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专利名称 | 一种基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法 |
申请号 | CN201310524198.9 | 申请日期 | 2013-10-29 |
法律状态 | 暂无 | 申报国家 | 中国 |
公开/公告日 | 2015-04-29 | 公开/公告号 | CN104574289A |
优先权 | 暂无 | 优先权号 | 暂无 |
主分类号 | G06T5/00 | IPC分类号 | G;0;6;T;5;/;0;0查看分类表>
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申请人 | 深圳市中航比特通讯技术有限公司 | 申请人地址 | 广东省深圳市南山区高新区科技中二路深圳软件园10号楼202
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权利人 | 深圳市中航比特通讯技术股份有限公司 | 当前权利人 | 深圳市中航比特通讯技术股份有限公司 |
发明人 | 毕雷 |
代理机构 | 暂无 | 代理人 | 暂无 |
摘要
本发明公开了一种基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,包括摄像机标定、畸变校正坐标映射关系计算、图像插值三大部分,摄像机标定负责计算摄像机成像的固有参数,畸变校正映射关系计算完成校正前后图像与原始图像中每个像素点的映射关系,图像插值负责重构校正后图像每个像素的各个分量值。
1.一种基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,包括摄像机标定、畸变校正坐标映射关系计算、图像插值三大部分;摄像机标定负责计算摄像机成像的固有参数,畸变校正映射关系计算完成校正前后图像与原始图像中每个像素点的映射关系,图像插值负责重构校正后图像每个像素的各个分量值;
所述畸变校正坐标映射关系计算包括以下步骤:
(1)根据鱼眼镜头视角Ө和成像半径RV,将鱼眼镜头成像半径归一化到180°视角对应的标准成像半径RC : ;
(2)选定球面成像模型,设定椭球面成像模型形状因子k,计算椭球面成像模型;
(3)根据椭球面模型计算径向畸变系数映射表 ,其中,为鱼眼镜头视角 对应校正后图像的径向距离,ρ为当前像素点到图像中心的径向畸变系数;
(4)逐一遍历校正后图像中的每个像素点,计算当前像素点(X,Y)到校正后图像中心的径向距离L2,再根据径向畸变映射表 计算得到当前像素点到图像中心的径向畸变系数ρ;
(5)根据当前校正像素点的径向距离L2、径向畸变系数ρ、以及原始鱼眼图像的图像中心像素坐标CO(u0,v0),计算当前校正像素点在原始鱼眼图像中的像素坐标信息(x,y),将该坐标信息保存到畸变校正坐标映射表 中。
2.根据权利要求1所述的基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,所述摄像机标定包括以下步骤:
(1)手动选取鱼眼图像有效区域边界点,再利用圆周模型拟合出鱼眼图像中心像素坐标CO(u0,v0);
(2)计算每个选取的边界点到图像中心CO(u0,v0)的距离的平均值得到全视角成像半径RV。
3.根据权利要求1所述的基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,所述图像插值为对于待校正鱼眼图像,逐一遍历校正后像素点坐标(X,Y),通过畸变校正坐标映射表 查找对应在原始鱼眼图像中的像素坐标(x,y),采用双线性插值的方法重构当前校正像素点的各分量值。
4.根据权利要求2所述的基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,其中的计算每个选取的边界点到图像中心CO(u0,v0)的距离的平均值得到全视角成像半径RV包括以下步骤:
(1)计算手动选取的每个边界点( )与鱼眼图像中心的距离为 ,则有,,
其中 ,(u0, v0)为光轴中心的坐标;
(2)假设成像半径的标定结果为RV,则有,
,
其中 ,N为所选取边界点的个数。
5.根据权利要求1所述的基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,其中的选定球面成像模型,设定椭球面成像模型形状因子k,计算椭球面成像模型步骤为:
(1)根据标准成像半径RC和球面成像模型,计算得到球面成像模型的球面的半径,即椭球面模型的截面椭圆的横轴长度a;
(2)设定椭球面模型的形状因子k(k≥1),根据横轴长度a,可以计算得到纵轴长度b,从而得到下述椭球面截面椭圆上的点(x0,y0)的极坐标表达式
。
6.根据权利要求5所述的基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,其中的根据椭球面模型计算径向畸变系数映射表 步骤为:
(1)按照某个步距将90°离散得到N个角度,计算每个 对应的实际视角 ,对应的校正前原始图像的径向距离 ,对应校正后图像的径向距离
对应的实际视角 为:
对应校正前原始图像的径向距离为:
对应椭球面模型的径向畸变系数为:
对应校正后图像的径向距离为:
(2)对应的径向畸变系数为:
(3)建立径向畸变系数映射表 。
7.根据权利要求1所述的基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,其中的逐一遍历校正后图像中的每个像素点,计算当前像素点 (X,Y)到校正后图像中心的径向距离L2,再根据径向畸变映射表 计算得到当前像素点到图像中心的径向畸变系数ρ步骤为:
(1)计算校正后图像的每个像素点 的径向距离的平方 :
其中,(X0,Y0)为校正后图像中心坐标;
(2)根据径向畸变系数表 ,计算 对应的径向畸变系数ρ。
8.根据权利要求1所述的基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,其中的根据当前校正像素点的径向距离L2、径向畸变系数ρ、以及原始鱼眼图像的图像中心像素坐标CO(u0,v0),计算当前校正像素点在原始鱼眼图像中的像素坐标信息(x,y),将该坐标信息保存到畸变校正坐标映射表 中步骤为:
(1)计算校正后图像像素点(X,Y)对应在原始鱼眼图像中的像素坐标为其中,(X0,Y0)为校正后图像中心坐标,(u0, v0)为光轴中心的坐标;
(2)遍历每一个校正后像素点,即可得到所有校正点的畸变校正坐标映射关系 。
一种基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法\n技术领域\n[0001] 本发明属于民用安防领域,具体涉及一种基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法。\n背景技术\n[0002] 目前,鱼眼图像畸变校正算法中,普遍采用球面成像模型进行畸变校正,没有基于椭球面模型的畸变校正算法。\n[0003] 当前较为普遍的球面成像模型包括正交校正模型、等立体角投影模型、等距投影模型和立体投影模型,对于特定的鱼眼镜头个体,其成像半径固定,一旦选定了某种球面成像模型,就决定的畸变校正的效果,可能会有校正强度不够或过校正的问题,且不具有效果调节能力。\n发明内容\n[0004] 本发明针对上述问题,提供一种基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,可以通过调节椭球面成像模型的形状来调节畸变校正的效果,因此只需通过调节椭球面模型的形状因子(长轴与短轴之比)就可以调节鱼眼图像畸变校正的强度,并且因为球面成像模型是椭球面成像模型的一种特例,通过配置形状因子,椭球面成像模型可以配置回球面成像模型。\n[0005] 本发明解决上述问题所采用的技术方案是:一种基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,包括摄像机标定、畸变校正坐标映射关系计算、图像插值三大部分;摄像机标定负责计算摄像机成像的固有参数,畸变校正映射关系计算完成校正前后图像与原始图像中每个像素点的映射关系,图像插值负责重构校正后图像每个像素的各个分量值。\n[0006] 进一步地,所述的基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,所述摄像机标定包括以下步骤:\n[0007] (1)手动选取鱼眼图像有效区域边界点,再利用圆周模型拟合出鱼眼图像中心像素坐标CO(u0,v0);\n[0008] (2)计算每个选取的边界点到图像中心CO(u0,v0)的距离的平均值得到全视角成像半径RV;\n[0009] 更进一步地,所述畸变校正坐标映射关系计算包括以下步骤:\n[0010] (1)根据鱼眼镜头视角Ө和成像半径RV,将鱼眼镜头成像半径归一化到180°视角对应的标准成像半径RC : ;\n[0011] (2)选定球面成像模型,设定椭球面成像模型形状因子k,计算椭球面成像模型;\n[0012] (3)根据椭球面模型计算径向畸变系数映射表 ;\n[0013] (4)逐一遍历校正后图像中的每个像素点,计算当前像素点(X,Y)到校正后图像中心的径向距离L2,再根据径向畸变映射表 计算得到当前像素点到图像中心的径向畸变系数ρ;\n[0014] (5)根据当前校正像素点的径向距离L2、径向畸变系数ρ、以及原始鱼眼图像的图像中心像素坐标CO(u0,v0),计算当前校正像素点在原始鱼眼图像中的像素坐标信息(x,y),将该坐标信息保存到畸变校正坐标映射表 中。\n[0015] 更进一步地,所述图像插值为对于待校正鱼眼图像,逐一遍历校正后像素点坐标(X,Y),通过畸变校正坐标映射表 查找对应在原始鱼眼图像中的像素坐标(x,y),采用双线性插值的方法重构当前校正像素点的各分量值。\n[0016] 更进一步地,其中的计算每个选取的边界点到图像中心CO(u0,v0)的距离的平均值得到全视角成像半径RV包括以下步骤:\n[0017] (1)计算手动选取的每个边界点( )与鱼眼图像中心的距离为 ,则有,[0018] ,\n[0019] 其中 ,(u0, v0)为光轴中心的坐标。\n[0020] (2)假设成像半径的标定结果为RV,则有,\n[0021] ,\n[0022] 其中 ,N为所选取边界点的个数。\n[0023] 更进一步地,其中的选定球面成像模型,设定椭球面成像模型形状因子k,计算椭球面成像模型步骤为:\n[0024] (1)根据标准成像半径RC和球面成像模型,计算得到球面成像模型的球面的半径,即椭球面模型的截面椭圆的横轴长度a;\n[0025] (2)设定椭球面模型的形状因子k(k≥1),根据横轴长度a,可以计算得到纵轴长度b,从而得到下述椭球面截面椭圆上的点(x0,y0)的极坐标表达式\n[0026]\n[0027]\n[0028]\n[0029] 更进一步地,其中的根据椭球面模型计算径向畸变系数映射表 步骤为:\n[0030] (1)按照某个步距将90°离散得到N个角度,计算每个离散角度计算每个 对应的实际视角 ,对应的校正前原始图像的径向距离 ,对应校正后图像的径向距离[0031] 对应的实际视角 为:\n[0032]\n[0033] 对应校正前原始图像的径向距离为:\n[0034]\n[0035] 对应椭球面模型的径向畸变系数为:\n[0036]\n[0037] 对应校正后图像的径向距离为:\n[0038]\n[0039] (2)对应的径向畸变系数为:\n[0040]\n[0041] (3)建立径向畸变系数映射表 。\n[0042] 更进一步地,其中的逐一遍历校正后图像中的每个像素点,计算当前像素点(X,Y)到校正后图像中心的径向距离L2,再根据径向畸变映射表 计算得到当前像素点到图像中心的径向畸变系数ρ步骤为:\n[0043] (1)计算校正后图像的每个像素点 的径向距离的平方 :\n[0044]\n[0045] 其中,(X0,Y0)为校正后图像中心坐标;\n[0046] (2)根据径向畸变系数表 ,计算 对应的径向畸变系数ρ。\n[0047] 更进一步地,其中的根据当前校正像素点的径向距离L2、径向畸变系数ρ、以及原始鱼眼图像的图像中心像素坐标CO(u0,v0),计算当前校正像素点在原始鱼眼图像中的像素坐标信息(x,y),将该坐标信息保存到畸变校正坐标映射表 中步骤为:\n[0048] (1)计算校正后图像像素点(X,Y)对应在原始鱼眼图像中的像素坐标为[0049]\n[0050]\n[0051] (2)遍历每一个校正后像素点,即可得到所有校正点的畸变校正坐标映射关系。\n[0052] 本发明的优点是:本发明所提出的基于椭球面成像模型的鱼眼图像畸变校正算法,不仅具备校正效果的调节能力,还能通过调节回归到采用较为广泛的基于球面成像模型的畸变校正算法。\n[0053] 除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。\n下面将参照图,对本发明作进一步详细的说明。\n附图说明\n[0054] 构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。\n[0055] 在附图中。\n[0056] 图1为本发明的三大部分结构示意图。\n[0057] 图2为本发明的具体算法示意图。\n具体实施方式\n[0058] 下面将参考附图并结合实施例,来详细说明本发明。\n[0059] 参考图1和图2,如图1和图2所示的一种基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,包括摄像机标定、畸变校正坐标映射关系计算、图像插值三大部分;摄像机标定负责计算摄像机成像的固有参数,畸变校正映射关系计算完成校正前后图像与原始图像中每个像素点的映射关系,图像插值负责重构校正后图像每个像素的各个分量值。\n[0060] 所述的基于椭球面模型的鱼眼图像畸变校正算法,其特征在于,所述摄像机标定包括以下步骤:\n[0061] (1)手动选取鱼眼图像有效区域边界点,再利用圆周模型拟合出鱼眼图像中心像素坐标CO(u0,v0);\n[0062] (2)计算每个选取的边界点到图像中心CO(u0,v0)的距离的平均值得到全视角成像半径RV;\n[0063] 所述畸变校正坐标映射关系计算包括以下步骤:\n[0064] (1)根据鱼眼镜头视角Ө和成像半径RV,将鱼眼镜头成像半径归一化到180°视角对应的标准成像半径RC : ;\n[0065] (2)选定球面成像模型,设定椭球面成像模型形状因子k,计算椭球面成像模型;\n[0066] (3)根据椭球面模型计算径向畸变系数映射表 ;\n[0067] (4)逐一遍历校正后图像中的每个像素点,计算当前像素点(X,Y)到校正后图像中心的径向距离L2,再根据径向畸变映射表 计算得到当前像素点到图像中心的径向畸变系数ρ;\n[0068] (5)根据当前校正像素点的径向距离L2、径向畸变系数ρ、以及原始鱼眼图像的图像中心像素坐标CO(u0,v0),计算当前校正像素点在原始鱼眼图像中的像素坐标信息(x,y),将该坐标信息保存到畸变校正坐标映射表 中。\n[0069] 所述图像插值为对于待校正鱼眼图像,逐一遍历校正后像素点坐标(X,Y),通过畸变校正坐标映射表 查找对应在原始鱼眼图像中的像素坐标(x,y),采用双线性插值的方法重构当前校正像素点的各分量值。\n[0070] 其中的计算每个选取的边界点到图像中心CO(u0,v0)的距离的平均值得到全视角成像半径RV包括以下步骤:\n[0071] (1)计算手动选取的每个边界点( )与鱼眼图像中心的距离为 ,则有,[0072] ,\n[0073] 其中 ,(u0, v0)为光轴中心的坐标。\n[0074] (2)假设成像半径的标定结果为RV,则有,\n[0075] ,\n[0076] 其中 ,N为所选取边界点的个数。\n[0077] 其中的选定球面成像模型,设定椭球面成像模型形状因子k,计算椭球面成像模型步骤为:\n[0078] (1)根据标准成像半径RC和球面成像模型,计算得到球面成像模型的球面的半径,即椭球面模型的截面椭圆的横轴长度a;\n[0079] (2)设定椭球面模型的形状因子k(k≥1),根据横轴长度a,可以计算得到纵轴长度b,从而得到下述椭球面截面椭圆上的点(x0,y0)的极坐标表达式\n[0080]\n[0081]\n[0082]\n[0083] 其中的根据椭球面模型计算径向畸变系数映射表 步骤为:\n[0084] (1)按照某个步距将90°离散得到N个角度,计算每个离散角度计算每个 对应的实际视角 ,对应的校正前原始图像的径向距离 ,对应校正后图像的径向距离[0085] 对应的实际视角 为:\n[0086]\n[0087] 对应校正前原始图像的径向距离为:\n[0088]\n[0089] 对应椭球面模型的径向畸变系数为:\n[0090]\n[0091] 对应校正后图像的径向距离为:\n[0092]\n[0093] (2)对应的径向畸变系数为:\n[0094]\n[0095] (3)建立径向畸变系数映射表\n[0096] 其中的逐一遍历校正后图像中的每个像素点,计算当前像素点(X,Y)到校正后图像中心的径向距离L2,再根据径向畸变映射表 计算得到当前像素点到图像中心的径向畸变系数ρ步骤为:\n[0097] (1)计算校正后图像的每个像素点 的径向距离的平方 :\n[0098]\n[0099] 其中,(X0,Y0)为校正后图像中心坐标;\n[0100] (2)根据径向畸变系数表 ,计算 对应的径向畸变系数ρ。\n[0101] 其中的根据当前校正像素点的径向距离L2、径向畸变系数ρ、以及原始鱼眼图像的图像中心像素坐标CO(u0,v0),计算当前校正像素点在原始鱼眼图像中的像素坐标信息(x,y),将该坐标信息保存到畸变校正坐标映射表 中步骤为:\n[0102] (1)计算校正后图像像素点(X,Y)对应在原始鱼眼图像中的像素坐标为[0103]\n[0104]\n[0105] (2)遍历每一个校正后像素点,即可得到所有校正点的畸变校正坐标映射关系。\n[0106] 综上所述,本发明所提出的基于椭球面成像模型的鱼眼图像畸变校正算法,不仅具备校正效果的调节能力,还能通过调节回归到采用较为广泛的基于球面成像模型的畸变校正算法。\n[0107] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已,本发明包括但不限于本实例,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
法律信息
- 2021-05-11
专利权人的姓名或者名称、地址的变更
专利权人由深圳市中航比特通讯技术有限公司变更为深圳市中航比特通讯技术股份有限公司
地址由518000 广东省深圳市南山区高新区科技中二路深圳软件园10号楼202变更为518000 广东省深圳市南山区高新区科技中二路深圳软件园10号楼202
- 2017-09-05
- 2015-05-27
实质审查的生效
IPC(主分类): G06T 5/00
专利申请号: 201310524198.9
申请日: 2013.10.29
- 2015-04-29
引用专利(该专利引用了哪些专利)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 |
1
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2010-06-16
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2009-12-16
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2
| | 暂无 |
2008-11-26
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3
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2012-09-12
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2012-03-15
| | |
4
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2011-12-28
|
2011-08-16
| | |
5
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2003-08-20
|
2003-01-24
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被引用专利(该专利被哪些专利引用)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有被任何外部专利所引用! |