【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种鱼眼镜头图像畸变校正方法及装置。
技术介绍
鱼眼镜头是一种视角接近或等于180°的特殊镜头，属于超广角镜头中的一种，它的视角力求达到或超出人眼所能看到的范围，从而极大地减少拍摄大范围景物所需要的相机数量，被广泛应用在全景成像、安全检测和地理测量等领域。但是鱼眼镜头的成像过程是非线性的，远离光轴区域的放大率比光轴附近的低，会在像平面内出现如图1(图1为鱼眼镜头图像示例)中所示的外凸情景，亦即桶形畸变。畸变图像在应用中将导致错误的特征提取、不精确的目标定位和测量结果偏差大等问题，因此需要对图像畸变进行校正。鱼眼镜头成像可分为两个过程：世界坐标系中的点由小孔成像模型投影到无畸变坐标点，即镜头投影成像过程；无畸变坐标点运动到畸变坐标点，即镜头畸变过程。目前，鱼眼镜头图像的畸变校正主要分为基于单幅图像的方法和基于多幅图像的方法。基于多幅图像的方法根据从不同视角拍摄的多幅靶标图像，实现同时计算畸变参数、畸变中心和相机投影矩阵的目的，虽然该类方法能够求解相机的全部参数，但是计算过程复杂，计算量庞大，需要消耗大量计算资源。基于单幅图像的方法通过一幅靶标图像，由约束条件确定畸变参数，只需标定部分相机参数，约束条件的选择是该类方法的重点。目前基于单幅图像的方法所使用的约束条件主要有球面透视投影约束和直线投影约束。使用球面透视投影约束的校正方法，需要同时计算球面坐标和9个变形参数，虽然相比直线投影约束校正精度较高，但实现复杂，而且将图像中心假定为主点，不能消除图像中心和与镜头中心不重合所引起的畸变。使用直线投影约束的方法，以两点的投...
【技术保护点】
一种鱼眼镜头图像畸变校正方法，其特征在于，包括：获取正交斜网格靶标图像；根据所述正交斜网格靶标图像提取网格中心线；根据所述网格中心线计算畸变中心；基于直线斜率约束根据所述网格中心线和校正公式计算畸变系数k1至k6；根据所述畸变中心和所述畸变系数使用校正公式对鱼眼镜头所拍摄图像进行校正；其中，所述校正公式为：xu=xd+xd(k1rd2+k2rd4+k3rd6+k4rd8+k5rd10+k6rd12)yu=yd+yd(k1rd2+k2rd4+k3rd6+k4rd8+k5rd10+k6rd12),rd=xd2+yd2,]]>所述校正公式中，xu＝xu＇‑xc,yu＝yu＇‑yc,xd＝xd＇‑xc,yd＝yd＇‑yc，(xu＇，yu＇)为校正后的像素点坐标，(xd＇，yd＇)为像素点坐标，(xc，yc)为畸变中心坐标。
【技术特征摘要】
1.一种鱼眼镜头图像畸变校正方法，其特征在于，包括：获取正交斜网格靶标图像；根据所述正交斜网格靶标图像提取网格中心线；根据所述网格中心线计算畸变中心；基于直线斜率约束根据所述网格中心线和校正公式计算畸变系数k1至k6；根据所述畸变中心和所述畸变系数使用校正公式对鱼眼镜头所拍摄图像进行校正；其中，所述校正公式为： x u = x d + x d ( k 1 r d 2 + k 2 r d 4 + k 3 r d 6 + k 4 r d 8 + k 5 r d 10 + k 6 r d 12 ) y u = y d + y d ( k 1 r d 2 + k 2 r d 4 + k 3 r d 6 + k 4 r d 8 + k 5 r d 10 + k 6 r d 12 ) , r d = x d 2 + y d 2 , ]]>所述校正公式中，xu＝xu＇-xc,yu＝yu＇-yc,xd＝xd＇-xc,yd＝yd＇-yc，(xu＇，yu＇)为校正后的像素点坐标，(xd＇，yd＇)为像素点坐标，(xc，yc)为畸变中心坐标。2.根据权利要求1所述的鱼眼镜头图像畸变校正方法，其特征在于，所述根据所述正交斜网格靶标图像提取网格中心线，包括：根据所述正交斜网格靶标图像中网格线边缘处的最大网格线宽度确定梯度检测算子；使用所述梯度检测算子对所述正交网格靶标图像的网格线进行卷积计算，得到粗分割网格线；去除所述粗分割网格线的伪边缘，得到细分割网格线；连接所述细分割网格线边缘处断裂的网格线，完成网格线分割；对完成分割的网格线进行细化，得到网格中心线。3.根据权利要求1鱼眼镜头图像畸变校正方法，其特征在于，所述根据所述网格中心线计算畸变中心，包括：将网格中心线节点的坐标Xdi，以及网格中心线节点对应的世界坐标Xwi，依次代入线性超定方程(Xdi)TF(Xwi)＝0中，求解得到最小二乘解F；提取F的左极点，以所述左极点为畸变中心；其中，i为所选取的网格中心线节点的序号，i＝1、2……n，n为选取的网格中心线节点的个数。4.根据权利要求1所述鱼眼镜头图像畸变校正方法，其特征在于，所述根据所述网格中心线计算畸变系数k1至k6中，在每条网格中心线上每隔100个像素取一个求值点(xd(i,j)，yd(i,j))，并令： x d ( i , j ) = ( x d ( i , j - 2 ) + x d ( i , j + 2 ) ) / 16 + ( x d ( i , j - 1 ) + x d ( i , j + 1 ) ) × 4 / 16 + x d ( i , j ) × 6 / 16 y d ( i , j ) = ( y d ( i , j - 2 ) + y d ( i , j + 2 ) ) / 16 + ( y d ( i , j - 1 ) + y d ( i , j + 1 ) ) × 4 / 16 + y d ( i , j ) × 6 / 16 ]]>其中(xd(i,j)，yd(i,j))为所选取的求值点的坐标，具体为第i条网格中心线上第j个求值点的坐标。5.根据权利要求1至4任一项所述的鱼眼镜头图像畸变校正方法，其特征在于，还包括评价校正精度，所述评价校正精度，包括：计算精度评价指标其中，r(i,j)为校正后的像素点坐标，r(i,j)＇为理想的像素点坐标，(i,j)表示第i行第j列，N为选取的用于评价的点的个数；判断σ是否大于或等于预设的阈值；若σ大于或等于预设的阈值，则校正合格，否则，校正不合格。6.一种鱼眼镜头图像畸变校正装置，其特征在于，包括：靶标图像获取单元，用于获取正交斜网格靶标图像；网格中心线提取单元，用于根据所述正交斜网格靶...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨艺，董学广，张勇，
申请(专利权)人：深圳市凌云视迅科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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