[发明专利]一种具有重叠视域的广角相机视野分界线生成方法

摘要

一种针对具有重叠视域的广角相机的视野分界线生成方法。采用反向投影的方式，将矫正图像的视野分界线投影回广角图像下。包括如下步骤：首先通过张正友标定法和多项式畸变校正模型，对畸变图像进行矫正，通过提取SIFT特征点并通过RANSAC算法删除误匹配，实现对相邻两幅图像进行图像配准，通过求均值方法在校正后的图像下生成视野分界线，最后通过畸变校正前后图像像素坐标对应关系式，将视野分界线投影回广角图。本方法针对畸变摄像头引入畸变导致传统图像分析方法不能适用问题，采用反向映射的方法，准确获取畸变图像下的视野分界线。对实现有重叠区域的广角摄像机间的目标交接，有重要应用价值。

主权项

1.一种具有重叠视域的广角相机的视野分界线生成方法，其特征在于以下步骤，步骤一：采用张正友标定算法和多项式畸变校正模型，只考虑径向畸变条件下计算出正向多项式模型中的校正系数k_i，对图像进行畸变校正；采用正向多项式校正模型，定义r_u为主点到理想图像中的任意像素坐标点P’的距离；同理，r_d定义为主点到畸变图像中的任意像素点P的距离；畸变前后图像的中心坐标点互相重合得到校正前后以像素为量纲的图像坐标系下的图像坐标关系：其中k1,k2,k3……kn为待定优化的畸变校正参数，(u,v)是畸变图像的像素坐标，(u’,v’)为矫正后图像的像素坐标，(u₀,v₀)是主点坐标；步骤二：对矫正后图像提取SIFT特征点，依据特征描述符之间的欧式距离关联特征点，进行特征匹配；假设一对描述符des_p,des_q，则两者间的距离为计算每一个特征点与所以待匹配点的欧氏距离，找出最小距离和次最小距离，另最小距离和次最小距离进行比值运算，当比值小于设定值时，表明最小距离对应的点能够与特征点匹配；步骤三：采用RANSAC算法，以投影变换矩阵为数据模型，清除步骤二的错误匹配结果；步骤四：最终在两幅图像下得到相应的特征点匹配对，对每幅图像下的特征点横坐标分别取均值，作为视野分界线的横坐标，在视野分界线的横坐标的位置处绘制垂线，通过匹配的特征点生成矫正后图像的视野分界线；步骤五：根据步骤一中获得的矫正前后图像像素坐标对应关系式，生成映射表，通过查找映射表将步骤四中的结果反向映射到原始图像，获得最终的视野分界线。