一种桶形畸变校正算法制造技术

本发明专利技术的提供了一种桶形畸变校正算法，步骤包括：获取相机影像处理器输出的YUV格式数据，进行映射计算后；获取畸变校正映射关系列表并在设备上存储；建立第二缓冲区解析畸变校正映射关系列表进行插值计算，获取各像素点映射坐标，以对YUV格式进行图像畸变校正，从而显著提高了处理速度，同时还使得该算法的可移植性和稳定性大幅提升，而占用的功耗得到显著降低，整体提高了在低端移动平台上的运行速率及流畅程度，形成一定实用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种桶形畸变校正算法
本专利技术涉及一种畸变校正算法，尤其涉及在底端移动设备上使用的桶形畸变校正算法。
技术介绍
随着物联网时代的到来，越来越多的传统嵌入式终端设备向移动式智能终端设备转型，目前免费的Android系统方案是厂家的首选，而为了节省硬件成本，厂家倾向于选择成本低的如高通和联发科的低端移动平台方案；基于这些平台采用了广角和鱼眼镜头的设备获取到的图像会有严重的桶形畸变问题，而这类低端通用方案虽然支持各类基本功能，但具体Camera模块的硬件性能会较弱，没有在ISP中支持硬件反畸变算法，无法做到像嵌入式设备那样对特定Camera模块的硬件算法支持，这就需要在软件上来做畸变校正。而现有的反畸变技术中，OpenCV拥有成熟的相机标定和畸变校正算法和流程，相机标定完成后得到内参和畸变系数，建立一个查找表，畸变校正算法依据查找表进行校正。但OpenCV在畸变校正处理过程中所需的整体时间很长且复杂度很高，虽然在计算性能很强的PC上可以保证视频高帧率输出，但在移动平台上用该算法处理的视频可能只有每秒几帧，无法达到使用要求。而且OpenCV反畸变算法是基于RGB格式进行计算，这中间需要做两本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种桶形畸变校正算法，步骤包括：获取相机影像处理器输出的YUV格式数据，进行映射计算后；获取畸变校正映射关系列表并在设备上存储；建立第二缓冲区解析畸变校正映射关系列表进行插值计算；获取各像素点映射坐标，以对YUV格式进行图像畸变校正。

【技术特征摘要】
1.一种桶形畸变校正算法，步骤包括：获取相机影像处理器输出的YUV格式数据，进行映射计算后；获取畸变校正映射关系列表并在设备上存储；建立第二缓冲区解析畸变校正映射关系列表进行插值计算；获取各像素点映射坐标，以对YUV格式进行图像畸变校正。2.根据权利要求1所述的桶形畸变校正算法，其中，所述映射计算基于基础算式：Cor＝1+k1(Height-half_H)(Height-half_H)+k2(Width-half_W)(Width-half_W)；所述算式以畸变率为0的图像中心点[half_W，half_H]为参考点，计算出每个Y像素点[Width，Height]的映射校正系数Cor，基于Cor计算出所有Y像素点的新存储映射坐标[Cor(Width-half_W)+half_W，Cor(Height-half_H)+half_H]。3.根据权利要求2所述的桶形畸变校正算法，其中，所述新存储映射坐标超出所述畸变校正映射关系列表范围的Y像素点坐标将被丢弃，而由此造成的原始图像的映射坐标值的空缺，则采用临近插值的方式进行补偿。4.根据权利要求3所述的桶形畸变校正算法，其中，所述临近插值的方式包括：优先拷贝畸变校正映射关系列表中左侧Y像素点坐标[Width-1，Height]所保存的原始图像坐标值，如果所述左侧Y像素点坐标中的值为0，则按照顺序以拷贝右侧[Width+1，Height]、下侧[Width，Height+1]、上侧[Width，Height-1]的Y像素点坐标进行临近插值，直到将整个畸变校正映射关系列表填充完整，其中UV坐标值必须成对拷贝。5.根据权利要求1所述的桶形畸变校正算法，其中，所述插值计算基于移动端设备的GPU在OpenCL程序框架下进行。6.一种桶形畸变校正算法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴林滔，
申请(专利权)人：上海畅联智融通讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31