專利名稱：圖像校正系統(tǒng)及其校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像校正系統(tǒng)及其校正方法。
背景技術(shù)：
隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)碼相機已被人們廣泛應(yīng)用，尤其近年來便攜式電子裝置也在快速向高性能、多功能化方向發(fā)展，數(shù)碼相機與便攜式電子裝置的結(jié)合已成為發(fā)展移動多媒體技術(shù)的關(guān)鍵。由于數(shù)碼相機中鏡頭的位置與影像感測器的位置可能無法實現(xiàn)精確對準(zhǔn)，數(shù)碼相機所拍攝的圖像的中心有可能與影像感測器的中心存在偏移，所述偏移可能造成測試項目 (例如分辨率測試)的誤差過大，也有可能影響數(shù)碼相機的成像品質(zhì)。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，有必要提供一種將圖像中心校正至影像感測器中心的圖像校正系統(tǒng)及其校正方法。一種圖像校正系統(tǒng)包括圖像攝取模塊，該圖像攝取模塊包括影像感測器，該圖像獲取模塊用于拍攝測試圖片的一幅圖像，影像感測器中心的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)分別為XO、Yo, 該圖像至少包括位于中間的一組黑色條紋，該組黑色條紋的中心與該圖像的中心重合；第一計算模塊用于計算該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)；第二計算模塊用于根據(jù)該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)計算該圖像的中心的坐標(biāo)，該圖像的中心的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)分別為Xe、Yc ；第三計算模塊用于計算該圖像的中心與該影像感測器中心的偏移量，橫坐標(biāo)的偏移量Δ X = Xc-X0，縱坐標(biāo)的偏移量Δ Y = = Yc-Yo ；及校正模塊用于將該偏移量寫入影像感測器中，影像感測器根據(jù)該偏移量對該圖像進行校正。一種圖像校正方法，其包括以下步驟(1)用圖像攝取模塊拍攝測試圖片的一幅圖像，該圖像攝取模塊包括影像感測器，影像感測器中心的坐標(biāo)為(Xo，Yo)，該圖像至少包括位于中間的一組黑色條紋，該組黑色條紋的中心與該圖像的中心重合；(2)計算該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)；(3)根據(jù)該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)計算該圖像的中心的坐標(biāo)(Xe，Yc) ； (4)計算該圖像的中心與該影像感測器中心的偏移量 (ΔΧ, ΔΥ) = (Xc-XojYc-Yo)；及(5)將該偏移量寫入影像感測器中，影像感測器根據(jù)該偏移量對該圖像進行校正。相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的圖像校正方法通過計算圖像中心，將圖像中心校正至影像感測器中心，從而減少或消除由偏移而引起的測試項目誤差過大的問題，進而提升數(shù)碼相機的成像品質(zhì)。本發(fā)明的圖像校正系統(tǒng)可以減少或消除由偏移而引起的測試項目誤差過大的問題，進而提升數(shù)碼相機的成像品質(zhì)。


圖1是本發(fā)明較佳實施例的圖像校正系統(tǒng)的功能模塊圖。
圖2是本發(fā)明較佳實施例的測試圖片的平面圖。圖3是將圖2的測試圖片的圖像按照顏色通道進行分離的示意圖。圖4是本發(fā)明較佳實施例的圖像校正方法的流程圖。
主要元件符號說明圖像校正系統(tǒng)30圖像攝取模塊31第一計算模塊33圖像分離單元331第一計算單元333亮度閾值設(shè)定單元335比較單元337第二計算單元339第二計算模塊35第三計算模塊37校正模塊39測試圖片10圖像20R通道圖像 201B通道圖像 202Gr通道圖像 203Gb通道圖像 20具體實施例方式下面將結(jié)合附圖及實施例對本技術(shù)方案作進一步詳細說明。請參閱圖1，為本發(fā)明實施方式提供的一種圖像校正系統(tǒng)30，其包括圖像攝取模塊31，第一計算模塊33，第二計算模塊35，第三計算模塊37及校正模塊39。圖像攝取模塊31包括影像感測器(圖未示)，影像感測器中心的橫坐標(biāo)為Xo、縱坐標(biāo)為Yo。圖像攝取模塊31用于拍攝測試圖片10獲得一幅圖像20，如圖2-3所示。在本實施例中，該圖像攝取模塊31是意法半導(dǎo)體(ST micron)型號為ST555的視頻圖形陣列相機模組(VGA camera module)。在本實施例中，測試圖片10為長方形的黑白圖片。測試圖片10包括5組黑色條紋分別位于測試圖片10的中間和四個角落。每組黑色條紋包括6條相互平行且等間距分布的黑色條紋，每組黑色條紋大致呈平行四邊形。位于測試圖片10中間的一組黑色條紋的中心與測試圖片10的中心重合。在本實施例中，圖像20的大小是640像素乘以480像素。 圖像20至少包括位于其中間的一組黑色條紋，該組黑色條紋的中心與圖像20的中心重合。 該組黑色條紋的中心指的是將該組黑色條紋整體作為一個幾何圖形，該幾何圖形的中心。第一計算模塊33用于計算位于圖像20中間的那組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)。第一計算模塊33包括圖像分離單元331，第一計算單元333，亮度閾值設(shè)定單元 335，比較單元337及第二計算單元339。
請參閱圖3，圖像分離單元331用于將圖像20按照顏色通道進行分離，得到Gr通道圖像203。在本實施方式中，圖像20按照四個顏色通道(R，B, Gr, Gb)進行分離，將其分離成R通道圖像201、B通道圖像202、Gr通道圖像203、Gb通道圖像204 (如圖3所示)，其中Gr表示綠紅色通道，Gb表示綠藍色通道，R表示紅色通道，B表示藍色通道。R通道圖像 201、B通道圖像202、Gr通道圖像203、Gb通道圖像204的大小均是320像素乘以240像素。第一計算單元333用于計算Gr通道圖像203每個像素的均勻化亮度。計算每個像素的亮度采取以下方法以該像素為中心，選取η像素乘以(*)η像素的正方形像素區(qū)域， 將該正方形像素區(qū)域所有像素的亮度之和除以該區(qū)域的像素總數(shù)(即η*η)。在本實施例， η = 77?？梢岳斫獾氖牵撜叫蜗袼貐^(qū)域的側(cè)邊可以平行于Gr通道圖像的長邊，也可以與Gr通道圖像的長邊以銳角相交。對于某些接近邊界的像素點，以該像素為中心可能無法選取77像素乘以77像素的區(qū)域，則以該像素為中心畫一個面積等于77像素乘以77像素的正方形，該正方形的第一邊平行于Gr通道圖像203的長邊，該正方形與該第一邊垂直的第二邊平行于Gr通道圖像 203的短邊，然后將該落入該正方形中所有像素的亮度之和除以落入該正方形中的像素總數(shù)。例如，在計算位于第一行和第一列的像素的均勻化亮度時，由于該像素處于影像感測器的角落，在以該像素為中心畫一個面積等于77像素乘以77像素的正方形時，該正方形內(nèi)只有39像素乘以39像素的像素方塊。在計算該像素的均勻化亮度時，將以該像素為一個頂點的39像素乘以39像素的像素方塊內(nèi)所有像素的亮度加總，然后除以該正方形區(qū)域的像素總數(shù)(即，39*39 = 1521)?？梢岳斫獾氖?，該正方形的第一邊也可以與Gr通道圖像203 的長邊傾斜相交。亮度閾值設(shè)定單元335用于設(shè)定一個亮度的閾值。該閾值可以設(shè)為Gr通道圖像的中心亮度。Gr通道圖像的中心亮度可以通過以下方法計算在Gr通道圖像的中心處選取一個m*n的矩形像素區(qū)域，將該區(qū)域的所有像素的均勻化亮度之和除以該區(qū)域的像素總數(shù)(即m*n)，得到Gr通道圖像的中心亮度。在本實施例中，m = 8，η = 4。在其它實施例中，m也可以等于η。比較單元337用于將各像素均勻化后的亮度與該閾值比較，若某像素的亮度小于該閾值，則認為該像素屬于黑色條紋上的點。第二計算單元339用于根據(jù)黑色條紋上的點計算位于中間那組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)。以下舉例說明某條黑色條紋的中心點的計算方法尋找出該黑色條紋的四個頂點，假設(shè)該黑色條紋四個頂點(即左上角頂點、右上角頂點、左下角頂點、右下角頂點)的坐標(biāo)為(1，1)、(3，1)、(0，2)、(2，2)，則該黑色條紋的中心點橫坐標(biāo)為(0+3)/2 = 1. 5，中心點縱坐標(biāo)為(1+2)/2 = 1.5，故中心點的坐標(biāo)為(1.5，1.5)。對于具有多組黑色條紋的圖像， 可以根據(jù)各黑色條紋上的點尋找出位于中間的那組黑色條紋。第二計算模塊35用于根據(jù)位于圖像20中間的那組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)計算圖像中心的橫坐標(biāo)Xc與縱坐標(biāo)Yc。其中，圖像中心的橫坐標(biāo)Xc = (X1+X2+X3+X4+X5+X6) /6,圖像中心的縱坐標(biāo) Yc = (Y1+Y2+Y3+Y4+Y5+Y6)/6。第三計算模塊37用于計算圖像中心與影像感測器中心的偏移量(ΔΧ，Δ Y)=(Xc-Xo，Yc-Yo)。校正模塊39 用于將偏移量(ΔΧ，Δ Y)通過 Inter-integrated circuit (I2C)總線等方式寫入影像感測器中，影像感測器根據(jù)設(shè)定的偏移量(ΔΧ，Δ Y)對圖像進行校正。 請參閱圖4，為本發(fā)明實施方式提供的一種圖像校正方法，其包括如下步驟Sl 用圖像攝取模塊31拍攝測試圖片10獲得一幅圖像20，圖像攝取模塊31包括影像感測器，影像感測器中心的橫坐標(biāo)為Χο、縱坐標(biāo)為Υο，圖像20至少包括位于其中間的一組黑色條紋，該組黑色條紋的中心與圖像20的中心重合。如圖2所示，在本實施例中，測試圖片10為長方形的黑白圖片。測試圖片10包括 5組黑色條紋分別位于測試圖片10的中間和四個角落。每組黑色條紋包括6條相互平行且等間距分布的黑色條紋，每組黑色條紋大致呈平行四邊形。位于測試圖片10中間的一組黑色條紋的中心與測試圖片10的中心重合。在本實施例中，圖像20的大小是640像素乘以 480像素。在本實施例中，該圖像攝取模塊31是意法半導(dǎo)體(ST micron)型號為ST555的視頻圖形陣列相機模組(VGA camera module)。S2 計算位于圖像20中間的那組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)。S3 根據(jù)位于圖像20中間的那組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)計算圖像中心的橫坐標(biāo)Xc與縱坐標(biāo)Yc。假設(shè)圖像中6根黑色條紋的中心點的坐標(biāo)分別為(XI，Yl)、(X2，Y2)、(X3，Y3)、 (X4, Y4)、(X5, Y5)、(X6, Y6)，則圖像中心的橫坐標(biāo) Xc = (X1+X2+X3+X4+X5+X6)/6，圖像中心的縱坐標(biāo) Yc = (Yl+Y2+Y3+Y4+Y5+Y6)/6。S4 計算圖像中心與影像感測器中心的偏移量(ΔΧ，ΔΥ) = (Xc-Xo, Yc-Yo)。S5 將偏移量(ΔΧ, Δ Y)通過 Inter-integrated circuit (I2C)總線等方式寫入影像感測器中，影像感測器根據(jù)設(shè)定的偏移量(ΔΧ，Δ Y)對圖像進行校正。其中，步驟S2進一步包括以下子步驟S21 將圖像20按照顏色通道進行分離，得到Gr通道圖像203。在本實施方式中，圖像20按照四個顏色通道(R，B, Gr, Gb)進行分離，將其分離成 R通道圖像201、Β通道圖像202、Gr通道圖像203、Gb通道圖像204 (如圖3所示)，其中Gr 表示綠紅色通道，Gb表示綠藍色通道，R表示紅色通道，B表示藍色通道。R通道圖像201、 B通道圖像202、Gr通道圖像203、Gb通道圖像204的大小均是320像素乘以240像素。S22 計算Gr通道圖像203每個像素的均勻化亮度。計算每個像素的亮度采取以下方法以該像素為中心，選取η像素乘以(*)η像素的正方形像素區(qū)域，將該區(qū)域所有像素的亮度之和除以該區(qū)域的像素總數(shù)(即η*η)。在本實施例，η = 77。對于某些接近邊界的像素點，以該像素為中心可能無法選取77像素乘以77像素的區(qū)域，則以該像素為中心畫一個面積等于77像素乘以77像素的正方形，該正方形的第一邊平行于Gr通道圖像203的長邊，該正方形與該第一邊垂直的第二邊平行于Gr通道圖像 203的短邊，然后將該落入該正方形中所有像素的亮度之和除以落入該正方形中的像素總數(shù)。例如，在計算位于第一行和第一列的像素的均勻化亮度時，由于該像素處于影像感測器的角落，在以該像素為中心畫一個面積等于77像素乘以77像素的正方形時，該正方形內(nèi)只有39像素乘以39像素的像素方塊。在計算該像素的均勻化亮度時，將以該像素為一個頂點的39像素乘以39像素的像素方塊內(nèi)所有像素的亮度加總，然后除以該正方形區(qū)域的像素總數(shù)(即，39*39 = 1521)。S23 設(shè)定一個亮度的閾值。該閾值可以設(shè)為Gr通道圖像的中心亮度。Gr通道圖像的中心亮度可以通過以下方法計算在Gr通道圖像的中心處選取一個m*n的矩形像素區(qū)域，將該區(qū)域的所有像素的均勻化亮度之和除以該區(qū)域的像素總數(shù)(即m*n)，得到Gr通道圖像的中心亮度。在本實施例中，m = 8，η = 4。在其它實施例中，m也可以等于η。S24:將各像素均勻化后的亮度與該閾值比較，若某像素的亮度小于該閾值，則認為該像素屬于黑色條紋上的點。S25 根據(jù)黑色條紋上的點計算位于中間那組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)。以下舉例說明某條黑色條紋的中心點的計算方法尋找出該黑色條紋的四個頂點，假設(shè)該黑色條紋四個頂點(即左上角頂點、右上角頂點、左下角頂點、右下角頂點)的坐標(biāo)為(1，1)、(3，1)、(0，2)、(2，2)，則該黑色條紋的中心點橫坐標(biāo)為(0+3)/2 = 1. 5，中心點縱坐標(biāo)為(1+2)/2 = 1.5，故中心點的坐標(biāo)為(1.5，1.5)。對于具有多組黑色條紋的圖像， 可以根據(jù)各黑色條紋上的點尋找出位于中間的那組黑色條紋。可以理解的是，測試圖片也可以只包括中間的一組黑色條紋。每組黑色條紋可以包括任意數(shù)量的黑色條紋，優(yōu)先地，每組黑色條紋包括偶數(shù)條黑色條紋。在本實施例，計算Gr通道圖像203每個像素的均勻化亮度?？梢岳斫?，也可以通過Gb通道圖像其它通道圖像計算。由于Gr通道圖像203的對比度是四個通道圖像中對比度最高的，因此優(yōu)選分析Gr通道圖像203。相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的圖像校正方法通過計算圖像中心，將圖像中心校正至影像感測器中心，從而減少或消除由偏移而引起的測試項目誤差過大的問題，進而提升數(shù)碼相機的成像品質(zhì)。本發(fā)明的圖像校正系統(tǒng)可以減少或消除由偏移而引起的測試項目誤差過大的問題，進而提升數(shù)碼相機的成像品質(zhì)。另外，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可以在本發(fā)明精神內(nèi)做其它變化，當(dāng)然，這些依據(jù)本發(fā)明精神所做的變化，都應(yīng)包含在本發(fā)明所要求保護的范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種圖像校正系統(tǒng)，其特征在于，其包括圖像攝取模塊，該圖像攝取模塊包括影像感測器，該圖像獲取模塊用于拍攝測試圖片的一幅圖像，影像感測器中心的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)分別為Xo、Yo，該圖像至少包括位于中間的一組黑色條紋，該組黑色條紋的中心與該圖像的中心重合；第一計算模塊用于計算該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)； 第二計算模塊用于根據(jù)該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)計算該圖像的中心的坐標(biāo)，該圖像的中心的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)分別為Xe、Yc ；第三計算模塊用于計算該圖像的中心與該影像感測器中心的偏移量，橫坐標(biāo)的偏移量 ΔΧ = Xc-Xo，縱坐標(biāo)的偏移量ΔΥ = Yc-Yo ；及校正模塊用于將該偏移量寫入影像感測器中，影像感測器根據(jù)該偏移量對該圖像進行校正。
2.如權(quán)利要求1所述的圖像校正系統(tǒng)，其特征在于，該第一計算模塊包括圖像分離單元用于將該圖像攝取模塊獲取的圖像按照顏色通道進行分離，得到至少一個通道圖像；第一計算單元用于計算該至少一個通道圖像每個像素的均勻化亮度； 亮度閾值設(shè)定單元用于設(shè)定一個亮度的閾值；比較單元用于將各像素均勻化后的亮度與該閾值比較，若某像素的亮度小于該閾值， 則認為該像素屬于黑色條紋上的點；及第二計算單元用于根據(jù)黑色條紋上的點計算該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)。
3.如權(quán)利要求2所述的圖像校正系統(tǒng)，其特征在于，該圖像分離單元用于將該圖像按照Gr、Gb、R、B四個顏色通道進行分離。
4.如權(quán)利要求2所述的圖像校正系統(tǒng)，其特征在于，該閾值為該至少一個通道圖像的中心亮度。
5.一種圖像校正方法，其特征在于，其包括以下步驟(1)用圖像攝取模塊拍攝測試圖片的一幅圖像，該圖像攝取模塊包括影像感測器，該影像感測器的中心的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)分別為Xo、Yo，該圖像至少包括位于中間的一組黑色條紋，該組黑色條紋的中心與該圖像的中心重合；(2)計算該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)；(3)根據(jù)該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)計算該圖像的中心的坐標(biāo)，該圖像的中心的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)分別為Xe、Yc ；(4)計算該圖像的中心與該影像感測器的中心的偏移量，橫坐標(biāo)的偏移量ΔΧ= Xc-Xo，縱坐標(biāo)的偏移量ΔΥ = Yc-Yo ；及(5)將該偏移量寫入影像感測器中，影像感測器根據(jù)該偏移量對該圖像進行校正。
6.如權(quán)利要求5所述的圖像校正方法，其特征在于，步驟(2)包括以下子步驟(a)將該圖像攝取模塊拍攝的圖像按照顏色通道進行分離，得到至少一個通道圖像；(b)計算該通道圖像每個像素的均勻化亮度；(c)設(shè)定一個亮度的閾值；(d)將各像素均勻化后的亮度與該閾值比較，若某像素的亮度小于該閾值，則認為該像素屬于黑色條紋上的點；及(e)根據(jù)黑色條紋上的點計算該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)。
7.如權(quán)利要求6所述的圖像校正方法，其特征在于，在步驟(a)中，該圖像按照Gr、Gb、 R、B四個顏色通道進行分離。
8.如權(quán)利要求6所述的圖像校正方法，其特征在于，在步驟(b)中，每個像素的均勻化亮度采取以下方法計算得到以該像素為中心，選取η像素乘以η像素的正方形像素區(qū)域， 將該區(qū)域所有像素的亮度之和除以該區(qū)域的像素總數(shù)。
9.如權(quán)利要求6所述的圖像校正方法，其特征在于，在步驟(c)中，該閾值為該至少一個通道圖像的中心亮度。
10.如權(quán)利要求6所述的圖像校正方法，其特征在于，在步驟(c)中，該至少一個通道圖像的中心亮度可以通過以下方法得到在該通道圖像的中心處選取一個矩形像素區(qū)域，將該區(qū)域的所有像素的均勻化亮度之和除以該區(qū)域的像素總數(shù)。
全文摘要
一種圖像校正方法，其包括以下步驟(1)用圖像攝取模塊拍攝測試圖片的一幅圖像，該圖像攝取模塊包括影像感測器，影像感測器中心的坐標(biāo)為(Xo，Yo)，該圖像至少包括位于中間的一組黑色條紋，該組黑色條紋的中心與該圖像的中心重合；(2)計算該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)；(3)根據(jù)該組黑色條紋中每一條紋的中心點的坐標(biāo)計算該圖像的中心的坐標(biāo)(Xc，Yc)；(4)計算該圖像的中心與該影像感測器中心的偏移量(ΔX，ΔY)＝(Xc-Xo，Yc-Yo)；及(5)將該偏移量寫入影像感測器中，影像感測器根據(jù)該偏移量對該圖像進行校正。此外，本發(fā)明還提供一種圖像校正系統(tǒng)。
文檔編號H04N1/387GK102256053SQ20101017572
公開日2011年11月23日 申請日期2010年5月18日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月18日
發(fā)明者甯韋銘 申請人:鴻富錦精密工業(yè)(深圳)有限公司, 鴻海精密工業(yè)股份有限公司