一种改善图像质量的方法及设备与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及一种改善图像质量的方法及设备。


背景技术：

2.现有技术中，由于白光是由不同颜色的光线混合而成，而不同颜色的光线波长又都不一样，所以，当光线透过镜片之后会因为折射率不同，而出现如图1所示的色散现象。通常情况下色散大多出现在高亮度高反差的环境下，例如站在树下仰拍，在树叶和天空的边缘位置上有这样的情况。
3.目前较少色散影响的方式主要有硬件和软件算法两方面，硬件上有开发抑制色散的镜头，软件算法上主要有去除紫边等功能，局部调整rgb值，达到调整目的。
4.现有技术中的实现方式根据局部rgb分布，设置三通道差值阈值，超过阈值进行调整适应，能减弱色散对视觉上造成的影响，但效果一般，有可能去除过程中还会损失原有信息。


技术实现要素：

5.本技术的一个目的是提供一种改善图像质量的方法及设备，针对消除色散，考虑到设备镜头所能覆盖的镜头视场角、不同光照及曝光等，根据色散发生所在的镜头视场角，动态调整并矫正，更好地还原图像，确保图像质量。
6.根据本技术的一个方面，提供了一种改善图像质量的方法，其中，所述方法包括：
7.布局测试场景，所述测试场景包括背景墙、置于所述背景墙上的测试图卡、位于所述测试图卡正前方的待测摄像头模组和分别与所述待测摄像模组两侧的光源；
8.调整所述光源的亮度、设置不同的曝光时间，并通过所述待测摄像头模组对所述测试图卡进行拍摄，以获取不同视场角fov下的色散数据；
9.对不同fov下的色散数据进行色散分析和拟合，得到不同fov的色散数据对应的色散分布函数；
10.获取目标fov下的色散数据；
11.调用不同fov的色散数据对应的色散分布函数中的、与目标fov对应的目标色散分布函数，对所述目标fov下的色散数据中的色散值进行矫正。
12.进一步地，上述方法中，所述对不同fov下的色散数据进行色散分析和拟合，得到不同fov的色散数据对应的色散分布函数，包括：
13.对不同fov下的色散数据进行色散分析，得到不同fov的色散数据对应的色散分布结果；
14.对不同fov的色散数据对应的色散分布结果进行函数拟合，得到不同fov的色散数据对应的色散分布函数。
15.进一步地，上述方法中，当所述待测摄像头模组的fov为小于等于160
°
，则所述测试图卡为平面图卡，用于平铺放置在所述背景墙上。
16.进一步地，上述方法中，当所述待测摄像头模组的fov为大于160
°
，则所述测试图卡为圆弧形图卡，以适应不同fov下成像在一个焦平面。
17.根据本技术的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行时，使所述处理器实现如上述改善图像质量的方法。
18.根据本技术的另一方面，还提供了一种改善图像质量的设备，其中，该设备包括：
19.一个或多个处理器；
20.计算机可读介质，用于存储一个或多个计算机可读指令，
21.当所述一个或多个计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述改善图像质量的方法。
22.与现有技术相比，本技术通过先布局测试场景，所述测试场景包括背景墙、置于所述背景墙上的测试图卡、位于所述测试图卡正前方的待测摄像头模组和分别与所述待测摄像模组两侧的光源；调整所述光源的亮度、设置不同的曝光时间，并通过所述待测摄像头模组对所述测试图卡进行拍摄，以获取不同视场角fov下的色散数据；对不同fov下的色散数据进行色散分析和拟合，得到不同fov的色散数据对应的色散分布函数；在后续拍摄图片的过程中，若目标fov区域存在有色散情况，则获取目标fov下的色散数据，并调用不同fov的色散数据对应的色散分布函数中的、与目标fov对应的目标色散分布函数，对所述目标fov下的色散数据中的色散值进行矫正。实现了多场景测试并记录不同fov下的色散分布函数，并在存在色散的实际场景中，根据色散发生所在的fov位置，动态调整并矫正，更好的还原图像，使得根据实际场景进行色散还原，减少细节损失。
附图说明
23.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
24.图1为现有技术中的不同颜色的光线通过镜片后会折射率不同而出现不同色散现象的示意图；
25.图2示出根据本技术一个方面的一种改善图像质量的方法的流程示意图；
26.图3示出根据本技术一个方面的一种改善图像质量的方法中布局的测试场景的示意图；
27.图4示出根据本技术一个方面的一种改善图像质量的方法中的点图测试图卡拍摄的例图的示意图；
28.图5示出根据本技术一个方面的一种改善图像质量的方法中的不同fov的色散数据对应的色散分布函数的示意图。
29.附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
30.下面结合附图对本技术作进一步详细描述。
31.在本技术一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
32.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
33.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
34.如图2所示，本技术的一个方面提出了一种改善图像质量的方法的流程示意图，该方法包括步骤s11、步骤s12、步骤s13、步骤s14及步骤s15，具体包括如下步骤：
35.步骤s11，布局测试场景，所述测试场景包括背景墙、置于所述背景墙上的测试图卡、位于所述测试图卡正前方的待测摄像头模组(对应图2中的测试摄像头)和分别与所述待测摄像模组两侧的光源，如图2所示，其中，所述背景墙可以包括但不限于是哑光墙或者布帘等，其中，所述待测摄像头模组与测试图卡之间的距离需调整至合适的间距，以便更好的进行图片拍摄。
36.需要说明的是，所述测试图卡的形状包括但不限于平面图卡、圆弧形图卡等，所述测试图卡的类型也可以更换，包括但不限于点图、棋盘格或者其他形式且具有相似特征的图卡均可以包括但本技术的保护范围内。
37.为了实现对不同测试环境的测试，在步骤s12中，调整图2中的所述光源的亮度、设置不同的曝光时间进行测试，并通过所述待测摄像头模组对所述测试图卡进行拍摄，以获取不同视场角fov下的色散数据。
38.步骤s13，对不同fov下的色散数据进行色散分析和拟合，得到不同fov的色散数据对应的色散分布函数，使得能多场景测试，记录不同fov下的色散分布函数，以便后续根据实际场景进行色散还原，确保细节损失少。
39.在实际场景中，若目标fov下存在色散情况，则步骤s14获取目标fov下的色散数据。
40.步骤s15，调用不同fov的色散数据对应的色散分布函数中的、与目标fov对应的目标色散分布函数，对所述目标fov下的色散数据中的色散值进行矫正。
41.通过上述步骤s11至步骤s15，实现了多场景测试并记录不同fov下的色散分布函数，并在存在色散的实际场景中，根据色散发生所在的fov位置，动态调整并矫正，更好的还原图像。
42.在本技术一实际应用场景中，如图4所示为用点图作为测试图卡拍摄的例图，获取不同视场角fov下的色散数据，并对不同视场角fov下的色散数据进行色散分析和拟合，得到不同视场角fov的色散数据对应的色散分布情况，并记录对应的色散分布函数，如图5所示。在图5中，下边横轴表示从图片像素中心沿对角线方向的像素坐标；上边横轴表示从图片像素中心沿对角线方向的像素所占对角线像素长度的比例；左边纵轴表示像素偏移误
差；右边纵轴表示像素偏移误差所占图片纵向像素的百分比。图5中的曲线中的从上到下的第一条拟合曲线表示红色通道减去蓝色通道的像素值，第二条拟合曲线表示各位置红色通道减去绿色通道的像素值，第三条拟合曲线表示蓝色通道减去绿色通道的像素值。
43.通过拟合出的不同fov下的色散数据对应的色散分布函数了解到不同fov下色散数据的分布情况，记录成函数，以便以后拍摄图片中，若存在某个目标fov区域有色散情况发生，可以直接调用该目标fov对应的色散分布函数中对应的色散值进行实际拍摄值的矫正。
44.需要说明的是，对数据要求严格的领域，可以进行更细致化的测试，得出更多的色散函数。调整光源、曝光时间，能模拟出各种现实场景，得出数据后，可应用到手机、ipad等移动设备拍摄的各种模式、风景、夜景等场景中。
45.接着本技术的上述实施例，所述步骤s13对不同fov下的色散数据进行色散分析和拟合，得到不同fov的色散数据对应的色散分布函数，具体包括：
46.对不同fov下的色散数据进行色散分析，得到不同fov的色散数据对应的色散分布结果；
47.对不同fov的色散数据对应的色散分布结果进行函数拟合，得到不同fov的色散数据对应的色散分布函数。
48.如图5所示，在获取不同fov下的色散数据后，先对不同fov下的色散数据进行色散分析，得到不同fov的色散数据对应的色散分布结果，如图5中的带叉号的各个点的分布情况，为了便于后续对不同fov的色散数据的分布情况的精准描述，还需要对不同fov的色散数据对应的色散分布结果进行函数拟合，如图5所示，不同fov的色散函数对应的色散分布结果拟合成不同fov对应的色散分布函数，实现对不同fov下的色散数据的函数拟合。
49.接着本技术的上述实施例，当所述待测摄像头模组的fov为小于等于160
°
，则所述测试图卡为平面图卡，可以平铺放置在图3所示的所述背景墙上。
50.接着本技术的上述实施例，当所述待测摄像头模组的fov为大于160
°
，则所述测试图卡为圆弧形图卡，以适应不同fov下成像在一个焦平面。例如，针对车载等大fov的待测摄像头模组，fov能达到200
°
左右，为了能拍摄测试图卡铺满画面的照片，可以更换圆弧形的测试图卡，以适应不同fov下成像在一个焦平面；同时，拍摄获取的色散数据可以是原始的raw数据等，用raw数据进行色散分析，得出色散分布结果后，在图像信号处理(image signal processing，isp)时可以增加一步色散消除步骤，这样得出的数据更优，其中，raw数据就是由感光元件记录的图像的所有灰度数据，经过isp处理后是人眼可见的数据，实现了更好地适用于大fov的待测摄像头模组，数据格式支持上也更丰富(比如raw数据)，并通过raw数据从源头上减少色散，使得处理后的图像效果更好。
51.根据本技术的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行时，使所述处理器实现如上述改善图像质量的方法。
52.根据本技术的另一方面，还提供了一种改善图像质量的设备，其中，该设备包括：
53.一个或多个处理器；
54.计算机可读介质，用于存储一个或多个计算机可读指令，
55.当所述一个或多个计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个
或多个处理器实现如上述改善图像质量的方法。
56.在此，所述改善图像质量的设备中的各实施例的详细内容，具体可参见上述改善图像质量的方法的实施例的对应部分，在此，不再赘述。
57.综上所述，本技术通过先布局测试场景，所述测试场景包括背景墙、置于所述背景墙上的测试图卡、位于所述测试图卡正前方的待测摄像头模组和分别与所述待测摄像模组两侧的光源；调整所述光源的亮度、设置不同的曝光时间，并通过所述待测摄像头模组对所述测试图卡进行拍摄，以获取不同视场角fov下的色散数据；对不同fov下的色散数据进行色散分析和拟合，得到不同fov的色散数据对应的色散分布函数；在后续拍摄图片的过程中，若目标fov区域存在有色散情况，则获取目标fov下的色散数据，并调用不同fov的色散数据对应的色散分布函数中的、与目标fov对应的目标色散分布函数，对所述目标fov下的色散数据中的色散值进行矫正。实现了多场景测试并记录不同fov下的色散分布函数，并在存在色散的实际场景中，根据色散发生所在的fov位置，动态调整并矫正，更好的还原图像，使得根据实际场景进行色散还原，减少细节损失。
58.需要注意的是，本技术可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(asic)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本技术的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本技术的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，ram存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本技术的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
59.另外，本技术的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本技术的方法和/或技术方案。而调用本技术的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本技术的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本技术的多个实施例的方法和/或技术方案。
60.对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本技术内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。