[发明专利]一种抓框图像的优化方法及装置

说明书

本发明公开了一种抓框图像的优化方法及装置，其中方法通过获取摄像头模组对模板图像成像的第一图像；然后基于第一图像中的封闭区域，确定优化阈值；基于优化阈值，从封闭区域中确定出异常区域。通过封闭区域来确定优化阈值能够有效的考虑到所有的正常棋盘格和由破损或脏点产生的异常区域，并且可准确的对异常区域进行区分。最后，修复异常区域，获得第二图像。本发明修复后得到的第二图像就可在抓框操作时消除异常区域对抓框对象边线的跳变影响，避免了抓框边界的误认，提高了抓框和计算SFR分值的准确性。

技术领域

本发明涉及摄像头模组制造技术领域，尤其涉及一种抓框图像的优化方法及装置。

背景技术

摄像头模组生成过程中，需要进行成像品质测试，其中最重要的一项是图像清晰度评价。目前工厂一般都使用SFR(Spatial frequency response，空间频域响应)的方法，该方法需要计算一条斜边上像素值的分布情况，从而计算出图像的清晰度值。清晰度值在0-100之间，清晰度值越大图像越清晰。目前在执行测试的过程中提供的chart图(一种测试图模板)往往存在微弱的破损或微小的脏点，但是这些破损或脏点会引起抓框质量，导致SFR分数产生剧烈跳变，影响品质测试的结果。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种抓框图像的优化方法及装置，修复后得到的第二图像就可在抓框操作时消除异常区域对抓框对象边线的跳变影响，避免了抓框边界的误认，提高了抓框和计算SFR分值的准确性。

第一方面，本申请通过一实施例提供如下技术方案：

一种抓框图像的优化方法，包括：

获取摄像头模组对模板图像成像的第一图像；基于所述第一图像中的封闭区域，确定优化阈值；基于所述优化阈值，从所述封闭区域中确定出异常区域；修复所述异常区域，获得第二图像。

可选的，所述基于所述第一图像中的封闭区域，确定优化阈值，包括：

获取所述封闭区域的数量特征；其中，所述数量特征表示所述第一图像中不同类型的所述封闭区域的数量；基于所述数量特征，确定优化阈值。

可选的，所述数量特征为不同面积大小的所述封闭区域的分布数量；所述基于所述数量特征，确定优化阈值，包括：

基于所述第一图像中每个所述封闭区域的面积大小，获取分布数量最多的目标面积区间；获取所述目标面积区间对应的多个第一目标封闭区域；基于所述多个第一目标封闭区域的面积，确定所述优化阈值。

可选的，所述基于所述多个第一目标封闭区域的面积，确定所述优化阈值，包括：

获取所述多个第一目标封闭区域的面积均值；基于所述面积均值，获得所述优化阈值；其中，所述优化阈值取值为所述面积均值的1/8～1/15。

可选的，所述数量特征为不同轮廓长度的所述封闭区域的分布数量；所述基于所述数量特征，确定优化阈值，包括：

基于所述第一图像中每个所述封闭区域的轮廓长度，获取分布数量最多的目标长度区间；获取所述目标长度区间对应的多个第二目标封闭区域；基于所述多个第二目标封闭区域的轮廓长度，确定所述优化阈值。

可选的，所述基于所述多个第二目标封闭区域的轮廓长度，确定所述优化阈值，包括：

获取所述多个第二目标封闭区域的轮廓的长度均值；基于所述长度均值，获得所述优化阈值；其中，所述优化阈值取值为所述长度均值的1/8～1/15。

可选的，所述修复所述异常区域，获得第二图像，包括：

基于所述异常区域在所述第一图像中的位置修复所述异常区域，获得第二图像。

可选的，所述基于所述异常区域在所述第一图像中的位置修复所述异常区域，获得第二图像，包括：