一种基于查找表的图像畸变校正方法技术

技术编号:12408958 阅读:69 留言:0更新日期:2015-11-29 17:11
本发明专利技术公开了一种基于查找表的图像畸变校正方法,步骤包括:据平面网格中所选取的参考点生成查找表,然后根据此查找表将多点像素映射到同一位置,每行映射比例按照查找表来计算,并且可以边采集图像,边进行图像的校正。通过上述方式,本发明专利技术一种基于查找表的图像畸变校正方法,可以满足不同分辨率的目标图像,而且节省了采集图像并对其校正的时间,而且放宽了对图像的长度、宽度的限制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及指纹识别算法领域,特别是涉及。
技术介绍
我国利用指纹来识别身份的历史非常悠久,而且随着国内外学者们对指纹识别系统研究的不断深入,指纹识别技术日趋成熟,指纹识别研究的主要方面包括:指纹图像预处理、指纹分类、指纹特征点提取及指纹匹配,其中最主要的是图像的预处理阶段。目前,在航天和航空摄影、医疗以及各种高精度测量仪器上,为获取更多关于目标景物的图像信息,常采用大视场短焦距镜头。这类镜头在成像过程中一般都存在一定程度的光学畸变,使成像图像的大小和形状发生了某些变化,图像的质量下降,给后面的图像分析和图像测量带来误差,甚至造成误判,因此必须对大视场短焦距摄像机镜头所造成的图像几何畸变进行校正。现在普遍应用的图像校正算法是先将整幅图像采集完成完之后,然后对其进行校正,并且对所校正的图像的长度、宽度都有限制,所以人们需要更加满足要求的校正算法。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供,具有可靠性高、效率高、校正效果好等优点,同时在指纹识别算法的应用及普及上有着广泛的市场前景。为解决上述技术问题,本专利技术采用的一个技术方案是: 提供,其步骤包括: (O获取畸变图,对畸变图进行灰度变换;然后利用阈值法进行二值化处理;然后,对网格线单像素细化,得到平面网格图像,并根据分辨率利用平面网格对畸变图进行分割; (2)根据平面网格,逐行采集畸变图的图像信息; (3)每采完一行图像,找出每一行图像的对称中心,将每一行图像的地址空间关系转换为以对称中心为原点的空间关系; (4)空间变换:对每一行图像上的像素重新排列以恢复原空间关系,即利用地址映射关系生成校正图,具体步骤包括: (4.1)在平面网格中选取的若干个参考点,并利用这些参考点的信息生成查找表; (4.2)根据查找表计算每一行图像的映射比例,并根据畸变图的分辨率,利用映射比例对每一行图像的边缘上的点进行映射,得到的相对应的映射点构成单体校正图上的像素占.V, (5)灰度差值:对空间变换后的像素根据查找表赋予相应的灰度值以恢复对应像素的原位置的灰度值,得到灰度图;(6)根据平面网格,采集下一行畸变图的图像信息,重复步骤(3)-(4),直至采集并校正整个畸变图; (7)得到畸变图的每一行图像的对应的灰度图,将所有的灰度图进行合成,生成校正图。在本专利技术一个较佳实施例中,采用近邻降采样的方法,实现横向以及纵向的线性缩小。在本专利技术一个较佳实施例中,所述参考点的数量大于或等于16个。在本专利技术一个较佳实施例中,在步骤(I)中,网格二值图像属于网格网络的像素灰度值是255,其余的像素灰度值是O。本专利技术的有益效果是:可以满足不同分辨率的目标图像,而且节省了采集图像并对其校正的时间,而且放宽了对图像的长度、宽度的限制。【具体实施方式】下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例包括: ,其步骤包括: (1)获取畸变图,对畸变图进行灰度变换;然后利用阈值法进行二值化处理,其中,网格二值图像属于网格网络的像素灰度值是255,其余的像素灰度值是O ;然后,对网格线单像素细化,得到平面网格图像,并根据分辨率利用平面网格对畸变图进行分割;采用近邻降采样的方法,实现横向以及纵向的线性缩小; (2)根据平面网格,逐行采集畸变图的图像信息; (3)每采完一行图像,找出每一行图像的对称中心,将每一行图像的地址空间关系转换为以对称中心为原点的空间关系; (4)空间变换:图像的几何变换方法是通过一些已知的参考点,即一幅无失真图像某些像素点和畸变图像相对应的位置处的像素点,建立起坐标间的映射关系,求出映射关系中未知参数,然后根据这种函数关系对图像中的各个像素坐标进行校正,对每一行图像上的像素重新排列以恢复原空间关系,即利用地址映射关系生成校正图,具体步骤包括: (4.1)在平面网格中选取的若干个参考点,例如选取的16个,并利用这些参考点的信息生成查找表; (4.2)根据查找表计算每一行图像的映射比例,并根据畸变图的分辨率,利用映射比例对每一行图像的边缘上的点进行映射,得到的相对应的映射点构成单体校正图上的像素占.V, (5)灰度差值:对空间变换后的像素根据查找表赋予相应的灰度值以恢复对应像素的原位置的灰度值,得到灰度图; (6)根据平面网格,采集下一行畸变图的图像信息,重复步骤(3)-(4),直至采集并校正整个畸变图; (7)得到畸变图的每一行图像的对应的灰度图,将所有的灰度图进行合成,生成校正图。图像的畸变分为两种:横向畸变和纵向畸变。采用近邻降采样的方法,实现横向以及纵向的线性缩小;图像的几何变换方法是通过一些已知的参考点,即一幅无失真图像某些像素点和畸变图像相对应的位置处的像素点,建立起坐标间的映射关系,求出映射关系中未知参数,然后根据这种函数关系对图像中的各个像素坐标进行校正。本专利技术根据平面网格中所选取的16个参考点生成查找表data,然后根据此查找表将多点像素映射到同一位置,每行映射比例按照查找表data来计算,并且可以边采集图像,边进行图像的校正。该方法通过边采集图像边进行畸变校正的方法,对所采集的图像出现的梯形畸变进行校正,节省了时间,可以根据所需要的图像的分辨率来输入满足要求的目标图像。本专利技术的有益效果是:可以满足不同分辨率的目标图像,而且节省了采集图像并对其校正的时间,而且放宽了对图像的长度、宽度的限制。以上所述仅为本专利技术的实施例,并非因此限制本专利技术的专利范围,凡是利用本专利技术说明书内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其它相关的
,均同理包括在本专利技术的专利保护范围内。【主权项】1.,其特征在于,步骤包括: (1)获取畸变图,对畸变图进行灰度变换;然后利用阈值法进行二值化处理;然后,对网格线单像素细化,得到平面网格图像,并根据分辨率利用平面网格对畸变图进行分割; (2)根据平面网格,逐行采集畸变图的图像信息; (3)每采完一行图像,找出每一行图像的对称中心,将每一行图像的地址空间关系转换为以对称中心为原点的空间关系; (4)空间变换:对每一行图像上的像素重新排列以恢复原空间关系,即利用地址映射关系生成校正图,具体步骤包括: (4.1)在平面网格中选取的若干个参考点,并利用这些参考点的信息生成查找表; (4.2)根据查找表计算每一行图像的映射比例,并根据畸变图的分辨率,利用映射比例对每一行图像的边缘上的点进行映射,得到的相对应的映射点构成单体校正图上的像素占.V, (5)灰度差值:对空间变换后的像素根据查找表赋予相应的灰度值以恢复对应像素的原位置的灰度值,得到灰度图; (6)根据平面网格,采集下一行畸变图的图像信息,重复步骤(3)-(4),直至采集并校正整个畸变图; (7)得到畸变图的每一行图像的对应的灰度图,将所有的灰度图进行合成,生成校正图。2.根据权利要求1所述的,其特征在于,采用近邻降采样的方法,实现横向以及纵向的线性缩小。3.根据权利要求1所述的,其特征在于,所述参考点的数量大于或等本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于查找表的图像畸变校正方法,其特征在于,步骤包括:(1)获取畸变图,对畸变图进行灰度变换;然后利用阈值法进行二值化处理;然后,对网格线单像素细化,得到平面网格图像,并根据分辨率利用平面网格对畸变图进行分割;(2)根据平面网格,逐行采集畸变图的图像信息;(3)每采完一行图像,找出每一行图像的对称中心,将每一行图像的地址空间关系转换为以对称中心为原点的空间关系;(4)空间变换:对每一行图像上的像素重新排列以恢复原空间关系,即利用地址映射关系生成校正图,具体步骤包括:(4.1)在平面网格中选取的若干个参考点,并利用这些参考点的信息生成查找表;(4.2)根据查找表计算每一行图像的映射比例,并根据畸变图的分辨率,利用映射比例对每一行图像的边缘上的点进行映射,得到的相对应的映射点构成单体校正图上的像素点;(5)灰度差值:对空间变换后的像素根据查找表赋予相应的灰度值以恢复对应像素的原位置的灰度值,得到灰度图;(6)根据平面网格,采集下一行畸变图的图像信息,重复步骤(3)‑(4),直至采集并校正整个畸变图;(7)得到畸变图的每一行图像的对应的灰度图,将所有的灰度图进行合成,生成校正图。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:殷丽红佟宝同张飞飞
申请(专利权)人:江苏邦融微电子有限公司
类型:发明
国别省市:江苏;32

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