[发明专利]一种基于GPU处理器的双目3D畸变矫正方法

摘要

本发明公开了一种基于GPU处理器的双目3D畸变矫正方法，使用GPU对左右眼画面进行分割，获取主要前景物体，将中心点附近物体置于零平面；对前景物体进行特征点筛选配准；对左右眼画面进行旋转和缩放校正；根据平移量调节视差，处理后的左右眼画面，对比左右眼原始画面，首先是图像边缘畸变减小了很多，其次原先的左右眼图像不在同一平面的问题也得到了解决，然后图像边缘黑边问题也基本不存在了，最后再对比左右眼画面视差，图像视差也减小了，目的画面相比原始画面明显提升了观看的舒适度。

主权项

1.一种基于GPU处理器的双目3D畸变矫正方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1：对摄像机拍摄的左右眼画面LImg1和RImg1进行摄像机标定，计算出摄像机的内部参数，得到径向畸变和切向畸变信息，计算公式如下：其中，(x_d,y_d)为理想投影坐标，(x_u,y_u)为实际投影坐标，(k₁,k₂)为摄像机径向畸变信息，(k₃,k₄)为切向畸变信息；S2：将左右眼画面LImg1和RImg1上行到GPU中，使用S1得到的公式，逐像素对原始左右眼画面进行内部参数的畸变校正，得到LImg2和RImg2；S3：对畸变校正后的左右眼画面LImg2和RImg2在GPU中进行边缘轮廓提取和图像分割，分别获取左右眼画面的主要前景物体序列LObj和RObj；S4：在GPU中对左右眼画面的主要前景物体序列LObj和RObj进行特征提取，分别得到LObj和RObj的旋转、平移和缩放信息；S5：计算LObj和RObj的平均平移量，进而计算出拍摄3D视频画面的摄像机间的相对距离；S6：根据LObj和RObj的平均旋转和缩放信息，对左右眼画面LImg2和RImg2进行相向的旋转和缩放校正，从而将左右眼画面旋转至同一个角度和保证左右眼画面主要前景物体大小一致，得到左右眼校正匹配后的画面LImg3和RImg3；S7：根据校正结果画面LImg3和RImg3，计算出左右眼中距离中心点最近的主要前景物体作为摄像机零平面，并依据左右眼最佳视差在2％到3％之间的经验值，结合3D视频拍摄时左右眼摄像机的相对距离，参考LObj和RObj的平均平移量，对左右眼画面的视差进行调节，最后得到处理完毕的左右眼画面LImgD和RImgD；所述步骤S3中图像分割采用有限聚类思想的适合GPU计算的图像分割算法，此算法包括如下流程步骤：a.将待处理图像上行到GPU中记做ImgA，对ImgA中的每个像素从左上角到右下角按照行列顺序从0开始依次赋值，将此信息上行到GPU中记录至InfoA；b.将ImgA图像分割为8*8的子图像块，利用GPU的并行性同时对子图像块按照颜色和距离信息进行子聚类，并将聚类结果记录在InfoA中；c.将上一步骤得到的ImgA的子图像块上下左右四个为一组，看做新的子图像块，根据子图像块边界像素值信息对InfoA中的聚类结果进行合并；d.对合并后得到的ImgA的新子图像块按照颜色和距离信息进行子聚类，并将聚类结果记录在InfoA中；e.回退到步骤c顺序执行，直到整个图像ImgA只有一个子图像块，则停止聚类，执行步骤f；f.对InfoA记录的信息搜索8邻域，将孤立的点或小块进行吸收合并，则最终InfoA记录的就是ImgA的图像分割结果。