基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正方法及装置，具有操作简易，实用性强的特点，不仅实现了控制点对的自动化提取，而且能自适应根据镜头的畸变程度进行最优分段校正，实现了自动化校正处理并提高了局部和全局的校正精度。该方法包括：对畸变网格模板图进行预处理，获取单像素二值畸变网格模板图；利用网格交点的邻域特征来提取畸变网格模板图中的控制点对；建立径向畸变的最小分段优化模型；建立逆向的校正映射表，获得校正结果图与原畸变图像之间的坐标对应关系；进行坐标逆向映射处理，获得第一校正结果图像；利用双线性插值算法对第一校正结果图像进行像素插值，恢复其灰度值，得到完整的第二校正结果图像。

【技术实现步骤摘要】
基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正方法及装置
本专利技术涉及广角图像校正
，尤其涉及一种基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正方法及装置。
技术介绍
相比普通镜头，广角镜头因其焦距短、视场大、景深长等特点，能够获取更宽视野范围内的包含更多目标信息的图像，大大减少了视觉盲区。因此广泛应用于工业监测、视频监控、辅助驾驶、机器人导航、医疗内窥镜、虚拟现实等诸多视觉领域。然而由于广角镜头的制作缺陷和非线性成像机制，所拍摄图像中存在着较为严重的桶形畸变。广角桶形畸变主要包括薄棱镜畸变、切向畸变和径向畸变。这种非线性畸变不仅会使图像的原始几何结构失真变形，影响正常的视觉效果，还会降低图像中场景目标的几何位置精度，因此需要对广角畸变进行校正，才能使广角镜头真正投入实际应用。径向畸变是广角畸变的主导因素，造成像素点沿径向收缩，使得图像中离光轴不同距离的环形区域的缩放比例不一致。场景目标距镜头光轴越远或光线从目标点到镜头中心的连线与光轴所成夹角越大，收缩畸变程度就越严重，因此，大多数校正研究主要针对的是基于径向畸变的广角校正。畸变校正的基本操作步骤为：(1)首先确定畸变中心，也就是畸变图像中没有畸变的点；(2)再根据失真原理，对畸变建模分析，解算出畸变系数；(3)然后通过反向映射将校正图的像素点映射到畸变图中对应位置；(4)最后采用插值算法恢复像素点的灰度值。目前，广角镜头的畸变校正主要分为两大类：模板法和参数已知法。参数已知法无需借助模板，仅利用相机参数(如焦距、镜头的视场角)来建立等效球面模型，用来模拟广角畸变。该方法虽然原理简单，但是校正精度不高，而且事先需要知道镜头的相关参数。201611008743.9号专利申请《一种超广角摄像头畸变校正方法及系统》利用参数已知法，将畸变图像投影值全景球面上，得到了直角坐标系到球面坐下系的校正映射关系。模板法通过制作标定模板来获取畸变图像与理想图像点对之间的坐标映射关系，因此校正精度较高，但是校正效果依赖于模板图的采集质量，且要求镜头光轴与模板相垂直。可以通过专用的采集装置来获取满足约束要求的高质量模板图。模板有多种结构形状，常用的包括网格模板、同心圆模板、棋盘格模板和等六边形点阵模板等。传统的模板校正法中，主要采用高阶多项式模型或除法模型来对广角畸变进行建模，但仅适用于畸变程度较小的广角镜头。对于畸变严重的大视场角镜头，这两类模型只能对畸变中心周围区域进行有效校正，但是对于图像的四角边缘，校正精度低且效果很差。如201410424349.8号专利申请《一种鱼眼镜头标定后图像校正的方法》，类似于张氏标定法，使用棋盘网格标定法获取高次多项式模型的参数，由于棋盘模板图网格块的完整性要求，这类模板图中控制点无法铺满整个视角区域，导致图像边角区域无法得到标定，因此不能有效恢复出畸变图像的所有区域。201510514238.0号专利申请《一种精确校正超广角摄像头图像畸变的方法》在此基础上进行了改进，一定程度上提高了校正精度和校正视角的范围，但是整体的校正效果不佳。
技术实现思路
本专利技术的目的之一至少在于，针对如何克服上述现有技术存在的问题，提供一种基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正方法及装置，具有操作简易，实用性强的特点，不仅实现了控制点对的自动化提取，而且能自适应根据镜头的畸变程度(视场角大小)进行最优分段校正，实现了自动化校正处理并提高了局部和全局的校正精度。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案包括以下各方面。一种基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正方法，其包括：对畸变网格模板图进行预处理，获取单像素二值畸变网格模板图；基于单像素二值畸变网格模板图，利用网格交点的邻域特征来提取畸变网格模板图中的控制点对；基于畸变网格模板图中的控制点对，建立径向畸变的最小分段优化模型；建立逆向的校正映射表，获得校正结果图与原畸变图像之间的坐标对应关系；基于校正映射表，进行坐标逆向映射处理，获得第一校正结果图像；利用双线性插值算法对第一校正结果图像进行像素插值，恢复其灰度值，得到完整的第二校正结果图像。一种基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正装置，其包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行任一项所述的方法。综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术至少具有以下有益效果：通过基于分区域网格线定向搜索的控制点对的提取，实现了单网格模板图的控制点对的自动化获取，降低了传统方法中人工标注和定位控制点对的操作复杂度；此外，相比与角点检测算法，所提出算法一定程度上提高了畸变网格点的定位精度；通过基于多项式分段优化的自适应畸变校正模型，实现了大畸变广角镜头的高精度校正，相比于单一曲线拟合方法，本专利技术提高了局部的校正精度；相对与传统的模板法，整体校正效果较佳，能够对畸变最为严重的图像边角进行很好的校正，得到满意的恢复效果；此外，随着广角镜头视场角的增大，这种整体性能上的校正优势会越显突出。附图说明图1是根据本专利技术示例性实施例的基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正方法流程图。图2是根据本专利技术示例性实施例的畸变网格模板图。图3是根据本专利技术示例性实施例的细化的单像素二值畸变网格模板图。图4是根据本专利技术示例性实施例的相对位置关系索引坐标系示意图。图5是根据本专利技术示例性实施例的理想距离与畸变距离的关系示意图。图6是根据本专利技术示例性实施例的细化二值模板图中搜索到的CoD示意图。图7是根据本专利技术示例性实施例的四个边角距离点对信息示意图。图8是根据本专利技术示例性实施例的单幅畸变网格模板图。图9是根据本专利技术示例性实施例的基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正装置结构示意图。具体实施方式下面结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明，以使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术的各实施例公开了一种针对大畸变高分辨率广角镜头的基于单网格模板图多项式分段映射的自适应校正算法。本专利技术方法属于基于模板径向畸变校正算法的一种改进方法，主要分为畸变标定与畸变校正过程两大部分。对于畸变标定，首先在细化单网格模板图中采用分区定向搜索算法，得到畸变网格点的实际坐标(DistortionCoordinatePoint,DCP)和对应于理想规则网格图中的坐标(IdealCoordinatePoint,ICP)，实现控制点对(ControlPairPoint,CPP)的自动化提取。然后，利用点距搜索算法来估计最优畸变中心(CenterofDistortion,CoD)，从而得到CPP到CoD的畸变距离和理想距离。进而，建立低阶多项式分段拟合的畸变模型，自适应地拟合局部径向畸变。通过最小二乘算法，求解最优分段数目和拟合参数。最后，采用逆向映射方法来生成校正图到畸变图的坐标变换映射表。在畸变校正过程中，通过逆向映射表和双线性插值算法，快速恢复出最终的校正结果。本专利技术选择网格模板进行畸变标定，因为它可以铺满整个镜头的视野范围，能够获取更多反映边缘畸变信息的控制点对。本专利技术提出的多项式分段优化的自适应校正算法，一方面改本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正方法，其特征在于，所述方法包括：对畸变网格模板图进行预处理，获取单像素二值畸变网格模板图；基于单像素二值畸变网格模板图，利用网格交点的邻域特征来提取畸变网格模板图中的控制点对；基于畸变网格模板图中的控制点对，建立径向畸变的最小分段优化模型；建立逆向的校正映射表，获得校正结果图与原畸变图像之间的坐标对应关系；基于校正映射表，进行坐标逆向映射处理，获得第一校正结果图像；利用双线性插值算法对第一校正结果图像进行像素插值，恢复其灰度值，得到完整的第二校正结果图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于单网格图分段映射的自适应广角图像校正方法，其特征在于，所述方法包括：对畸变网格模板图进行预处理，获取单像素二值畸变网格模板图；基于单像素二值畸变网格模板图，利用网格交点的邻域特征来提取畸变网格模板图中的控制点对；基于畸变网格模板图中的控制点对，建立径向畸变的最小分段优化模型；建立逆向的校正映射表，获得校正结果图与原畸变图像之间的坐标对应关系；基于校正映射表，进行坐标逆向映射处理，获得第一校正结果图像；利用双线性插值算法对第一校正结果图像进行像素插值，恢复其灰度值，得到完整的第二校正结果图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对畸变网格模板图进行预处理包括：首先将畸变网格模板图灰度化，再分成若干不同尺寸的块，分别进行自适应阈值分割，然后合成完整的畸变网格模板图的二值图像；并进一步利用中值滤波进行平滑，最后经反色处理，获得细化的单像素二值畸变网格模板图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用网格交点的邻域特征来提取畸变网格模板图中的控制点对包括：先利用网格交点的邻域特征来精准定位控制点，进而结合分区域沿网格线定向搜索的方法，获得畸变网格点之间的相对位置分布，从而求解畸变点对应的理想坐标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：建立相对位置关系索引坐标系DRCS，用来描述畸变网格模板所对应的理想规范化模板中网格点的相对位置关系；其中，坐标系的原点P(0,0)是距离畸变模板图中心点最近的网格交点；水平向右为x轴索引方向，垂直向下为y轴索引方向；P(0,-1)、P(0,1)、P(-1,0)及P(1,0)分别为P(0,0)在上、下、左、右四个方向的最近邻索引位置；参考相对位置关系索引坐标系，在细化的单像素二值畸变网格模板图中分四个区域提取畸变网格交点及相对分布索引坐标；对于畸变网格点PgCor_r，对应的理想坐标PgCor_i通过下式计算得到：PgCor_i＝Pb+(DICgCor_r-DICb)·Dgrid_i(...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍瑞卿，蒋兴松，蒋檬凡，刘健，陈伟，顾庆水，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51