[发明专利]一种畸变校正方法及装置、一种深度感知计算方法及装置

权利要求书

1.一种畸变校正方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

S100’、计算畸变校正中的位移差，并将所述位移差存储在外部存储器中；

S200’、从所述外部存储器中获取所述位移差，并从FPGA的存储器中获取实时图像坐标，在FPGA平台上进行同步运算，实现畸变校正。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：优选的，

所述步骤S100’中计算畸变校正中的位移差是通过软件编程语言实现的，所述软件编程语言包括matlab、C、C++、Python任一；

所述步骤S200’中从所述外部存储器中获取所述位移差是通过硬件描述语言实现的，所述硬件编程语言包括verilog、VHDL任一。

3.一种深度感知计算方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

S100、使用权利要求1或2所述的方法进行畸变图像校正；

S200、将经过步骤S100处理的图像结合参考图像进行结构光单目匹配，计算深度值，获取深度图像；

S300、将所述深度图像经过后处理后，生成为三维点云。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述后处理包括去噪处理、平滑处理以及空洞修补；

所述空洞修补采用改进的加权双边滤波。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S100还包括下述步骤：

采用平均值法将彩色图像转换为灰度图，然后利用阈值转化算法将灰度图转化为黑白图，再使用梯度锐化法对所述黑白图进行处理。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S200中所述匹配之前，还包括下述步骤：

对经过步骤S100处理的图像，采用后向映射的方法旋转90度。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述深度值通过下式计算：

其中：

f是摄像机的焦距，s是基线，d是参考距离，Δx是偏移量，μ为像素大小，dis为每个所扫描的物体的点到摄像头之间的距离值。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S300包括下述步骤：

获取步骤S200中深度图像的像素点，获取所述像素点的齐次坐标，利用下述公式获取空间坐标：

P_d＝dis·In_d^-1·p_d，

其中：

p_d＝[i_d，j_d，1]^T表示深度图像素点的齐次坐标，In_d表示深度传感器的内参矩阵，dis表示每个所扫描的物体的点到摄像头之间的距离值。

9.一种畸变校正装置，其特征在于，所述装置包括下述模块：

位移差计算模块，被配置用于：计算畸变校正中的位移差，并将所述位移差存储在外部存储器中；

畸变校正模块，被配置用于：从所述外部存储器中获取所述位移差，并从FPGA的存储器中获取实时图像坐标，在FPGA平台上进行同步运算，实现畸变校正。

10.一种深度感知计算装置，其特征在于，所述装置包括下述模块：

预处理模块，被配置用于：计算畸变校正中的位移差，并将所述位移差存储在外部存储器中；从所述外部存储器中获取所述位移差，并从FPGA的存储器中获取实时图像坐标，在FPGA平台上进行同步运算，实现畸变校正；

匹配模块，被配置用于：将经过预处理模块的图像结合参考图像进行结构光单目匹配，计算深度值，获取深度图像；

三维点云生成模块，被配置用于：将所述深度图像经过后处理后，生成为三维点云。