CN116385370A - 鱼眼图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种鱼眼图像处理方法、鱼眼图像处理装置、电子设备及非易失性计算机可读存储介质。方法包括对鱼眼相机的鱼眼图像进行色彩空间变换，以生成灰度图像；分别计算灰度图像中的每个像素在水平方向和垂直方向的导数，以分别生成第一梯度图像和第二梯度图像；分别根据第一梯度图像的每个第一像素和第二梯度图像中与第一像素位置相同的第二像素，计算每个第一像素对应的方位角，并对方位角进行归一化处理，以生成方位角图像；根据方位角图像，确定鱼眼相机的有效成像区域。由于不同拍摄场景下采集的原始图像的灰度变化趋势是不变的，基于梯度图像确定的方位角图像，能够适应不同拍摄场景，从而保证基于方位角图像确定的有效成像区域的准确性。

Description

鱼眼图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及鱼眼图像处理技术领域，更具体而言，涉及一种鱼眼图像处理方法、鱼眼图像处理装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

在确定鱼眼图像的有效成像区域时，受限于不同拍摄场景(光线情况及相机的曝光参数)的差异，导致鱼眼图像存在较大差异，而目前对鱼眼图像进行预处理的算法，难以适应不同场景和不同曝光参数，导致后续基于预处理后的图像确定有效成像区域的准确性不稳定。

发明内容

本申请实施方式提供一种鱼眼图像处理方法、鱼眼图像处理装置、电子设备和计算机可读存储介质。

本申请实施方式的鱼眼图像处理方法包括获取鱼眼相机拍摄的鱼眼图像；对所述鱼眼图像进行色彩空间变换，以生成灰度图像；分别计算所述灰度图像中的每个像素在水平方向的导数，以生成第一梯度图像，分别计算所述灰度图像中的每个像素在垂直方向的导数，以生成第二梯度图像；分别根据所述第一梯度图像的每个第一像素和第二梯度图像中与所述第一像素位置相同的第二像素，计算每个所述第一像素对应的方位角，并对所述方位角进行归一化处理，以根据归一化处理后的所述方位角生成方位角图像；根据所述方位角图像，确定所述鱼眼相机的有效成像区域。

在某些实施方式中，所述根据所述方位角图像，确定所述鱼眼相机的有效成像区域，包括基于预设步长，在预设区间内确定多个角度偏移；分别对所述方位角图像中的每个所述方位角增加所述角度偏移，以生成与每个所述角度偏移对应的偏移图像；分别对每个所述偏移图像进行二值化处理，以生成与每个所述偏移图像对应的二值化图像；根据多个所述二值化图像，确定所述有效成像区域。

在某些实施方式中，所述分别对所述方位角图像中的每个所述方位角增加所述角度偏移，以生成与每个所述角度偏移对应的偏移图像，包括分别对所述方位角图像中的每个所述方位角增加所述角度偏移；及在所述方位角增加所述角度偏移之后的数值大于或等于预设阈值的情况下，将所述数值减少所述预设阈值；根据增加所述角度偏移后的所述方位角图像生成与每个所述角度偏移对应的所述偏移图像。

在某些实施方式中，在根据多个所述二值化图像，确定所述有效成像区域之前，所述鱼眼图像处理方法包括分别对每个所述二值化图像进行中值滤波；所述根据多个所述二值化图像，确定所述有效成像区域，包括：根据多个中值滤波后的所述二值化图像，确定所述有效成像区域。

在某些实施方式中，所述根据多个所述二值化图像，确定所述有效成像区域，包括累加多个所述二值化图像中位置相同的像素的像素值，以生成统计图像；将所述统计图像中的每个像素进行归一化处理；对归一化处理后的所述统计图像进行二值化处理；对二值化处理后的所述统计图像进行中值滤波；及根据中值滤波后的所述统计图像，确定所述有效成像区域。

在某些实施方式中，所述累加多个所述二值化图像中位置相同的像素的像素值，以生成统计图像，包括分别累加多个所述二值化图像中位置相同的像素的像素值，以生成多个累加像素值；根据所述累加像素值和预设像素值的商确定所述累加像素值对应的所述预设像素值的像素的累加数量；根据所述累加数量生成所述统计图像。

在某些实施方式中，所述根据中值滤波后的所述统计图像，确定所述有效成像区域，包括对中值滤波后的所述统计图像进行逐行扫描，以得到每一行中像素值为预设像素值的边界像素；根据所有所述边界像素的图像坐标确定所述有效成像区域。

本申请实施方式的鱼眼图像处理装置包括获取模块、色彩变换模块、第一生成模块、第二生成模块和确定模块。所述获取模块用于获取鱼眼相机拍摄的鱼眼图像；所述色彩变换模块用于对所述鱼眼图像进行色彩空间变换，以生成灰度图像；所述第一生成模块用于分别计算所述灰度图像中的每个像素在水平方向的导数，以生成第一梯度图像，分别计算所述灰度图像中的每个像素在垂直方向的导数，以生成第二梯度图像；所述第二生成模块用于分别根据所述第一梯度图像的每个第一像素和第二梯度图像中与所述第一像素位置相同的第二像素，计算每个所述第一像素对应的方位角，并对所述方位角进行归一化处理，以根据归一化处理后的所述方位角生成方位角图像；所述确定模块用于根据所述方位角图像，确定所述鱼眼相机的有效成像区域。

本申请实施方式的电子设备包括包括一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中，一个或多个所述程序被存储在所述存储器中，并且被一个或多个所述处理器执行，所述程序包括用于执行上述任一实施方式的鱼眼图像处理方法的指令。

本申请实施方式的计算机可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一实施方式的所述鱼眼图像处理方法。

本申请实施方式的鱼眼图像处理方法、鱼眼图像处理装置、电子设备和计算机可读存储介质通过获取鱼眼图像经过色彩空间转换后的单通道的灰度图像，然后基于灰度图像的水平方向和垂直方向的导数，分别生成第一梯度图像和第二梯度图像，从而根据梯度图像中的任一第一像素和第二梯度图像中与该第一像素位置相同的第二像素，来确定每个第一像素对应的方位角，从而根据每个第一像素对应的方位角，生成方位角图像，最后基于方位角图像来实现有效成像区域的确定。对于鱼眼相机而言，由于在不同拍摄场景下拍摄的鱼眼图像的不同图像区域之间的灰度变化趋势是不变的，如鱼眼相机的四角到中心的灰度变化趋势是不变的，因此，基于第一梯度图像和第二梯度图像确定的方位角图像，能够适应不同拍摄场景，从而保证基于方位角图像确定的有效成像区域的准确性。

本申请的实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实施方式的实践了解到。

附图说明

本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的流程示意图；

图2是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的场景示意图；

图3是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的方位角图像的示意图；

图4是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的流程示意图；

图5是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的角度偏移为0的二值化图像的示意图；

图6是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的角度偏移为60的二值化图像的示意图；

图7是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的角度偏移为120的二值化图像的示意图；

图8是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的角度偏移为180的二值化图像的示意图；

图9是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的流程示意图；

图10是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的统计图像的示意图；

图11是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理方法的流程示意图；

图12是本申请某些实施方式的鱼眼图像处理装置的模块示意图；

图13是本申请某些实施方式的电子设备的平面示意图；

图14是本申请某些实施方式的非易失性计算机可读存储介质和处理器的连接状态示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施方式，实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本申请的实施方式，而不能理解为对本申请的实施方式的限制。

鱼眼相机凭借大广角的优势，得到了广泛的应用，但在很多图像分析场景如自动驾驶、智能监控等领域，对输入的图像畸变有较为严格的要求，必须通过特定的反畸变矫正算法对原始照片进行恢复，在出厂前一般会将有效成像区域准确地校准好。然而，在自动驾驶和三维重建等应用场景，存在大量出厂后仍需要校准的场景：如车辆发生碰撞事故导致摄像头损坏更换，无人配送车经过长途运输颠簸挤压后移位等。而在出厂后，没有标准测试环境下，若要进行有效成像区域的确定，只能基于鱼眼相机在实际使用场景中采集的图像进行，由于拍摄场景变化，导致采集的鱼眼图像存在较大差异，而目前对鱼眼图像进行预处理的算法，难以适应不同场景和不同曝光参数，导致后续基于预处理后的图像确定有效成像区域的准确性不稳定。

请参阅图1，本申请实施方式提供一种鱼眼图像处理方法，鱼眼图像处理方法包括：

步骤011：获取鱼眼相机拍摄的鱼眼图像；

其中，鱼眼相机可以是鱼眼相机，可以理解，鱼眼相机还可以是其他类型的相机，如广角相机、长焦相机等，本申请以鱼眼相机为鱼眼相机为例进行说明。如图2所示，鱼眼相机的有效成像区域一般为圆形，而最终输出的鱼眼图像一般为矩形，鱼眼图像除了包含有效成像区域之外，还包括屏上显示(Over Screen Display，OSD)内容(如图2中的“20XX年XX月XX日”)，屏上显示内容和鱼眼相机的实际应用场景有关。

由于鱼眼图像的四角区域为无场景信息的区域，鱼眼图像的四角始终为黑色，而有效成像区域的图像则包含实际场景的亮度信息，因此，不论是哪一种拍摄场景，四角到有效成像区域的灰度变化趋势都是不变的，即从四角到有效成像区域的灰度都是增加的。

其中，鱼眼图像为鱼眼相机采集的还未进行处理的图像，鱼眼图像可以是任意拍摄场景，或者任意拍摄参数(如曝光参数)拍摄得到的图像，本申请对此不作限制。

为了实现鱼眼相机的有效正常区域的校准，需要先获取鱼眼相机拍摄的鱼眼图像，以对鱼眼图像进行预处理。

步骤012：对鱼眼图像进行色彩空间变换，以生成灰度图像；

其中，鱼眼图像一般为可见光图像(如红绿蓝(即RGB)三通道的图像)，色彩空间变换可以是通过HSV(Hue，Saturation，Value)颜色模型对鱼眼图像进行色彩空间变换，从而根据每个像素的三通道像素值(即R通道像素值、G通道像素值和B通道像素值)计算每个像素的色调(H)、饱和度(S)和明度(V)，进而根据每个像素的明度生成灰度图像。

步骤013：分别计算灰度图像中的每个像素在水平方向的导数，以生成第一梯度图像，分别计算灰度图像中的每个像素在垂直方向的导数，以生成第二梯度图像；

具体地，在得到灰度图像后，根据前述讨论可知，鱼眼相机的四角到有效成像区域的灰度变化趋势都是不变的，即灰度的梯度变化是不变的，因此，可以计算灰度图像不同方向的灰度，从而得到多个梯度图像。如具体可以通过canny算子实现梯度图像的获取。

一般地，根据像素的排列，一般会分别计算鱼眼图像的水平方向的梯度和垂直方向的梯度，从而分别得到梯度方向垂直的第一梯度图像和第二梯度图像。

可选地，在确定第一梯度图像时，可分别计算灰度图像的每个像素在水平方向的导数，从而得到灰度图像在水平方向的梯度，以生成第一梯度图像；在确定第二梯度图像时，分别计算灰度图像的每个像素在垂直方向的导数，从而得到灰度图像在垂直方向的梯度，以生成第二梯度图像。

步骤014：分别根据第一梯度图像的每个第一像素和第二梯度图像中与第一像素位置相同的第二像素，计算每个第一像素对应的方位角，并对方位角进行归一化处理，以根据归一化处理后的方位角生成方位角图像；

具体地，在确定第一梯度图像和第二梯度图像之后，即可根据第一梯度图像和第二梯度图像生成方位角图像。

第一梯度图像包括多个第一像素，第二梯度图像包括多个第二像素，方位角图像包括多个第三像素，第三像素的像素值即为方位角，第一像素、第二像素和第三像素一一对应，一一对应的第一像素、第二像素和第三像素的位置相同。

可根据位置相同的第一像素和第二像素，确定方位角图像中位置相同的第三像素。例如，根据位置相同的第一像素的像素值和第二像素的像素值、及反正切函数，来计算第一像素对应的方位角，即每个第一像素对应的第三像素的像素值，从而根据每个第三像素的像素值生成方位角图像，方位角位于区间[0，360度]，而图像处理一般基于8位数据结构来进行，因此，需要将方位角图像进行归一化处理，从而将所有的方位角均归一化到预设方位角区间，如预设方位角区间可以是[0，255]。可以理解，预设方位角区间还可以是其他范围，预设方位角区间可根据图像处理的位数来确定，在此不作限制。方位角用于表示每个第三像素的灰度梯度变化方向。

如此，通过第一梯度图像和第二梯度图像生成方位角图像，以表示像素的变化趋势，从而方便后续根据方位角图像确定鱼眼相机的有效成像区域。

请参阅图3，为根据第一梯度图像和第二梯度图像生成的方位角图像，其中，不同第三像素的像素值表示了该像素的方位角大小。

步骤015：根据方位角图像，确定鱼眼相机的有效成像区域。

具体地，在确定方位角图像后，即可对方位角图像进行检测，以确定有效成像区域，如对方位角图像进行边缘检测，如图3中，已经明显可以看出圆形的有效成像区域的轮廓，从而得到有效成像区域。由于在不同拍摄场景下鱼眼相机的四角到中心的灰度变化趋势是不变的，因此，基于梯度图像确定的方位角图像，能够适应不同拍摄场景，从而保证基于方位角图像确定的有效成像区域的准确性。

本申请实施方式的鱼眼图像处理方法通过获取鱼眼图像经过色彩空间转换后的单通道的灰度图像，然后基于灰度图像的水平方向和垂直方向的导数，分别生成第一梯度图像和第二梯度图像，从而根据梯度图像中的任一第一像素和第二梯度图像中与该第一像素位置相同的第二像素，来确定每个第一像素对应的方位角，从而根据每个第一像素对应的方位角，生成方位角图像，最后基于方位角图像来实现有效成像区域的确定。对于鱼眼相机而言，由于在不同拍摄场景下拍摄的鱼眼图像的不同图像区域之间的灰度变化趋势是不变的，如鱼眼相机的四角到中心的灰度变化趋势是不变的，因此，基于第一梯度图像和第二梯度图像确定的方位角图像，能够适应不同拍摄场景，从而保证基于方位角图像确定的有效成像区域的准确性。

请参阅图4，在某些实施方式中，步骤015：根据方位角图像，确定鱼眼相机的有效成像区域，包括：

步骤0151：基于预设步长，在预设区间内确定多个角度偏移；

步骤0152：分别对方位角图像中的每个方位角增加角度偏移，以生成与每个角度偏移对应的偏移图像；

步骤0153：分别对每个偏移图像进行二值化处理，以生成与每个偏移图像对应的二值化图像；

步骤0154：根据多个二值化图像，确定有效成像区域。

具体地，在确定方位角图像后，需要基于不同的角度偏移来对方位角图像进行偏移，从而突出不同角度偏移下位于有效成像区域边缘附近的第三像素。

因此，可在预设区间(如预设区间为[0，360])内确定多个角度偏移，如随即确定0、30、50、80、110等角度偏移，以使得多个角度偏移尽量分布在整个预设区间内。进一步地，还可基于预设步长，在预设区间内确定多个角度偏移，如预设区间为[0，360]，如预设步长为10、30、50、60等，则可得到多个角度偏移。如以预设步长为30为例，分别为0、30、60、90、……、360，即可得到13个角度偏移，从而覆盖整个预设区间。此时，多个角度偏移从小到大依次排列后，任意相邻的两个角度偏移之间的差值相同，且均为预设步长，从而使得多个角度偏移均匀分布在整个预设区间内，有利于提高后续基于角度偏移处理后的偏移图像的准确性。

然后，分别根据每个角度偏移对方位角图像进行处理，从而生成与每个角度偏移对应的偏移图像。如可根据如下公式确定偏移图像：I2_(x，y)＝I1_(x，y)+α，其中，I2为偏移图像，I1为方位角图像，(x，y)为图像坐标，(x，y)位于方位角图像的图像坐标范围内，I2_(x，y)表示图像坐标为(x，y)的第四像素，I1_(x，y)表示图像坐标为(x，y)的第三像素，α为角度偏移。也即是说，具体可以将方位角图像中的每个第三像素的像素值加上角度偏移，从而得到每个第三像素对应的第四像素的像素值，从而根据多个第四像素的像素值生成该角度偏移对应的偏移图像。如此，即可得到每个角度偏移对应的偏移图像，即共13张偏移图像。

另外，第三像素的像素值加上角度偏移之后得到的第四像素的像素值可能大于或等于预设阈值(如预设阈值为256)，不满足图像处理的数据要求，因此需要进行处理。对于像素值大于255的第四像素，根据第四像素的像素值和预设阈值的差值替换第四像素的像素值，从而保证所有第四像素的像素值均小于或等于255。因此，对于像素值大于255的第四像素，则将该第四像素的像素值减去预设阈值(如256)，可以理解，对于超过360的角度，减去360得到的角度实际上是相同的，如30度和390度，因此，像素值超过255的第四像素的像素值减去256之后，对应的方位角其实是不变的，不会影响方位角的准确性。

为了方便数据处理，提高数据处理效率，且使得有效成像区域的特征更为明显，可对每个偏移图像均进行二值化处理，从而得到多个二值化图像，在偏移图像的第四像素的像素值均位于区间[0，255]的情况下，可以200为阈值，从而将像素值大于200的像素均赋值为255，而将像素值小于或等于200的像素均赋值为0，从而形成黑白的二值化图像，对于13张偏移图像分别进行二值化之后，即可得到13张二值化图像。

请参阅图5至图8，分别为角度偏移0、60、120和180的二值化图像，为了简洁，这里并未将13张二值化图像全部展示，而是仅展示其中部分角度偏移的二值化图像。可以理解，由于偏移图像对方位角图像进行了角度偏移，因此，在进行二值化之后，呈现白色的区域是不同的，如对于不同拍摄场景对应的方位角图像而言，左下角的有效成像区域的边缘部分，均为接近360度的方位角，因此，在0度的偏移图像进行二值化之后，偏移图像中基本只有左下角的有效成像区域的边缘部分呈现白色，形成一段白色的弧线。同理，在进行角度偏移之后，即可得到不同角度偏移对应的有效成像区域的边缘部分的图像，从而在经过得到预设区间(即0到360度内的)所有有效成像区域的边缘部分的图像，根据多个偏移图像对应的多个二值化图像，即可确定有效成像区域。

可选地，可分别对每个二值化图像进行中值滤波，从而得到滤波后的二值化图像，降低离散的噪声像素对后续确定有效成像区域的影响。然后再根据多个中值滤波后二值化图像，准确地确定有效成像区域。

请参阅图9，在某些实施方式中，步骤0154：根据多个二值化图像，确定有效成像区域，包括：

步骤01541：累加多个二值化图像中位置相同的像素的像素值，以生成统计图像；

步骤01542：将统计图像中的每个像素进行归一化处理；

步骤01543：对归一化处理后的统计图像进行二值化处理；

步骤01544：对二值化处理后的统计图像进行中值滤波；及

步骤01545：根据中值滤波后的统计图像，确定有效成像区域。

具体地，请参阅图10，在得到多个对应不同角度偏移的二值化图像之后，可以明显看出每个二值化图像中对应的白色像素区域即为有效成像区域的一部分的，因此，可根据多个二值化图像(或者多个中值滤波后的二值化图像)中位置相同的像素的像素值，以生成统计图像，从而形成完整的有效成像区域。

如分别累加多个二值化图像中位置相同的像素的像素值，以确定多个累加像素值，从而根据累加像素值生成统计图像。可以理解，统计图像中的存在像素值超过255的像素，为了方便后续的图像处理，可将统计图像进行归一化处理，以使得统计图像的像素的像素值位于预设区间(如[0，255])。或者，根据累加像素值和二值化图像中白色像素的像素值(即预设像素值)的商，确定每个累加像素值由多少个白色像素的像素值累加而成，即确定每个累加像素值对应的白色像素的累加数量，根据每个累加像素值对应的累加数量，即可生成统计图像，此时，统计图像中的每个像素的像素值即为多个二值化图像中位置相同的白色像素的数量，为了方便后续进行图像处理，同样可将统计图像进行归一化处理，以使得统计图像的像素的像素值位于预设区间(如[0，255])。

在对统计图像进行归一化之后，即可使用阈值来对归一化之后统计图像再次进行二值化处理，从而得到统计图像对应的二值化图像，使得有效成像区域在统计图像对应的二值化图像中呈现，如图10所示，可以明显看出，统计图像对应的二值化图像中的有效成像区域的轮廓已经较为明显，因此，后续基于统计图像，能够快速而准确地确定有效成像区域。

可选地，对于统计图像或者统计图像对应的二值化图像，也可以进行中值滤波，以消除图像中离散的噪点像素，提高后续确定有效成像区域的准确性。

请参阅图11，在某些实施方式中，步骤01545：根据中值滤波后的统计图像，确定有效成像区域，包括：

步骤01546：对中值滤波后的统计图像进行逐行扫描，以得到每一行中像素值为预设像素值的边界像素；

步骤01547：根据所有边界像素的坐标确定有效成像区域。

具体地，在确定二值化处理之后的统计图像(或中值滤波后的统计图像)之后，即可根据二值化处理后统计图像(或中值滤波后的统计图像)确定有效成像区域。

如对中值滤波后的统计图像进行逐行扫描，从而得到每一行中像素值为预设像素值(如255)的边界像素；如边界像素为每一行像素中，第一个和最后一个像素值为预设像素值(如255)的像素，即每一行像素中的第一个白色像素和最后一个白色像素，从而得到二值化处理后统计图像(或中值滤波后的统计图像)中的所有边界像素，根据所有边界像素的图像坐标即可确定有效成像区域。

例如，可根据所有边界像素的图像坐标，以及预设的待求解参数，构建非线性优化误差方程，待求解参数包括有效成像区域圆心的图像坐标及半径。通过求解非线性优化误差方程的最优解，得到有效成像区域圆心的图像坐标及半径，从而确定有效成像区域。

请参阅图12，为便于更好的实施本申请实施方式的鱼眼图像处理方法，本申请实施方式还提供一种鱼眼图像处理装置10。该鱼眼图像处理装置10包括获取模块11、色彩变换模块12、第一生成模块13、第二生成模块14和确定模块15。获取模块11用于获取鱼眼相机拍摄的鱼眼图像；色彩变换模块12用于对鱼眼图像进行色彩空间变换，以生成灰度图像；第一生成模块13用于分别计算灰度图像中的每个像素在水平方向的导数，以生成第一梯度图像，分别计算灰度图像中的每个像素在垂直方向的导数，以生成第二梯度图像；第二生成模块14用于分别根据第一梯度图像的每个第一像素和第二梯度图像中与第一像素位置相同的第二像素，计算每个第一像素对应的方位角，并对方位角进行归一化处理，以根据归一化处理后的方位角生成方位角图像；确定模块15用于根据方位角图像，确定鱼眼相机的有效成像区域。

确定模块15具体还用于基于预设步长，在预设区间内确定多个角度偏移；分别对方位角图像中的每个方位角增加角度偏移，以生成与每个角度偏移对应的偏移图像；分别对每个偏移图像进行二值化处理，以生成与每个偏移图像对应的二值化图像；根据多个二值化图像，确定有效成像区域。

确定模块15具体还用于分别对方位角图像中的每个方位角增加角度偏移；及在方位角增加角度偏移之后的数值大于或等于预设阈值的情况下，将数值减少预设阈值。

鱼眼图像处理装置10还包括滤波模块16。滤波模块16分别对每个二值化图像进行中值滤波。确定模块15具体还用于根据多个中值滤波后的二值化图像，确定有效成像区域。

确定模块15具体用于累加多个二值化图像中位置相同的像素的像素值，以生成统计图像；将统计图像中的每个像素进行归一化处理；对归一化处理后的统计图像进行二值化处理；对二值化处理后的统计图像进行中值滤波；及根据中值滤波后的统计图像，确定有效成像区域。

确定模块15具体还用于逐行扫描中值滤波后的统计图像的每一行中像素值为预设像素值的边界像素；根据所有边界像素的图像坐标确定有效成像区域。

请参阅图13，本申请实施方式的电子设备100包括一个或多个处理器20、存储器30及一个或多个程序40，其中，一个或多个程序40被存储在存储器30中，并且被一个或多个处理器20执行，程序40包括用于执行上述任一实施方式的鱼眼图像处理方法的指令。

其中，电子设备100可以是鱼眼相机或者与鱼眼相机通信的后台服务器设备、手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手表等。如图13所示，本申请实施方式以电子设备100是鱼眼相机为例进行说明，可以理解，电子设备100的具体形式并不限于鱼眼相机。本申请的鱼眼相机可以在获取到鱼眼图像后，基于鱼眼图像进行图像处理，以得到方位角图像，从而方便实现在使用过程中随时进行鱼眼相机的校正。

请参阅图14，本申请实施方式还提供了一种非易失性计算机可读存储介质300，其上存储有计算机程序310，计算机程序310被处理器320执行的情况下，实现上述任意一种实施方式的鱼眼图像处理方法的步骤，为了简洁，在此不再赘述。

在本说明书的描述中，参考术语“某些实施方式”、“一个例子中”、“示例地”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种鱼眼图像处理方法，其特征在于，所述鱼眼图像处理方法包括：

获取鱼眼相机拍摄的鱼眼图像；

对所述鱼眼图像进行色彩空间变换，以生成灰度图像；

分别计算所述灰度图像中的每个像素在水平方向的导数，以生成第一梯度图像，分别计算所述灰度图像中的每个像素在垂直方向的导数，以生成第二梯度图像；

分别根据所述第一梯度图像的每个第一像素和所述第二梯度图像中与所述第一像素位置相同的第二像素，计算每个所述第一像素对应的方位角，并对所述方位角进行归一化处理，以根据归一化处理后的所述方位角生成方位角图像；

根据所述方位角图像，确定所述鱼眼相机的有效成像区域。

2.根据权利要求1所述的鱼眼图像处理方法，其特征在于，所述根据所述方位角图像，确定所述鱼眼相机的有效成像区域，包括：

基于预设步长，在预设区间内确定多个角度偏移；

分别对所述方位角图像中的每个所述方位角增加所述角度偏移，以生成与每个所述角度偏移对应的偏移图像；

分别对每个所述偏移图像进行二值化处理，以生成与每个所述偏移图像对应的二值化图像；

根据多个所述二值化图像，确定所述有效成像区域。

3.根据权利要求2所述的鱼眼图像处理方法，其特征在于，所述分别对所述方位角图像中的每个所述方位角增加所述角度偏移，以生成与每个所述角度偏移对应的偏移图像，包括：

分别对所述方位角图像中的每个所述方位角增加所述角度偏移；及

在所述方位角增加所述角度偏移之后的数值大于或等于预设阈值的情况下，将所述数值减少所述预设阈值；

根据增加所述角度偏移后的所述方位角图像生成与所述角度偏移对应的所述偏移图像。

4.根据权利要求2所述的鱼眼图像处理方法，其特征在于，在根据多个所述二值化图像，确定所述有效成像区域之前，所述鱼眼图像处理方法包括：

分别对每个所述二值化图像进行中值滤波；

所述根据多个所述二值化图像，确定所述有效成像区域，包括：

根据多个中值滤波后的所述二值化图像，确定所述有效成像区域。

5.根据权利要求2所述的鱼眼图像处理方法，其特征在于，所述根据多个所述二值化图像，确定所述有效成像区域，包括：

累加多个所述二值化图像中位置相同的像素的像素值，以生成统计图像；

将所述统计图像中的每个像素进行归一化处理；

对归一化处理后的所述统计图像进行二值化处理；

对二值化处理后的所述统计图像进行中值滤波；及

根据中值滤波后的所述统计图像，确定所述有效成像区域。

6.根据权利要求5所述的鱼眼图像处理方法，其特征在于，所述累加多个所述二值化图像中位置相同的像素的像素值，以生成统计图像，包括：

分别累加多个所述二值化图像中位置相同的像素的像素值，以生成多个累加像素值；

根据所述累加像素值和预设像素值的商确定所述累加像素值对应的所述预设像素值的像素的累加数量；

根据所述累加数量生成所述统计图像。

7.根据权利要求5所述的鱼眼图像处理方法，其特征在于，所述根据中值滤波后的所述统计图像，确定所述有效成像区域，包括：

对中值滤波后的所述统计图像进行逐行扫描，以得到每一行中像素值为预设像素值的边界像素；

根据所有所述边界像素的图像坐标确定所述有效成像区域。

8.一种鱼眼图像处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，所述获取模块用于获取鱼眼相机拍摄的鱼眼图像；

色彩变换模块，所述色彩变换模块用于对所述鱼眼图像进行色彩空间变换，以生成灰度图像；

第一生成模块，所述第一生成模块用于分别计算所述灰度图像中的每个像素在水平方向的导数，以生成第一梯度图像，分别计算所述灰度图像中的每个像素在垂直方向的导数，以生成第二梯度图像；

第二生成模块，所述第二生成模块用于分别根据所述第一梯度图像的每个第一像素和第二梯度图像中与所述第一像素位置相同的第二像素，计算每个所述第一像素对应的方位角，并对所述方位角进行归一化处理，以根据归一化处理后的所述方位角生成方位角图像；

确定模块，所述确定模块用于根据所述方位角图像，确定所述鱼眼相机的有效成像区域。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器、存储器；及

一个或多个程序，其中，一个或多个所述程序被存储在所述存储器中，并且被一个或多个所述处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1-7任意一项所述的鱼眼图像处理方法的指令。

10.一种包含计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-7任意一项所述的鱼眼图像处理方法。

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