[发明专利]一种图像校正方法和装置

说明书

本发明揭示了一种图像校正方法及装置，用于对采集到的畸变图像进行校正，包括如下步骤：定制单幅特征靶图，采用摄像头采集单幅特征靶图的畸变图像；采用畸变参数表对单幅特征靶图的畸变图像进行畸变校正后依次进行透视变换和分区域拟合，分别获取相对应的经典外参矩阵和分区域拟合函数；采用摄像头采集实际现场图像的畸变图像，依次采用光学畸变参数表进行畸变校正、采用经典外参矩阵进行透视变换、采用分区域拟合函数进行分区域拟合校正和拼接融合，生成实际现场图像的最终校正图像。采用了本发明的技术方案，实现了对个体摄像头采集图像的高精度畸变校正，提高了图像与实际摄像头视场内物体分布位置的精准匹配度。

技术领域

本发明属于摄像头的视频图像处理领域，尤其是一种图像校正方法和装置。

背景技术

随着电子技术的高速发展，使得汽车辅助驾驶领域的进步日新月异，目前最普及的可视化辅助驾驶为车载360度环视，这个技术很方便的解决了驾驶员对车身周围环境几米范围内的死角无法观察的问题。该技术采用在车前、车两侧、车后安装广角摄像头的方式来获取车身四周的完整视场，通过MCU或者DSP配合前期标定好的摄像头参数及广角摄像头光路畸变参数进行各个摄像头的图像校正和图像融合来实现360度的环视影像的生成，并传输到显示屏进行实时显示。

目前的车载360度环视系统在极大程度上解决了驾驶员通过肉眼无法观察到车身周围几米的盲区，对基本驾驶如倒车，转弯，通过狭窄道路，观察高度较小的障碍物等得到了极好的解决，但是安装在车身周围的不同的个体广角摄像头由于本身制成工艺的精度差异，导致各个广角摄像头畸变校正后存在不同程度的图像畸变误差，这增加了在360环视图像融合的环节的复杂度及采用简单图像融合方法的图像中线段错位程度和主观观察的图像融合的不匹配程度。

目前汽车辅助驾驶还处于发展阶段，无论是360度环视还是前置后置行车记录仪都在尝试着完成某种特定的功能，如360环视的主旨在于解决驾驶员对于车辆周围近距离范围内的视线盲区及物体实际分布位置的主观判断，而若环视拼接图像存在个体摄像头的差异性导致的整体拼接融合存在畸变误差，会极大的影响驾驶员对于周围视场物体实际空间位置的主观判断感受，甚至造成一些主观错觉。

目前业内为了减少这种拼接错位的主观错觉，往往采用图像融合技术，使得多个摄像头的图像交叠区域按照一定权重保留个体摄像头的图像信息，通过透明化处理等来减轻驾驶员人眼判断的拼接错位感受。但这样在多个摄像头图像交叠区域仍然存在模糊感和一定程度的错位感；此外业内通常采用内参标定的方法来对个体摄像头进行花费时间较长的内参标定，通过数学优化技巧解内参方程的方式来对个体摄像头进行针对某一内参校正理论方程的内参参数求解，以减小个体摄像头的畸变校正误差，这种方法需要用个体摄像头采集多幅靶图，且多幅靶图的位置需要变化以使得各个靶图的采集图像覆盖尽可能多的视场区域，这种方法对于摄像头标定环境、设备、人工有较高的要求，且本身存在算法精度误差，往往一个摄像头多次进行内参标定得到的内参参数次次都不一样，这使得该摄像头内参标定后再用内参参数进行图像畸变校正也存在一定误差，同时也增加了摄像头的制成时间成本。

发明内容

本发明提供了一种图像畸变校正方法，从而实现对个体摄像头采集图像的高精度畸变校正，提高了图像与实际摄像头视场内物体分布位置的精准匹配度。

依据上述目的，实施本发明的一种图像校正方法，用于对采集到的畸变图像进行校正，包括如下步骤：

步骤S1，摆放单幅特征靶图，采用摄像头进行采集，生成所述单幅特征靶图的畸变图像；

步骤S2，采用光学畸变参数表对所述单幅特征靶图的畸变图像进行畸变校正，生成所述单幅特征靶图的虚拟物平面图像；

步骤S3，对所述单幅特征靶图的虚拟物平面图像进行外参标定得到经典外参矩阵后，采用经典外参矩阵进行透视变换生成所述单幅特征靶图的透视变换图像；