[发明专利]一种灭点检测及图像矫正方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及数字图像处理和计算机视觉等技术领域，特别涉及一种灭点检测及图像矫正方法。

【背景技术】

3D空间中的一组平行线经过摄像机/照相机等图像获取设备的投影变换后，在2D成像平面上形成一系列的线束，这些线束的交点称为灭点，灭点广泛的用于单幅图像的场景解析之中。灭点在基于单幅图像的三维重建、多幅图像的三维重建、图像获取设备的内外参数估计和标定等方面都具有至关重要的作用：一旦准确求出灭点，在此基础上就可以估计图像获取设备的的内外参数，进而获得图像获取设备参数矩阵的表达式，即得到摄像机与场景的角度关系，进而得到图像扭正的单应性矩阵，实现图像的视角扭正。

在计算机视觉领域中，如何快速准确的检测出灭点是一件非常重要的事情。现有技术对灭点的检测主要有3个步骤：1、直线检测，即找出图像中各个方向上的线条；2、计算所有直线的交点；3、对所有直线的交点聚类，去掉伪灭点，最终得到真正的灭点。通常情况下，因为一幅图像中有太多的直线交点，从中找到灭点，实现第2步和第3步具有较高难度。

现有的一种灭点检测方法是用哈夫变换（Hough tansform）或别的直线检测方法检测图像中的直线，然后求取各个直线的汇聚点，默认为灭点；由于场景中直线的无序性和噪声的影响，将会出现多个交点，从多个交点中找出想要的灭点是件困难度的事情，常常会出现灭点检测错误的问题。

另外，现有一些灭点检测方法需要依赖3D空间中直线的附加特征，如正交性、共面性和等距特征；还有一些灭点检测方法依赖于摄像机标定的参数结果。而现有技术对直线交点的计算和聚类方法具有不稳定性，具有较差的鲁棒性。

【发明内容】

基于此，本发明提出一种灭点检测及图像矫正方法，包括步骤S1：在图像空间中检测直线，将直线转化为对偶空间中的点表示；S2：将至少一方向上灭点的对偶点进行初步分类及再次聚类；S3：分别对每一分类的对偶点采用随机抽样一致算法进行拟合，得到至少一直线，进而得到灭点；S4：根据灭点对图像进行扭正处理。

上述步骤S1包括S11：读取图像，对图像进行预处理操作，提取图像中的主要直线；S12：求解直线方程，将直线转化为对偶空间中的点表示。

上述步骤S2包括S21：使用随机抽样一致算法对对偶点进行初步分类；S22：将分类初始结果作为模糊聚类算法的输入进行再次聚类，得到最终聚类结果。

上述步骤S4包括S41：根据灭点计算图像获取设备的内参矩阵和旋转矩阵；S42：根据上述图像获取设备的内参矩阵和旋转矩阵计算矫正平面的单应性矩阵，对图像进行扭正处理。

上述步骤S11包括S111：读取图像，用I(x,y)表示，把图像转化成灰度图，读取图像的长、宽参数；S112：利用直线分割算法得到图像中明显的直线极坐标方程表示r_i＝xcosθ_i+ysinθ_i，i＝1,2...n。

上述步骤S12是得到对偶点，将每一直线转换为图像空间中的对偶点

-cosθiri-sinθiriT,]]>i＝1,2...n。