本发明专利技术实施例公开了一种车载鱼眼摄像头畸变矫正方法、装置、设备及存储介质。包括：获取标定图像中关键点的第一位置信息；控制车载鱼眼摄像头对所述标定图像进行采集，获得畸变图像，并提取所述畸变图像中所述关键点的第二位置信息；采用三次B样条曲线拟合算法对所述关键点的第一位置信息和第二位置信息进行拟合，获得矫正关系；获取所述车载鱼眼摄像头采集待矫正图像；根据所述矫正关系对所述待矫正图像进行矫正。本发明专利技术实施例提供的车载鱼眼摄像头畸变矫正方法，采用三次B样条曲线拟合算法对标定图像中的像素点和畸变图像中的像素点进行拟合，获得矫正关系，从而根据矫正关系对鱼眼摄像头采集的图像进行畸变矫正，可以提高畸变矫正的精度。高畸变矫正的精度。高畸变矫正的精度。
【技术实现步骤摘要】
车载鱼眼摄像头畸变矫正方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及自动驾驶
，尤其涉及一种车载鱼眼摄像头畸变矫正方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]自动驾驶车载鱼眼镜头的显著特征是焦距短，视场角大，其优点是视角大盲区小市场范围内可以包含多个镜头的内容，图像中包含信息量大且丰富，被广泛应用在自动驾驶等系统中。但是鱼眼镜头的超广视场角也带来了明显的弊端，拍摄的图像存在严重的畸变，导致真实物体失真。如果不需要超广角的特殊效果，而是要利用图像超广视角的信息，那么就需要将这些畸变图像展开为真实的透视投影图像。所以，为了充分利用鱼眼图像中的信息，鱼眼图像校正这种畸变还原真实物体在车载智能系统中非常重要。
[0003]现有的鱼眼畸变校正算法将鱼眼镜头成像模型定义为入射角关于成像点与光轴距离的多项式，同时引入共线约束、平行约束和正交约束，通过特征值最小化求解模型的参数，最后利用得到的校正模型对鱼眼图像进行校正。利用该方法校正后的图像，位于图像中间视角小区域的地面上的内容矫正效果真实，但是地面以上的立体物体被拉伸失真严重，视场角大的边缘区域模糊变形。。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供一种车载鱼眼摄像头畸变矫正方法、装置、设备及存储介质，可以提高畸变矫正的精度。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种车载鱼眼摄像头畸变矫正方法，包括：
[0006]获取标定图像中关键点的第一位置信息；所述关键点包括多个；
[0007]控制车载鱼眼摄像头对所述标定图像进行采集，获得畸变图像，并提取所述畸变图像中所述关键点的第二位置信息；
[0008]采用三次B样条曲线拟合算法对所述关键点的第一位置信息和第二位置信息进行拟合，获得矫正关系；所述矫正关系表征标定图像中像素点与畸变图像中像素点的关系；
[0009]获取所述车载鱼眼摄像头采集待矫正图像；
[0010]根据所述矫正关系对所述待矫正图像进行矫正。
[0011]进一步地，所述标定图像包括以所述标定图像中心作为交点的两条互相垂直的直线以及以所述图像中心为圆心的多个同心圆；所述关键点为所述多个同心圆与所述两条互相垂直的直线的交点。
[0012]进一步地，提取所述畸变图像中所述关键点的第二位置信息，包括：
[0013]对所述畸变图像依次进行去燥、灰度化及二值化处理；
[0014]提取处理后的图像中的直线；
[0015]对所述直线进行关键点提取，获得所述关键点的第二位置信息。
[0016]进一步地，采用三次B样条曲线拟合算法对所述关键点的第一位置信息和所述第
二位置信息进行拟合，获得矫正关系，包括：
[0017]根据所述第一位置信息确定第一距离；所述第一距离为所述关键点在所述标定图像中与图像中心的距离；
[0018]根据所述第二位置信息确定第二距离；所述第二距离为所述关键点在所述畸变图像中与图像中心的距离；
[0019]采用三次B样条曲线拟合算法对所述第一距离和所述第二距离进行拟合，获得矫正关系。
[0020]进一步地，采用三次B样条曲线拟合算法对所述第一距离和所述第二距离进行拟合，获得矫正关系，包括：
[0021]将每个关键点的第一距离和第二距离构成数据对，获得多个初始数据对；
[0022]基于所述多个初始数据对采用追赶法进行计算获得多个控制数据对；所述控制数据对包括所述初始数据对；
[0023]获取所述三次B样条曲线拟合算法中的基函数；
[0024]从所述多个控制数据对中随机提取四个数据对；
[0025]根据所述四个数据对和所述基函数生成矫正关系；
[0026]判断是否满足结束条件；若不满足，则返回执行从所述多个控制数据对中随机提取四个数据对的操作，直到满足结束条件。
[0027]进一步地，所述结束条件包括循环次数达到设定次数或者所述矫正关系满足设定条件。
[0028]进一步地，根据所述矫正关系对所述待矫正图像进行矫正，包括：
[0029]获取初始矫正图像，并遍历所述初始矫正图像中的每个像素点；
[0030]确定遍历到的像素点与图像中心的第三距离；
[0031]根据所述第三距离和所述矫正关系确定第四距离；
[0032]根据所述第四距离确定所述待矫正图像中与遍历到的像素点对应的像素点的位置信息；
[0033]将所述初始矫正图像中遍历到的像素点的灰度值替换为待矫正图像中所述位置信息上的像素点的灰度值，并继续遍历所述初始矫正图像中的下一个像素点，直到获得矫正图像。
[0034]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种车载鱼眼摄像头畸变矫正装置，包括：
[0035]第一位置信息获取模块，用于获取标定图像中关键点的第一位置信息；所述关键点包括多个；
[0036]第二位置信息获取模块，用于控制车载鱼眼摄像头对所述标定图像进行采集，获得畸变图像，并提取所述畸变图像中所述关键点的第二位置信息；
[0037]矫正关系获取模块，用于采用三次B样条曲线拟合算法对所述关键点的第一位置信息和第二位置信息进行拟合，获得矫正关系；所述矫正关系表征标定图像中像素点与畸变图像中像素点的关系；
[0038]待矫正图像获取模块，用于获取所述车载鱼眼摄像头采集待矫正图像；
[0039]矫正模块，用于根据所述矫正关系对所述待矫正图像进行矫正。
[0040]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在
存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术实施例所述的车载鱼眼摄像头畸变矫正方法。
[0041]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例所述的车载鱼眼摄像头畸变矫正方法。
[0042]本专利技术实施例公开了一种车载鱼眼摄像头畸变矫正方法、装置、设备及存储介质。获取标定图像中关键点的第一位置信息；控制车载鱼眼摄像头对标定图像进行采集，获得畸变图像，并提取畸变图像中关键点的第二位置信息；采用三次B样条曲线拟合算法对关键点的第一位置信息和第二位置信息进行拟合，获得矫正关系；获取车载鱼眼摄像头采集待矫正图像；根据矫正关系对待矫正图像进行矫正。本专利技术实施例提供的车载鱼眼摄像头畸变矫正方法，采用三次B样条曲线拟合算法对标定图像中的像素点和畸变图像中的像素点进行拟合，获得矫正关系，从而根据矫正关系对鱼眼摄像头采集的图像进行畸变矫正，可以提高畸变矫正的精度。
附图说明
[0043]图1是本专利技术实施例一中的一种车载鱼眼摄像头畸变矫正方法的流程图；
[0044]图2是本专利技术实施例一中的标定图像的示例图；
[0045]图3是本专利技术实施例二中的一种车载鱼眼摄像头畸变矫正装置的结构示意图；
[0046]图4是本专利技术实施例三中的一种计算机设备的结构示意图。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车载鱼眼摄像头畸变矫正方法，其特征在于，包括：获取标定图像中关键点的第一位置信息；所述关键点包括多个；控制车载鱼眼摄像头对所述标定图像进行采集，获得畸变图像，并提取所述畸变图像中所述关键点的第二位置信息；采用三次B样条曲线拟合算法对所述关键点的第一位置信息和第二位置信息进行拟合，获得矫正关系；所述矫正关系表征标定图像中像素点与畸变图像中像素点的关系；获取所述车载鱼眼摄像头采集待矫正图像；根据所述矫正关系对所述待矫正图像进行矫正。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标定图像包括以所述标定图像中心作为交点的两条互相垂直的直线以及以所述图像中心为圆心的多个同心圆，且相邻同心圆的间距相等；所述关键点为所述多个同心圆与所述两条互相垂直的直线的交点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述畸变图像中所述关键点的第二位置信息，包括：对所述畸变图像依次进行去燥、灰度化及二值化处理；提取处理后的图像中的直线；对所述直线进行关键点提取，获得所述关键点的第二位置信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用三次B样条曲线拟合算法对所述关键点的第一位置信息和所述第二位置信息进行拟合，获得矫正关系，包括：根据所述第一位置信息确定第一距离；所述第一距离为所述关键点在所述标定图像中与图像中心的距离；根据所述第二位置信息确定第二距离；所述第二距离为所述关键点在所述畸变图像中与图像中心的距离；采用三次B样条曲线拟合算法对所述第一距离和所述第二距离进行拟合，获得矫正关系。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用三次B样条曲线拟合算法对所述第一距离和所述第二距离进行拟合，获得矫正关系，包括：将每个关键点的第一距离和第二距离构成数据对，获得多个初始数据对；基于所述多个初始数据对采用追赶法进行计算获得多个控制数据对；所述控制数据对包括所述初始数据对；获取所述三次B样条曲线拟合算法中的基函数；从所述多个控制数据对中随机...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟伟，陈博，尹荣彬，季加阳，汤永俊，郑正，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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