[发明专利]基于改进径向畸变校正的球状全景拼接方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，针对广域持久监控应用需求发明一种基于改进径向畸变校正的球状全景拼接技术。

背景技术

随着社会的飞速发展，市场对视频监控的需求量快速增加。在视频监控中，广域持久监控是重要的组成部分，在军队、公安和交通等重要部门起到了重要作用。广域持久监控要求摄像头拍摄范围大，分辨率高。传统单一摄像头分辨率有限，且摄像头广角较小，难以监控较大区域；鱼眼型镜头虽然可以实现全景监控，但是镜头畸变过大，导致监控对象成像较差，为后续的视频分析造成了很大困难。因此，单摄像头和鱼眼镜头都难以满足广域持久监控要求。

发明内容

为克服现有技术的不足，针对传统摄像头因分辨率低、监控范围小，畸变较大而无法满足广域持久监控需求的缺陷，提出一种基于改进径向畸变校正的球状全景拼接技术。本发明采用的技术方案是，基于改进径向畸变校正的球状全景拼接方法,通过改进径向畸变校正消除普通畸变校正造成的图像损失，然后通过球状拼接算法完成全景拼接，最后基于加权平均法和光均衡融合算法消除重复区域干扰及不同摄像头的光线差异，实现高分辨率以及广域拍摄。

一个实例中进一步地具体步骤是，

(1)离线相机标定步骤：利用光学黑白格相机标定板对8个摄像头分别进行标定，获取每一个光心位置、焦距、像素长宽比、畸变系数和视场角参数；

(2)视频采集模块：视频采集模块基于镜头和传感器模组实现多路高分辨率图像同步采集及多路高分辨率视频实时解码；

(3)基于改进径向畸变校正步骤：本模块基于每个相机的标定参数实现图像畸变校正，传统径向畸变校正算法公式如式(1)所示。

u＝u^s+(u^s-u₀)[k₁(x²+y²)+k₂(x²+y²)²]

v＝v^s+(v^s-v₀)[k₁(x²+y²)+k₂(x²+y²)²] 式(1)

其中，(u,v)代表矫正畸变后的像素坐标，(x^s,v^s)代表实际径向畸变的情况下图像的像素坐标，(u₀,v₀)代表离线相机标定获得的相机主点坐标，k₁，k₂代表相机前两阶畸变参数，(x,y)代表理想无畸变时的连续图像坐标，采用改进径向畸变校正模块，公式如式(2)所示：

u＝u^s+(u^s-u₀*d)[k₁(x²+y²)+k₂(x²+y²)²]

v＝v^s+(v^s-v₀*d)[k₁(x²+y²)+k₂(x²+y²)²] 式(2)

具体实施方式如下：

首先，基于尺度因子建立新的图像矩阵，新建立的图像矩阵除左上角四分之一面积为源图像像素值，其他范围为全零矩阵，新图像长宽为原始图像的2倍；然后将待校正图像平移至新图像中心区域，然后进行图像径向畸变校正，校正完毕后获取图像中的角点像素位置，提取矩形区域作为校正后的图像，零像素区域通过重叠区域融合模块去除，最终实现在无边缘损失的情况下的图像校正功能；

(4)全景拼接模块：本模块将矫正后的图像通过已知拍摄信息，来确定多幅图像的匹配连接集，将矫正后图像进行形变、投影，在投影的过程中,各摄像机的局部图像将投影到一个统一的球面上，使得图像具有一定的深度感，在视点变化时能够部分地反映整个视点空间，给观测者较为强烈的三维沉浸感，使用球面坐标系进行拼接时,也即是将每个图像点变换为球面上一点，映射公式如式(3)所示，