减少数字图像中的色彩伪像的技术

摘要

本发明描述了用于减少数字图像中的色彩伪像的技术。在一个实施例中，例如，一种装置可包括其至少一部分是硬件的逻辑，所述逻辑用于确定一组透镜阴影校正(LSC)表中的每一个LSC表的相应一组误差值，每一组误差值描述与将其对应的LSC表应用于经预处理的图像相关联的误差，基于该组LSC表中的每一个的对应一组误差值来确定每一个LSC表的相应权重，以及基于该组LSC表的相应权重来生成所述经预处理的图像的合成LSC表作为该组LSC表的加权和。描述和要求保护了其它实施例。

说明书

背景技术

电子设备正以日益增长的速率具有更小的形状因子。智能电话、平板、以 及可穿戴计算机正尝试使各种组件小型化以允许这些设备更方便使用。同时， 更多特征和组件被集成到这些较小形状因子设备中。例如，智能电话可包括能 够产生数字图像的数码相机。然而，尽管降低形状因子可提高用户方便性，但 它通常牺牲性能或质量来做到这一点。关于数码相机，较小的形状因子通常造 成具有色彩伪像和变色的数字图像。正是针对这些和其它考虑需要本发明的改 进。

附图说明

图1A示出第一设备的第一透视图。

图1B示出第一设备的第二透视图。

图2示出应用子系统的实施例。

图3A示出第一图像的实施例。

图3B示出第二图像的实施例。

图4示出图像子系统的实施例。

图5示出透镜阴影校正组件的实施例。

图6A示出第一样本分布的实施例。

图6B示出第二样本分布的实施例。

图7示出存储介质的实施例。

图8示出第二设备的实施例。

图9示出逻辑流程的实施例。

图10示出系统的实施例。

图11示出第三设备的实施例。

具体实施方式

各实施例一般涉及图像捕捉系统，如数码相机。一些实施例尤其涉及集成 到诸如智能电话、平板、可穿戴计算机以及其他较小形状因子设备等多功能电 子设备中的图像捕捉设备。在一个实施例中，例如，一种装置可包括逻辑，所 述逻辑的至少一部分是硬件形式，所述逻辑用于确定一组透镜阴影校正(LSC) 表中的每一个LSC表的相应一组误差值，每一组误差值描述与将其对应的LSC 表应用于预处理的图像相关联的误差；基于所述一组LSC表中的每一个LSC 表的对应一组误差值来确定每一个LSC表的相应权重；以及基于该组LSC表 的各相应权重来生成经预处理的图像的合成LSC表作为该组LSC表的加权和。 也描述和要求保护其它实施例。

现在将参考附图，全部附图中相同的参考编号用于表示相同的元件。在下 面的描述中，出于说明目的阐述了众多具体细节以便提供对本发明的全面理 解。然而，显而易见，可以没有这些具体细节的情况下实施各新颖实施方式。 在其他情况下，以框图形式示出了各个公知的结构和设备以便于描述本发明。 本发明覆盖根据所要求保护的主题的所有修改、等效方案、以及替换方案。

图1A、1B示出设备100的各透视图。设备100可包括具有用于捕捉并处 理图像的图像捕捉系统120的任何电子设备。如图1所示，设备100可包括具 有被安排成呈现数字图像104的数字显示器102的较小形状因子设备，如智能 电话。设备100以及示例性设备的更详细框图可参考图8来描述。

诸如智能电话等多功能电子设备可通常具有被制作成易于适合在用户的 平均手的掌中的高度(H)、宽度(W)以及深度(D)尺寸的形状因子。在这 样的情况下，设备100可具有以毫米(mm)为单位测量到的深度(D)。例如， 常规智能电话可容易地具有7.6mm的代表性深度或更薄。在这样的窄深度的设 备100包括图像捕捉系统120(如，数码相机)时，它必须减小相机光学元件 与图像传感器之间的距离。经减小的距离使得光按非均匀的方式撞击图像传感 器的各部分，如朝图像传感器的中心集中光并且朝图像传感器的外部边缘衰减 光。为了校正这样的非均匀性，图像捕捉系统120可以实现各种透镜阴影校正 (LSC)算法来进行补偿。LSC算法可以利用一个或多个校正表来执行这样的 校正。

各实施例通过利用被设计成减少色彩伪像、阴影校正、以及数字图像中的 其他图像质量问题的增强图像处理技术来尝试校正这些和其他问题，这些问题 对于诸如自动白平衡(AWB)操作等连贯操作的性能而言是必需的。更具体而 言，各实施例可以利用实现多阶段方法来用于图像处理和校正的增强LSC算 法。增强LSC算法可以实现例如表征阶段，该阶段用于创建可被用来补偿数字 图像的色彩失真和阴影的一个或多个LSC表。增强LSC算法可以实现例如校 正阶段，该校正阶段分析数字图像以量化数字图像104的色彩失真和空间信息。 校正阶段随后可基于对数字图像104的预处理分析选择LSC表中的一个或多个 来用于处理并校正数字图像104。

增强LSC算法提供优于常规LSC算法的显著优点。增强LSC算法可以提 供用于归因于光学透镜阴影的色彩失真的实际且高效的解决方案。例如，增强 LSC算法可以降低或最小化数字图像104中的色彩伪像。增强LSC算法将尝试 标识并选择一个或多个LSC表，该一个或多个LSC表将用相对于图像捕捉系 统120所捕捉的实际场景的最小量误差来校正数字图像104。以此方式，各实 施例提供了图像质量的显著改进，尤其是对于诸如设备100等较小形状因子设 备而言，同时与利用常规LSC算法的设备相比利用较低水平的补偿功率。结果， 各实施例可以改进了运营商、设备或网络的可负担性、可伸缩性、模块化性、 可扩展性、或互操作性。

图2示出相机系统120的应用子系统200的框图。在一个实施例中，应用 子系统200可包括计算机实现的应用子系统200，计算机实现的应用子系统200 具有包括一个或多个组件222-a的相机应用220。尽管图2中示出的应用子系 统200具有按照某种拓扑结构的有限数量的元件，然而可以理解，按照给定实 现的需要，应用子系统200可包括按照替代拓扑结构的更多或更少的元件。

值得注意的是，本文所使用的“a”和“b”和“c”以及类似指示符旨在是 表示任何正整数的变量。因而，例如，如果一个实现将值设为a＝5，则完整的 一组组件222-a可包括组件222-1、222-2、222-3、222-4以及222-5。各实施例 不限于该上下文。

应用子系统200可包括相机应用220以及其他组件。相机应用220一般可 被安排成将由设备100的图像捕捉系统120捕捉的经预处理的图像210作为输 入，并输出经处理的图像230。经预处理的图像210可包括由图像捕捉系统120 捕捉的原始形式(在应用任何增强和/或校正之前)的数字图像104。经处理的 图像230可包括在已(如，由LSC组件222-2)应用了增强和/或校正之后的经 预处理的图像210。在一个实施例中，图像210、230可以是彩色图像。在一个 实施例中，图像210、230可以是非彩色图像。

相机应用220可包括图像信号处理器(ISP)组件222-1。ISP组件222-1 已被可被安排成从经预处理的图像210接收原始图像信息作为输入，从原始图 像信息中收集选择性图像数据和/或统计数据，以及向设备100的另一系统(如 用于将经处理的图像230呈现在数字显示器102上的视频控制器)输出经处理 的图像信息。ISP组件222-1还可接收由LSC组件222-3选择的一个或多个LSC 表224的标识符作为输入。

相机应用220可包括LSC组件222-2。LSC组件222-2一般可被安排成实 现增强LSC算法。LSC组件222-2可从ISP组件222-1接收选择性图像数据和 /或统计数据，并且基于接收到的图像数据和/或统计数据来选择一个或多个 LSC表224或LSC表224的组合来校正经预处理的图像210中的阴影。LSC 组件222-2可以将所选择的一个或多个LSC表224的标识符输出给ISP组件 222-1以用于处理和校正来自经预处理的图像210的原始图像信息并生成经处 理的图像230。

相机应用220可包括一个或多个LSC表224-b以由ISP组件222-1和/或 LSC组件222-2使用。LSC表224一般可被安排成存储常用发光体的一个或多 个相关色温(CCT)值。

图3A示出使用常规校正技术处理的图像300。在常规图像处理系统中，色 彩失真可能由于不正确光学透镜阴影而发生。透镜阴影主要由图像传感器平面 上的不相等光失真引起，该不相等光失真是由光学元件与图像传感器之间的压 缩距离造成的，该压缩距离进而是由诸如设备100等电子设备的较小形状因子 所造成的。光在靠近图像传感器的角处衰减得较多且在图像传感器的光学中心 中衰减得较少。这一衰减在色彩平面上不是静态的，这造成严重的色彩失真。 典型的结果是在中心较亮、靠近边缘较暗、伪像色彩、以及相对于原始场景被 衰减的数字图像。

图像300示出了色彩失真302的一些示例。如在图像300中所示，清晰的 可见失真302遍布图像300。失真302是部分地由于常规LSC算法所提供的不 适当校正而造成的。

图3B示出了图像350，图像350示出了完美平坦测试区域上的透镜阴影失 真。如在图3B中所示，图像350的角区域370比图像350的中心区域360暗。 这意味着由光学透镜阴影造成的相对于角区域370的光衰减大于相对于中心区 域360的光衰减。这些实施例不限于此示例。

再次参考图2，为了补偿光衰减，相机应用220可以存储多个LSC表224。 每一LSC表224可包括图像捕捉系统120的校正因子，主要利用常用光源。控 制图像捕捉系统120的相机应用220的一个任务是基于数字图像104的所分析 的内容来决定哪一LSC表224应当被用于校正数字图像104。

相机应用220提供对LSC表224的高级选择，这进而可造成较少失真302。 这通过使用被设计成量化色彩失真并利用所分析图像的空间信息的增强技术 来实现。例如，对图像300中的失真302的分析揭示了失真302在图像300的 平坦无色区域中最引人注意且被最高效地测量。然而，典型的场景是不平坦的 且不是无色的。通过标识数字图像104中的均匀平滑区域，这一信息可被用于 更好地选择LSC表224。具体而言，色彩失真通常通过相对于投影到经校正和 白平衡的图像的一个块中的色调/饱和度平面的色调、饱和度及值(HSV)色彩 空间中原点的均方误差(MSE)来测量。图像的其中这一误差最小的各个块是 被认为相关的以供进行分类的块。权重被分配给在一个或若干个图像块中提供 最小误差的LSC表224。

这一解决方案提供更稳健和一致的结果，同时保持了在计算上实现起来简 单。相机应用220自动做出有利于给出较小色彩失真的LSC表224的决定。典 型的使用场景是针对相邻的白炽/钨以及荧光发光体处于其中的低CCT光源的 自动色彩阴影校正，它们的属性基本上是不同的阴影轮廓。另一使用场景可以 是针对通常用于图像质量确认的任何平坦或半平坦(例如，纹理)类型的图像。 这些仅仅是示例，且还存在其他使用场景。

一般而言，透镜阴影校正包括两个主要阶段：表征阶段和校正阶段。表征 阶段通常在设备100的图像捕捉系统120的设计和组装期间执行。校正阶段通 常在使用图像捕捉系统120期间实时执行。

表征阶段是图像捕捉系统120被表征的时刻。LSC表224被创建来覆盖常 用发光体的大多数CCT值范围。LSC表224被存储在持久存储中并且稍后在校 正阶段期间使用。控制图像捕捉系统120的相机应用220决定应当在何时以及 按何种比例使用每一LSC表224来补偿数字图像104的阴影。

校正阶段在实时执行期间、将数据从图像捕捉系统120流传输到ISP组件 221时执行。ISP组件222-1分析来自流传输的图像数据以及补充元数据的内 容。元数据的示例可包括但不限于自动聚焦、CCT估计、时间值等。基于这一 信息，ISP组件222-1计算权重w_l，l＝0,…,L-1，其中L是被用来使用下式(1) 将表T_l融合成单个表的表征光源的数量：

T_C＝Σ_lT_C，l*w_l   (1)

其中T_C,l是矩阵且w_l是标量，并且C表示色彩(红、绿或蓝)索引。

图4示出图像子系统400的框图。图像子系统400示出设备100的图像捕 捉系统120与相机应用220的各部分之间的互操作性。

图像捕捉系统120可包括一个或多个光学元件402和一个或多个图像传感 器404以及其他组件，其中每一光学元件与对应的图像传感器404配对。图像 传感器404中的每一个可以基于用于捕捉场景的图像的各种技术中的任一种， 包括但不限于电荷耦合器件(CCD)半导体技术。光学元件402中的每一个由 被用来将场景的各图像传达给图像传感器404中的对应各图像传感器的视野并 至少部分地限定该视野的一个或多个透镜、镜、棱镜、快门、滤光器等组成。 图像传感器404和光学元件402(不论它们的数量如何)按以下方式相对于彼 此定位和定向：旨在向每一图像传感器和光学元件对提供与其他图像传感器和 光学元件对中的一者或多者的视野相重叠的视野。

如图4所示，光学元件402接收到的光聚焦在图像传感器404处。图像传 感器404以数字的形式作为到ISP组件222-1的数据流来提供原始图像信息。 ISP组件222-1缩减原始图像信息，计算相关统计数据，并发送到对焦后、白 平衡后以及曝光后(3A)块406。3A模块406包括LSC组件222-2。3A模块406 分析ISP组件222-1提供的信息，并计算CCT估计和自动对焦(AF)统计数据。 LSC组件222-2基于CCT估计和可能的AF统计数据来选择和/或生成LSC表224， 并将所选择的和/或所生成的LSC表224的标识符发送给ISP组件222-1。ISP 组件222-1从所选择的和/或所生成的LSC表224检索校正值，应用校正，并 生成RGB图像或视频流。

相机应用220的一个焦点是通过分析图像内容来估计原始光源类型并使用 上述式(1)来标识最适于该图像的LSC表224，其中T_C,l是在表征阶段创建的 且是w_l在校正阶段计算得到的。

图5示出相机应用220的示例性LSC组件222-2的框图。LSC组件222-2 可从ISP组件222-1接收经预处理的图像210的所选择的图像数据和/或统计数 据。经预处理的图像210可由设备100的图像捕捉系统120捕捉。经预处理的 图像210可以是单个图像或图像序列，如来自视频序列。经预处理的图像210 可由相机应用220的LSC组件222-2从图像捕捉系统120实时接收，或从存储 器单元非实时接收。各实施例不限于该上下文。

LSC组件222-2可包括估计器模块502。LSC组件222-2从ISP组件222-1 接收图像数据。估计器模块502生成CCT估计。估计器模块502使用经二次采 样的输入图像数据计算来自表征数据库的发光体的存在概率P_CCT。对于具有大 于0的概率的那些发光体，表征LSC表224被全局地应用到输入图像数据(光 ₁,…,光_L)。

LSC组件222-2可包括分割模块504。分割模块504接收AF统计数据，并 基于AF统计数据按照处理面积来提供场景中的平坦平滑面积的逼近。不失一 般性，基于该逼近，分割模块504随后输出块大小，或更复杂的图像分段进一 步被表示为只是一个块。给定处理块的大小依赖于场景的内容。对于平坦单调 场景，例如，单个块大小H×W的图像数据可被使用。对于具有许多纹理的更 复杂的场景，若干块可被使用(例如，划分该平面的12到24个块)。虽然块 大小可能不同，但每一个块应当包含足够量的图像数据以提供对各色彩样本之 间的偏差的稳健估计(例如，推荐最小值是100)。

对于每一组输入图像数据光₁,…,光_L，LSC组件222-2可包括LSC模块506、 灰色世界自动白平衡(GW-AWB)模块508、红/绿/蓝(RGB)到色调/饱和度/ 值(HSV)模块510、以及误差模块512。对于每一图像块，GW-AWB模块508、 RGB到HSV模块510、以及误差模块512处理输入图像块，并向融合模块514 输出经处理的图像块。融合模块514随后可向ISP组件222-1输出与所选LSC 表224相对应的一个或多个LSC表标识符520，或另选地输出实际LSC表224。

误差模块512可为作为分割的结果的每一个块b以块级的方式计算每一发 光体l的一个或多个误差E_l,b。误差模块512在应用GW-AWB算法(例如，经由 GW-AWB模块508)之后使用下式(2)计算HSV色彩空间中相对于坐标原点(0 色调及0饱和度)的误差E_l,b(例如，经由RGB到HSV模块510)：

$E_{l,b}=\frac{1}{H_b{W}_b}\sqrt{{\Sigma }_i{h}_i^2{s}_i^2}---\left(2\right)$

其中h是色调，s是饱和度，H_b是垂直方向上的块大小，W_b是水平方向上 的块大小，且l是发光体索引。值坐标被忽略。

图6A、6B示出按极坐标的平坦区域的h和s数据分布的示例。图6A示出 在应用了由常规LSC组件所实现的不正确LSC表224后一个块的色调/饱和度 极坐标中的样本分布。图6B示出在应用了使用由LSC组件222-2所实现的增 强LSC算法的正确LSC表224后一个块的色调/饱和度极坐标中的样本分布。 如图6A、6B所示，色调h是角度且饱和度s是半径。

基于下式(3)，较大权重被给予具有集中于0周围的分布的发光体，从 而给予相关于原点的较小误差：

其中E_min＝min_l{E_l,b}，E_max＝E_l,b*容限，b是块索引，且容限是表示可容忍 多大误差或类似函数不必是分段线性的相对常数(例如，5％的容限等于1.05)， 如果计算资源允许的话。w_l,b随后可使用下式(4)来计算得到的：

w_l，b＝P_l，b/E_l，b     (4)

再次参考图5，LSC组件222-2可包括融合模块514。融合模块514生成每 一LSC表224的最终权重w_l来作为w_l,b的加权平均。在一个实施例中，其相应 误差E_l,b最小的有限数量的块(例如，从2到8)被纳入考虑。最终权重是以 类似于式(3)的方式基于每一个块中的最小误差E_l,b的置信度C_l,b来计算得到 的，其容限值较大(例如，[2,4])且经受如下式(5)的调节：

w_l＝Σ_bw_l，bC_l，b   (5)

在各实施例中，在式2中计算得到且被应用于式3和4的误差El,b的可靠 性可随图像的各个块b而不同。例如，在一些实施例中，一些块可比其他块受 到噪声的更多影响。在某些条件下(诸如例如低光条件)，这样的非均匀性可 影响并往往特别普遍。各实施例不限于这一上下文。

LSC组件222-2分析的任何特定图像可根据下式(6)来描述：

z(x)＝k(x)y(x)+σ(y(x))n   (6)

其中x＝(x_i，x_j)是图像平面上的空间坐标，y(x)是空间坐标x处的真实 预期未知图像值，k是衰减系数的二维网格，n～N(0,1)是零均值和单位标准差 的随机白高斯噪声，且σ是噪声的标准差的函数，使得std{z(x)}＝σ(y(x))。

为了获得子区域中的真实图像值的最佳估计，以式(7)的形式来求解：

$\tilde{y}\left(x\right)=F\left\{k^{-1}\left(x\right)z\left(x\right)\right\}=F\{y\left(x\right)+k^{-1}\left(\text{x}\right)\sigma \left(y\left(x\right)\right)n\}---\left(7\right)$

其中F{·}是指示灰色世界白平衡和色彩空间变换两者的运算符。

为了计入针对各空间位置计算得到的的值的不同的可靠性，可靠性参 数C(x)可被定义。在各实施例中，C(x)的值可基于Std(x)的值来确定，这 可根据下式(8)来计算：

$\mathrm{Std}\left(x\right)=\mathrm{std}\left\{H\right\{\tilde{y}\left(x\right)\left\}S\right\{\tilde{y}\left(x\right)\left\}\right\}---\left(8\right)$

其中H{·}指示色调值，S{·}指示饱和度值，且std表示标准差运算符。 在一些情况下，可能是高度非线性的，并且因此Std(x)的正式计算在 计算上是密集的。在一些实施例中，为了节省计算资源，C(x)可以使用Std(x) 的预期值的固定逼近来定义。例如，在其中图像被分成四行和六列子块的各实 施例中，采取式(9)所示的矩阵形式的可靠性参数C(x)的集合C可被使用：

$C=\left\{c_b^{-1}\right\}=\left(\begin{array}{cccccc}8& 2& 2& 2& 2& 8\\ 4& 2& 1& 1& 2& 4\\ 4& 2& 1& 1& 2& 4\\ 8& 2& 2& 2& 2& 8\end{array}\right)---\left(9\right)$

其中表示要被用于位于第i行和第j列的子块b的系数的倒数。在各 实施例中，式(5)中的系数C_l，b可以使用来加权。在一些实施例中，在 这样的可靠性参数的集合中使用的逼近可以是基于经验的。例如，在各实施例 中，这样的逼近可以基于对实际图像传感器数据执行的仿真结果和/或测试。 各实施例不限于这一上下文。在一些实施例中，内插可被用于一些点x以避免 在图像帧只稍微变化时加权的急剧变化。将理解，在各实施例中，取决于适用 的衰减因子和/或噪声模型，C可以与式(9)中的示例不同。在一些实施例中， 经受分割的块大小和形状可以变化，但可靠性参数C(x)(类似于式(9)中示 出的那些)可以是固定的并被存储以用于广大范围的传感器和/或模块。各实 施例不限于这一上下文。

图7示出存储介质700的一实施例。存储介质700可包括制品。在一个实 施例中，存储介质700可包括任何非暂态计算机可读介质或机器可读介质，如 光学、磁或半导体存储。存储介质可以存储各种类型的计算机可执行指令，如 实现参考图1-6描述的逻辑和/或操作中的一者或多者的指令。计算机可读或 机器可读存储介质的示例可包括能够存储电子数据的任何有形介质，包括易失 性存储器或非易失性存储器、可移动或不可移动存储器、可擦除或不可擦除存 储器、可写或可重写存储器等。计算机可执行指令的示例可包括任何合适类型 的代码，诸如源代码、已编译代码、已解释代码、可执行代码、静态代码、动 态代码、面向对象代码、可视代码等。各实施例不限于这一上下文。

图8示出设备800的一实施例。设备800可以实现例如设备100和/或存 储介质700。如图8所示，设备800可包括无线电接口810、基带电路820、以 及计算平台860，但各实施例不限于这一配置。

设备800可在单个计算实体中(诸如全部在单个设备内)实现设备100和 /或存储介质700的结构和/或操作中的一些或全部。或者，设备800可以使用 分布式系统体系架构将设备100和/或存储介质700的结构和/或操作的各部分 分布在多个计算实体上，如客户机-服务器体系架构、3级体系架构、N级体系 架构、紧耦合或群集体系架构、对等体系架构、主-从体系架构、共享数据库体 系架构、以及其他类型的分布式系统。各实施例不限于该上下文。

在一个实施例中，无线电接口810可包括适用于发射和/或接收单载波或多 载波调制信号(例如，包括补码键控(CCK)和/或正交频分复用(OFDM)码 元)的组件或组件的组合，尽管各实施例不限于任何特定的空中(over-the-air) 接口或调制方案。无线电接口810可包括例如，接收机812、发射机816和/或 频率合成器814。无线电接口810可包括偏置控制、晶体振荡器和/或一个或多 个天线818-p。在另一实施例中，无线电接口810可根据需要使用外部压控振 荡器(VCO)、表面声波滤波器、中频(IF)滤波器和/或RF滤波器。由于各 种可能的RF接口设计，省略了其扩展描述。

基带电路820可与无线电接口810通信以处理接收和/或发射信号，且可包 括例如用于下变频所接收的信号的模数转换器822、用于上变频信号以供发射 的数模转换器824。此外，基带电路820可包括基带或物理层(PHY)处理电 路856，用于相应的接收/发射信号的PHY链路层处理。基带电路820可包括 例如处理电路828，用于媒体访问控制(MAC)/数据链路层处理。基带电路 820可包括用于例如经由一个或多个接口834与处理电路828和/或计算平台 860通信的存储器控制器832。

在一些实施例中，PHY处理电路826可包括与诸如缓冲器存储器之类的附 加电路组合的帧构造和/或检测模块，以构造和/或解构通信帧(如无线电帧 302-e)。替换地或附加地，MAC处理电路828可针对这些功能中的某些共享 处理或独立于PHY处理电路826执行这些处理。在一些实施例中，MAC和PHY 处理可集成到单个电路中。

计算平台860可以提供设备800的计算功能。如图所示，计算平台860可 包括处理组件840。作为基带电路820的补充或替换，设备800可以为UE 80、 基站800、存储介质1000以及使用处理组件830的逻辑电路830执行处理操作 或逻辑。处理组件830(和/或PHY 826和/或MAC 828)可包括各硬件要素、 软件要素或两者的组合。硬件元件的示例可包括器件、逻辑器件、组件、处理 器、微处理器、电路、处理器电路(例如处理器电路220、820)、电路元件(例 如，晶体管、电阻器、电容器、电感器等)、集成电路、专用集成电路(ASIC)、 可编程逻辑器件(PLD)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、存 储器单元、逻辑门、寄存器、半导体器件、芯片、微芯片、芯片组等等。软件 元件的示例可包括软件组件、程序、应用、计算机程序、应用程序、系统程序、 软件开发程序、机器程序、操作系统软件、中间件、固件、软件模块、例程、 子例程、函数、方法、过程、软件接口、应用程序接口(API)、指令集、计 算代码、计算机代码、代码段、计算机代码段、字、值、符号或它们的任意组 合。如给定实现所需的，确定实施例是利用硬件部件和/或软件部件来实现可根 据任意数量的因素而不同，这些因素比如所需计算速率、功率电平、热容限、 处理循环预算、输入数据速率、输出数据速率、存储器资源、数据总线速度以 及其他设计或性能约束。

计算平台860还可包括其他平台组件850。其他平台组件850包括常见计 算元件，如一个或多个处理器、多核处理器、协处理器、存储器单元、芯片组、 控制器、外围设备、接口、振荡器、定时设备、视频卡、音频卡、多媒体输入 /输出(I/O)组件(例如，数字显示器)、电源，等等。存储器单元的示例可 以包括但不限于一个或多个更高速的存储器单元的形式的各种类型的计算机 可读和机器可读存储介质，如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、 动态RAM(DRAM)、双倍数据率DRAM(DDR AM)、同步DRAM(SDRAM)、 静态RAM(SRAM)、可编程ROM(PROM)、可擦除可编程ROM(EPROM)、 电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存、诸如铁电聚合物存储器等聚合物 存储器、奥氏存储器、相变或铁电存储器、硅-氧化物-氮化物-氧化物-硅 (SONOS)存储器、磁卡或光卡、诸如独立盘冗余阵列(RAID)等器件阵列、 固定存储器设备(例如，USB存储器、固态驱动器(SSD))以及适于存储信息 的任何其他类型的存储介质。

设备800可以是例如超移动设备、移动设备、固定设备、机器到机器(M2M) 设备、个人数字助理(PDA)、移动计算设备、智能电话、电话、数字电话、 蜂窝电话、用户装备、电子书阅读器、手机、单向寻呼机、双向寻呼机、消息 收发设备、计算机、个人计算机(PC)、台式计算机、膝上型计算机、笔记本 计算机、上网本计算机、手持式计算机、平板计算机、服务器、服务器阵列或 服务器场、web服务器、网络服务器、因特网服务器、工作站、小型计算机、 大型计算机、超级计算机、网络设备、web设备、分布式计算系统、多处理器 系统、基于处理器的系统、消费电子产品、可编程消费电子产品、游戏设备、 电视机、数字电视机、机顶盒、无线接入点、基站、B节点、演进型B节点(eNB)、 用户站、移动用户中心、无线电网络控制器、路由器、集线器、网关、网桥、 交换机、机器、或其组合。因此，根据适当需要，可在设备800的各实施例中 包括或省略本文所述的设备800的功能和/或特定配置。在一些实施例中，设备 800可配置成与用于WLAN和/或其他宽带无线网络的IEEE 802.11标准、 Hotspot 2.0标准、3GPP LTE规范和/或IEEE 802.16标准中的一个或多个相关 联的协议和频率兼容，尽管各实施例不限于该方面。

设备800的实施例可利用单输入单输出(SISO)架构来实现。然而，某些 实现可包括利用自适应天线技术(用于波束成形或空分多址(SDMA))和/ 或利用MIMO通信技术来发射和/或接收的多个天线(例如，天线818-p)。

可利用分立电路、专用集成电路(ASIC)、逻辑门和/或单芯片架构的任 意组合来实现设备800的组件和特征。此外，在适当情况下，可利用微控制器、 可编程逻辑阵列和/或微处理器或上述的任意组合来实现设备800的特征。注 意，在本文中硬件、固件和/或软件元件可合称或单独地称为“逻辑”或“电路”。

应明白，在图8的框图中示出的示例性设备800可表示很多可能实现的一 个功能描述性示例。因此，在附图中描述的框功能的划分、省略或包含不能推 定用于实现这些功能的硬件组件、电路、软件和/或元件一定要被划分、省略或 包含在各实施例中。

以上实施例的操作可参考以下附图和所附示例进一步描述。某些附图可能 包括流程图。尽管此处呈现的这些附图可包括特定的逻辑流，但可以认识到， 该逻辑流仅仅提供可如何实现如此处所述的一般功能的示例。此外，除非另外 指出，不是必须按照所呈现的顺序执行给定的逻辑流程。另外，给定的逻辑流 程可由硬件要素、由处理器执行的软件要素或其任意组合来实现。各实施例不 限于这一上下文。

图9示出逻辑流程900的一个实施例，它可表示由本文描述的一个或多个 实施例执行的操作。更具体而言，逻辑流程900可以表示在各实施例中执行来 生成合成LSC表以应用于经预处理的图像的操作。在一些实施例中，一种装置 (如图1A、1B的设备100和/或图8的设备800)可包括用于执行逻辑流程900 的各操作中的一个或多个操作的逻辑，该逻辑的至少一部分是硬件。例如，在 各实施例中，图8的设备800中的逻辑电路830可以执行逻辑流程900的各操 作中的一个或多个操作。在一些实施例中，一种装置可包括相机应用，如图2 的相机应用220，其各组件可以执行一个或多个这样的操作。在各实施例中， 一个或多个存储介质(如图7的存储介质700)可包括指令集，响应于在计算 设备上被执行，该指令集使得计算设备执行逻辑流程900的一个或多个操作。 各实施例不限于这一上下文。

如在逻辑流程900中所示，在902，要被加权以应用于经预处理的图像的 一组LSC表可被标识。例如，图2的LSC组件222-2可用于标识要被加权以应 用于经预处理的图像210的一组LSC表224。在一些实施例中，相应存在概率 可针对多个LSC表中的每一个来计算，并且该组LSC表可被定义为包括该多个 LSC表中的其存在概率大于0的每一LSC表。在各个这样的实施例中，每一LSC 表可对应于不同的相应发光体，并且每一LSC表的存在概率可以指示LSC表所 对应的发光体的存在概率。各实施例不限于这一上下文。

在904，为该组LSC表中的每一个确定相应一组误差值。例如，图2的LSC 组件222-2可用于确定一组LSC表224中的每一个的相应一组误差值。在一些 实施例中，每一组误差值可以描述与将其对应的LSC表应用于经预处理的图像 相关联的误差。在各实施例中，经预处理的图像可被分割成多个块，并且每一 LSC表的该组误差值可包括一组块误差值，每一个块误差值包括多个块中的一 个块的误差值。各实施例不限于这一上下文。

在906，基于该组LSC表中的每一个的对应一组误差值来确定该LSC表的 相应权重。例如，图2的LSC组件222-2可以与基于一组LSC表224中的每一 个的对应一组误差值来确定一组LSC表224中的每一个的相应权重。在一些实 施例中，相应一组块权重可以基于该LSC表的对应一组块误差值针对该组中的 每一LSC表来计算得到。并且每一个块权重可对应于多个块之一。在各实施例 中，该组中的每一LSC表的相应权重随后可被确定为该LSC表的块权重的加权 和。在一些这样的实施例中，可针对多个块中的每一个来标识一组可靠性参数， 并且每一LSC表的一组块权重的加权和可以通过根据对应块的可靠性参数对块 权重进行加权来计算得到。在各实施例中，可靠性参数可以指示它们对应块的 误差值的可靠性水平。各实施例不限于这一上下文。

在908，可基于该组LSC表的相应权重来为经预处理的图像生成合成LSC 表。例如，图2的图像信号处理器(ISP)组件222-1可以基于一组LSC表224 的相应权重来我经预处理的图像210生成合成LSC表。在一些实施例中，合成 LSC表可以基于相应权重被生成为该组LSC表的加权和。在910，合成LSC表 可被应用于经预处理的图像以生成经处理的图像。例如，图2的ISP组件222-1 可将合成LSC表应用于经预处理的图像210以生成经处理的图像230。各实施 例不限于这些示例。

图10解说系统1000的一实施例。在各实施例中，系统1000可以表示适 于与本文描述的一个或多个实施例一起使用的系统或体系架构，如图1A、1B 的设备100，图2的应用子系统200，图7的存储介质700，图8的设备800和 /或图9的逻辑流程900。这些实施例不限于这个方面。

如图10所示，系统1000可包括多个元件。按设计或性能限制的给定集所 需，一个或多个元件可使用一个或多个电路、组件、寄存器、处理器、软件子 例程、模块、或其任意组合实现。尽管图10示出特定拓扑中有限数目的元件 作为示例，但可以理解可按给定实现所需在系统1000中使用任意适当拓扑中 或多或少的元件。各实施例不限于这一上下文。

在各实施例中，系统1000可以是媒体系统，虽然系统1000不仅限于此上 下文。例如，系统1000可集成到个人计算机(PC)、膝上型计算机、超膝上 型计算机、平板电脑、触摸板、便携式计算机、手持式计算机、掌上电脑、个 人数字助理(PDA)、蜂窝电话、蜂窝电话/PDA的组合、电视机、智能设备 (例如，智能电话、智能平板电脑或智能电视机)、移动因特网设备(MID)、 消息接发设备、数据通信设备等等。

在各实施例中，系统1000包括耦合到显示器1045的平台1001。平台1001 可以从诸如内容服务设备(多个)1048、或内容递送设备(多个)1049之类的 内容设备或其他类似的内容源接收内容。包括一个或多个导航特征的导航控制 器1050可以被用来与例如平台1001和/或显示器1045进行交互。在下文中更 详细地描述这些组件中的每一个。

在各实施例中，平台1001可包括处理器电路1002、芯片组1003、存储器 单元1004、收发机1044、存储1046、应用1051和/或图形子系统1052的任何 组合。芯片组1003可以提供处理器电路1002、存储器单元1004、收发机1044、 存储1046、应用1051和/或图形子系统1052之间的互通信。例如，芯片组1003 可以包括能够提供与存储1046的相互通信的存储器适配器(未描绘)。

处理器电路1002可以使用任何处理器或逻辑器件来实现，如复杂指令集 计算机(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字 (VLIW)微处理器、兼容x86指令集的处理器、实现指令集的组合的处理器、 诸如双核处理器或双核移动处理器等多核处理器、或任何其他微处理器或中央 处理单元(CPU)。处理器电路1002也可被实现为专用处理器，诸如控制器、 微控制器、嵌入式处理器、芯片多处理器(CMP)、协处理器、数字信号处理 器(DSP)、网络处理器、媒体处理器、输入/输出(I/O)处理器、媒体访问控 制(MAC)处理器、无线电基带处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程 门阵列(FPGA)、可编程逻辑器件(PLD)等。例如，在一实施例中，处理器 电路1002可被实现为通用处理器，诸如由美国加州圣克拉拉的公司制造的 处理器。各实施例不限于这一上下文。

存储器单元1004可使用能够储存数据的任何机器可读或计算机可读介质 来实现，包括易失性和非易失性存储器。例如，存储器单元1004可包括只读存 储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、双数据率DRAM (DDRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)、可编程ROM(PROM)、 可擦除可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存、诸 如铁电聚合物存储器之类的聚合物存储器、奥弗辛斯基(ovonic)存储器、相变或 铁电存储器、硅氧化氮氧化硅(SONOS)存储器、磁卡或光卡、或任何其它类型的 适于储存信息的介质。

收发机1044可以包括能够使用各种合适的无线通信技术传输和接收信号 的一个或多个无线电装置。这样的技术可以涉及跨一个或多个无线网络的通 信。示例性无线网络包括(但不限于)无线局域网(WLAN)、无线个域网(WPAN)、 无线城域网(WMAN)、蜂窝网络以及卫星网络。在跨这样的网络的通信中，收发 机1044可以根据任何版本的一个或多个适用的标准来操作。在各实施例中， 收发机1044可包括射频(RF)收发机。各实施例不限于这一上下文。

显示器1045可包括能够显示从处理器电路1002接收到的信息的任何显示 设备。显示器1045的示例可包括电视机、监视器、投影仪、以及计算机屏幕。 在一个实施例中，例如，显示器1045可由液晶显示器(LCD)、发光二极管 (LED)或其他类型的合适视觉接口来实现。显示器1045可包括例如触敏显示 屏(“触摸屏”)。在各实现中，显示器1045可包括一个或多个薄膜电阻器 (TFT)LCD，包括嵌入式晶体管。各实施例不限于这一上下文。

存储设备1046可以实现为非易失性存储器设备，诸如，但不仅限于，磁 盘驱动器、光盘驱动器、磁带驱动器、内部存储设备、附连存储设备、闪存、 电池供电的SDRAM(同步DRAM)，和/或网络可访问的存储设备。在各实 施例中，存储1046可包括用于在例如包括多个硬盘驱动器时提高有价值数字 媒体的存储性能改善保护的技术。存储1046的其他示例可包括硬盘、软盘、 压缩盘只读存储器(CD-ROM)、可记录压缩盘(CD-R)、可写压缩盘(CD-RW)、 光盘、磁性介质、磁性-光学介质、可移动存储卡或盘、各类DVD设备、带设 备、卡设备等。各实施例不限于这一上下文。

图形子系统1052可以对诸如静止图像或视频之类的图像执行处理以供显 示。图形子系统1052可以例如是图形处理单元(GPU)或视觉处理单元(VPU)。 模拟或数字接口可以被用来可通信地耦合图形子系统1052和显示器1045。例 如，接口可以是高清晰度多媒体接口、显示端口(DisplayPort)、无线HDMI， 和/或无线HD兼容技术中的任何一个。图形子系统1052可被集成至处理器电 路1002或芯片组1003中。图形子系统1052可以是可通信地耦合到芯片组1003 的独立卡。

此处所描述的图形和/或视频处理技术可以以各种硬件体系结构来实现。例 如，图形和/或视频功能可以集成在芯片组内。替代地，可以使用单独的图形和 /或视频处理器。作为又一实施例，图形和/或视频功能可由包括多核处理器的 通用处理器实现。在又一实施例中，这些功能可实现在消费者电子设备中。

在各实施例中，内容服务设备1048可由任何国内、国际和/或独立服务所 主控，并因此可经由例如因特网对平台1001访问。内容服务设备(多个)1048 可以耦合到平台1001和/或显示器1045。平台1001和/或内容服务设备(多个) 1048可以耦合到网络1053，以往返于网络1053地通信(例如，发送和/或接收) 媒体信息。内容递送设备1049还可以耦合到平台1001和/或显示器1045。

在各实施例中，内容服务设备(多个)1048可包括有线电视机顶盒、个人 计算机、网络、电话、互联网启用设备或能够传递数字信息和/或内容的设施， 以及能够经由网络1053或直接地在内容提供者和平台1001和/显示器1045之 间单向或双向地交换内容的任何其它类似设备。可以理解，内容可以通过网络 1053单向地和/或双向地传递往返于系统1000中的组件中的任何一个和内容提 供商。内容的示例可以包括任何媒体信息，包括，例如，视频、音乐、医疗和 游戏信息等等。

内容服务设备(多个)1048接收内容，诸如有线电视节目，包括媒体信息、 数字信息和/或其他内容。内容提供商的示例可以包括任何有线或卫星电视或电 台或因特网内容提供商。给出的例子不旨在对所公开的主题的实施例构成限 制。

在各实施例中，平台1001可从具有一个或多个导航特征的导航控制器1050 接收控制信号。导航控制器1050的导航特征可以被用来，例如，与用户界面 1054进行交互。在一些实施例中，导航控制器1050可以是定点设备，它可以 是允许用户将空间(例如连续和多维)数据输入到计算机中的计算机硬件组件 (具体地说是人机接口设备)。诸如图形用户界面(GUI)、电视机和监视器之 类的许多系统可使用户使用物理手势控制并向计算机或电视机提供数据。

导航控制器1050的导航特征的移动可以通过指针、光标、焦点环，或显 示在显示器上的其他可视指示器，反映在显示器上(例如，显示器1045)。例 如，在软件应用1051的控制下，位于导航控制器1050上的导航特征可以被映 射到用户界面1054上显示的虚拟导航特征。在各实施例中，导航控制器1050 可以不是单独组件，而是集成到平台1001和/或显示器1045上。然而，各实施 例并不限于这些元件或本文中示出或描述的背景。

在各实施例中，驱动器(未示出)可包括技术，该技术例如当被启用时用于 允许用户在最初引导之后通过触摸按钮立刻接通和切断类似电视机的平台 1001(例如当被启用时)。在平台被“关闭”时，程序逻辑可以允许平台1001 将内容流传输到媒体适配器或其他内容服务设备(多个)1048或内容递送设备 (多个)1049。另外，芯片组1003还可以包括，例如，对于5.1环绕声音频和 /或高清晰度7.1环绕声音频的硬件和/或软件支持。驱动程序可以包括集成的图 形平台的图形驱动程序。在各实施例中，图形驱动器可包括外围组件互连(PCI) 快速(Express)图形卡。

在各实施例中，系统1000中所示组件中的任意一个或多个可以是集成的。 例如，可以集成平台1001和内容服务设备(多个)1048，或者也可以集成平 台1001和内容递送设备(多个)1049，或者，例如，也可以集成平台1001、 内容服务设备(多个)1048，以及内容递送设备(多个)1049。在各实施例中， 平台1001和显示器1045可以是集成单元。例如，可以集成显示器1045和内 容服务设备(多个)1048，或者也可以集成显示器1045和内容递送设备(多 个)1049。这些示例不旨在限制所公开的主题。

在各实施例中，系统1000可实现为无线系统、有线系统或两者的组合。 当实现为无线系统时，系统1000可以包括适用于通过无线共享介质进行通信 的组件和接口，诸如一个或多个天线、发射器、接收器、收发机、放大器、滤 波器、控制逻辑等等。无线共享介质的示例可以包括诸如RF频谱之类的无线 范围的某些部分等等。当实现为有线系统时，系统1000可以包括适用于通过 有线通信介质进行通信的组件和接口，诸如I/O适配器、将I/O适配器与相应 的有线通信介质连接的物理连接器、网络接口卡(NIC)、磁盘控制器、视频 控制器、音频控制器等等。有线通信介质的示例可包括，线路、电缆、金属导 线、印刷电路板(PCB)、后面板、交换机结构、半导体材料、双绞线、同轴 电缆、光纤等等。

平台1001可以建立一个或多个逻辑或物理信道以传递信息。信息可以包 括媒体信息和控制信息。媒体信息可以是指表示给用户的内容的任何数据。例 如，内容示例可包括来自语音会话、视频会议、流视频、电子邮件(“email”) 消息、语音邮件消息、字母数字符号、图形、图像、视频、文本等的数据。来 自语音会话的数据可以是，例如，言语信息、静默时间长度、背景噪声、舒适 噪声、音调等等。控制信息可以是指表示用于自动化系统的命令、指令或控制 字的任何数据。例如，控制信息可以用来通过系统路由媒体信息，或指示节点 以预先确定的方式处理媒体信息。然而，各实施例不限于图10中所示出的或 所描述的上下文中的元件。

如前所述，系统1000可表现为不同的物理样式或形状因子。图11示出其 中可体现系统1000的小形状因子设备1000的实施例。在各实施例中，例如设 备1100可被实现为具有无线能力的移动计算设备的一部分。移动计算设备可 以是指具有处理系统和移动电源(诸如，例如，一个或多个电池)的任何设备。

如上文所描述的，移动计算设备的示例可以包括个人计算机(PC)、膝上 型计算机、超膝上型计算机、平板电脑、触摸板、便携式计算机、手持式计算 机、掌上电脑、个人数字助理(PDA)、蜂窝电话、蜂窝电话/PDA的组合、 电视机、智能设备(例如，智能电话、智能平板电脑或智能电视机)、移动因 特网设备(MID)、消息传送设备、数据通信设备等等。

移动计算设备的示例还可以包括被配置为由人佩带的计算机，诸如腕计算 机、手指计算机、戒指计算机、眼镜计算机、皮带计算机、臂带计算机、鞋计 算机、衣服计算机，及其他可佩带的计算机。在各实施例中，例如移动计算设 备可被实现为能够执行计算机应用以及语音通信和/或数据通信的智能电话。 尽管已经以实现为智能电话的移动计算设备为例描述了一些实施例，但可理解 其他实施例也可利用其他无线移动计算设备来实现。各实施例不限于这一上下 文。

如图11所示，设备1100可以包括显示器1145、导航控制器1150、用户 界面1154、外壳1155、I/O设备1156以及天线1157。显示器1045可包括用于 显示适于移动计算设备的信息的任何合适的显示单元，并且可以与图10的显 示器1045相同或相似。导航控制器1150可包括可被用来与用户界面1154交 互的一个或多个导航部件，并且可以与图10的导航控制器1050相同或相似。 I/O设备1156可以包括用于向移动计算设备中输入信息的任何合适的I/O设备。 I/O设备1156的示例可以包括字母数字键盘、数字小键盘、触摸板、输入键、 按钮、开关、往复式开关、麦克风、扬声器、语音识别设备以及软件等等。信 息还可以通过麦克风输入到设备1100中。该信息可通过语音识别设备数字化。 各实施例不限于这一上下文。

各个实施例可利用硬件部件、软件部件或两者的组合来实现。硬件部件的 例子可包括处理器、微处理器、电路、电路元件(例如晶体管、电阻器、电容 器、电感器等)、集成电路、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、数 字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、逻辑门、寄存器、半导体器 件、芯片、微芯片、芯片集等等。软件的示例可包括软件组件、程序、应用、 计算机程序、应用程序、系统程序、机器程序、操作系统软件、中间件、固件、 软件模块、例程、子例程、函数、方法、程序、软件接口、应用程序接口(API)、 指令集、计算代码、计算机代码、代码段、计算机代码段、字、值、符号或它 们的任意组合。确定实施例是否利用硬件部件和/或软件部件来实现可根据任 意数量的因素变化，这些因素比如所期望的计算速率、功率电平、热容限、处 理循环预算、输入数据速率、输出数据速率、存储器资源、数据总线速度以及 其他设计或性能约束。

至少一个实施例的一个或多个方面可以由存储在机器可读介质上的表示 性指令来实现，指令表示处理器中的各种逻辑，指令在被机器读取时使得该机 器制作用于执行本文所述的技术的逻辑。被称为“IP核”的这些表示可以被存储 在有形的机器可读介质上，并被提供给多个客户或生产设施以加载到实际制造 该逻辑或处理器的制造机器中。例如，可使用机器可读介质或者制品来实现一 些实施例，这些介质或者制品可存储指令或者指令集，这些指令或指令集在由 机器执行时可使该机器根据实施例来执行方法和/或操作。该机器可包括例如任 何合适的处理平台、计算平台、计算设备、处理设备、计算系统、处理系统、 计算机、处理器等，并可使用硬件和/或软件的任何合适组合来实现。机器可 读介质或作品可包括例如任何合适类型的存储器单元、存储器设备、存储器作 品、存储器介质、存储设备、存储作品、存储介质和/或存储单元，例如存储 器、可移除或不可移除介质、可擦除或不可擦除介质、可写或可重写介质、数 字或模拟介质、硬盘、软盘、紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、紧凑盘可记录(CD-R)、 紧凑盘可重写(CD-W)、光盘、磁性介质、磁光介质、可移除存储器卡或盘、各 种类型的数字多功能盘(DVD)、磁带、磁带盒等等。指令可包括任何合适类型 的代码，例如源代码、编译代码、解释代码、可执行代码、静态代码、动态代 码、加密的代码等，它们使用任何合适的高级、低级、面向对象的、可视的、 编译的和/或解释的编程语言来实现。

以下示例属于进一步实施例：

示例1是一种图像处理装置，包括其至少一部分是硬件的逻辑，所述逻辑 用于确定一组透镜阴影校正(LSC)表中的每一个的相应一组误差值，每一组 误差值描述与将其对应的LSC表应用于经预处理的图像相关联的误差，基于该 组LSC表中的每一个的对应一组误差值来确定该LSC表的相应权重，以及基于 该组LSC表的相应权重来生成所述经预处理的图像的合成LSC表作为该组LSC 表的加权和。

在示例2中，示例1的逻辑可任选地将经预处理的图像分割成多个块，且 对于该组LSC表中的每一LSC表，计算相应一组块误差值，以及每一个块误差 值可任选地包括所述多个块中的一个块的误差值。

在示例3中，示例2的逻辑可任选地对于所述一组LSC表中的每一LSC表， 基于所述LSC表的所述一组块误差值来计算相应一组块权重，每一个块权重包 括所述多个块之一的权重，以及为所述一组LSC表中的每一个计算相应权重作 为所述LSC表的所述一组块权重的加权和。

在示例4中，示例3的逻辑可任选地标识所述多个块的一组可靠性参数， 每一可靠性参数指示所述多个块之一的误差值的可靠性水平，以及通过根据它 们相应块的可靠性参数对块权重进行加权来计算每一LSC表的所述一组块权重 的加权和。

在示例5中，示例4的所述一组可靠性参数可任选地包括基于对图像传感 器数据执行的仿真结果或测试的逼近。

在示例6中，示例4到5中的任一个的逻辑可任选地将经预处理的图像分 割成四行和六列的块，以及所述一组可靠性参数可任选地包括包含四行和六列 的可靠性参数矩阵。

在示例7中，示例1到6中的任一个的每一LSC表可任选地对应于不同的 相应发光体。

在示例8中，示例7的逻辑可任选地为多个LSC表中的每一个计算其对应 发光体的相应的存在概率，以及将所述一组LSC表定义成包括所述多个LSC表 中的对应发光体的存在概率大于0的每一LSC表。

在示例9中，示例2到8中的任一个的逻辑可任选地基于经预处理的图像 的内容选择要将所述经预处理的图像分割成的块数以及将所述经预处理的图 像分割成所选数量的块。

在示例10中，示例1到9中的任一个的逻辑可任选地为所述经预处理的 图像生成多个合成LSC表，以及每一LSC表可任选地对应于相应色彩。

在示例11中，示例1到10中的任一个的逻辑可任选地将所述合成LSC表 应用于所述经预处理的图像以生成经处理的图像。

在示例12中，示例11的逻辑可任选地将所述经处理的图像输出到视频控 制器以将所述经处理的图像呈现在数字显示器上。

在示例13中，示例1到12中的任一个的每一LSC表可任选地包括一个或 多个相关色温(CCT)值。

在示例14中，示例1到13中的任一个的每一LSC表可任选地存储在持久 存储中。

在示例15中，示例1到14中的任一个的逻辑可任选地在相机应用的运行 时执行期间确定所述一组LSC表的相应权重。

示例16是一种系统，包括根据示例1到15中的任一个所述的图像处理装 置、显示器、射频(RF)收发机、以及一个或多个RF天线。

示例17是包括一组图像处理指令的至少一个非暂态机器可读介质，响应 于所述指令在计算设备上被执行，使所述计算设备确定一组透镜阴影校正 (LSC)表中的每一个的相应一组误差值，每一组误差值描述与将其对应的LSC 表应用于经预处理的图像相关联的误差，基于该组LSC表中的每一个的对应一 组误差值来确定该LSC表的相应权重，以及基于该组LSC表的相应权重来生成 所述经预处理的图像的合成LSC表作为该组LSC表的加权和。

在示例18中，示例17的至少一个非暂态机器可读介质可任选地包括图像 处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计算设备将所述经预 处理的图像分割成多个块，以及对于该组LSC表中的每一LSC表，计算相应一 组块误差值，以及每一个块误差值可任选地包括所述多个块中的一个块的误差 值。

在示例19中，示例18的至少一个非暂态机器可读介质可任选地包括图像 处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计算设备对于所述一 组LSC表中的每一LSC表，基于该LSC表的所述一组块误差值来计算相应一组 块权重，每一个块权重包括所述多个块之一的权重，以及为所述一组LSC表中 的每一个计算相应权重作为所述LSC表的所述一组块权重的加权和。

在示例20中，示例19的至少一个非暂态机器可读介质可任选地包括图像 处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计算设备标识所述多 个块的一组可靠性参数，每一可靠性参数指示所述多个块之一的误差值的可靠 性水平，以及通过根据它们相应块的可靠性参数对块权重进行加权来计算每一 LSC表的所述一组块权重的加权和。

在示例21中，示例20的所述一组可靠性参数可任选地包括基于对图像传 感器数据执行的仿真结果或测试的逼近。

在示例22中，示例20到21中的任一个的至少一个非暂态机器可读介质 可任选地包括图像处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计 算设备将经预处理的图像分割成四行和六列的块，以及所述一组可靠性参数可 任选地包括包含四行和六列的可靠性参数矩阵。

在示例23中，示例17到22中的任一个的每一LSC表可任选地对应于不 同的相应发光体。

在示例24中，示例23的至少一个非暂态机器可读介质可任选地包括图像 处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计算设备为多个LSC 表中的每一个计算其对应发光体的相应的存在概率，以及将所述一组LSC表定 义成包括所述多个LSC表中的对应发光体的存在概率大于0的每一LSC表。

在示例25中，示例18到24中的任一个的至少一个非暂态机器可读介质 可任选地包括图像处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计 算设备基于经预处理的图像的内容选择要将所述经预处理的图像分割成的块 数，以及将所述经预处理的图像分割成所选数量的块。

在示例26中，示例17到25中的任一个的至少一个非暂态机器可读介质 可任选地包括图像处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计 算设备为所述经预处理的图像生成多个合成LSC表，以及每一LSC表可任选地 对应于相应色彩。

在示例27中，示例17到26中的任一个的至少一个非暂态机器可读介质 可任选地包括图像处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计 算设备将所述合成LSC表应用于所述经预处理的图像以生成经处理的图像。

在示例28中，示例27的至少一个非暂态机器可读介质可任选地包括图像 处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计算设备将所述经处 理的图像输出到视频控制器以将所述经处理的图像呈现在数字显示器上。

在示例29中，示例17到28中的任一个的每一LSC表可任选地包括一个 或多个相关色温(CCT)值。

在示例30中，示例17到29中的任一个的每一LSC表可任选地存储在持 久存储中。

在示例31中，示例17到30中的任一个的至少一个非暂态机器可读介质 可任选地包括图像处理指令，响应于所述指令在计算设备上被执行，使所述计 算设备在相机应用的运行时执行期间确定所述一组LSC表的相应权重。

示例32是一种图像处理方法，包括由处理器电路确定一组透镜阴影校正 (LSC)表中的每一个的相应一组误差值，每一组误差值描述与将其对应的LSC 表应用于经预处理的图像相关联的误差，基于该组LSC表中的每一个的对应一 组误差值来确定该LSC表的相应权重，以及基于该组LSC表的相应权重来生成 所述经预处理的图像的合成LSC表作为该组LSC表的加权和。

在示例33中，示例32的图像处理方法可任选地包括将所述经预处理的图 像分割成多个块，以及对于该组LSC表中的每一LSC表，计算相应一组块误差 值，以及每一个块误差值可任选地包括所述多个块中的一个块的误差值。

在示例34中，示例33的图像处理方法可任选地包括对于所述一组LSC表 中的每一LSC表，基于所述LSC表的所述一组块误差值计算相应一组块权重， 每一个块权重包括所述多个块之一的权重，以及为所述一组LSC表中的每一个 计算相应权重作为所述LSC表的所述一组块权重的加权和。

在示例35中，示例34的图像处理方法可任选地包括标识所述多个块的一 组可靠性参数，每一可靠性参数指示所述多个块之一的误差值的可靠性水平， 以及通过根据它们相应块的可靠性参数对块权重进行加权来计算每一LSC表的 所述一组块权重的加权和。

在示例36中，示例35的所述一组可靠性参数可任选地包括基于对图像传 感器数据执行的仿真结果或测试的逼近。

在示例37中，示例35到36中的任一个的图像处理方法可任选地包括将 经预处理的图像分割成四行和六列的块，以及所述一组可靠性参数可任选地包 括包含四行和六列的可靠性参数矩阵。

在示例38中，示例32到37中的任一个的每一LSC表可任选地对应于不 同的相应发光体。

在示例39中，示例38的图像处理方法可任选地包括为多个LSC表中的每 一个计算其对应发光体的相应的存在概率，以及将所述一组LSC表定义成包括 所述多个LSC表中的对应发光体的存在概率大于0的每一LSC表。

在示例40中，示例33到39中的任一个的图像处理方法可任选地包括基 于经预处理的图像的内容选择要将所述经预处理的图像分割成的块数以及将 所述经预处理的图像分割成所选数量的块。

在示例41中，示例32到40中的任一个的图像处理方法可任选地包括为 所述经预处理的图像生成多个合成LSC表，以及每一LSC表可任选地对应于相 应色彩。

在示例42中，示例32到41中的任一个的图像处理方法可任选地包括将 所述合成LSC表应用于所述经预处理的图像以生成经处理的图像。

在示例43中，示例42的图像处理方法可任选地包括将所述经处理的图像 输出到视频控制器以将所述经处理的图像呈现在数字显示器上。

在示例44中，示例32到43中的任一个的每一LSC表可任选地包括一个 或多个相关色温(CCT)值。

在示例45中，示例32到44中的任一个的每一LSC表可任选地存储在持 久存储中。

在示例46中，示例32到45中的任一个的图像处理方法可任选地包括在 相机应用的运行时执行期间确定所述一组LSC表的相应权重。

示例47是包括一组指令的至少一个机器可读介质，响应于在计算设备上 执行，所述指令使得所述计算设备执行根据示例32到46中的任一个的图像处 理方法。

示例48是一种装备，包括用于执行根据示例32到46中的任一个所述的 图像处理方法的装置。

示例49是一种系统，包括根据示例48的装置、显示器、射频(RF)收发 机、以及一个或多个RF天线。

示例50是一种图像处理装备，包括用于确定一组透镜阴影校正(LSC)表 中的每一个的相应一组误差值的装置，每一组误差值描述与将其对应的LSC表 应用于经预处理的图像相关联的误差，用于基于该组LSC表中的每一个的对应 一组误差值来确定该LSC表的相应权重的装置，以及用于基于该组LSC表的相 应权重来生成所述经预处理的图像的合成LSC表作为该组LSC表的加权和的装 置。

在示例51中，示例50的图像处理装备可任选地包括用于将所述经预处理 的图像分割成多个块的装置，以及用于对于该组LSC表中的每一LSC表，计算 相应一组块误差值的装置，以及每一个块误差值可任选地包括所述多个块中的 一个块的误差值。

在示例52中，示例51的图像处理装备可任选地包括用于对于所述一组LSC 表中的每一LSC表，基于所述LSC表的所述一组块误差值计算相应一组块权重 的装置，每一个块权重包括所述多个块之一的权重，以及用于为所述一组LSC 表中的每一个计算相应权重作为所述LSC表的所述一组块权重的加权和的装 置。

在示例53中，示例52的图像处理装备可任选地包括用于标识所述多个块 的一组可靠性参数的装置，每一可靠性参数指示所述多个块之一的误差值的可 靠性水平，以及用于通过根据它们相应块的可靠性参数对块权重进行加权来计 算每一LSC表的所述一组块权重的加权和的装置。

在示例54中，示例53的所述一组可靠性参数可任选地包括基于对图像传 感器数据执行的仿真结果或测试的逼近。

在示例55中，示例53到54中的任一个的图像处理装备可任选地包括用 于将经预处理的图像分割成四行和六列的块的装置，以及所述一组可靠性参数 可任选地包括包含四行和六列的可靠性参数矩阵。

在示例56中，示例50到55中的任一个的每一LSC表可任选地对应于不 同的相应发光体。

在示例57中，示例56的图像处理装备可任选地包括用于为多个LSC表中 的每一个计算其对应发光体的相应的存在概率的装置，以及用于将所述一组 LSC表定义成包括所述多个LSC表中的对应发光体的存在概率大于0的每一LSC 表的装置。

在示例58中，示例51到57中的任一个的图像处理装备可任选地包括用 于基于经预处理的图像的内容选择要将所述经预处理的图像分割成的块数的 装置以及用于将所述经预处理的图像分割成所选数量的块的装置。

在示例59中，示例50到58中的任一个的图像处理装备可任选地包括用 于为所述经预处理的图像生成多个合成LSC表的装置，以及每一LSC表可任选 地对应于相应色彩。

在示例60中，示例50到59中的任一个的图像处理装备可任选地包括用 于将所述合成LSC表应用于所述经预处理的图像以生成经处理的图像的装置。

在示例61中，示例60的图像处理装备可任选地包括用于将所述经处理的 图像输出到视频控制器以将所述经处理的图像呈现在数字显示器上的装置。

在示例62中，示例50到61中的任一个的每一LSC表可任选地包括一个 或多个相关色温(CCT)值。

在示例63中，示例50到62中的任一个的每一LSC表可任选地存储在持 久存储中。

在示例64中，示例50到63中的任一个的图像处理装备可任选地包括用 于在相机应用的运行时执行期间确定所述一组LSC表的相应权重的装置。

示例65是一种系统，包括根据示例50到64中的任一个所述的图像处理 装置、显示器、射频(RF)收发机、以及一个或多个RF天线。

在此已经阐明了许多具体的细节，以便对这些实施例有透彻的理解。然而， 本领域技术人员可理解，可不通过这些具体细节来实施这些实施例。在其它实 例中，并未对公知方法、程序、组件以及电路进行详细描述以免使本发明不清 楚。可以理解的是，本文中公开的具体结构和功能细节可以代表但不一定限制 实施例的范围。

可以用表述“耦合”和“连接”及其派生词对一些实施例进行描述。这些 术语不旨在互为同义词。例如，可以用术语“连接”和/或“耦合”对一些实施 例进行描述，以表示两个或更多个元件彼此直接物理或电接触。然而，术语“耦 合”也可以指两个或更多个元件彼此并非直接接触，但是仍然彼此协作或交互。

除非特别声明，应该可以认识到，诸如“处理”、“计算”、“运算”、“确定” 等术语表示计算机或计算系统或者类似电子计算设备的动作和/或过程，其将计 算系统的寄存器和/或存储器内被表示为物理量(例如，电子学的)的数据处理 和/或转换为在计算系统的存储器、寄存器或其它这类信息存储、传输或显示设 备内被类似表示为物理量的其它数据。各实施例不限于这一上下文。

应当注意，本文所描述的方法不必以所述顺序或任何特定顺序来执行。此 外，结合本文给出的方法描述的各种活动可以顺序或并行的方式执行。

尽管在本文中已经图示并描述了各特定实施例，但应当认识到，被预计能 够实现相同目的的任何安排可以替换所示的特定实施例。本公开旨在涵盖各实 施例的任何和全部改型或变化。要理解，前面的描述是以解说方式作出的，而 不是限制方式。对本领域内技术人员而言，一旦回顾前面的说明就能清楚知道 前述实施例以及本文未具体说明的其它实施例的组合。因此，各实施例的范围 包括在其中使用前述组合、结构和方法的任何其它应用。

可以用表述“一个实施例”和“一实施例”及其派生词对一些实施例进行 描述。这些表述指的是结合该实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在至 少一个实施例中。在说明书各处出现的短语“在一个实施例中”不一定全部指 相同实施例。此外，可以用表述“耦合”和“连接”及其派生词对一些实施例 进行描述。这些术语不一定作为彼此的同义词。例如，可以用术语“连接”和 /或“耦合”对一些实施例进行描述，以表示两个或更多个元件彼此直接物理或 电接触。然而，术语“耦合”也可以指两个或更多个元件彼此并非直接接触， 但是仍然彼此协作或交互。此外，来自不同实施例的各方面或元素可被组合。

需要强调的是，提供本文公开内容的摘要是为了符合37C.F.R.§.1.72(b)， 其要求摘要能够使读者快速查明技术公开内容的本质。该摘要是以不用于解释 或限制权利要求的范围或含义的理解而提交的。此外，在上面的详细描述中， 可以看出为了使本公开变得流畅，各个特征在单个实施例中被编组到一起。这 种公开方法不应被解释为反映要求保护的实施例相比各个权利要求中明确陈 述的特征而言需要更多特征的意图。相反，如所附权利要求反映出来的那样， 本发明的方面少于以上公开的单个实施例的所有特征。由此，下面的权利要求 在此明确地被纳入到本说明书中，其中每个权利要求其本身作为单独的优选实 施例。在所附权利要求中，术语“包括”和“其中”分别被用作相应术语“包 括”和“其中”的平文英语等同物。此外，术语“第一”、“第二”和“第三” 等仅用作标记，而不旨在对它们的对象强加数值要求。

尽管用结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本主题，但可以理解，所 附权利要求书中定义的主题不必限于上述具体特征或动作。相反，上述具体特 征和动作是作为实现权利要求的示例形式公开的。