寻找镜头光心的方法与流程

本发明涉及镜头图像的质量评估领域，尤其涉及一寻找镜头光心的方法。

背景技术：

随着镜头行业的快速发展，人们对摄像模组的品质要求也越来越高，其中与摄像模组品质直接相关的一项重要的指标就是摄像模组组装时的水平偏心检测，如何将这种因水平偏心导致的不良品检测出来将是确保产品品质的关键，因此，研究一种能够准确定位出光心位置的方法将尤为重要。

镜头的光心是镜头光学组件的光轴与传感器(Sensor)感光平面的相交点。在理想的摄像机模型中，光心在图片中的坐标为成像平面以像素为单位的宽和高的一半，在镜头的组装过程中，由于各种原因，使得光学组件和Sensor之间的组装会有误差，这样会造成镜头实际成像的光心并不在Sensor感光平面的中心，这将会影响摄像模组的成像质量，因此，对镜头的光心要进行严格标定。目前一般是使用图片来查找镜头光心的方法，在这种做法中，是先找到图片中心最亮的一块区域，然后将其拟合成一个圆，求出该圆的圆心，进而将该圆的圆心定为镜头的光心。

由于该方法在寻找最亮区域并拟合圆时都会有误差产生，因此找光心并不准确，且计算量大，寻找镜头光心的效率较低，急需寻求一种更好的方法来精准的寻找镜头光心。

技术实现要素：

本发明的一个目的在于提供一寻找镜头光心的方法，通过求成像区域的内边界或者外边界的中心，进而得到镜头的光心，精度较高。

本发明的另一目的在于提供一寻找镜头光心的方法，该方法计算量小，计算快速，计算结果准确。

本发明的另一目的在于提供一寻找镜头光心的方法，利用成像区域的内边界 或外边界与成像区域之间的灰度对比，更容易找到成像区域的内边界或外边界，寻找镜头的光心更加便捷。

本发明的另一目的在于提供一寻找镜头光心的方法，通过寻找成像图像的不同灰度的区域，通过计算不同灰度区域的中心，进而求得镜头的光心，计算简便，工作效率较高。

本发明的另一目的在于提供一寻找镜头光心的方法，通过二值化处理镜头拍摄的图片，使得成像区域的内边界或外边界与成像区域的灰度形成梯度，以便于计算内边界或外边界的坐标。

为满足本发明的以上目的及本发明的其他目的和优势，本发明提供一寻找光心的方法，使用所述镜头拍摄一图片，所述方法包括以下步骤：

(A)将所述图片二值化，找到一成像区域的至少一内边界或至少一外边界在图像中的坐标；

(B)将所述内边界或所述外边界拟合成至少一内圆或至少一外圆，并求出各所述内圆或各所述外圆的圆心在图像中的坐标；以及

(C)将所述内圆的圆心或所述外圆的圆心定为镜头的光心。

其中所述内边界或所述外边界与所述成像区域的灰度值之间形成灰度梯度，具有灰度对比。

根据本发明的一实施例，所述成像区域、所述内边界或所述外边界为圆形区域。

在所述步骤(B)中，采用平均值法、加权平均法或最小二乘法拟合得到所述内圆或所述外圆。

其中所述内边界的颜色或所述外边界的颜色与所述成像区域的颜色不同。

根据本发明一实施例，所述成像区域为白色区域，所述内边界为黑色区域，所述外边界为绿色区域。

根据本发明一实施例，所述成像区域为白色区域，所述内边界为绿色区域，所述外边界为黑色区域。

根据本发明一实施例，所述成像区域为白色区域，各所述内边界为绿色和黑色相交替的区域，各所述外边界为绿色和黑色相交替的区域。

根据本发明一实施例，所述成像区域为白色区域，所述内边界和所述外边界 均为绿色区域或者均为黑色区域。

一寻找镜头光心的方法，使用所述镜头拍摄一图片，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(a)将所述图片二值化，找到一成像区域的至少一内边界或至少一外边界的点在图像中的坐标；

(b)将所述内边界或所述外边界拟合成至少一内多边形或至少一外多边形，求出各所述内多边形或各所述外多边形的中心在图像中的坐标；以及

(c)得出各所述内多边形或各所述外多边形的中心，进而得出镜头的光心。

进一步包括一步骤(d)：作出各所述内多边形的内切圆或各所述外多边形的外接圆，并求出各所述内切圆或各所述外接圆的圆心在图像中的坐标，得出各所述内切圆或各所述外接圆的圆心，进而得出镜头的光心，其中所述步骤(d)位于所述步骤(c)之后，或者所述步骤(d)位于所述步骤(b)及所述步骤(c)之间，并进一步结合所述步骤(c)中的所述内多边形或所述外多边形的中心，得出镜头的光心。

其中所述内边界或所述外边界与所述成像区域的灰度值之间形成灰度梯度，具有灰度对比。

其中所述成像区域、所述内边界或所述外边界为多边形区域。

根据本发明的实施例，所述内边界或所述外边界为等边三角形、正方形、菱形、等边三角形、五边形或六边形及其他多边形。

其中所述内边界的颜色或所述外边界的颜色与所述成像区域的颜色不同。

根据本发明一实施例，所述成像区域为白色区域，所述内边界为黑色区域，所述外边界为绿色区域。

根据本发明一实施例，所述成像区域为白色区域，所述内边界为绿色区域，所述外边界为黑色区域。

根据本发明一实施例，所述成像区域为白色区域，各所述内边界为绿色和黑色相交替的区域，各所述外边界为绿色和黑色相交替的区域。

附图说明

图1是根据本发明的一个优选实施例的成型模型示意图。

图2是根据本发明的上述第一个优选实施例的寻找镜头光心的流程图。

图3是根据本发明的上述第一个优选实施例一种变形实施方式。

图4是根据本发明的上述第一个优选实施例变形实施方式的寻找镜头光心的流程图。

图5是根据本发明的第二个优选实施例的成像模型示意图。

图6是根据本发明的上述第二个优选实施例的寻找镜头光心的流程图。

图7是根据本发明的上述第二个优选实施例一种变形实施方式。

图8是根据本发明的上述第二个优选实施例变形实施方式的寻找镜头光心的流程图。

具体实施方式

以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。

图1和图2为本发明的第一个优选实施例，是基于成像区域为圆形的镜头光心的查找。如图1和图2所示，成像模型为1，其中所述成像模型是由镜头拍摄的一张图片经二值化处理后而得到的，所述成像模型1包括一成像区域10、一外区域20和一内区域30，其中所述外区域20位于所述成像区域10的外部，所述内区域30位于所述成像区域10的内部。值得一提的是，所述成像区域10、所述外区域20和所述内区域30均为圆形的区域。

进一步地，所述外区域20与所述成像区域10连接的部分形成了所述成像区域10的外边界21，所述内区域30与所述成像区域10连接的部分形成了所述成像区域的内边界31，换句话说，所述外边界21与所述内边界31分别位于所述成像区域10的外边沿和内边沿，形成了所述成像区域10的外边界和内边界，使得所述成像区域10位于所述外边界21和所述内边界31的中部。值得一提的是，所述外边界21属于所述外区域20的一部分，其灰度值与所述外区域20相同，所述内边界31属于所述内区域30的一部分，其灰度值与所述内区域30相同。

所述外边界21与所述内边界31与中间的所述成像区域10的灰度值梯度较大，因此，所述外边界21与所述内边界31在所述图像模型1中很容易找到，且 计算精度高。

优选地，在该实施例中，所述成像区域10为白色区域，所述外区域20为绿色区域，所述内区域30为黑色区域，即所述外边界21为绿色，所述内边界31为黑色，与二者中间的所述成像区域10的灰度值差别较大，容易被识别，换句话说，所述内边界31的颜色、所述外边界21的颜色均与所述成像区域10的颜色不同，容易识别即可。或者所述成像区域10为白色区域，所述外区域20及所述外边界21为黑色区域，所述内区域30及所述内边界31为绿色区域。或者所述成像区域10为白色区域，所述外区域20、所述外边界21、所述内区域30及所述内边界31均为绿色区域或者均为黑色区域。

值得一提的是，所述外边界21和所述内边界31分别为绿色和黑色只是作为举例，并不限制本发明，所述外边界21和所述内边界31还可以实施为其他颜色，只要与所述成像区域10之间灰度值差别较大或者具有灰度对比即可，即本发明通过使得所述外边界21和所述内边界31的灰度值与所述成像区域10的灰度值差别较大来更加容易的找到所述成像区域10的内边界和外边界，以便于找到所述外边界21和所述内边界31的圆心，进而使求得的镜头光心更接近真实值，准确度更高。

在该实施例中，寻找镜头光心的方法如下：

步骤101：将图片二值化，找到所述成像区域10的内边界31或外边界21的点在图像中的坐标。

步骤102：将所述内边界31或所述外边界21拟合成一内圆或一外圆，并求出所述内圆或所述外圆的圆心在图像中的坐标。

步骤103：将所述内圆的圆心或所述外圆的圆心定为镜头的光心。

其中在所述步骤101中，将图片二值化是为了更加明显的突出感兴趣的区域，利用所述内边界31、所述外边界21与所述成像区域10之间的灰度值相差较大来寻找所述内边界31或所述外边界21的点在图像中的坐标，更加便于找到坐标点，且找到的坐标更加精准。

在所述步骤102中，按照所述步骤101中找到的所述内边界31的点，进而将所述内边界31拟合成一个内圆，并按照所述步骤101中找到的所述外边界21的点，将所述外边界21拟合成一个外圆，并利用相应的软件和算法求出所述内圆的圆心或所述外圆的圆心在图像中的坐标。

值得一提的是，将所述内边界31和所述外边界21拟合成圆的方法可以根据实际情况任意选择，即可以采用平均值法、加权平均法或者最小二乘法来拟合成所述内圆和所述外圆。在该实施例中，为了使拟合得到的所述内圆或所述外圆的拟合效果更好，该实施例采用最小二乘法来拟合得到所述内圆和所述外圆。

在所述步骤103中，根据实际情况，当只有一个内圆或一个外圆时，求得的内圆的圆心或者外圆的圆心坐标即为镜头光心的坐标，当同时有至少一个内圆和至少一个外圆时，可以同时求各内圆的圆心和各外圆的圆心，进而作为镜头的光心。

该实施例就是基于黑色的所述内边界31、绿色的所述外边界21和白色的所述成像区域10之间灰度值的差别来找镜头的光心的，操作简单，计算快速且计算精度高。

图3和图4为本发明的上述第一个优选实施例一种变形实施，是基于成像区域为圆形的镜头光心的查找。如图3和图4所示，在上述第一个优选实施例的基础上，该实施例是将一成像区域10A的内边界和外边界拟合成多个内圆或多个外圆，求得多个内圆或多个外圆的圆心，或者进一步求得多个内圆或/和多个外圆的圆心，以更加精准的计算镜头的光心。

具体地，在所述成像区域10A的外部形成一外区域20A，在所述成像区域10A的内部形成一内区域30A，所述成像区域10A、所述外区域20A和所述内区域30A均为圆形区域。其中，所述内区域10A为白色区域，所述外区域20A包括多个子外区域22A，其中各所述子外区域22A为绿色和黑色相交替的区域，各所述子外区域22A之间相交叉的边界及与所述成像区域10A相交叉的边界形成了多个外边界21A，所述内区域30A也包括多个子内区域32A，其中各所述子内区域22A为绿色和黑色相交替的区域，各所述子内区域22A之间相交叉的边界及与所述成像区域10A相交叉的边界形成了多个内边界31A。其中，所述外边界21A分布于所述成像区域10A的外部周围，所述内边界31A分布于所述成像区域10A的内部周围，通过寻找所述外边界21A和所述内边界31A的圆心，得以寻找镜头的光心。

综上，在该实施例中，寻找镜头光心的方法如下：

步骤101A：将图片二值化，找到所述成像区域10A的多个内边界31A或多个外边界21A的点在图像中的坐标。

步骤102A：将各所述内边界31A或各所述外边界21A分别拟合成多个内圆或多个外圆，并求出各所述内圆或各所述外圆的圆心在图像中的坐标。

步骤103A：将各所述内圆的圆心或各所述外圆的圆心定为镜头的光心。

值得一提的是，在所述步骤103A中，当有多个内圆或多个外圆时，利用相关软件和算法同时求出各所述内圆的圆心或各所述外圆的圆心或者各所述内圆和各所述外圆的圆心，求得的各圆心，均可作为镜头的光心，即可以单独利用内圆求镜头光心，可以单独利用外圆求镜头光心，也可以同时利用内圆和外圆求镜头光心。

图5和图6为本发明的第二个优选实施例，是基于成像区域为方形或其他多边形的镜头光心的查找。如图5和图6所示，选择镜头拍摄的一张图片，对其进行二值化处理，得到一成像模型1B，其中所述成型模型1B包括一成像区域10B、一外区域20B和一内区域30B，所述成像区域10B、所述外区域20B和所述内区域30B均为正方形。其中，所述成像区域10B位于所述外区域20B和所述内区域30B之间，换句话说，所述外区域20B位于所述成像区域10B的外部，在与所述成像区域10B相连接的区域形成一外边界21B，其中所述外边界21B为所述外区域20B的一部分，与所述成像区域10B相连接，所述内区域30B位于所述成像区域10B的内部，在与所述成像区域10B相连接的区域形成一内边界31B，其中所述内边界31B为所述内区域30B的一部分，与所述成像区域10B相连接，因此，所述外边界21B和所述内边界31B分别构成了所述成像区域10B的外边界和内边界。

值得一提的是，所述外区域20B、所述内区域30B的灰度值与所述成像区域10B的灰度值梯度较大，即所述外区域20B、所述内区域30B与所述成像区域10B之间具有灰度值对比，因此，在图像中很容易找到所述外边界21B和所述内边界31B，通过将所述外边界21B和所述内边界31B作图得到一外正方形和一内正方形，寻找得到所述外正方形和所述内正方形的中心，得到镜头的光心。

优选地，所述成像区域10B为白色区域，所述外区域20B及所述外边界21B为绿色区域，所述内区域30B及所述内边界31B为黑色区域。或者所述成像区域10B为白色区域，所述外区域20B及所述外边界21B为黑色区域，所述内区域30B及所述内边界31B为绿色区域。或者所述成像区域10B为白色区域，所述外区域20B及所述外边界21B为绿色和黑色相交替的区域，所述内区域30B 及所述内边界31B为绿色和黑色相交替的区域。所述成像区域10B、所述外区域20B及所述内区域30B也可以为其他的具有灰度对比的颜色。

综上，在该实施例中，寻找镜头光心的方法如下：

步骤201：将图片二值化，找到所述成像区域10B的内边界31B或外边界21B的点在图像中的坐标。

步骤202：将所述内边界31B或所述外边界21B分别拟合成一内正方形或一外正方形，并求出所述内正方形或所述外正方形的中心在图像中的坐标。

步骤203：将所述内正方形的中心或所述外正方形的中心定为镜头的光心。

在所述步骤202和所述步骤203中，通过相应的软件和算法，将所述内边界31B或所述外边界21B拟合成相应的内正方形或外正方形，并求得所述内正方形或所述外正方形的中心，即为镜头的光心。

值得一提的是，也可以寻找多个内边界31B及多个外边界21B，进而拟合得到多个内正方形和多个外正方形，求多个内正方形和多个外正方形的中心，即为镜头的光心，或者进一步求得多个内正方形和外正方形的中心，得到的也为镜头的光心，计算精度较高。

值得一提的是，对于成像区域为圆形的镜头光心的查找，依然可以将成像区域的内边界或外边界拟合成正方形或者其他多边形，通过计算正方形或者多边形或者对各多边形作内切圆或外接圆的方式来寻找成像区域为圆形的镜头发光心。

图7和图8为本发明的第二个优选实施例的变形实施，是基于成像区域为方形或者其他多边形的镜头光心的查找。如图7和图8所示，在上述第二个优选实施例的基础上，通过相应的软件和算法，对求得的所述内正方形作一内切圆33B，并对求得的所述外正方形作一外接圆23B，其中所述内切圆33B与所述内区域30B及所述内正方形的灰度一致，所述外接圆23B与所述外区域20B及外正方形的灰度一致，因此，通过计算内切圆及外接圆的圆心求得镜头的光心。

在该实施例的变形实施中，寻找镜头光心的方法如下：

步骤201B：将图片二值化，找到所述成像区域10B的内边界31B或外边界21B的点在图像中的坐标。

步骤202B：将所述内边界31B或所述外边界21B分别拟合成一内正方形或一外正方形，并作出所述内正方形的一内切圆33B，或作出所述外正方形的一外接圆23B。

步骤203B：求出所述内切圆33B或所述外接圆23B的圆心在图像中的坐标。

步骤204B：将所述内切圆33B的圆心或所述外接圆23B的圆心定为镜头的光心。

在所述步骤203B中，也可以进一步求出各所述内正方形或所述外正方形的中心在图像中的坐标，并且在所述步骤204B中，进一步得出所述内正方形或所述外正方形的中心，再进一步综合所述内切圆33B及所述外接圆23B的圆心，得出镜头的光心。

优选地，所述成像区域10B为白色区域，所述外区域20B及所述外边界21B为绿色区域，所述内区域30B及所述内边界31B为黑色区域。或者所述成像区域10B为白色区域，所述外区域20B、所述外边界21B及所述外接圆23B为黑色区域，所述内区域30B、所述内边界31B及所述内切圆33B为绿色区域。或者所述成像区域10B为白色区域，所述外区域20B、所述外边界21B及所述外接圆23B为绿色和黑色相交替的区域，所述内区域30B、所述内边界31B及所述内切圆33B为绿色和黑色相交替的区域。所述成像区域10B、所述外区域20B及所述内区域30B也可以为其他的具有灰度对比的颜色。

更值得一提的是，也可以将方形的所述成像区域10B的内边界或外边界拟合成其他多边形，如等边三角形、菱形、五边形、六边形、梯形等其他多边形，通过求得相应多边形的中心来求得镜头的光心。

进一步地，在本发明的第二个优选实施例中，当所述成像区域10B为其他多边形时，如三角形、菱形、五边形、六边形等，所述内边界31B及所述外边界21B依然与所述成像区域10B的形状保持相似，求得的镜头光心精度较高。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。