[发明专利]一种基于模型的全景弯曲图像畸变矫正的方法

说明书

本发明公开了一种基于模型的全景弯曲图像畸变矫正的方法，包括以下步骤：S1.选择畸变矫正的模型：选择高阶多项式径向畸变模型对全景弯曲图像进行径向畸变矫正；S2.确定全景弯曲图像的畸变矫正中心：S3.确定全景弯曲图像的畸变矫正的畸变系数：S4.生成全景弯曲图像的畸变矫正的畸变校正映射表。本发明的全景弯曲图像畸变矫正的方法，算法简单，操作方便，并且不受图像的内容、格式、类型等的限制，可以对主流格式图片进行弯曲矫正，并且效果明显；另外，计算和迭代过程的时间都比较短，可以适用于针对视频监控的图像矫正。

技术领域

本发明涉及图像矫正领域，具体涉及一种基于模型的全景弯曲图像畸变矫正的方法。

背景技术

目前全景相机通常采用多个摄像头采集不同方向上的多幅图像以便获取全景图像，因此，在全景摄像机成像过程中，需要对多个摄像头采集到的不同方向上的多幅图像进行融合拼接以获得全景图像。由于鱼眼摄像头可以获得较广的视野，可以减少拍摄全景的摄像头的数量，因此多采用鱼眼摄像头进行拍摄，但是采用鱼眼摄像头获取的图像为圆球形的弯曲图像，因此又需要将鱼眼图像展开为平面图像。

在将曲面图像转化为平面图像的过程中，用的比较多的两种方法：一种是基于畸变模型进行畸变矫正，一种是利用非线性迭代求出最优解的方法。两种算法各有优缺点，畸变模型的畸变矫正，算法简单，操作方便，但是畸变矫正的效果受固定的畸变模型的影响，对一些特殊图像或者不符合畸变模型的畸变图像的效果不是很明显。

非线性迭代算法却可以解决这一矫正效果不理想的情况，其矫正结果不受图像的影响，但是其比较突出的缺点是迭代的过程时间比较长且有些时候无法收敛，这对于视频处理情况下是绝对不允许的。

因此需要开发一种新的算法来规避其他方法所带来的不足。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的提供一种可以对特殊图像或者不符合畸变模型的畸变图像进行矫正，矫正效率高，收敛性好的于模型的全景弯曲图像畸变矫正的方法。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：一种基于模型的全景弯曲图像畸变矫正的方法，该方法用于对全景弯曲图像进行畸变矫正，该方法包括以下步骤：

S1.选择畸变矫正的模型：

选择高阶多项式径向畸变模型对全景弯曲图像进行径向畸变矫正，所述高阶多项式径向畸变模型表达式：

其中，X_u，y_u为畸变矫正后的图像坐标，X_d，y_d为畸变矫正前图像的坐标，X_c，y_c是畸变中心坐标，r是畸变矫正前全景弯曲图像的半径，k₁,k₂,k₃为径向畸变系数，r_d为畸变图像中畸变中心最远的半径；

S2.确定全景弯曲图像的畸变矫正中心：

首先将棋盘格世界坐标根据小孔成像原理模型投影到无畸变坐标点，然后再将无畸变坐标点扩展到畸变坐标点，此过程方程表达式如下：

X_u-X_c＝X_d-X_c  (1)

所述棋盘格世界坐标设计为以1为单位间隔的棋盘格对应的坐标，Z方向为1；

方程(1)两边同乘[xc]x并且把表达式X_iu＝HX_ig代入，则得到如下等式：

由方程(1)可知：X_u＝X_d，因此X_iu＝X_id代入公式(2)