[发明专利]基于非等距径向对称模型的全景相机颜色阴影校正方法

权利要求书

1.一种基于非等距径向对称模型的全景相机颜色阴影校正方法,其特征在于，所述方法包括步骤：

S1：采集各镜头的标定图像,标定图像为Bayer图像；

S2：基于Bayer图像统计各镜头非等距环内的R、B通道的均值和增益值；其中，所述步骤S2中非等距环设置为：以半径平方R²从中心到四周将左半图像分为k个环形间距越来越小的环形区域，j表示环的标号，1≤j≤k，j为自然数；

S3：计算单个镜头关于像素距离参数的R、B通道增益的多项式拟合函数；其中，计算R通道增益的多项式拟合函数系数值pr＝{r0,r1,r2}，计算B通道增益的多项式拟合函数系数值pb＝{b0,b1,b2}；

S4：统计各镜头的平均R、B增益值；

S5：统计全景相机多个镜头的整体平均R、B增益值；

S6：根据R、B通道增益的多项式拟合函数，计算各镜头非等距像素距离的密集R、B增益拟合值；

S7：根据S5步骤的整体平均增益值与S6步骤的密集增益拟合值，计算各镜头的颜色阴影校正系数；

S8：利用颜色阴影校正系数校正原Bayer图像；

其中，所述步骤S2中的均值计算公式为：

其中，num_r(j)表示不同环内的R通道像素点的总个数；pixel_r(y，x)的取值为0或1，当前像素点为R通道则该值为1，其余为0；sum_r(j)表示不同环内的R通道像素点的像素值总和；avg_r(j)表示不同环内的R通道的像素平均值；I(y，x)表示像素点p(y，x)的像素值，N表示每一环内像素点的总个数；

所述步骤S2中的增益值计算公式为：

其中，avg_g(j)＝(avg_gr(j)+avg_gb(j))/2，avg_gr(j)是不同环内Gr通道的像素平均值，avg_gb(j)是不同环内Gb通道的像素平均值；

所述步骤S4中单个镜头的平均R、B增益值，计算公式如下：

其中，cmos_gainr为R增益值，cmos_gainb为B增益值，gain_r(j)和gain_b(j)为不同环内的R通道增益值和B通道增益值；

所述步骤S5中整体平均R、B增益值的计算公式如下：

其中cmos_gainr(i)表示第i个镜头的整体R增益值，cmos_gainb(i)表示第i个镜头的整体B增益值，M表示全景相机的镜头总个数，total_gainr表示全景相机多个镜头的整体平均R增益值，total_gainb表示全景相机多个镜头的整体平均B增益值；

所述步骤S6中各镜头的密集R、B通道增益拟合值计算公式为：

fit_gain_r(j)＝r₀dis(j)²+r₁dis(j)+r₂

fit_gain_b(j)＝b₀dis(j)²+b₁dis(j)+b₂

dis(j)＝sqrt(len*j)

len＝((0.5*W)²+(0.5*H)²)/k

其中，j的取值范围是1≤j≤k，len表示将R²平均分成k份的距离长度,dis(j)表示将R²平均分成k份时对应的半径刻度值，fit_gain_r(j)表示第j个环内的R通道的增益拟合值，fit_gain_b(j)表示第j个环内的B通道的增益拟合值；

所述步骤S7中单个镜头在不同环内的颜色阴影校正系数计算公式为：

coe_r(m，j)＝fit_gain_r(m，j)/total_gainr

coe_b(m，j)＝fit_gain_b(m，j)/total_gainb

其中coe_r(m，j)表示第m个镜头在第j个环内的R通道的颜色阴影校正系数，coe_b(m，j)表示第m个镜头在第j个环内的B通道的颜色阴影校正系数，fit_gain_r(m，j)表示第m个镜头在第j个环内的R通道的增益拟合值，fit_gain_b(m，j)表示第m个镜头在第j个环内的B通道的增益拟合值，total_gainr是全景相机多个镜头的整体平均R增益值，total_gainb是全景相机多个镜头的整体平均B增益值；

所述步骤S8中图像任意点p(y，x)的校正公式如下：

其中，I(y，x)表示像素点(y，x)的初始像素值，I′(y，x)表示像素点(y，x)处颜色阴影校正后的像素值，coe_r(m，j)、coe_b(m，j)分别表示第m个镜头的第j个环内的R通道、B通道校正系数，图像中心像素点的坐标为p₀(y₀，x₀)；j值的取值范围1≤j≤k，计算方法如下：

len＝((0.5*W)²+(0.5*H)²)/k

其中，ceil(.)表示向上取整，W表示图像的宽度，H表示图像的高度。