一种视频图像数据实时校正方法及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种视频图像数据实时校正方法及存储介质，包括：根据光学系统设计模型输入参考图像(标准棋盘格H

【技术实现步骤摘要】
一种视频图像数据实时校正方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种视频图像数据实时校正方法及存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的快速发展及人工智能技术的普及，广角摄像头(镜头)因其大视场被广泛应用于军事、道路交通、工业、居民生活等领域。但是广角镜头也带来了一系列问题，其中一个就是畸变严重。该现象是由于摄像头镜头本身的设计、加工，透镜组合时的轴向间距误差等原因所导致。
[0003]目前在硬件电路中常用的实现方式是校正映射表，先计算出图像对应的校正结果，并存储在硬件电路中，根据输入实时视频从校正映射表中找出对应的校正视频输出。校正映射表是一种非常直接的计算，其缺点存入一张图像的校正映射表需要大量的硬件电路资源。基于传统的畸变矫正方案，虽然能够根据不同畸变较正系数，得到不同的矫正效果。但存在以下两个问题：
[0004](1)占用大量的存储资源，实时性效果差。
[0005](2)视场减少。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提供一种视频图像数据实时校正方法及存储介质，在使用较小存储资源的条件下，实现视场视频不丢失，并实时显示，降低其延迟。
[0007]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0008]一种视频图像数据实时校正方法及存储介质，包括如下步骤：
[0009]步骤(1)，根据镜头的分辨率H
×
V(宽
×
高)，生成棋盘格图像(H
×
V)作为参考图像。摄像头中的镜头通过光学软件设计出光学系统设计模型。将参考图像输入到光学系统设计模型中得到畸变图像。
[0010]步骤(2)，根据畸变图像和参考图像分别按照公式(13)建立X方向近似椭圆畸变校正模型、按照公式(14)建立Y方向近似椭圆畸变校正模型，包括：
[0011]步骤(2.1)，图像畸变主要是在成像后，图像的像素位置发生了几何畸变，几何畸变又分为线性畸变和非线性畸变。非线性畸变原因主要分为径向畸变、离心畸变以及薄棱镜畸变三种情况，公式如下：
[0012]x
distorted
＝x(1+k1r2+k2r4+k3r6)+2p1xy+p2(r2+2x2)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0013]y
distorted
＝y(1+k1r2+k2r4+k3r6)+2p1xy+p2(r2+2y2)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0014]x2+y2＝r2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0015]上式中，x和x
distorted
分别为X方向的参考图像和畸变图像，y和y
distorted
分别为Y方向的参考图像和畸变图像。k1、k2、k3、p1、p2是畸变校正参数，其中畸变系数多，畸变校正效果
不好。
[0016]步骤(2.2)，畸变校正通常考虑径向畸变，忽略切向畸变的影响，这部分畸变能够描述镜头的非线性畸变，步骤(2.1)可优化标准同心圆畸变模型为：
[0017][0018][0019]x2+y2＝r2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0020]步骤(2.3)，其中图像的分辨率比H:V≠1:1，采用步骤(2.2)的标准同心圆畸变模型存在图像边缘畸变校正效果不好，因此对步骤(2.2)进一步改进为椭圆畸变校正模型，公式如下：
[0021][0022][0023][0024]其中，H为图像的高，V为图像的宽。
[0025]步骤(2.4)，步骤(2.3)椭圆畸变校正模型不能完全覆盖H
×
V图像，因此进一步对椭圆畸变校正模型进行改进，为近似椭圆畸变校正模型，公式如下：
[0026][0027][0028][0029]其中k1、k2为畸变系数，x、x
distorted
分别为X方向的校正图像和畸变图像，y和y
distorted
分别为Y方向的校正图像和畸变图像。
[0030]步骤3，通过所述X方向近似椭圆畸变校正模型得到X方向的校正模型，通过所述Y方向近似椭圆畸变校正模型得到Y方向的校正模型；分别对X方向的校正模型和Y方向的校正模型中出现的白色区域进行裁剪，对裁剪后的X方向的校正模型和Y方向的校正模型分别插值到H
×
V的X方向的校正模型和Y方向的校正模型，用于保证X水平方向和Y水平方向的视场不变。
[0031]步骤4，根据步骤3的处理结果，对X方向处理后的校正模型提取八分之一的数据，对八分之一的数据转换为存储的coe数据格式并作为X方向的校正映射表；对Y方向处理后的校正模型提取八分之一的数据，对八分之一的数据转换为存储的coe数据格式并作为Y方向的校正映射表。
[0032]步骤5，对输入图像进行畸变校正映射，包括：输入的图像分别对所述X方向的校正映射表和Y方向的校正映射表进行一一的畸变校正映射，得到映射后图像，其中映射后图像质量不佳，产生锯齿失真，因此映射后图像质量进行灰度校正。对输入的畸变图像采用校正
映射表进行畸变校正，对畸变图像f(x,y)双线性插值，其中可根据图像的特性进行双线性插值，最后得到校正图像f(x
d
,y
d
)。
[0033]双线性插值的公式为：
[0034]f(x
d
,y
d
)＝(x+1
‑
x
d
)(y+1
‑
y
d
)f(x,y)+(x+1
‑
x
d
)(y
d
‑
y)f(x,y+1)+(x
‑
x
d
)(y+1
‑
y
d
)f(x+1,y)+(x
d
‑
x)(y
d
‑
y)f(x+1,y+1)
ꢀꢀꢀ
(16)
[0035]其中f(x,y)为步骤4校正映射后的图像，f(x
d
,y
d
)为双线性插值后的图像。令δ
x
＝x
d
‑
x,δ
y
＝y
d
‑
y，且0≤δ
x
≤1,0≤δ
y
≤1,由上式可表示为：
[0036]f(x
d
,y
d
)＝(1
‑
δ
x
)(1
‑
δ
y
)f(x,y)+(1
‑
δ
x
)δ
y<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频图像数据实时校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据图像的分辨率生成H
×
V的棋盘格图像作为参考图像，将所述参考图像输入到光学系统设计模型中得到畸变图像，所述H和V分别代表宽和高；步骤2，根据畸变图像和参考图像分别按照公式(1)建立X方向近似椭圆畸变校正模型、按照公式(2)建立Y方向近似椭圆畸变校正模型：按照公式(2)建立Y方向近似椭圆畸变校正模型：按照公式(2)建立Y方向近似椭圆畸变校正模型：其中，k1、k2为图像畸变系数，x、x
distorted
分别为X方向的校正图像和畸变图像，y和y
distorted
分别为Y方向的校正图像和畸变图像；步骤3，通过所述X方向近似椭圆畸变校正模型得到X方向的校正模型，通过所述Y方向近似椭圆畸变校正模型得到Y方向的校正模型；分别对X方向的校正模型和Y方向的校正模型中出现的白色区域进行裁剪，对裁剪后的X方向的校正模型和Y方向的校正模型分别插值到H
×
V的X方向的校正模型和Y方向的校正模型，用于保证X水平方向和Y水平方向的视场不变；步骤4，根据步骤3的处理结果，对X方向处理后的校正模型提取数据，对提取的数据转换为存储的coe数据格式并作为X方向的校正映射表；对Y方向处理后的校正模型提取数据，对提取的数据转换为存储的coe数据格式并作为Y方向的校正映射表；步骤5，对输入图像进行畸变校正映射，包括：输入的图像分别对所述X方向的校正映射表和Y方向的校正映射表进行一一...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丹，朱尤攀，段晨昊，周永康，夏丽坤，胡荣富，习昊，王诗薇，陈宇，杨默远，柏亚欣，
申请(专利权)人：云南北方光电仪器有限公司，
类型：发明
国别省市：