修正圖像系統(tǒng)的漸暈的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種用以修正漸暈的方法與裝置，其包括將二維陣列的各圖像像素分別關(guān)聯(lián)至相對(duì)于預(yù)選原點(diǎn)像素的一組極坐標(biāo)，以及將二維陣列的圖像像素區(qū)分成多個(gè)區(qū)域，針對(duì)每一區(qū)域群組，本方法包括對(duì)所述區(qū)域群組中的每一區(qū)域，計(jì)算平均R值、平均G值及平均B值；將每一區(qū)域的平均R值、平均G值及平均B值轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)空間；比較沿徑向區(qū)域線的顏色梯度與梯度閾值；選擇未超出梯度閾值的梯度；利用所選出的梯度，估算用以產(chǎn)生圖像的透鏡的模式的參數(shù)；以及利用參數(shù)，更新透鏡的模式并修正圖像。
【專利說(shuō)明】修正圖像系統(tǒng)的漸暈的方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明關(guān)于一種光學(xué)圖像系統(tǒng)，特別關(guān)于一種方法及裝置，用以修正圖像的顏色及/或強(qiáng)度漸暈，并應(yīng)用于產(chǎn)生圖像的圖像系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]數(shù)字圖像系統(tǒng)通常包括光學(xué)系統(tǒng)，用以收集光線并將光線投影或成像于接收器、檢測(cè)器或傳感器，其中光學(xué)系統(tǒng)通常包括一個(gè)以上的成像透鏡，用以在傳感器上形成圖像，傳感器通常為二維陣列的光學(xué)檢測(cè)器或傳感器，例如為互補(bǔ)金氧半(CMOS)圖像傳感器。
[0003]漸暈(vignetting,或稱暗角、黑角)是一種光學(xué)系統(tǒng)中常見(jiàn)的現(xiàn)象，表示與透鏡的主光線角相關(guān)的顏色及強(qiáng)度變化，當(dāng)主光線角增加時(shí)，可減少傳感器或檢測(cè)器的量子效果，進(jìn)而在與圖像中心的距離增加時(shí)，減少其顏色及強(qiáng)度。
[0004]目前已公開(kāi)了數(shù)種修正漸暈效果的方式，大部分的修正方法需要利用特定的背景以進(jìn)行校正，通常必須提供均勻的照明，而且，此校正模式可適用于實(shí)際圖像或錄像；實(shí)際上，漸暈?zāi)Ｊ綍?huì)隨著光線頻譜及焦距而改變，因此難以同時(shí)校正不同光源的光線，此現(xiàn)象在小型像素尺寸的CMOS圖像傳感器中特別顯著；另外，其它修正方法會(huì)針對(duì)單一圖像各別進(jìn)行處理，并且需要進(jìn)行圖像分割與大容量的緩沖器，然而在圖像傳感器中設(shè)置此種緩沖器非常復(fù)雜。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明第一實(shí)施方式公開(kāi)了一種方法，用以修正圖像的漸暈，圖像包括二維陣列的圖像像素，各圖像像素包括分別表示紅色、綠色及藍(lán)色強(qiáng)度的R值、G值及B值，在本方法中，首先將二維陣列的每一圖像像素分別關(guān)聯(lián)至相對(duì)于預(yù)選原點(diǎn)像素(origin pixel,源像素)的一組極坐標(biāo)，接著，將二維陣列的圖像像素區(qū)分成多個(gè)區(qū)域，每一區(qū)域分別包括二維陣列的圖像像素中的多個(gè)像素，多個(gè)區(qū)域包括多個(gè)區(qū)域群組，每一區(qū)域群組沿通過(guò)預(yù)選原點(diǎn)像素的相關(guān)區(qū)域線徑向延伸；然后針對(duì)每一區(qū)域群組進(jìn)行下列步驟:(i)針對(duì)區(qū)域群組中的每一區(qū)域，計(jì)算平均R值、平均G值及平均B值，平均R值為區(qū)域中的像素的R值的平均值，平均G值為區(qū)域中的像素的G值的平均值，平均B值為區(qū)域中的像素的B值的平均值；
(ii)將每一區(qū)域的平均R值、平均G值及平均B值轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)空間，以產(chǎn)生R向量、G向量及B向量；(iii)利用中值濾波器處理R向量、G向量及B向量，以確認(rèn)沿區(qū)域線的顏色梯度；(iv)比較顏色梯度與梯度閾值；(V)選擇未超出梯度閾值的梯度；(vi)利用所選出的梯度，估算用以產(chǎn)生圖像的透鏡的模式的參數(shù)；以及(vi )利用參數(shù)更新透鏡的模式并修正圖像。
[0006]本發(fā)明另一實(shí)施方式公開(kāi)了一種圖像傳感器，用以修正漸暈，包括二維陣列的圖像像素以及處理電路，其中，各圖像像素包括分別表示紅色、綠色及藍(lán)色強(qiáng)度的R值、G值及B值，處理電路耦接于二維陣列的圖像像素，并用以執(zhí)行下列步驟:(i)將二維陣列的各圖像像素分別關(guān)聯(lián)至相對(duì)于預(yù)選原點(diǎn)像素的一組極坐標(biāo)；(ii)將二維陣列的圖像像素區(qū)分成多個(gè)區(qū)域，每一區(qū)域分別包括二維陣列的圖像像素中的多個(gè)像素，多個(gè)區(qū)域包括多個(gè)區(qū)域群組，每一區(qū)域群組沿通過(guò)預(yù)選原點(diǎn)像素的相關(guān)區(qū)域線徑向延伸；以及，針對(duì)每一區(qū)域群組進(jìn)行下列步驟:針對(duì)區(qū)域群組中的每一區(qū)域，計(jì)算平均R值、平均G值及平均B值，平均R值為區(qū)域中的像素的R值的平均值，平均G值為區(qū)域中的像素的G值的平均值，平均B值為區(qū)域中的像素的B值的平均值；將每一區(qū)域的平均R值、平均G值及平均B值轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)空間，以產(chǎn)生R向量、G向量及B向量；利用中值濾波器處理R向量、G向量及B向量，以確認(rèn)沿區(qū)域線的顏色梯度；比較顏色梯度與梯度閾值；選擇未超出梯度閾值的梯度；利用所選出的梯度，估算用以產(chǎn)生圖像的透鏡的模式的參數(shù)；以及利用參數(shù)更新透鏡的模式并修正圖像。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0007]以下將參照【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】本發(fā)明的較佳實(shí)施例，以清楚說(shuō)明本發(fā)明的各種上述及其它特征與優(yōu)點(diǎn)，其中，在不同視圖中的相同組件符號(hào)表示相同的組件，然附圖并非用以限制其比例，圖中所示的各特征點(diǎn)的尺寸可以放大以清楚說(shuō)明本發(fā)明。
[0008]圖1A及圖1B顯不圖像系統(tǒng)中的基本組件的不意圖。
[0009]圖2顯示一般傳感器陣列的像素的示意圖。
[0010]圖3包括本示例性實(shí)施例的二維傳感器陣列的平面圖。
[0011]圖4顯示依部份示例性實(shí)施例的修正圖像數(shù)據(jù)的透鏡陰影或漸暈的邏輯流程圖。
[0012]圖5包括本示例性實(shí)施例的圖像傳感器的功能方塊圖。
【具體實(shí)施方式】
[0013]圖1A及圖1B顯示圖像系統(tǒng)中的基本組件的示意圖，詳言之，圖1A為圖像系統(tǒng)中的基本組件的上視圖，圖1B為圖像系統(tǒng)中的基本組件的側(cè)視圖，上述的基本組件包括透鏡10以及傳感器陣列12 ;其中，透鏡10的中心14對(duì)準(zhǔn)于傳感器陣列12的中心像素16。傳感器陣列12中的像素位置可依據(jù)由互相垂直的X軸與y軸所定義的笛卡兒坐標(biāo)系統(tǒng)設(shè)置，因此，傳感器陣列12中的各像素23關(guān)聯(lián)于笛卡兒坐標(biāo)系統(tǒng)的一組坐標(biāo)(X，y)，特別是，傳感器陣列12的中心像素16的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)可以是(x_tOT，y_tOT)。
[0014]如上所述，一般而言，像素23關(guān)聯(lián)于笛卡兒坐標(biāo)系統(tǒng)的一組坐標(biāo)(x，y)，如圖1B所示，光線路徑25從物體或畫(huà)面的一點(diǎn)24出發(fā)，然后通過(guò)透鏡10并會(huì)合于傳感器陣列12的像素23，進(jìn)而成像。一般而言，對(duì)任一像素23 (坐標(biāo)為(X，y))而言，其透鏡陰影或漸暈與此像素23及中心像素16 (坐標(biāo)為(x_tOT，Ycenter))之間的距離有關(guān)。
[0015]圖2顯示一般傳感器陣列12的像素23的示意圖，如圖2所示，在示例性實(shí)施例中，傳感器陣列12的各像素23由四個(gè)光學(xué)檢測(cè)器26A、26B、26C及26D所構(gòu)成，其以2x2的單位設(shè)置；在傳感器陣列12中，每一組2x2的單位可被視為單一個(gè)像素23，而在一組2x2的單位中，各檢測(cè)器26分別對(duì)應(yīng)于一種特定的過(guò)濾色。在本示例性實(shí)施例中，檢測(cè)器26A經(jīng)過(guò)藍(lán)色濾波器B處理，檢測(cè)器26B經(jīng)過(guò)綠色濾波器Gr處理，檢測(cè)器26C經(jīng)過(guò)綠色濾波器Gb處理，檢測(cè)器26D經(jīng)過(guò)紅色濾波器R處理，因此，各檢測(cè)器26可以產(chǎn)生像素23的強(qiáng)度值；詳言之，檢測(cè)器26A可以產(chǎn)生像素23的藍(lán)色強(qiáng)度值B，檢測(cè)器26B可以產(chǎn)生像素23的綠色強(qiáng)度值Gr，檢測(cè)器26C可以產(chǎn)生像素23的綠色強(qiáng)度值Gb，檢測(cè)器26D可以產(chǎn)生像素23的紅色強(qiáng)度值R。在本示例性實(shí)施例中，像素23的綠色強(qiáng)度值G為第一及第二綠色強(qiáng)度值Gr及Gb的平均值，亦即G=(Gr+Gb)/2，因此，傳感器陣列12的各像素23可包括紅色、綠色及藍(lán)色強(qiáng)度值R、G、B。
[0016]圖3包括本示例性實(shí)施例的二維傳感器陣列的平面圖。傳感器陣列12包括二維陣列的像素23，其包括表示物體或畫(huà)面的圖像的數(shù)據(jù)；其中，各像素23具有至少三種顏色強(qiáng)度的數(shù)據(jù)，舉例而言，如上所述，各像素分別包括表示紅色、綠色及藍(lán)色(R、G、B)強(qiáng)度的強(qiáng)度數(shù)據(jù)。需注意者，在本說(shuō)明書(shū)中，所述紅色、綠色及藍(lán)色(R、G、B)等顏色僅為舉例說(shuō)明，當(dāng)然本發(fā)明亦可應(yīng)用其它顏色組合，例如青綠色、黃色及紅紫色，或是紅色、綠色、藍(lán)色及白色，或是其它組合。
[0017]一般而言，與傳感器陣列12的像素23相關(guān)的資料可表示具有透鏡陰影或漸暈效果的圖像，在示例性實(shí)施例中，可以通過(guò)修正及/或更新像素23的圖像數(shù)據(jù)，以實(shí)質(zhì)上減少或消除透鏡陰影或漸暈效果，另外，亦可以修正及/或更新應(yīng)用于辨識(shí)透鏡陰影或漸暈效果的數(shù)據(jù)的透鏡模式。
[0018]請(qǐng)參照?qǐng)D3所示，承上所述，各像素23分別關(guān)聯(lián)于坐標(biāo)系統(tǒng)的一組笛卡兒坐標(biāo)(x，y)，其由互相垂直的X軸與y軸所定義，傳感器陣列12亦可包括中心像素16，其笛卡兒坐標(biāo)為(x_te，y_tCT);在示例性實(shí)施例中，于修正透鏡陰影或漸暈效果的過(guò)程中，可將各像素23的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)，亦即利用一組極坐標(biāo)(r，Θ )來(lái)表示各像素23的位置，其中，r表示像素23與中心像素16 (于此定義為極坐標(biāo)系統(tǒng)的原點(diǎn)像素)的距離，Θ表示通過(guò)像素23與原點(diǎn)像素或中心像素16的直線與橫軸(或X軸)之間的夾角。
[0019]在示例性實(shí)施例中，首先定義出多個(gè)徑向區(qū)域線17，其從原點(diǎn)像素或中心像素16徑向延伸，并與橫軸(或X軸)形成夾角Θ i，沿著各徑向區(qū)域線17設(shè)置有多個(gè)區(qū)域19、21、25，且多個(gè)區(qū)域19、21、25構(gòu)成一個(gè)像素23群組，其以徑向區(qū)域線27及29為邊界，并以預(yù)設(shè)的徑向區(qū)域厚度徑向排列設(shè)置，其中，各區(qū)域19、21、25與中心像素16的距離分別定義為預(yù)設(shè)距離Ri,例如，區(qū)域19與中心像素16的距離定義為距離R1，其相鄰的區(qū)域21與中心像素16的距離定義為距離R2。
[0020]因此，各區(qū)域25的尺寸以及各區(qū)域25中的像素23的數(shù)量可以依據(jù)各區(qū)域25的徑向厚度而定，其依據(jù)與中心像素16的距離Ri以及邊界直線27及29之間的夾角Θ 2而定。在部分實(shí)施例中，各區(qū)域的參數(shù)，如徑向厚度及夾角θ2，其全部或任一可以依據(jù)欲進(jìn)行的圖像修正的精準(zhǔn)度而選定。
[0021]需注意者，圖3僅顯示一個(gè)徑向區(qū)域線17，但其僅為使本發(fā)明的內(nèi)容更加簡(jiǎn)潔明了，當(dāng)然，在其它示例性實(shí)施例中，可以定義多個(gè)徑向區(qū)域線17，以便在整個(gè)傳感器陣列12中定義出區(qū)域25。此外，需注意者，圖3僅顯示沿著徑向區(qū)域線17設(shè)置的兩個(gè)相鄰的區(qū)域19及21，以及一個(gè)區(qū)域25，當(dāng)然，實(shí)際上可以定義出多個(gè)相鄰的區(qū)域，因此，在部分示例性實(shí)施例中，可以定義出徑向延伸的區(qū)域25，且其徑向設(shè)置于傳感器陣列12的原點(diǎn)或中心像素16至其邊緣之間，并彼此相鄰設(shè)置。
[0022]圖4顯示依部份示例性實(shí)施例的修正圖像數(shù)據(jù)的透鏡陰影或漸暈的邏輯流程圖，其用以修正及更新透鏡模式，請(qǐng)參照?qǐng)D4所示，承上所述，在步驟100中，將各像素23的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)，并儲(chǔ)存各像素23的極坐標(biāo)；接著，在步驟102中，將傳感器陣列12區(qū)分成數(shù)個(gè)徑向區(qū)域25，如上所述，各區(qū)域25沿徑向區(qū)域線17定義，而且各區(qū)域25的尺寸可依據(jù)所期望的精準(zhǔn)度而定，亦即，相對(duì)于較低精準(zhǔn)度的情況，若要得到較高的精準(zhǔn)度，則需要相對(duì)較多數(shù)量的較小區(qū)域25。
[0023]步驟104提供透鏡模式，其中，透鏡模式可以在處理沿徑向區(qū)域線17的前一群組的徑向區(qū)域25后更新而得，亦即，可以利用本發(fā)明的程序處理沿徑向區(qū)域線17的前一群組的區(qū)域25后估算并更新的透鏡模式，修正圖像的透鏡陰影，然后，在處理當(dāng)前群組的區(qū)域25時(shí)，更新透鏡模式并用以展開(kāi)殘留陰影。
[0024]步驟106計(jì)算并儲(chǔ)存各區(qū)域25的平均R值、平均G值及平均B值，其中，區(qū)域25的平均R值為此區(qū)域中所有像素的R值的平均，同理，區(qū)域25的平均G值為此區(qū)域中所有像素的G值的平均，而區(qū)域25的平均B值為此區(qū)域中所有像素的B值的平均。
[0025]步驟108將平均R值、平均G值及平均B值轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)空間，接著，步驟110在對(duì)數(shù)空間中計(jì)算各區(qū)域25的顏色分量，亦即，舉例而言，在顏色空間中將一區(qū)域的平均紅色值R除以所述區(qū)域的平均綠色值G，以計(jì)算得到紅色分量，此數(shù)值可以利用將其對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換對(duì)數(shù)值相減而得，亦即，R/G=log(R) 1g(G)。同理，在顏色空間中將一區(qū)域的平均藍(lán)色值B除以所述區(qū)域的平均綠色值G，以計(jì)算得到藍(lán)色分量，此數(shù)值可以利用將其對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換對(duì)數(shù)值相減而得，亦即，B/G=log(B) 1g(G)。在部分實(shí)施例中，若部分區(qū)域的數(shù)值過(guò)低，可將其歸類于黑色而不需上述計(jì)算，同理，若部分區(qū)域的數(shù)值過(guò)高(例如為飽和)時(shí)，亦可不需上述計(jì)算；而剩余的顏色分量數(shù)值可用以針對(duì)各徑向區(qū)域線17產(chǎn)生徑向顏色向量，例如紅色徑向顏色向量及藍(lán)色徑向顏色向量。
[0026]接著，在步驟112中，利用中值濾波器處理沿徑向方向的各徑向顏色向量，以便移除各區(qū)域25的數(shù)據(jù)中的噪聲；然后，步驟114利用減去相鄰區(qū)域25的相對(duì)顏色分量數(shù)值，以求得各徑向顏色向量在相鄰區(qū)域25之間的顏色梯度。在部分實(shí)施例中，因?yàn)槲矬w的顏色邊緣會(huì)有不真實(shí)的估算及修正，所以可區(qū)別由透鏡陰影或漸暈所造成的梯度與實(shí)際圖像內(nèi)容。為達(dá)到上述步驟，由于實(shí)際物體的邊緣所造成的梯度實(shí)質(zhì)上大于由透鏡陰影或漸暈所造成的梯度，所以較外側(cè)的梯度會(huì)從上述程序中移除，其中較外側(cè)的梯度例如為超過(guò)閾值的梯度或是在預(yù)設(shè)范圍之外的梯度，詳述如下；針對(duì)所有梯度(不包括較外側(cè)的梯度)的計(jì)算結(jié)果可以得出所述圖像的徑向梯度圖。
[0027]接著，在示例性實(shí)施例中，步驟116計(jì)算透鏡陰影或漸暈?zāi)Ｊ絽?shù)，例如可利用估算方式求得，以便進(jìn)一步更新透鏡陰影或漸暈?zāi)Ｊ剑⑿拚龍D像數(shù)據(jù)以消除或減少漸暈效果；在示例性實(shí)施例中，此步驟可以利用優(yōu)化技術(shù)達(dá)成，在最常見(jiàn)的情況下，顏色漸暈不會(huì)造成劇烈變化或?qū)嵸|(zhì)梯度，因此，在部分示例性實(shí)施例中，可以利用二次多項(xiàng)式表示透鏡漸暈的模式；在其它示例性實(shí)施例中，此模式可以發(fā)展成更高等級(jí)的多項(xiàng)式。承上所述，二次多項(xiàng)式例如為:
[0028]Y=C a1r a2r2 ( 1)
[0029]其中，C為參考常數(shù)，例如為中心像素16的顏色強(qiáng)度，r表示與中心像素16的距離或半徑，Y表示顏色分量數(shù)值，例如示例性實(shí)施例的藍(lán)色(B)或紅色(R), a1及a2為本示例性實(shí)施例中估算出的模式參數(shù)。
[0030]針對(duì)上式(I)的半徑或距離r進(jìn)行一次微分，可以得到:
[0031]-Y' =a1+a2r (2)
[0032]其表示相對(duì)于!r的顏色分量梯度，在部分示例性實(shí)施例中，上述模式參數(shù)可以利用線性回歸方式處理徑向梯度圖后計(jì)算求得。在步驟118中，若一旦利用線性回歸方式求得模式參數(shù)S1及a2，則可用以修正剩余部分，如當(dāng)前徑向區(qū)域群組的處理中的圖像陰影，并進(jìn)一步將(?+?!*)加回到前述的模式多項(xiàng)式(1)，以更新透鏡漸暈?zāi)Ｊ?。此外，由于上述運(yùn)算利用對(duì)數(shù)空間在線性空間上的乘積，所以可以利用將對(duì)數(shù)空間轉(zhuǎn)換回線性空間以計(jì)算出其比值。
[0033]舉例而言，在部分示例性實(shí)施例中，若像素與中心像素16之間的半徑(徑向距離)為r，利用上述求得的模式參數(shù)&1及&2，可以得到顏色Y=C air a2r2，其中，C表示中心像素16的顏色；在示例性實(shí)施例中，將Y修正為等于C，則Y’ =Y+air+a2r2=C，在對(duì)數(shù)空間中，加入air+a2r2以修正目前像素的陰影，在線性空間中，乘上增益值以得到R’ /G’，例如，R’/G’=Gain x R/G，因此，Log (R，/G’)=1g (R/G)+log (Gain)，其中，log (Gain) =a1r+a2r2,
后，可以利用下式求得增益值(Gain), Gain=exp (af+a#2),舉例而言,可以利用R’=Gain xR來(lái)修正紅色顏色陰影，并利用B’=Gain x B來(lái)修正藍(lán)色顏色陰影。
[0034]承上所述，在示例性實(shí)施例中，可依據(jù)形成原因?yàn)橥哥R漸暈或是物體邊緣或邊界，來(lái)區(qū)別徑向梯度，由于物體的顏色邊緣會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤估算，所以在部分示例性實(shí)施例中，因漸暈所造成的顏色變動(dòng)遠(yuǎn)小于由實(shí)際物體邊緣所造成的顏色變動(dòng)，所以模式參數(shù)的邊界可以定義為almin、almax、a2min、a2max，在模式參數(shù)及a2為邊界的情況下，梯度的邊界值可依據(jù)下式求得:
[0035]Gmin=almin+a2minr (3);以及
[0036]Gmax=almax+a2maxr (4)
[0037]然后，當(dāng)梯度G的范圍為Gmin〈G〈Gmin，可以辨識(shí)出外側(cè)部位(如非漸暈所造成的梯度)，并進(jìn)一步排除位于范圍之外的所有梯度。
[0038]在部分示例性實(shí)施例中，可以利用多個(gè)徑向區(qū)域25之間的梯度的計(jì)算結(jié)果來(lái)消除噪聲，例如，利用相距一徑向距離的兩個(gè)徑向區(qū)域之間的梯度的計(jì)算結(jié)果，可以有效地消除噪聲，舉例而言，若一向量為[x0，xlx2，x3]，則其正常梯度為xl-xO、x3-x2，利用相距一徑向距離的兩個(gè)徑向區(qū)域25，可以計(jì)算求得梯度為(x2-xl)/2、(x3-xl)/2。
[0039]在部分示例性實(shí)施例中，可以應(yīng)用時(shí)間分割方法來(lái)減少用以儲(chǔ)存計(jì)算所需的數(shù)據(jù)的緩沖器的大小，亦即，例如可以利用兩個(gè)畫(huà)框來(lái)估算透鏡模式，舉例而言，將一極圖像分成[64，24]，例如可將區(qū)域25的徑向分辨率設(shè)為64，另外，可將360度的角度分成24個(gè)角形區(qū)域，例如將各區(qū)域線17的夾角設(shè)為θ2=15 (如圖3所示)；利用上述的時(shí)間分割方法，僅需處理奇數(shù)的角度的向量，而針對(duì)第二個(gè)畫(huà)框而言，僅需處理偶數(shù)的角度的向量即可；如此一來(lái)，便可將所需的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存負(fù)荷減少一半。
[0040]圖5顯示包括本示例性實(shí)施例的圖像傳感器200的功能方塊圖,如圖5所示，圖像傳感器200包括像素陣列或傳感器陣列205，其如同前述的傳感器陣列12，像素陣列205通過(guò)位線界面連接至讀出電路210，而讀出電路210可以將數(shù)據(jù)從像素陣列205提供至功能邏輯 215。
[0041]像素陣列205界面連接于如前所述的處理電路220，并由處理電路220控制，如上所述，處理電路220包括用以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的圖像系統(tǒng)的運(yùn)作的所有電路，例如，處理電路220可包括處理器222、個(gè)以上的存儲(chǔ)器或存儲(chǔ)電路224以及一個(gè)以上的輸出入界面電路226。[0042]需注意者，上述說(shuō)明主要針對(duì)顏色漸暈及其修正，當(dāng)然，承上所述，本發(fā)明亦可以應(yīng)用于強(qiáng)度漸暈，例如可以利用上述顏色漸暈修正的方法來(lái)修正R/G及B/G，對(duì)強(qiáng)度漸暈修正而言，其進(jìn)行的處理包括G或Y= (R+2G+B)/4，而其處理程序與前述的顏色漸暈修正的處理程序相同。
[0043]特征的組合
[0044]在本發(fā)明的任一實(shí)施例中，估算參數(shù)的步驟包括應(yīng)用線性回歸法進(jìn)行估算。
[0045]在本發(fā)明的任一實(shí)施例中，模式為多項(xiàng)式模式。
[0046]在本發(fā)明的任一實(shí)施例中，模式為二次多項(xiàng)式模式。
[0047]在本發(fā)明的任一實(shí)施例中，參數(shù)從二次多項(xiàng)式的一次微分中取得。
[0048]在本發(fā)明的任一實(shí)施例中，原點(diǎn)像素位于圖像的光學(xué)中心。
[0049]在本發(fā)明的任一實(shí)施例中，處理電路包括存儲(chǔ)器。
[0050]在本發(fā)明的任一實(shí)施例中，處理電路包括處理器。
[0051]以上所述僅是舉例性，而非限制性。任何未脫離本發(fā)明的精神與范疇，而對(duì)其進(jìn)行的等效修改或變更，均應(yīng)包括在權(quán)利要求所限定的范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種修正圖像之漸暈的方法，所述圖像包括二維陣列的圖像像素，所述圖像像素包括分別表示紅色、綠色及藍(lán)色強(qiáng)度的R值、G值及B值，其中，所述方法包括: 將所述二維陣列的每一圖像像素分別關(guān)聯(lián)至相對(duì)于預(yù)選原點(diǎn)像素的一組極坐標(biāo)； 將所述二維陣列的圖像像素區(qū)分成多個(gè)區(qū)域，每一所述區(qū)域分別包括所述二維陣列的圖像像素中的多個(gè)像素，所述多個(gè)區(qū)域包括多個(gè)區(qū)域群組，每一所述區(qū)域群組沿通過(guò)所述預(yù)選原點(diǎn)像素的相關(guān)區(qū)域線徑向延伸； 針對(duì)每一所述區(qū)域群組: 針對(duì)所述區(qū)域群組中的每一所述區(qū)域，計(jì)算平均R值、平均G值及平均B值，所述平均R值為所述區(qū)域中像素的R值的平均值，所述平均G值為所述區(qū)域中像素的G值的平均值，所述平均B值為所述區(qū)域中像素的B值的平均值； 將每一所述區(qū)域的所述平均R值、所述平均G值及所述平均B值轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)空間，以產(chǎn)生R向量、G向量及B向量； 利用中值濾波器處理所述R向量、所述G向量及所述B向量，以確認(rèn)沿所述區(qū)域線的顏色梯度； 比較所述顏色梯度與梯度閾值； 選擇未超出所述梯度閾值的梯度； 利用所選出的所述梯度，估算用以產(chǎn)生所述圖像的透鏡的模式的參數(shù)；以及 利用所述參數(shù)更新所述透鏡的所述模式并修正所述圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，估算所述參數(shù)的步驟包括應(yīng)用線性回歸法進(jìn)行估笪
ο
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述模式為多項(xiàng)式模式。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述模式為二次多項(xiàng)式模式。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述參數(shù)從所述二次多項(xiàng)式的一次微分中取得。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述原點(diǎn)像素位于所述圖像的光學(xué)中心。
7.一種用以修正漸暈的圖像傳感器，其包括: 二維陣列的圖像像素，所述圖像像素包括分別表示紅色、綠色及藍(lán)色強(qiáng)度的R值、G值及B值；以及 處理電路，其耦接于所述二維陣列的圖像像素，并用以執(zhí)行下列步驟: 將所述二維陣列的每一圖像像素分別關(guān)聯(lián)至相對(duì)于預(yù)選原點(diǎn)像素的一組極坐標(biāo)； 將所述二維陣列的圖像像素區(qū)分成多個(gè)區(qū)域，每一所述區(qū)域分別包括所述二維陣列的圖像像素中的多個(gè)像素，所述多個(gè)區(qū)域包括多個(gè)區(qū)域群組，每一所述區(qū)域群組沿通過(guò)所述預(yù)選原點(diǎn)像素的相關(guān)區(qū)域線徑向延伸； 針對(duì)每一所述區(qū)域群組: 針對(duì)所述區(qū)域群組中的每一所述區(qū)域，計(jì)算平均R值、平均G值及平均B值，所述平均R值為所述區(qū)域中像素的R值的平均值，所述平均G值為所述區(qū)域中像素的G值的平均值，所述平均B值為所述區(qū)域中的像素的B值的平均值； 將每一所述區(qū)域的所述平均R值、所述平均G值及所述平均B值轉(zhuǎn)換成對(duì)數(shù)空間，以產(chǎn)生R向量、G向量及B向量； 利用中值濾波器處理所述R向量、所述G向量及所述B向量，以確認(rèn)沿所述區(qū)域線的顏色梯度； 比較所述顏色梯度與梯度閾值； 選擇未超出所述梯度閾值的梯度； 利用所選出的所述梯度，估算用以產(chǎn)生所述圖像的透鏡的模式的參數(shù)；以及 利用所述參數(shù)，更新所述透鏡的所述模式并修正所述圖像。
8.如權(quán)利要求7所述的圖像傳感器，其中，所述處理電路包括存儲(chǔ)器。
9.如權(quán)利要求7所述的圖像傳感器，其中，所述處理電路包括處理器。
10.如權(quán)利要求7所述的圖像傳感器，其中，所述模式為多項(xiàng)式模式。
11.如權(quán)利要求7所述的圖像傳感器，其中所述模式為二次多項(xiàng)式模式。
12.如權(quán)利要求11所述的圖像傳感器，其中，所述參數(shù)從所述二次多項(xiàng)式的一次微分中取得。
13.如權(quán)利要求7所述的圖像傳感器，其中，所述原點(diǎn)像素位于所述圖像的光學(xué)中心。
【文檔編號(hào)】H04N5/378GK103517004SQ201310248152
【公開(kāi)日】2014年1月15日 申請(qǐng)日期:2013年6月20日 優(yōu)先權(quán)日:2012年6月20日
【發(fā)明者】劉成明, 吳東輝, 單繼章 申請(qǐng)人:豪威科技有限公司