一种超广角图像快速畸变矫正方法技术

本发明专利技术公开了一种面向超广角图像的快速畸变矫正方法，通过经度模型对图像进行矫正。首先利用图像畸变特征确定球面中心和初始半径，然后针对每个像素的位置对半径大小进行优化处理，通过坐标变换进行原始图像和矫正图像的空间坐标转换，最后利用双线性插值获取颜色信息。本发明专利技术提出的面向超广角图像的畸变矫正方法能够以较低的运算复杂度实现对超广角图像进行快速畸变矫正，并得到较好的矫正效果，比较适合各种消费级商业系统的使用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种超广角图像畸变矫正方法。
技术介绍
普通镜头的视角大约在30度，而广角镜头的视角一般都在90度至120度，超广角图像甚至达到150度。广角镜头具有比普通镜头更宽的视场，可以在一幅图像中包含更多的信息量，因此在安防监控、工业医疗、智能交通等领域得到了广泛应用。但采用广角镜头的成像系统在提供大范围成像的同时，也带来了比较严重的图像畸变，使得拍摄图像存在某种程度的变形扭曲。这种图像的几何畸变，造成拍摄出的图像与实物不能很好的吻合，不仅影响了图像的视觉效果，更影响着对图像中目标的定位、跟踪、识别等后续处理。因此对广角图像进行畸变矫正，是计算机视觉领域一个重要的研究课题。镜头畸变的矫正方法可从硬件和软件两个角度进行考虑。从硬件角度出发主要是应用性能更好的镜头，以便获得好的感光图像，提高机械加工精度，并且改善装配的质量。但这类方法制造成本较高，操作困难，因而较少采用。从软件角度出发也即采用数字图像处理的方法，利用矫正算法修正畸变图像，是目前常见的矫正方法。这类方法目前基本可分为两种：模板标定法和数学模型法。模板标定法是使用特定的模板，代表理想图像跟畸变图像的映射，这种方法矫正效果精准，但需要标定设备及模板，对于硬件装置要求较高，实现也比较复杂。数学模型法是通过建立成像模型，根据投影不变性原理，将空间曲线映射为图像平面的直线，包括多项式迭代拟合、球面投影模型等。现有的畸变矫正方法大都需要准确的标定设备，针对特定的一个镜头，获得变形的纠正公式，而且使用迭代优化方法，计算量较大。而在应用的商业系统中，可能遇到的问题是：不同的照片来自不同的广角或超广角镜头；不具备对照相机参数进行标定的条件；同时又需要较高的实时处理能力，不能耗费较多的资源，目前的图像畸变矫正方法无法解决这个问题。
技术实现思路
本专利技术针对现有图像畸变矫正方法的不足，提出一种面向超广角图像的快速畸变矫正方法，在原始经度矫正方法上进行改进，对每一个像素点赋予不同的半径值，然后通过半径值进行矫正。一种超广角图像快速畸变矫正方法，其特征在于包括如下步骤：(1)读入原始图像；设原始图像P(x,y)是一个大小为M×N的二维图像，矫正后图像依然是一幅M×N的二维图像，记为Q(x,y)；(2)根据原始图像的大小，确立矫正图像的大小和畸变中心、初始半径；原始图像P(x,y)中心点记为o，设图像中心为畸变中心，以图像中心点o为中心建立直角坐标系，并设置初始半径R0；(3)计算矫正图像的每个像素在原始图像的位置；设矫正图像Q(x,y)的一点为q(xq,yq)，然后计算矫正点q(xq,yq)到中心点o的距离，记为当距离较近时，半径值R略微增大，而当距离较大时，半径值R略微减少，对每一点赋予不同的半径值R；设矫正点q(xq,yq)在原始图像上的对应点为p(xp,yp)，根据经度矫正算法可以得到点p(xp,yp)和q(xq,yq)的对应关系： x p = R 2 - y p 2 R x q y p = y q - - - ( 1 ) ]]>(4)通过双线性插值获取该点的颜色信息；通过公式(1)，计算得到在原始图像p(xp,yp)上的坐标，选择该点周围的4个最近整数像素点(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)，通过对这4个点的颜色值加权平均，得到坐标(xp,yp)的颜色值，也即得到矫正图像在点(xq,yq)的颜色值： r g b ( x q , y q ) = r g b ( x p , y p ) = [ ( 1 - ϵ 1 ) ( 1 - ϵ 2 ) ϵ 1 ( 1 - ϵ 2 ) ( 1 - &e本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种超广角图像快速畸变矫正方法，其特征在于包括如下步骤：(1)读入原始图像；设原始图像P(x，y)是一个大小为M×N的二维图像，矫正后图像依然是一幅M×N的二维图像，记为Q(x，y)；(2)根据原始图像的大小，确立矫正图像的大小和畸变中心、初始半径；原始图像P(x，y)中心点记为o，设图像中心为畸变中心，以图像中心点o为中心建立直角坐标系，并设置初始半径R0；(3)计算矫正图像的每个像素在原始图像的位置；设矫正图像Q(x，y)的一点为q(xq，yq)，然后计算矫正点q(xq，yq)到中心点o的距离，记为当距离较近时，半径值R略微增大，而当距离较大时，半径值R略微减少，对每一点赋予不同的半径值R；设矫正点q(xq，yq)在原始图像上的对应点为p(xp，yp)，根据经度矫正算法可以得到点p(xp，yp)和q(xq，yq)的对应关系：xp=R2-yp2Rxqyp=yq---(1)]]>(4)通过双线性插值获取该点的颜色信息；通过公式(1)，计算得到在原始图像p(xp，yp)上的坐标，选择该点周围的4个最近整数像素点(i，j)、(i+1，j)、(i，j+1)、(i+1，j+1)，通过对这4个点的颜色值加权平均，得到坐标(xp，yp)的颜色值，也即得到矫正图像在点(xq，yq)的颜色值：rgb(xq,yq)=rgb(xp,yp)=[(1-ϵ1)(1-ϵ2)ϵ1(1-ϵ2)(1-ϵ1)ϵ2ϵ1ϵ2]rgb(i,j)rgb(i+1,j)rgb(i,j+1)rgb(i+1,j+1)---(2)]]>其中ε1＝|xp‑i|，ε2＝|yp‑j|；(5)遍历矫正图像Q(x，y)上的每个坐标，按照步骤(3)和(4)计算其对应的颜色值，得到整幅图像的颜色值，也即得到整个矫正图像Q(x,y)。...

【技术特征摘要】
1.一种超广角图像快速畸变矫正方法，其特征在于包括如下步骤：(1)读入原始图像；设原始图像P(x，y)是一个大小为M×N的二维图像，矫正后图像依然是一幅M×N的二维图像，记为Q(x，y)；(2)根据原始图像的大小，确立矫正图像的大小和畸变中心、初始半径；原始图像P(x，y)中心点记为o，设图像中心为畸变中心，以图像中心点o为中心建立直角坐标系，并设置初始半径R0；(3)计算矫正图像的每个像素在原始图像的位置；设矫正图像Q(x，y)的一点为q(xq，yq)，然后计算矫正点q(xq，yq)到中心点o的距离，记为当距离较近时，半径值R略微增大，而当距离较大时，半径值R略微减少，对每一点赋予不同的半径值R；设矫正点q(xq，yq)在原始图像上的对应点为p(xp，yp)，根据经度矫正算法可以得到点p(xp，yp)和q(xq，yq)的对应关系： x p = R 2 - y p 2 R x q y p = y q - - - ( 1 ) ]]>(4)通过双线性插值获取该点的颜色信息；通过公式(1)，计算得到在原始图像p(xp，yp)上的坐标，选择该点周围的4个最近整数像素点(i，j)、(i+1，j)、(i，j+1)、(i+1，j+1)，通过对这4个点的颜色值加权平均，得到坐标(xp，yp)的颜色值，也即得到矫正图像在点(xq，yq)的颜色值： r g b ( x q , y q ) = r g b ( x p , y p ) = [ ( 1 - ϵ 1 ) ( 1 - ϵ 2 ) ϵ 1 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗文峰，
申请(专利权)人：深圳市优象计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44