图像校正方法及装置制造方法及图纸

本公开涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像校正方法及装置。该方法包括：对输入图像进行检测以获得边界直线；基于获得的边界直线确定顶点；基于所获得顶点确定估计的纵横比；基于估计的纵横比来对所述输入图像进行透视变换。采用本公开的方案，能够减小校正后的图像的失真度，进而提高图像质量。

Image correction method and device

The present disclosure relates to image processing technology, in particular to an image correction method and device. The method includes: detecting the input image to obtain the boundary line; determining the vertex based on the obtained boundary line; determining the estimated aspect ratio based on the obtained vertex; and performing perspective transformation on the input image based on the estimated aspect ratio. By adopting the scheme of this disclosure, the distortion degree of the corrected image can be reduced, and the image quality can be improved.

【技术实现步骤摘要】
图像校正方法及装置
本公开涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像校正方法及装置。
技术介绍
随着在拍摄照片或者视频时，由于拍摄角度，位置等因素的限制，拍摄的图像常常会出现畸变，这对于观察者查看，或者后续的图像特征提取、识别等后续处理都非常不方便。目前广泛使用的校正方法是首先使用各种边缘检测算子(例如，Roberts、Sobel、Prewitt、Log、Canny等)进行边缘检测,然后对边缘图像进行线特征提取。然而，现有的图像校正方法，校正后的图像失真比较大，图像质量不高。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种图像校正方法及装置，用于减小校正后的图像的失真度，进而提高图像质量。根据本公开的一个方面，一种图像校正方法，包括：对输入图像进行检测以获得边界直线；基于获得的边界直线确定顶点；基于所获得顶点确定估计的纵横比；基于所述估计的纵横比来对所述输入图像进行透视变换。根据本公开的另一方面，提供了一种图像校正装置，包括：处理器：存储器，存储有所述处理器可执行的程序指令；其中所述处理器被配置执行前述图像校正方法。根据本公开的另一方面，还提供一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述方法。在本公开的实施例提供的技术方案中，对输入图像进行检测以获得边界直线；基于获得的边界直线确定顶点；基于所获得顶点确定估计的纵横比；基于估计的纵横比来对所述输入图像进行透视变换。由于考虑了纵横比，使得校正后的图像能够接近真实的图像，因而减少了校正后的图像的失真度，进而提高了图像质量。附图说明通过参照附图来详细描述其示例性实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1示出本公开一示例性实施例的图像校正方法的流程图。图2示出了本公开一个图像校正流程的总体框图。图3至图5示出了本公开实施例中选取顶点的方式。图6出了判断顶点顺序的示意图。图7示出了实际拍摄作品顶点获取结果。图8示意性说明纵横比估算方法。图9a示出了未加入估算纵横比校正的图像。图9b示出了加入估算纵横比校正的图像。图10示出了本公开一示例性实施例的图像校正装置的框图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免模糊本公开的各方面。此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按照比例绘制。图中相同的附图标记标识相同或相似的部分，因而将省略对它们的重复描述。图1示出了根据本公开一示例性实施例的图像校正方法的流程图。该方法包括：在步骤101中，对输入图像进行检测以获得边界直线；在步骤102中，基于获得的边界直线确定顶点；在步骤103中，基于所获得顶点确定估计的纵横比；在步骤104中，基于估计的纵横比来对所述输入图像进行透视变换。在本公开的实施例提供的技术方案中，对输入图像进行检测以获得边界直线；基于获得的边界直线确定顶点；基于所获得顶点确定估计的纵横比；基于估计的纵横比来对所述输入图像进行透视变换。由于考虑了纵横比，使得校正后的图像能够接近真实的图像，因而减少了校正后的图像的失真度，进而提高了图像质量。下面通过具体的例子来说明本公开的实施方式。图2示出了本公开一个图像校正流程的框图。在本公开实施例的技术方案中，为了提高检测精度，可以采用LSD(linesegmentdetector)方法来对输入图像进行直线检测。以下的描述中均以直线检测为LSD检测为例来进行介绍。当然，本领域技术人员应该理解，可以根据需要使用其他的直线检测方法。LSD线段检测算子是2010年提出一种直线检测方法，与Hough变换相比，速度快，不需要人工设置任何参数，不需提供边缘图像，检测精度与计算效率达到一个很好的平衡。LSD方法输出直线的2个端点坐标，本公开的实施例中以-log(NFA)输出值作为该条直线的得分值，其中NFA为拟合矩形精度误差(thenumberoffalsealarms)，是LSD方法的中间计算结果。我们定义一条直线line的属性，包含2个端点的坐标值和分数。其中，用于获得边界直线的步骤101可以包括如下步骤：对输入图像进行检测以获得水平直线集和竖直直线集；分别对所述水平直线集和所述竖直直线集中近似平行的直线段各自进行合并；分别从所述水平直线集和所述竖直直线集中选择两个直线段作为所述边界直线。其中，对输入图像进行检测以获得水平直线集和竖直直线集，包括：对输入图像进行检测，获得直线段，确定每条直线段与水平轴的夹角，将与水平轴的夹角在第一范围内的直线段划归到水平直线集，将与水平轴的夹角在第二范围内的直线段划归到竖直直线集。具体而言，LSD中检测得到的直线中有很多干扰直线不是我们需要的，需要对直线做一系列的处理来获得期望的边界直线。可以计算每条直线的与水平轴夹角，夹角在第一范围(例如0到45度)内的，可以划分为水平直线集HorzontalGroup，夹角在第二范围(例如45到90度)的，可以划分为竖直直线集VerticalGroup。其中，对所述水平直线集和所述竖直直线集中近似平行的直线段各自进行合并，包括：对于所述水平直线集：：确定所述水平直线集中每两条直线段的夹角和距离；将夹角小于夹角阈值并且距离小于距离阈值的两条直线段合并为一条直线段；对于所述竖直直线集：确定所述竖直直线集中每两条直线段的夹角和距离；将夹角小于夹角阈值并且距离小于距离阈值的两条直线段合并为一条直线段。具体而言，针对竖直直线集(水平直线集)可以进行操作以合并近似平行直线。由于LSD是线段检测子，一条长直线可能被检测为多条线段，我们对其进行合并。统计计算每2条直线段的夹角(计算范围在0到90度)和距离，小于夹角阈值和距离阈值的两条直线可看作一条直线段，取长度长的直线段表示这两条直线段(合并为一条)，该条直线段的分数值是这两条直线段的分数值相加。其中，分别从所述水平直线集和所述竖直直线集中选择两个直线段作为所述边界直线，包括：确定所述水平直线集和所述竖直直线集中合并后的直线段的分数；从所述水平直线集中选择得分最高的一条水平直线段，并从所述水平直线集中选择与所述得分最高的一条水平直线段之间的距离在预设范围内的另一条水平直线段；从所述竖直直线集中选择得分最高的一条竖直直线段，并选择与所述得分最高的一条竖直直线段之间的距离在预设范围内的另一条竖直直线段；其中，所选择出的两条水平直线段与两条竖直直线段确定为所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像校正方法，包括：对输入图像进行检测以获得边界直线；基于获得的边界直线确定顶点；基于所获得顶点确定估计的纵横比；基于所述估计的纵横比来对所述输入图像进行透视变换。

【技术特征摘要】
1.一种图像校正方法，包括：对输入图像进行检测以获得边界直线；基于获得的边界直线确定顶点；基于所获得顶点确定估计的纵横比；基于所述估计的纵横比来对所述输入图像进行透视变换。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对输入图像进行检测以获得边界直线，包括：对输入图像进行检测以获得水平直线集和竖直直线集；分别对所述水平直线集和所述竖直直线集中近似平行的直线段各自进行合并；分别从所述水平直线集和所述竖直直线集中各选择两个直线段作为所述边界直线。3.根据权利要求2所述的方法，其中，对输入图像进行检测以获得水平直线集和竖直直线集，包括：对输入图像进行检测，获得直线段，确定每条直线段与水平轴的夹角，将与水平轴的夹角在第一范围内的直线段划归到水平直线集，将与水平轴的夹角在第二范围内的直线段划归到竖直直线集。4.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述水平直线集和所述竖直直线集中近似平行的直线段各自进行合并，包括：对于所述水平直线集：：确定所述水平直线集中每两条直线段的夹角和距离；将夹角小于夹角阈值并且距离小于距离阈值的两条直线段合并为一条直线段；对于所述竖直直线集：确定所述竖直直线集中每两条直线段的夹角和距离；将夹角小于夹角阈值并且距离小于距离阈值的两条直线段合并为一条直线段。5.根据权利要求2所述的方法，其中，分别从所述水平直线集和所述竖直直线集中选择两个直线段作为所述边界直线，包括：确定所述水平直线集和所述竖直直线集中合并后的直线段的分数；从所述水平直线集中选择得分最高的一条水平直线段，并从所述水平直线集中选择与所述得分最高的一条水平直线段之间的距离在预设范围内的另一条水平直线段；从所述竖直直线集中选择得分最高的一条竖直直线段，并从所述竖直直线集中选择与所述得分最高的一条竖直直线之间的距离在预设范围内的另一条竖直直线段；其中，所选择出的两条水平直线段与两条竖直直线段确定为所述边界直线。6.根据权利要求5所述的方法，其中，对输入图像进行检测以获得边界直线，包括：基于第一规则对输入图像进行检测以获得边界直线；其中，确定所述水平直线集和所述竖直直线集中合并后的直线段的分数，包括：基于第二规则确定所述水平直线集和所述竖直直线集中合并后的直线段的分数，其中所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：王婷婷，唐小军，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11