[发明专利]一种标定图像的确定方法及电子设备

权利要求书

1.一种标定图像的确定方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：

获取待标定摄像头采集的N帧原始标定图像，N为预设的正整数；

从所述N帧原始标定图像中确定异常图像，所述异常图像包括曝光异常的图像和/或清晰度小于清晰度阈值的图像；

在所述N帧原始标定图像中的所述异常图像包括曝光异常的图像的情况下，对所述异常图像进行曝光校正处理，和/或，在所述N帧原始标定图像中的所述异常图像包括清晰度小于清晰度阈值的图像的情况下，对所述异常图像进行去模糊处理，得到N帧目标标定图像；

其中，所述N帧目标标定图像包括所述原始标定图像中除去所述异常图像以外的图像和对所述异常图像进行曝光校正处理和/或去模糊处理后的图像，所述目标标定图像用于对所述待标定摄像头进行标定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述N帧原始标定图像中确定异常图像，包括：

若所述原始标定图像中各像素值的均值大于第一阈值或小于第二阈值，和/或，所述各像素值的协方差大于第三阈值或小于第四阈值，则确定所述原始标定图像为所述异常图像，所述第一阈值大于所述第二阈值，所述第三阈值大于所述第四阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述N帧原始标定图像中确定异常图像，还包括：

对所述原始标定图像分别提取水平方向和垂直方向的梯度值，所述水平方向的梯度值为所述原始标定图像的各像素值与Sobel水平方向的梯度算子模板的卷积，所述垂直方向的梯度值为所述原始标定图像的各像素值与Sobel垂直方向的梯度算子模板的卷积；

根据所述原始标定图像的所述水平方向的梯度值和所述垂直方向的梯度值，确定所述原始标定图像的清晰度值；

若所述原始标定图像的清晰度值小于所述清晰度阈值，则确定所述原始标定图像为所述异常图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述原始标定图像的清晰度值，包括：

采用基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数对所述N帧原始标定图像进行清晰度计算，得到对应的清晰度值。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述异常图像进行曝光校正处理，包括：

对所述异常图像进行分块处理，得到多个图像块；

确定所述多个图像块中各像素点的像素值对应的多个均值、方差和协方差；

针对每一个图像块，根据所述图像块中各像素值的均值、方差和协方差，以及所述异常图像中各像素点的像素值的均值、方差和协方差，确定所述图像块中各像素值对应的校正后的目标像素值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像块中各像素值的均值、方差和协方差，以及所述异常图像中各像素值的均值、方差和协方差，确定所述图像块中各像素值对应的校正后的目标像素值，包括：

根据所述图像块中各像素值的均值、方差和协方差，以及所述异常图像中各像素值的均值、方差和协方差，确定所述图像块对应的校正参数；在所述校正参数大于预设参数值的情况下，所述图像块的曝光情况为曝光过度，在所述校正参数小于预设参数值的情况下，所述图像块的曝光情况为曝光不足；

根据所述图像块对应的校正参数对所图像块中各像素点的像素值进行校正，得到所述图像块中各像素值对应的校正后的目标像素值。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述异常图像进行去模糊处理，包括：

将所述异常图像输入图像处理模型进行去模糊处理，所述图像处理模型具有对图像进行去模糊的能力；其中，所述图像处理模型是采用多帧异常图像，以及对应的正常标定图像训练得到的。