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点P的亮度,αp为调制常数,βp为平衡常数,f为正弦条纹光栅图像的频率,n为正整数,n=1,…,N。
第一图像的水平条纹的亮度分布函数可以表示为:
其中,(xp,yp)为像素点P的坐标,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点P的亮度,αp为调制常数,βp为平衡常数,f为正弦条纹光栅图像的频率,n为正整数,n=1,…,N。
在本申请实施例中,为了简化推导,忽略环境光强度将βp设置为0,可以得到CCD相机捕获的经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数,具体表示如下:
其中,(xc,yc)为相机坐标系下像素点C的坐标,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,α(xc,yc)为待投射物体的反射率,αp为调制常数,/>为伽马畸变包裹相位,N为正弦条纹光栅图像的个数,γ(xc,yc)为组合伽马值。
在本申请实施例中,α(xc,yc)、/>γ(xc,yc)均为像素坐标系下的函数,α∈[0,1],/>γ为光机(或投影仪)和CCD相机之间的组合伽马值,γ≥1。
进一步地,对上式进行整理,经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数可以表示为:
其中,(xc,yc)为相机坐标系下像素点C的坐标,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数,/>为伽马畸变包裹相位,N为正弦条纹光栅图像的个数,γ为组合伽马值。
步骤S202:对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,以得到校正后的第二图像。
具体的,第一图像与第二图像的亮度不同,电子设备的处理器对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,得到校正后的第二图像,其中,第二图像相较于第一图像与待投射物体的真实颜色更为接近。
具体的,请参阅图3,图3是图2中的步骤S202的细化流程图;
如图3所示,该步骤S202:对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,以得到校正后的第二图像,包括:
步骤S2021:对经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数进行二项式展开,并对展开后的第一图像的亮度分布函数进行累加求和;
具体的,经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数包括:
其中,(xc,c)为相机坐标系下像素点C的坐标,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数,/>为伽马畸变包裹相位,N为正弦条纹光栅图像的个数,γ为组合伽马值。
在本申请实施例中,α(xc,c)、/>γ(xc,c)均为像素坐标系下的函数,α∈[0,1],/>γ为光机(或投影仪)和CCD相机之间的组合伽马值,γ≥1。
进一步地,使用二项式级数对经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数进行二项式展开,其中,二项式级数可以表示为:
其中,k∈C。
具体的,展开后的第一图像的亮度分布函数包括:
其中,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数,γ为组合伽马值,/>为伽马畸变包裹相位,N为正弦条纹光栅图像的个数。
其中,
进一步地,取n=1,…,N对进行累加求和,得到化简后的/>函数,具体过程如下:
进一步地,将上式代入展开后的第一图像的亮度分布函数中,得到经过累加求和后的第一图像的亮度分布函数。经过累加求和后的第一图像的亮度分布函数包括:
其中,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数,γ为组合伽马值,Γ为伽马函数,N为正弦条纹光栅图像的个数。
步骤S2022:根据经过累加求和后的第一图像的亮度分布函数,计算得到伽马畸变平均强度;
可以理解的是,当γ=1时,经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数为:
其中,(xc,yc)为相机坐标系下像素点C的坐标,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数,/>为伽马畸变包裹相位,N为正弦条纹光栅图像的个数。
在本申请实施例中,在γ=1时的经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数,为理想状态下无伽马畸变影响的亮度分布函数。
相应地,γ=1时,即不存在伽马畸变的情况下,伽马无畸变平均强度包括:
其中,Ac(xc,yc)为像素点C的伽马无畸变平均强度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数。
进一步地,当γ>1时,即存在伽马畸变的情况下,伽马畸变平均强度可通过如下公式计算得到:
化简上式,可得到伽马畸变平均强度包括:
其中,为像素点C的伽马畸变平均强度,为组合伽马值,Γ为伽马函数,Ac(xc,yc)为像素点C的伽马无畸变平均强度;
请参阅图4,图4是本申请实施例提供的一种伽马畸变平均强度的系数的函数图像;
如图4所示,伽马畸变平均强度的系数与γ成反比例关系,随着γ取值的增大,伽马畸变平均强度的系数/>的取值越来越小。
在本申请实施例中,方法还包括:
根据经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数,计算得到伽马畸变调制强度与伽马畸变包裹相位。
具体的,为了计算伽马畸变调制强度与伽马畸变包裹相位,需要先根据标准N步相移法,计算与/>
具体的,通过二项式级数进行二项式展开,过程如下:
其中,
进一步地,
/>
类似地,
进一步地,将γ=1以及经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数代入上式中,整理得到:
上述两式相除,即可得到伽马畸变包裹相位。
具体的,伽马畸变包裹相位包括:
其中,为伽马畸变包裹相位,/>为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,N为正弦条纹光栅图像的个数。
进一步地,当γ>1时,即存在伽马畸变时,伽马畸变调制强度包括:
其中,为像素点C的伽马畸变调制强度,γ为组合伽马值,Γ为伽马函数,Bc(xc,yc)为像素点C的伽马无畸变调制强度。
其中,伽马无畸变调制强度对应的γ=1,伽马无畸变调制强度包括:
其中,Bc(xc,yc)为像素点C的伽马无畸变调制强度,α为待投射物体的反射率,αp为调制常数。
请参阅图5,图5是本申请实施例提供的一种伽马畸变调制强度的系数的函数图像;
如图5所示,纵坐标为伽马畸变调制强度的系数横坐标为伽马组合值γ,随着γ取值的增大,伽马畸变调制强度的系数/>的取值先增大后减小。
步骤S2023:根据伽马畸变平均强度、伽马畸变调制强度与伽马畸变包裹相位,得到伽马畸变校正函数;
具体的,伽马畸变校正函数包括:
其中,为第n幅正弦条纹光栅图像的像素点C的亮度,/>为像素点C的伽马畸变平均强度,/>为像素点C的伽马畸变调制强度,/>为伽马畸变包裹相位,N为正弦条纹光栅图像的个数,n为正整数,n=1,…,N。
步骤S2024:通过伽马畸变校正函数对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正。
具体的,电子设备的处理器通过伽马畸变校正函数对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,得到校正后的第二图像,校正后的第二图像相较于第一图像与待投射物体的真实颜色更为接近。
在本申请实施例中,方法还包括:
对经待投射物体的表面调制的第一图像进行相位展开,并根据三角测量原理计算得到待投射物体的深度信息。
具体的,相位展开(Phase Unwrapping)指的是从值区间(-π,π)中恢复原始相位值(原因在于:计算相位时,运用反正切函数,则相位图中提取的相位都是包裹在一个周期相位区间的包裹相位值,并不是真实得到的相位),相位展开可以通过在每个像素上根据相邻像素之间的相位差加减2π来实现,例如:二维相位展开就是将这个二维展开的问题划为两个一位相位展开,即首先在行方向或者列方向进行一维相位展开,然后将得到的一列值或者一行值在另一个方向进行一维相位展开,得到展开好的二维图像。
具体的,三角测量原理的基本思想是利用结构光照明中的几何信息帮助提供景物中的几何信息,根据相机、结构光、物体之间的几何关系,来确定物体的三维信息,即通过待测点相对于光学基准线偏移产生的角度变化计算该点的深度信息。在本申请实施例中,三角测量原理包括但不限于被动三角法和主动三角法。
可以理解的是,经待投射物体的表面调制的第一图像虽然是二维图像,但其携带有待投射物体的表面的三维信息,这些信息包含在经待投射物体的表面调制的第一图像的相位中。通过相位展开以及三角测量原理,可以获取待投射物体的深度信息,从而恢复待投射物体的三维形貌。
在本申请实施例中,通过提供一种图像的校正方法,包括:在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像;对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,以得到校正后的第二图像,其中,第一图像与第二图像的亮度不同。通过在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像,对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,得到校正后的第二图像,本申请能够解决由伽玛畸变引起的图像亮度问题,缩小相机采集到的图像的亮度误差,便于真实还原物体的颜色。
请再参阅图6,图6是本申请实施例提供的一种图像的校正装置的结构示意图;
其中,该图像的校正装置,应用于电子设备,具体的,该图像的校正装置应用于电子设备的一个或多个处理器。
如图6所示,该图像的校正装置600,包括:
获取单元601,用于在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像;
校正单元602,用于对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,以得到校正后的第二图像,其中,第一图像与第二图像的亮度不同。
在本申请实施例中,第一图像包括至少三幅正弦条纹光栅图像,校正单元602具体用于:
对经待投射物体的表面调制的第一图像的亮度分布函数进行二项式展开,并对展开后的第一图像的亮度分布函数进行累加求和;
根据经过累加求和后的第一图像的亮度分布函数,计算得到伽马畸变平均强度、伽马畸变调制强度与伽马畸变包裹相位;
根据伽马畸变平均强度、伽马畸变调制强度与伽马畸变包裹相位,得到伽马畸变校正函数;
通过伽马畸变校正函数对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正。
在本申请实施例中,该图像的校正装置亦可以由硬件器件搭建成的,例如,图像的校正装置可以由一个或两个以上的芯片搭建而成,各个芯片可以互相协调工作,以完成上述各个实施例所阐述的图像的校正方法。再例如,图像的校正装置还可以由各类逻辑器件搭建而成,诸如由通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、单片机、ARM(Acorn RISC Machine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合而搭建成。
本申请实施例中的图像的校正装置可以是装置,也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以是移动电子设备,也可以为非移动电子设备。示例性的,移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer,UMPC)、上网本或者个人数字助理(personaldigital assistant,PDA)等,非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(NetworkAttached Storage,NAS)、个人计算机(personal computer,PC)、电视机(television,TV)、柜员机或者自助机等,本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例中的图像的校正装置可以为具有操作***的装置。该操作***可以为安卓(Android)操作***,可以为ios操作***,还可以为其他可能的操作***,本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供的图像的校正装置能够实现图2实现的各个过程,为避免重复,这里不再赘述。
需要说明的是,上述图像的校正装置可执行本申请实施例所提供的图像的校正方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在图像的校正装置实施例中详尽描述的技术细节,可参考上述实施例所提供的图像的校正方法。
在本申请实施例中,通过提供一种图像的校正装置,包括:获取单元,用于在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像;校正单元,用于对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,以得到校正后的第二图像,其中,第一图像与第二图像的亮度不同。通过在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像,对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,得到校正后的第二图像,本申请能够解决由伽玛畸变引起的图像亮度问题,缩小相机采集到的图像的亮度误差,便于真实还原物体的颜色。
请再参阅图7,图7是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
如图7所示,该电子设备700包括一个或多个处理器701以及存储器702。其中,图7中以一个处理器701为例。
处理器701和存储器702可以通过总线或者其他方式连接,图7中以通过总线连接为例。
处理器701,用于提供计算和控制能力,以控制电子设备700执行相应任务,例如,控制电子设备700执行上述任一方法实施例中的图像的校正方法,包括:在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像;对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,以得到校正后的第二图像,其中,第一图像与第二图像的亮度不同。
通过在第一图像被投射至待投射物体的表面之后,获取经待投射物体的表面调制的第一图像,对经待投射物体的表面调制的第一图像进行伽马校正,得到校正后的第二图像,本申请能够解决由伽玛畸变引起的图像亮度问题,缩小相机采集到的图像的亮度误差,便于真实还原物体的颜色。
处理器701可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)、硬件芯片或者其任意组合;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑器件(programmable logic device,PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device,CPLD),现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array,FPGA),通用阵列逻辑(genericarray logic,GAL)或其任意组合。
存储器702作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、非暂态性计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的图像的校正方法对应的程序指令/模块。处理器701通过运行存储在存储器702中的非暂态软件程序、指令以及模块,可以实现下述任一方法实施例中的图像的校正方法。具体地,存储器702可以包括易失性存储器(volatile memory,VM),例如随机存取存储器(random access memory,RAM);存储器702也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory,NVM),例如只读存储器(read-onlymemory,ROM),快闪存储器(flash memory),硬盘(hard disk drive,HDD)或固态硬盘(solid-state drive,SSD)或其他非暂态固态存储器件;存储器702还可以包括上述种类的存储器的组合。
存储器702可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中,存储器702可选包括相对于处理器701远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至处理器701。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个模块存储在存储器702中,当被一个或者多个处理器701执行时,执行上述任意方法实施例中的图像的校正方法,例如,执行以上描述的图2所示的各个步骤;也可实现图6的各个模块或单元的功能。
在本申请实施例中,电子设备700还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件,以便进行输入输出,电子设备700还可以包括其他用于实现设备功能的部件,在此不做赘述。
本申请实施例的电子设备以多种形式存在,在执行以上描述的图2所示的各个步骤;也可实现图6的各个单元的功能时,包括但不限于:笔记本电脑、掌上电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer,UMPC)、服务器、网络附属存储器(NetworkAttached Storage,NAS)、个人计算机(personal computer,PC)等具有逻辑运算功能的电子设备。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,例如包括程序代码的存储器,上述程序代码可由处理器执行以完成上述实施例中的图像的校正方法。例如,该计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory,CDROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括一条或多条程序代码,该程序代码存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该程序代码,处理器执行该程序代码,以完成上述实施例中提供的图像的校正方法的方法步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来程序代码相关的硬件完成,该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
通过以上的实施方式的描述,本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;在本申请的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如上述的本申请的不同方面的许多其它变化,为了简明,它们没有在细节中提供;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。