[发明专利]基于图像识别的广角摄像机畸变渲染方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的广角摄像机畸变渲染方法，该方法包括：在摄像机镜头的zoom变化范围内，选取多个zoom采样点；获取每个zoom采样点处相对应的摄像机畸变参数；由摄像机的zoom和摄像机畸变参数的对应关系，拟合出摄像机的zoom与摄像机畸变系数的变化曲线；获取当前摄像机的zoom值；根据所述摄像机zoom与畸变系数的变化曲线和所述当前摄像机的zoom值，计算出当前镜头畸变系数；计算出畸变前图形图像大小，并获取该尺寸的图形图像；根据所述当前镜头畸变系数，实时地对图形图像虚拟物件进行畸变补偿；将进行畸变补偿后的图形图像虚拟物件与摄像机真实画面进行实时混叠渲染并输出。

技术领域

本发明涉及计算机图文图像处理领域，具体涉及一种基于图像识别的广角摄像机畸变渲染方法。

背景技术

在三维实时渲染技术中，通常会将计算机虚拟的图形图像与摄像机采集信号进行混叠，生成最终的实时输出信号。而在通常的混叠过程中，计算机产生的虚拟物景通常是没有畸变效果的，这样的不带畸变的虚拟物景与具有畸变的摄像机采集的场景相融合时，就会使得生成的合成画面前背景不匹配。使得合成的显示画面上真实场景与虚拟图形图像的相互关系匹配效果非常有限。

由于摄像机镜头所带来的畸变不添加到虚拟物件的图像上，一个带畸变的真实场景和不带畸变的虚拟物景混叠时，就会使得混叠输出的效果不理想，尤其是当镜头的广角度数较大时，镜头畸变引起的效果将会更加明显，且合成质量也将大大下降。由于每个摄像机镜头的畸变是一典型的非线性光学畸变过程，不同镜头的畸变效果都不尽相同，再考虑上镜头的zoom值变化时所引起的畸变的变化等。摄像机镜头的畸变给虚拟场景和真实场景相混叠时带来的影响或大或小、各不相同，难以使用简单的方法来处理该问题。

发明内容

针对上面提到的现有技术中存在的技术问题，本发明提出了一种基于图像识别的广角摄像机畸变渲染方法，以解决现有技术中存在的由于摄像机镜头所带来的畸变不添加到虚拟物件的图像上，一个带畸变的真实场景和不带畸变的虚拟物景混叠时，就会使得混叠输出的效果不理想，尤其是当镜头的广角度数较大时，镜头畸变引起的效果将会更加明显，且合成质量也将大大下降的技术问题。

本发明的基于图像识别的广角摄像机畸变渲染方法包括：

在摄像机镜头的zoom变化范围内，选取多个zoom采样点；优选地，在摄像机镜头的zoom变化范围内，等间隔地选取至少6个zoom采样点；

获取每个zoom采样点处相对应的摄像机畸变参数；

由摄像机的zoom和摄像机畸变参数的对应关系，拟合出摄像机的zoom与摄像机畸变系数的变化曲线；

获取当前摄像机的zoom值；

根据所述摄像机zoom与畸变系数的变化曲线和所述当前摄像机的zoom值，插值计算出当前镜头畸变系数；

计算出畸变前图形图像大小，并获取该尺寸的图形图像；

根据所述当前镜头畸变系数，实时地对图形图像虚拟物件进行畸变补偿；

将进行畸变补偿后的图形图像虚拟物件与摄像机真实画面进行实时混叠渲染并输出。

在上述步骤中，可选取摄像机的径向畸变系数的前两项作为摄像机畸变参数，即径向畸变模型的径向畸变参数k₁和k₂。

其中，所述参数k₁和k₂满足如下关系式：

xdistorted＝x(1+k₁*r²+k₂*r⁴) (1)；