[发明专利]基于GPU的相机/摄像机实时畸变校正方法

摘要

本方法公开了一种相机、摄像机等成像系统实时畸变校正的方法，此方法采用数字图像处理技术，在基于平面网格模型的校正算法中，利用最小二乘法求解包含2个径向畸变系数、2个离心畸变系数和2个薄棱镜畸变系数的非线性方程组，得到空间变换方程；对成像系统拍摄的图像的像素点进行同步空间变换，得到畸变校正后的图像。此方法解决了光学畸变难题，提高校正精度至亚像素级；通过采用具有并行处理能力的GPU技术，提高处理速度40倍以上，实现了1920*1080高清图像的实时畸变校正(30帧/秒以上)，降低镜头光学设计加工成本20％～70％。

主权项

1.一种基于可编程GPU的相机/摄像机实时畸变校正方法，其特征在于，其条件和步骤如下：所需设备：待校正的成像系统(1)，含GPU(3)的普通PC机(2)，标定模版(4)；其中成像系统(1)可以是相机或摄像机等；标定模版(4)为自制的黑白格纸板。实现步骤：本方法(010)部分，得到实际坐标和理想坐标之间的空间变换方程，具体步骤如下：步骤C011：开始，成像系统(1)拍摄标定模版(4)包含的标准网格(5)，得到变形网格(6)；普通PC机(2)读取变形网格(6)；步骤G012：GPU(3)对变形网格(6)进行预处理，使用色彩系统变换法将所提取的RGB图像转换为灰度图像；使用自适应滤波器对图像随机噪声进行复原；将图像进行反色处理，并选定灰度值对图像进行阈值化处理，得到预处理后的图像(7)；步骤G013：GPU(3)提取预处理后的图像(7)中每个网格点的发生畸变后的实际坐标Point[i](Xreal，Yreal)，其中i＝1，2，…，m，这里m表示网格点个数；步骤C014：在普通PC机(2)上，采用畸变标定算法，计算预处理后的图像(7)中每个网格点的发生畸变前的理想坐标Point[i](Xidea，Yidea)，其中i＝1，2，…，m，这里m表示网格点个数；步骤G015：GPU(3)在预处理后的图像(7)中随机选取N(N≥3)个网格点rand(Point[i])，其中i＝1，2，…，N；根据光学镜头成像原理，得到以2个径向畸变系数、2个离心畸变系数和2个薄棱镜畸变系数为未知数的2*N阶非线性方程组；利用最小二乘法，从N对实际坐标和理想坐标计算出上述6个畸变系数，得到实际坐标和理想坐标之间的空间变换方程。本方法(020)部分，对畸变图像进行实时校正，具体步骤如下：步骤C021：在普通PC机(2)上，输入成像系统(1)拍摄的畸变图像(8)，提取畸变图像(8)的像素点坐标；步骤G022：GPU(3)对畸变图像(8)中的每一个像素点，利用空间变换方程同步进行空间变换，得到变换后的像素点坐标；步骤G023：GPU(3)对变换后的像素点坐标进行三线性插值，根据每一个变换后的像素点周围的16个像素点的颜色值，插值计算得到此像素点的颜色值；步骤C024：普通PC机(2)输出已完成畸变校正的结果图像(9)。利用本方法提高图像处理速度40倍以上，实现了1920*1080高清图像的实时(30帧/秒以上)、高精度(亚像素级)畸变校正；降低镜头光学设计加工成本20％～70％。