本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體是涉及一種大視場(chǎng)攝像頭的圖像去暗角方法及裝置。

背景技術(shù)：

魚(yú)眼攝像機(jī)由于其視場(chǎng)較大的特點(diǎn)，在攝影、車輛環(huán)視系統(tǒng)、大范圍環(huán)境監(jiān)控中具有廣泛的應(yīng)用。魚(yú)眼攝像機(jī)拍攝的圖片呈現(xiàn)強(qiáng)度較大的暗角效應(yīng)。暗角效應(yīng)表現(xiàn)為在圖像的四角，呈扇形向外延伸的逐漸變暗的區(qū)域。其形成原因有：1.通過(guò)傳感器邊緣的光要比通過(guò)傳感器中央的光途徑的距離較遠(yuǎn)，光產(chǎn)生一定的衰減；2.照射在傳感器的光通量由中心向四周遞減。以上因素導(dǎo)致攝像機(jī)拍攝到的圖像整體曝光的不均勻，其規(guī)律是由中心至邊角成放射狀曝光率遞減。形成了圖像的暗角效應(yīng)，影響圖像的視覺(jué)效果。在后期圖像識(shí)別、全景拼接及融合的應(yīng)用中，會(huì)干擾圖像識(shí)別、在全景拼接中形成較為明顯的拼縫。

為了去除圖像暗角效應(yīng)，專利文獻(xiàn)zl201210379524.7公開(kāi)了一種圖像暗角亮度調(diào)節(jié)方法及裝置，其中該方法包括：s100)獲取二維圖像，并對(duì)二維圖像劃分暗角區(qū)域；s200)調(diào)整暗角區(qū)域的亮度；s300)輸出亮度調(diào)整后的圖像。實(shí)施該技術(shù)方案的圖像暗角亮度調(diào)節(jié)方法及裝置，在利用圖像拍攝裝置進(jìn)行拍攝的過(guò)程中，能夠自動(dòng)調(diào)整圖像暗角的亮度，使得調(diào)整后整幅圖的亮度保持一致，提高圖像觀看的舒適度；但是，其技術(shù)方案是通過(guò)選擇固定大小的正方形區(qū)域(邊長(zhǎng)為80至120像素)，統(tǒng)計(jì)該區(qū)域的像素平均值作為調(diào)整圖像暗角的參數(shù)，存在如下技術(shù)問(wèn)題：1.不能適用于不同分辨率的圖像。2.在魚(yú)眼鏡頭暗角較大的時(shí)候，其選擇的正方向區(qū)域不能完全表征暗角區(qū)域，不能適用于暗角較大的圖像。

專利文獻(xiàn)zl201610097292.4公開(kāi)了一種圖像暗角校正方法、裝置及系統(tǒng)，包括從攝像頭的otp空間獲取預(yù)設(shè)鏡頭暗角補(bǔ)償參數(shù)；將所述預(yù)設(shè)鏡頭暗角補(bǔ)償參數(shù)代入預(yù)設(shè)鏡頭暗角補(bǔ)償公式，計(jì)算各個(gè)像素點(diǎn)的鏡頭暗角補(bǔ)償系數(shù)；利用所述待補(bǔ)償圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的鏡頭暗角補(bǔ)償系數(shù)，分別對(duì)所述待補(bǔ)償圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行補(bǔ)償。該技術(shù)方案，通過(guò)將攝像頭的暗角補(bǔ)償參數(shù)預(yù)先存儲(chǔ)到攝像頭的存儲(chǔ)空間內(nèi)。但是，該技術(shù)方案并未給出補(bǔ)償參數(shù)是如何計(jì)算得到；且其對(duì)任何光線下、任何環(huán)境下均采用同樣的補(bǔ)償參數(shù)，不能動(dòng)態(tài)根據(jù)圖片進(jìn)行調(diào)節(jié)，只能適應(yīng)于特定的攝像頭。此外，由于需要參數(shù)預(yù)先燒錄到攝像頭的存儲(chǔ)空間內(nèi)，而燒錄過(guò)程會(huì)增加燒壞芯片的幾率，也會(huì)增加生產(chǎn)成本。

為了解決上述技術(shù)方案存在的技術(shù)問(wèn)題，剖切需要一種適用于不同分辨率圖像的，適用于各種攝像機(jī)拍攝得到的圖像的，尤其適用于大視角暗角效應(yīng)比較明顯的圖像去暗角方法及裝置。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出一種適用于不同分辨率圖像的，適用于各種攝像機(jī)拍攝得到的圖像的，尤其適用于大視角暗角效應(yīng)比較明顯的圖像去暗角方法及裝置。

本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

一種大視場(chǎng)攝像頭的圖像去暗角方法，包括如下步驟：

s10)根據(jù)圖像的徑向梯度分布的對(duì)稱性來(lái)判斷圖像是否存在暗角；

s20)若判斷不存在暗角，則直接輸出圖像；若判斷存在暗角，則對(duì)圖像暗角效應(yīng)進(jìn)行建模；

s30)求解模型參數(shù)，將求解出的參數(shù)作為矯正補(bǔ)償參數(shù)；

s40)將矯正補(bǔ)償參數(shù)代入矯正圖像公式，進(jìn)行暗角矯正；

s50)輸出矯正暗角后的圖像。

進(jìn)一步的，根據(jù)圖像的徑向梯度分布的對(duì)稱性來(lái)判斷圖像是否存在暗角的方法如下：

s11)以圖像中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，計(jì)算圖像的徑向梯度；

設(shè)圖像中心坐標(biāo)點(diǎn)為(x0,y0),圖像中任意一點(diǎn)坐標(biāo)為(x,y)，計(jì)算在半徑方向上的梯度

s12)計(jì)算梯度的分布；

用表示梯度分布函數(shù)。設(shè)定a1表示梯度大于0的梯度數(shù)值總和，a2表示梯度小于0的梯度數(shù)值總和，則

用h+(ψ)，h-(ψ)分別表示歸一化的梯度大于0的梯度分布和梯度小于零的梯度分布，則

s13)計(jì)算梯度分布h+(ψ)，h-(ψ)的k-l散度

k-l散度表示如下：

若干若γ(i)大于給定的閾值，則判斷圖像存在暗角，若干若γ(i)不大于于給定的閾值，則判斷圖像不存在暗角。

進(jìn)一步的，對(duì)圖像暗角效應(yīng)建立模型的方法如下：

假設(shè)存在暗角效應(yīng)的圖像亮度用v(r)表示，無(wú)暗角效應(yīng)存在的圖像亮度用a(r)表示，光暈漸變函數(shù)用g(r)表示，則存在暗角效應(yīng)的圖像亮度可表示成無(wú)暗角效應(yīng)存在的圖像亮度與光暈漸變函數(shù)的乘積:

v(r)＝a(r)g(r)(7)

其中

g(r)＝1+ar²+br⁴+cr³(9)

式中r表示某一點(diǎn)(x，y)與光暈中心的徑向值，用x0，y0表示光暈畸變中心，則

其中，x和y是圖像每一點(diǎn)的坐標(biāo)，x0，y0和a、b、c是作為未知量的參數(shù)。

進(jìn)一步的，求解模型參數(shù)的方法如下：

s31)模型參數(shù)的求解轉(zhuǎn)換；

由于暗角圖像從暗角的中心點(diǎn)向四周是逐漸變暗的，因此，光暈漸變函數(shù)g是隨著r單調(diào)遞增的，則光暈漸變函數(shù)g的一階導(dǎo)數(shù)應(yīng)該大于0，計(jì)算得到g的一階導(dǎo)數(shù)

dg/dr＝2ar+4br³+6cr⁵＞0(10)

由于參數(shù)r的范圍應(yīng)在[0,1]之間，這樣，上式則可以轉(zhuǎn)換為：

a+2br²+3cr⁴＞0(11)

令r²＝q，則上式變?yōu)椋篴+2bq+3cq2＞0

根據(jù)二次不等式相關(guān)知識(shí)，令：

求解參數(shù)可轉(zhuǎn)換為解條件極值問(wèn)題，則

where

c1＝(c≥0∧4b²-12ac＜0)，

c2＝(c≥0∧4b²-12ac≥0∧q-≤0∧q+≤0)

c3＝(c≥0∧4b²-12ac≥0∧q-≥0∧q+≥0)

c4＝(c＜0∧q-≤0∧q+≥0)，

c5＝(c＜0∧q-≥0∧q+≤0).

s32)解算參數(shù)a，b，c

為減少計(jì)算量，縮小圖像到原來(lái)的1/10；

不失一般性，中心點(diǎn)x0，y0為圖像像素的正中心，因?yàn)閤∈(0，1)，經(jīng)過(guò)工程經(jīng)驗(yàn)得知，a，b，c均在(-2，2)的范圍空間內(nèi)，因此將a，b，c的初值設(shè)置為此空間內(nèi)，采用nelder-mead算法求解出參數(shù)a，b，c。

進(jìn)一步的，進(jìn)行暗角矯正的方法如下：

根據(jù)計(jì)算出的參數(shù)a、b、c及中心點(diǎn)x0，y0，按照下面的公式矯正圖像，具備暗角效應(yīng)上的圖像上某一點(diǎn)的亮度值用vorig表示，矯正后的該點(diǎn)的圖像亮度用vcorr表示，則經(jīng)過(guò)暗角校正后的圖像亮度為：

vcorr(x，y)＝vorig(x，y)ga，b，c(r)(13)

其中，g(r)＝1+ar²+br⁴+cr⁵，

若為彩色圖，則對(duì)每一個(gè)通道都進(jìn)行矯正。

一種大視場(chǎng)攝像頭的圖像去暗角裝置，包括：

暗角判斷單元，用于根據(jù)圖像的徑向梯度分布的對(duì)稱性來(lái)判斷圖像是否存在暗角；

參數(shù)建模單元，假設(shè)存在暗角效應(yīng)的圖像亮度用v(r)表示，無(wú)暗角效應(yīng)存在的圖像亮度用a(r)表示，光暈漸變函數(shù)用g(r)表示，將存在暗角效應(yīng)的圖像亮度表示成無(wú)暗角效應(yīng)存在的圖像亮度與光暈漸變函數(shù)的乘積，建立參數(shù)模型

v(r)＝a(r)g(r)

其中

g(r)＝1+ar²+br⁴+cr⁵

式中r表示某一點(diǎn)(x，y)與光暈中心的徑向值，用x0，y0表示光暈畸變中心，則

其中，x和y是圖像每一點(diǎn)的坐標(biāo)，x0，y0和a、b、c是作為未知量的參數(shù)；

參數(shù)求解單元，將參數(shù)模型進(jìn)行求解轉(zhuǎn)換，解算出參數(shù)a,b,c及x0，y0；

矯正暗角單元，根據(jù)計(jì)算出的參數(shù)a、b、c及中心點(diǎn)x0，y0，按照下面的公式矯正圖像，具備暗角效應(yīng)上的圖像上某一點(diǎn)的亮度值用vorig表示，矯正后的該點(diǎn)的圖像亮度用vcorr表示，則經(jīng)過(guò)暗角校正后的圖像亮度為：

vcorr(x，y)＝vorig(x，y)gn，b，c(r)

其中，g(r)＝1+ar²+br⁴+cr⁵，

進(jìn)一步的，暗角判斷單元通過(guò)以下步驟判斷暗角是否存在：

步驟1，以圖像中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，計(jì)算圖像的徑向梯度；

設(shè)圖像中心坐標(biāo)點(diǎn)為(x0,y0),圖像中任意一點(diǎn)坐標(biāo)為(x,y)，計(jì)算在半徑方向上的梯度

步驟2，計(jì)算梯度的分布；

用表示梯度分布函數(shù)。設(shè)定a1表示梯度大于0的梯度數(shù)值總和，a2表示梯度小于0的梯度數(shù)值總和，則

用h+(ψ)，h-(ψ)分別表示歸一化的梯度大于0的梯度分布和梯度小于零的梯度分布，則

步驟3，計(jì)算梯度分布h+(ψ)，h-(ψ)的k-l散度

梯度分布h+(ψ)，h-(ψ)的k-l散度表示如下：

若干若г(i)大于給定的閾值，則判斷圖像存在暗角，若干若г(i)不大于于給定的閾值，則判斷圖像不存在暗角。

進(jìn)一步的，通過(guò)以下步驟求解模型參數(shù)：

步驟1，模型參數(shù)的求解轉(zhuǎn)換；

由于暗角圖像從暗角的中心點(diǎn)向四周是逐漸變暗的，因此，光暈漸變函數(shù)g是隨著r單調(diào)遞增的，則光暈漸變函數(shù)g的一階導(dǎo)數(shù)應(yīng)該大于0，計(jì)算得到g的一階導(dǎo)數(shù)

dg/dr＝2ar+4br³+6cr⁵＞0(10)

由于參數(shù)r的范圍應(yīng)在[0，1]之間，這樣，上式則可以轉(zhuǎn)換為：

a+2br²+3cr⁴＞0(11)

令r²＝q，則上式變?yōu)椋篴+2bq+3cq²＞0

根據(jù)二次不等式相關(guān)知識(shí)，令：

求解參數(shù)可轉(zhuǎn)換為解條件極值問(wèn)題，則

where

c1＝(c≥0∧4b²-12ac＜0)，

c2＝(c≥0∧4b²-12ac≥0∧q-≤0∧q+≤0)

c3＝(c≥0∧4b²-12ac≥0∧q-≥0∧q+≥0)

c4＝(c＜0∧q-≤0∧q+≥0)，

c5＝(c＜0∧q-≥0∧q+≤0).

步驟2)解算參數(shù)a，b，c

為減少計(jì)算量，縮小圖像到原來(lái)的1/10；

不失一般性，中心點(diǎn)x0，y0為圖像像素的正中心，因?yàn)閤∈(0，1)，經(jīng)過(guò)工程經(jīng)驗(yàn)得知，a，b，c均在(-2，2)的范圍空間內(nèi)，因此將a,b,c的初值設(shè)置為此空間內(nèi)，采用nelder–mead算法求解出參數(shù)a，b，c。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提供一種大視場(chǎng)攝像頭的圖像去暗角方法及裝置，本發(fā)明圖像去暗角方法根據(jù)圖像的徑向梯度分布的對(duì)稱性來(lái)判斷圖像是否存在暗角；且采用整副圖像的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行暗角的估計(jì)，不同于傳統(tǒng)方法選擇固定大小的正方形區(qū)域(邊長(zhǎng)為80至120像素)進(jìn)行暗角評(píng)估，能夠適用于不同分辨率的圖像，且能夠適用于暗角較大的圖像，出現(xiàn)偏差的可能性小，也就是說(shuō)適用于可輸出可變分辨率的相機(jī)，可使用的相機(jī)種類更為廣泛。且本發(fā)明圖像去暗角方法根據(jù)要矯正的圖像進(jìn)行參數(shù)的設(shè)計(jì)，普適性強(qiáng)，可適用于不同光照、不同環(huán)境下形成的暗角效應(yīng)不同的圖像，適應(yīng)范圍更廣；不同于傳統(tǒng)方法只能適應(yīng)于特定的攝像頭，本發(fā)明圖像去暗角方法可以不限定特定的攝像頭。本發(fā)明圖像去暗角方法模型參數(shù)的簡(jiǎn)化及求解，根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了簡(jiǎn)化，大大減少了計(jì)算量。此外，本發(fā)明圖像去暗角方法不需要預(yù)先燒錄芯片，因此，能夠降低芯片的燒壞記錄，降低生產(chǎn)成本。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明大視場(chǎng)攝像頭的去圖像暗角方法的流程圖；

具體實(shí)施方式

為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容，特舉以下實(shí)施例詳細(xì)說(shuō)明，其目的僅在于更好理解本發(fā)明的內(nèi)容而非限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。

如圖1所示，一種大視場(chǎng)攝像頭的圖像去暗角方法，包括如下步驟：

s10)根據(jù)圖像的徑向梯度分布的對(duì)稱性來(lái)判斷圖像是否存在暗角，

s11)以圖像中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，計(jì)算圖像的徑向梯度。

設(shè)圖像中心坐標(biāo)點(diǎn)為(x0,y0),圖像中任意一點(diǎn)坐標(biāo)為(x,y)。計(jì)算在半徑方向上的梯度

s12)計(jì)算梯度的分布。

用表示分布函數(shù)。設(shè)定a1表示梯度大于0的梯度數(shù)值總和，a2表示梯度小于0的梯度數(shù)值總和

用h+(ψ)，h-(ψ)分別表示歸一化的梯度大于0的梯度分布和梯度小于零的梯度分布。

s13)計(jì)算h+(ψ)，h-(ψ)的k-l散度

在概率論或信息論中，kl散度(kullback–leiblerdivergence)，又稱相對(duì)熵(relativeentropy)，是描述兩個(gè)概率分布p和q差異的一種方法。

若干若г(i)大于給定的閾值，則判斷圖像存在暗角，若干若γ(i)不大于于給定的閾值，則判斷圖像不存在暗角。

s20)若判斷不存在暗角，則直接輸出圖像；若判斷存在暗角，則對(duì)圖像暗角效應(yīng)進(jìn)行建模：

對(duì)圖像暗角效應(yīng)建立模型的方法如下：

假設(shè)存在暗角效應(yīng)的圖像亮度用可v(r)表示，a(r)表示理想情況(無(wú)暗角效應(yīng)存在時(shí))亮度，g(r)表示光暈漸變函數(shù)，則存在暗角效應(yīng)的圖像可表示理想情況成像亮度與光暈漸變函數(shù)的乘積。

v(r)＝a(r)g(r)(7)

其中

g(r)＝1+ar²+br⁴+cr⁵(9)

式中r表示某一點(diǎn)(x，y)與光暈中心的徑向值。x0，y0分別表示光暈畸變中心。

其中，x和y是圖像每一點(diǎn)的坐標(biāo)，x0，y0和a、b、c均為未知量。

s30)求解模型參數(shù)，將求解出的參數(shù)作為矯正補(bǔ)償參數(shù)；

求解模型參數(shù)的方法如下：

s31)模型參數(shù)的求解轉(zhuǎn)換

暗角圖像從暗角的中心點(diǎn)向四周應(yīng)該是逐漸變暗的，根據(jù)上式函數(shù)g應(yīng)該是隨著r單調(diào)遞增的即越靠近邊緣上式的乘法中g(shù)值也就應(yīng)該越大，因此函數(shù)g的一階導(dǎo)數(shù)應(yīng)該大于0，得到g的一階導(dǎo)數(shù)

dg/dr＝2ar+4br³+6cr⁵＞0(11)

參數(shù)r的范圍很明顯應(yīng)該在[0，1]之間，這樣上式則可以轉(zhuǎn)換為：

a+2br²+3cr⁴＞0(12)

令r²＝q，則上式變?yōu)椋篴+2bq+3cq²＞0.

根據(jù)二次不等式相關(guān)知識(shí)，令：

求解參數(shù)轉(zhuǎn)換為解條件極值問(wèn)題：

where

c1＝(c≥0∧4b²-12ac＜0)，

c2＝(c≥0∧4b²-12ac≥0∧q-≤0∧q+≤0)

c3＝(c≥0∧4b²-12ac≥0∧q-≥0∧q+≥0)

c4＝(c＜0∧q-≤0∧q+≥0)，

c5＝(c＜0∧q-≥0∧q+≤0).

s32)解算參數(shù)a，b，c

為減少計(jì)算量，縮小圖像到原來(lái)的1/10。

不失一般性，中心點(diǎn)x0，y0分別為圖像像素的正中心。

因?yàn)閤∈(0，1)，經(jīng)過(guò)工程經(jīng)驗(yàn)得知，a,b,c均在(-2,2)的范圍空間內(nèi)。因此將a,b,c的初值設(shè)置為此空間內(nèi)，采用nelder–mead(一種優(yōu)化算法)算法進(jìn)行參數(shù)的求解。

s40)將矯正補(bǔ)償參數(shù)代入矯正圖像公式，進(jìn)行暗角矯正；

計(jì)算出上述a、b、c以及中心點(diǎn)后，可以按照下面的公式矯正圖像。vorig是具備暗角效應(yīng)上的圖像上某一點(diǎn)的亮度值，vcorr為矯正后的圖像。若為彩色圖，需要對(duì)每一個(gè)通道都進(jìn)行矯正。

vcorr(x，y)＝vorig(x，y)ga，b，c(r)(14)

其中，g(r)＝1+ar²+br⁴+cr⁵，

那么經(jīng)過(guò)暗角校正后的圖像就為：

vcorr(x，y)＝vorig(x，y)ga，b，c(r)

s50)輸出矯正暗角后的圖像。

一種大視場(chǎng)攝像頭的圖像去暗角裝置，包括：

暗角判斷單元，用于根據(jù)圖像的徑向梯度分布的對(duì)稱性來(lái)判斷圖像是否存在暗角；

參數(shù)建模單元，假設(shè)存在暗角效應(yīng)的圖像亮度用v(r)表示，無(wú)暗角效應(yīng)存在的圖像亮度用a(r)表示，光暈漸變函數(shù)用g(r)表示，將存在暗角效應(yīng)的圖像亮度表示成無(wú)暗角效應(yīng)存在的圖像亮度與光暈漸變函數(shù)的乘積，建立參數(shù)模型

v(r)＝a(r)g(r)

其中

g(r)＝1+ar²+br⁴+cr⁵

式中r表示某一點(diǎn)(x，y)與光暈中心的徑向值，用x0，y0表示光暈畸變中心，則

其中，x和y是圖像每一點(diǎn)的坐標(biāo)，x0，y0和a、b、c是作為未知量的參數(shù)；

參數(shù)求解單元，將參數(shù)模型進(jìn)行求解轉(zhuǎn)換，解算出參數(shù)a,b,c及x0，y0；

矯正暗角單元，根據(jù)計(jì)算出的參數(shù)a、b、c及中心點(diǎn)x0，y0，按照下面的公式矯正圖像，具備暗角效應(yīng)上的圖像上某一點(diǎn)的亮度值用vorig表示，矯正后的該點(diǎn)的圖像亮度用vcorr表示，則經(jīng)過(guò)暗角校正后的圖像亮度為：

vcorr(x，y)＝vorig(x，y)ga，b，c(r)

其中，g(r)＝1+ar²+br⁴+cr⁵，

暗角判斷單元通過(guò)以下步驟判斷暗角是否存在：

步驟1，以圖像中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，計(jì)算圖像的徑向梯度；

設(shè)圖像中心坐標(biāo)點(diǎn)為(x0,y0),圖像中任意一點(diǎn)坐標(biāo)為(x,y)，計(jì)算在半徑方向上的梯度

步驟2，計(jì)算梯度的分布；

用表示梯度分布函數(shù)。設(shè)定a1表示梯度大于0的梯度數(shù)值總和，a2表示梯度小于0的梯度數(shù)值總和，則

用h+(ψ)，h-(ψ)分別表示歸一化的梯度大于0的梯度分布和梯度小于零的梯度分布，則

步驟3，計(jì)算梯度分布h+(ψ)，h-(ψ)的k-l散度

梯度分布h+(ψ)，h-(ψ)的k-l散度表示如下：

若干若γ(i)大于給定的閾值，則判斷圖像存在暗角，若干若γ(i)不大于于給定的閾值，則判斷圖像不存在暗角。

通過(guò)以下步驟求解模型參數(shù)：

步驟1，模型參數(shù)的求解轉(zhuǎn)換；

由于暗角圖像從暗角的中心點(diǎn)向四周是逐漸變暗的，因此，光暈漸變函數(shù)g是隨著r單調(diào)遞增的，則光暈漸變函數(shù)g的一階導(dǎo)數(shù)應(yīng)該大于0，計(jì)算得到g的一階導(dǎo)數(shù)

dg/dr＝2ar+4br³+6cr⁵＞0(10)

由于參數(shù)r的范圍應(yīng)在[0，1]之間，這樣，上式則可以轉(zhuǎn)換為：

a+2br²+3cr⁴＞0(11)

令r²＝q，則上式變?yōu)椋篴+2bq+3cq²＞0

根據(jù)二次不等式相關(guān)知識(shí)，令：

求解參數(shù)可轉(zhuǎn)換為解條件極值問(wèn)題，則

where

c1＝(c≥0∧4b²-12ac＜0)，

c2＝(c≥0∧4b²-12ac≥0∧q-≤0∧q+≤0)

c3＝(c≥0∧4b²-12ac≥0∧q-≥0∧q+≥0)

c4＝(c＜0∧q-≤0∧q+≥0)，

c5＝(c＜0∧q-≥0∧q+≤0).

步驟2)解算參數(shù)a，b，c

為減少計(jì)算量，縮小圖像到原來(lái)的1/10；

不失一般性，中心點(diǎn)x0，y0為圖像像素的正中心，因?yàn)閤∈(0，1)，經(jīng)過(guò)工程經(jīng)驗(yàn)得知，a，b，c均在(-2，2)的范圍空間內(nèi)，因此將a，b，c的初值設(shè)置為此空間內(nèi)，采用nelder-mead算法求解出參數(shù)a，b，c。

本發(fā)明提供了一種大視場(chǎng)攝像頭的圖像去暗角方法及裝置，根據(jù)圖像的徑向梯度分布的對(duì)稱性來(lái)判斷圖像是否存在暗角，且采用整副圖像的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行暗角的估計(jì)，不同于傳統(tǒng)方法選擇固定大小的正方形區(qū)域(邊長(zhǎng)為80至120像素)進(jìn)行暗角評(píng)估，能夠適用于不同分辨率的圖像，且能夠適用于暗角較大的圖像，出現(xiàn)偏差的可能性小，也就是說(shuō)適用于可輸出可變分辨率的相機(jī)，可使用的相機(jī)種類更為廣泛。且本發(fā)明根據(jù)要矯正的圖像進(jìn)行參數(shù)的設(shè)計(jì)，普適性強(qiáng)，可適用于不同光照、不同環(huán)境下形成的暗角效應(yīng)不同的圖像，適應(yīng)范圍更廣；不同于傳統(tǒng)方法只能適應(yīng)于特定的攝像頭，本發(fā)明圖像去暗角方法可以不限定特定的攝像頭。本發(fā)明模型參數(shù)的簡(jiǎn)化及求解，根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了簡(jiǎn)化，大大減少了計(jì)算量。此外，本發(fā)明圖像去暗角方法不需要預(yù)先燒錄芯片，因此，能夠降低芯片的燒壞記錄，降低生產(chǎn)成本。

以上實(shí)施例是參照附圖，對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。本領(lǐng)域的技術(shù)人員通過(guò)對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行各種形式上的修改或變更，但不背離本發(fā)明的實(shí)質(zhì)的情況下，都落在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。