[发明专利]确定单应矩阵的方法及其系统以及图像转换方法及其系统

说明书

本发明涉及确定单应矩阵的方法及其系统以及图像转换方法及其系统。所述确定单应矩阵的方法包括：对鱼眼图像和参考图像进行相同的区域划分，并使划分后的鱼眼图像中的子区域与参考图像中的相应子区域的尺寸大小相同，并且所述鱼眼图像和参考图像的尺寸大小相同；选择鱼眼图像中的一个子区域作为初始子区域，根据参考图像中与该子区域相应的子区域，计算该初始子区域的单应矩阵；以初始子区域为中心，依次向外计算其余子区域的单应矩阵。本发明实施例采用分区域并且每个子区域各自对应一个单应矩阵的方式，图像重合精准度高，避免了现有技术中整幅鱼眼图像只采用一个单应矩阵，导致鱼眼相机成像的图像重合精准度较低的问题。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种确定单应矩阵的方法及其系统以及图像转换方法及其系统。

背景技术

鱼眼相机所采用的镜头是一种焦距为16mm或更短的并且视角接近或等于180°的镜头，这种摄影镜头的前镜片直径很短且呈抛物状向镜头前部凸出，类似鱼眼，因此这类相机被称为鱼眼相机，所采用的镜头被称为鱼眼镜头。鱼眼镜头属于超广角镜头中的一种特殊镜头，它的视角力求达到或超出人眼所能看到的范围，因此通过鱼眼镜头产生的画面效果超出了人们在实际生活中看见的景物是有规则的固定形态的范畴，导致鱼眼镜头与人们眼中的真实世界的景象存在很大的差别。而普通相机采用的平面镜头产生的画面效果几乎接近于人们眼中的真实世界的景象，因此，鱼眼相机成像的图像与普通相机成像的图像之间也存在很大的差别。

为了将鱼眼相机成像的图像还原成人眼中的正常图像，可以对鱼眼相机成像的图像进行变换处理，使其尽量与普通相机成像的图像重合。这种将鱼眼相机成像的图像还原成人眼中的正常图像的技术，在实际应用中具有很广泛的前景，例如，通过鱼眼图像与普通相机拍摄的照片进行比对来识别目标人脸，或者，通过拼接多幅鱼眼相机成像的图像或者多幅鱼眼相机成像的图像和普通相机成像的图像达到类似全景拍摄的效果。

在计算机视觉中，平面的单应性被定义为从一个平面到另一个平面的投影映射，该映射关系一般采用单应矩阵来表示。目前在对鱼眼相机成像的图像进行转换处理，使其尽量与普通相机成像的图像重合时，主要是通过提取关键点进行匹配来估计一个单一的单应矩阵。虽然通过一个单一的单应矩阵可以得到视觉上看起来效果还不错的变换图像，但是这种变换图像的重合精度很难满足高层次的图像任务，其原因在于鱼眼相机的成像模型。通常鱼眼相机的成像模型以等距投影模型来描述。在工业生产中，鱼眼相机不可能完全按照等距投影模型来生产。鱼眼相机的标定，通常采用多项式来逼近鱼眼相机的真实模型。这种逼近导致标定后的图像总会与普通相机成像的图像存在着差异，而且这种差异很难用一个单一的单应矩阵来弥补，导致鱼眼相机成像的图像重合精准度较低。

发明内容

为了解决上述鱼眼相机成像的图像重合精准度较低的技术问题，本发明实施例提出了一种确定单应矩阵的方法及其系统以及图像转换方法及其系统。

一种确定单应矩阵的方法，该方法包括以下步骤：

图像区域划分步骤：对鱼眼图像和参考图像进行相同的区域划分，并使划分后的鱼眼图像中的子区域与参考图像中的相应子区域的尺寸大小相同，其中，所述鱼眼图像和参考图像成像的场景相同，并且所述鱼眼图像和参考图像的尺寸大小相同；

初始子区域的单应矩阵求解步骤：选择鱼眼图像中的一个子区域作为初始子区域，根据参考图像中与该子区域相应的子区域，计算该初始子区域的单应矩阵；

其余子区域的单应矩阵求解步骤：以初始子区域为中心，依次向外计算其余子区域的单应矩阵。

进一步地，所述鱼眼图像来源于鱼眼相机成像的图像，所述参考图像来源于采用平面镜头的普通相机成像的图像，所述初始子区域为鱼眼相机光轴中心所在的一个子区域；并且在所述其余子区域的单应矩阵求解步骤中，先根据初始子区域的单应矩阵，计算与初始子区域相邻的子区域的单应矩阵；然后再根据已计算出单应矩阵的子区域的单应矩阵，计算与所述已计算出单应矩阵的子区域相邻且需要计算单应矩阵的子区域的单应矩阵；