图像畸变标定方法、校正方法、计算机装置、计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像畸变标定方法、校正方法、计算机装置、计算机可读存储介质，图像畸变标定方法包括以下步骤：获取标定图像，图像成像面的顶部或底部贴近标定板边缘；提取标定图像的标定角点，确定标定角点二维坐标矩阵；提取标定角点二维坐标矩阵的参考行和参考列，根据参考行、参考列、相邻标定角点的距离确定目标图像的目标角点二维坐标矩阵；计算标定角点二维坐标矩阵与目标角点二维坐标矩阵的第一映射关系；根据第一映射关系，对目标图像进行插值，得到标定图像的像素坐标与目标图像的像素坐标之间的坐标映射关系。本发明专利技术的标定方法高效，校正效果更符合人眼观测。校正效果更符合人眼观测。校正效果更符合人眼观测。

【技术实现步骤摘要】
图像畸变标定方法、校正方法、计算机装置、计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体是涉及一种图像畸变标定方法、校正方法、计算机装置、计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在图像处理中，对于广角镜头拍摄的图像，由于镜头成像畸变严重，一般需要做畸变校正的处理。现有的畸变校正算法，大多是通过拍摄若干组标定图像，根据固定的数学畸变模型，对相机参数(内参和畸变系数)进行标定，再按照数学模型反向映射，得到畸变像素与无畸变像素的映射关系，将其存储成显示查找表(Look
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Up
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Table，LUT)，可供畸变校正模块进行在线的查表校正，进而实现实时的畸变校正。
[0003]公布号为CN112053369A的中国专利技术专利公开了一种低时延图像去畸变和桶形映射的融合算法，该方案包括对特定标定场景进行检测，直接计算畸变坐标与无畸变坐标的映射关系的方式完成去畸变，不涉及镜头内参和畸变模型。
[0004]公布号为CN109461126A的中国专利技术专利公开了一种图像畸变校正方法及系统，该方案针对鱼眼镜头，包括对相机拍摄的图像进行边界填充，以及包括设置了多个0至1的校正系数，该方案仍然是基于固定模型的调整，校正系数针对的是相机的内参。
[0005]现有的图像畸变标定与校正方法，多数都与张正友法类似，存在以下缺点：(1)标定过程复杂，需要针对每一组镜头参数，都拍摄若干组图片(通常10至20张图片)用于标定；(2)要求棋盘格完整清晰成像，当棋盘格有褶皱或某棋盘格角点被遮挡，会导致无法检测棋盘格角点而标定失败；(3)都基于固定的成像模型去除畸变，只能去除镜头畸变(径向畸变和切向畸变)，无法透视成像畸变，由于在去除镜头畸变后，图像还存在透视畸变，使得成像效果不符合人眼观测；(4)由于棋盘格角点映射关系仅存在于被拍摄到的区域，无法兼顾畸变的四周区域，使得校正后的图像黑边较多；(5)在标定时需要多张图片进行运算，计算量大；(6)校正强度不可控。

技术实现思路

[0006]本专利技术的第一目的是提供一种计算量少的图像畸变标定方法。
[0007]本专利技术的第二目的是提供一种计算量少的图像畸变校正方法。
[0008]本专利技术的第三目的是提供一种实现上述图像畸变标定方法或者图像畸变校正方法的计算机装置。
[0009]本专利技术的第四目的是提供一种实现上述图像畸变标定方法或者图像畸变校正方法的计算机可读存储介质。
[0010]为了实现上述的第一目的，本专利技术提供的一种图像畸变标定方法，包括以下步骤：获取标定图像，标定图像的成像面竖直中轴线与标定板竖直方向平行，标定图像的成像面水平中轴线与标定板水平方向平行，图像成像面的顶部或底部贴近标定板边缘；提取标定
图像的标定角点，确定标定角点二维坐标矩阵；提取标定角点二维坐标矩阵的参考行和参考列，根据参考行、参考列、相邻标定角点的距离确定目标图像的目标角点二维坐标矩阵；计算标定角点二维坐标矩阵与目标角点二维坐标矩阵的第一映射关系；根据第一映射关系，对目标图像进行插值计算，得到标定图像的像素坐标与目标图像的像素坐标之间的坐标映射关系。
[0011]由上述方案可见，本专利技术通过拍摄一张标定图像，并在图像进行处理后得到标定角点二维坐标矩阵，根据标定角点二维坐标确定目标角点二维坐标矩阵，根据标定角点二维坐标矩阵与目标角点二维坐标矩阵第一映射关系确定坐标映射关系。由于本专利技术仅需一张标定图像完成标定，无需依赖固定的成像畸变模型，通过手动设定或自动化生成的第一映射关系，使得得到的坐标映射关系的应用效果更符合人眼视觉观测结果，可同时去除镜头畸变与透视成像畸变，一张标定图像也使得标定的计算量较少。此外，能够保障参考行与参考列的方向不损失成像视角。
[0012]进一步的方案是，在确定标定角点二维坐标矩阵与目标角点二维坐标矩阵的第一映射关系时，通过校正强度系数校正第一映射关系。
[0013]由此可见，可以通过校正强度系数调整第一映射关系，进而控制坐标映射关系，以调整应用该坐标映射关系校正畸变图像的效果。
[0014]进一步的方案是，提取标定图像的标定角点后，还对标定角点进行非线性拟合：通过二次曲线拟合标定角点，判断标定角点拟合后与拟合前的偏差值是否大于预设阈值，如是，确定目标标定角点为离群角点，剔除离群角点。
[0015]由此可见，可以减少标定图像中的个别标定角点遮挡、褶皱等因素对坐标映射关系的影响，降低对标定图像的要求。
[0016]进一步的方案是，在对标定角点进行非线性拟合剔除离群角点前，将标定图像进行锐化，并放缩至目标分辨率。
[0017]由此可见，可以使得标定角点检测速度快且精度高。
[0018]进一步的方案是，提取标定图像的标定角点时，对标定图像进行边界点填充时：对标定图像四周的空白区域进行线性预测填充标定角点，以确定所述标定角点二维坐标矩阵。
[0019]由此可见，通过线性预测对标定角点进行填充，可以减少后续得到的目标图像映射到棋盘格标定图像中的无效区域，有效减少目标图像的黑边，从而提高后续第一映射关系的准确性，进而提高坐标映射关系的准确性。
[0020]进一步的方案是，标定图像为棋盘格标定图像，标定角点为棋盘格标定图像的棋盘格角点，标定板为棋盘格标定板。
[0021]进一步的方案是，标定图像为圆点标定图像，标定角点为圆点标定图像的圆点，标定板为圆点标定板。
[0022]为了实现上述的第二目的，本专利技术提供的一种图像畸变校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0023]获取待校正图像；
[0024]根据上述的坐标映射关系对待校正图像进行校正得到校正后图像。
[0025]由上述方案可见，通过上述的坐标映射关系可处理拍摄上述标定图像的镜头拍摄
的待校正图像，从而得到校正后图像。
[0026]为了实现上述的第三目的，本专利技术提供的一种计算机装置，包括处理器与存储器，存储器存储有计算机程序，其特征在于：
[0027]计算机程序被计算机装置执行时实现上述的图像畸变标定方法，和/或，实现上述的图像畸变校正方法。
[0028]为了实现上述的第四目的，本专利技术提供的一种计算机程序被处理器执行时，实现上述的图像畸变标定方法，和/或，实现上述的图像畸变校正方法。
附图说明
[0029]图1是本专利技术图像畸变标定方法实施例的流程图。
[0030]图2是本专利技术图像畸变校正方法实施例的流程图。
[0031]以下结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明。
具体实施方式
[0032]本专利技术的图像畸变标定方法通过采集的一张标定图像，再经过对标定图像的预处理、标定角点提取、离群角点剔除、边界点填充等步骤后得到标定角点二维坐标矩阵，再根据参考行、参考列、标定图像的标定角点的相邻距离确定目标角点二维坐标矩阵，确定标定图像的像素坐标与目标图像的像素坐标之间的坐标映射关系。本专利技术的图像畸变校正方法基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像畸变标定方法，其特征在于，包括以下步骤：获取标定图像，所述标定图像的成像面竖直中轴线与标定板竖直方向平行，所述标定图像的成像面水平中轴线与所述标定板水平方向平行，所述图像成像面的顶部或底部贴近所述标定板边缘；提取所述标定图像的标定角点，确定标定角点二维坐标矩阵；提取所述标定角点二维坐标矩阵的参考行和参考列，根据所述参考行、所述参考列、相邻标定角点的距离确定目标图像的目标角点二维坐标矩阵；计算所述标定角点二维坐标矩阵与所述目标角点二维坐标矩阵的第一映射关系；根据所述第一映射关系，对所述目标图像进行插值计算，得到标定图像的像素坐标与目标图像的像素坐标之间的坐标映射关系。2.如权利要求1所述的图像畸变标定方法，其特征在于：在确定所述标定角点二维坐标矩阵与所述目标角点二维坐标矩阵的第一映射关系时，通过校正强度系数校正所述第一映射关系。3.如权利要求1所述的图像畸变标定方法，其特征在于：提取所述标定图像的标定角点后，还对所述标定角点进行非线性拟合：通过二次曲线拟合所述标定角点，判断所述标定角点拟合后与拟合前的偏差值是否大于预设阈值，如是，确定目标标定角点为离群角点，剔除所述离群角点。4.如权利要求3所述的图像畸变标定方法，其特征在于：在对所述标定角点进行非线性拟合剔除所述离群角点前，将所述标定图像锐化，放缩至目标分辨...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘文培，郑涛，
申请(专利权)人：西安全志科技有限公司，
类型：发明
国别省市：