CN104616256B - 一种校正图像桶形失真的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种校正图像桶形失真的方法及装置，其中，所述方法包括：获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限；顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点；按照所述校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。采用本发明提供的方法，能够对桶形失真的图像进行校正。

Description

一种校正图像桶形失真的方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种校正图像桶形失真的方法及装置。

背景技术

当使用广角镜头拍摄图像时，拍摄的图像通常会产生桶形畸变，桶形畸变也称为桶形失真，是由摄像机镜头的物理性能及镜片结构引起的成像画面呈桶形膨胀状的失真现象。桶形畸变只可改善，不可消除。在全景摄像机中，拍摄的图像产生桶形畸变，不能反映图像的真实情况，且影响视角美观。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种校正图像桶形失真的方法及装置，能够对桶形失真的图像进行校正。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一方面，本发明提供了一种校正图像桶形失真的方法，所述方法包括：

步骤S101、获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限；

步骤S102、顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点；

步骤S103、按照所述校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

另一方面，本发明提供了一种校正图像桶形失真的装置，所述装置包括：

划分模块，用于获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限；

坐标点校正模块，用于顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点；

校正图像组成模块，用于按照所述校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

本发明提供的一种校正图像桶形失真的方法及装置，对产生桶形畸变的图像的每一个像素坐标点采用双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点，然后根据校正后的像素坐标点，组成校正后的图像，对视频图像进行校正处理，还原桶形失真前的图像。

附图说明

图1为本发明实施例一的一种校正图像桶形失真的方法流程图；

图2为本发明实施例一的一种校正图像桶形失真的方法整个流程图；

图3为本发明实施例二的一种校正图像桶形失真的装置示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

实施例一、一种校正图像桶形失真的方法。下面结合图1和图2对本实施例提供的方法进行详细说明。

参见图1，S101、获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限。

具体的，当采用摄像机拍摄图像后，通常容易产生桶形畸变，参见图2，首先获取桶形畸变图像，并将获取的桶形畸变图像划分为四个象限。具体的划分过程：选取桶形畸变图像的中心点为原点，建立直角坐标系，顺时针将该桶形畸变图像划分为四个象限。

S102、顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点。

具体的，将获取的畸变图像按照直角坐标系划分为四个象限后，设畸变图像的中心为坐标原点(0,0)，获取图像每个象限内的像素坐标点，设获取的某个像素坐标点的坐标为(X,Y)。由于桶形畸变的图像表现出越接近图像边缘的直线弯曲越为明显的现象，类似于一种双曲线形状，其离心率从中心到外由小变大，不同视角的图像发生的畸形变形程度不同。因此，本实施例构建一种类似双曲线的数学模型，根据这一数学模型，对每一帧视频图像进行校正处理。具体的校正过程为：获取到某个像素坐标点的坐标(X,Y)后，计算该坐标点位置的畸形变形值K，其中，可以根据下述的公式来估计畸形变形值：畸变率由镜头参数提供。根据坐标点(X,Y)和此处的畸形变形值K，计算可得出像素坐标点(X,Y)所在位置的曲率和该处的压缩率S＝1/(2-ρ)。根据计算得到的像素坐标点(X,Y)位置处的曲率ρ和压缩率S，得到该像素坐标点(X,Y)校正后的像素坐标点的坐标为

按照上述方法对桶形失真图像上的每个象限的像素坐标点按照顺序进行校正，得到校正后的像素坐标点的坐标，并将校正后的像素坐标点存储于建立的数据存储表中。由于校正后的像素坐标点很多，数据量比较大，而哈希表插入数据和查找数据的速度比较快，因此本实施例建立一个哈希表，将校正后的像素坐标点存储于该建立的哈希表中。

S103、按照校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

具体的，当需要得到校正后的图像时，可以从哈希表中查找图像每一象限中校正后的像素坐标点，根据校正后的像素坐标点，组成校正后的图像，并显示校正后的图像。

实施例二、一种校正图像桶形失真的装置。下面结合图3对本实施例提供的装置进行说明。

参见图3，本实施例提供的装置包括划分模块301、坐标点校正模块302、存储表建立模块303、存储模块304和校正图像组成模块305，其中，坐标点校正模块302包括坐标点获取单元3021、第一计算单元3022、第二计算单元3023和第三计算单元3024，校正图像组成模块305还包括查找单元3051。

划分模块301主要用于获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限。

具体的，当采用摄像机拍摄图像后，通常容易产生桶形畸变，首先获取桶形畸变图像，划分模块301将获取的桶形畸变图像划分为四个象限。具体的划分过程：划分模块301选取桶形畸变图像的中心点为原点，建立直角坐标系，顺时针将该桶形畸变图像划分为四个象限。

坐标点校正模块302主要用于顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点。

具体的，划分模块301将获取的畸变图像按照直角坐标系划分为四个象限后，设畸变图像的中心为坐标原点(0,0)，坐标点获取单元3021获取图像每个象限内的像素坐标点，设获取的某个像素坐标点的坐标为(X,Y)。由于桶形畸变的图像表现出越接近图像边缘的直线弯曲越为明显的现象，类似于一种双曲线形状，其离心率从中心到外由小变大，不同视角的图像发生的畸形变形程度不同。因此，本实施例构建一种类似双曲线的数学模型，根据这一数学模型，对每一帧视频图像进行校正处理。具体为：当坐标点获取单元3021获取到某个像素坐标点的坐标(X,Y)后，第一计算单元3022计算该坐标点位置的畸形变形值K，其中，可以根据下述的公式来估计畸形变形值：畸变率由镜头参数提供。第二计算单元3023根据坐标点(X,Y)和此处的畸形变形值K，计算可得出像素坐标点(X,Y)所在位置的曲率和该处的压缩率S＝1/(2-ρ)。第三计算单元3024根据计算得到的像素坐标点(X,Y)位置处的曲率ρ和压缩率S，得到该像素坐标点校正后的像素坐标点的坐标为

存储表建立模块303主要用于建立一数据存储表，存储模块304将第三计算单元3024计算的每一象限内校正后的像素坐标点存储于数据存储表中。

具体的，坐标点校正模块302对桶形失真图像上的每个象限的像素坐标点按照顺序进行校正，得到校正后的像素坐标点的坐标，存储模块304将校正后的像素坐标点存储于存储表建立模块303建立的数据存储表中。由于校正后的像素坐标点也很多，数据量比较大，而哈希表插入数据和查找数据的速度比较快，因此本实施例中存储表建立模块303建立一个哈希表，存储模块304将校正后的像素坐标点存储于该建立的哈希表中。

校正图像组成模块305主要用于按照校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

具体的，当需要得到校正后的图像时，查找单元3051可以从哈希表中查找图像每一象限中校正后的像素坐标点，校正图像组成模块305根据查找的校正后的像素坐标点，组成校正后的图像，并显示校正后的图像。

本发明提供的一种校正图像桶形失真的方法及装置，将图像桶形失真后的曲线看做双曲线，利用双曲线模型算法对失真后的曲线进行校正，并通过对桶形失真图像的每一个像素坐标点进行校正，根据每一个校正后的像素坐标点组成校正后的图像，实现了对桶形失真的图像的校正；利用哈希表来存储桶形失真校正后的像素坐标点，存储速度快，对应的查找速度也快，从而提高了桶形失真图像的校正效率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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。

Claims (8)

1.一种校正图像桶形失真的方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S101、获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限；

步骤S102、顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点；

所述步骤S102具体包括：

获取桶形畸变图像的每一象限中的像素坐标点(X,Y),并计算出该像素坐标点位置处的畸形变形值K，则可计算出像素坐标点(X,Y)所在位置的曲率和该位置的压缩率S＝1/(2-ρ)；

根据计算得到的像素坐标点(X,Y)位置处的曲率ρ和压缩率S，得到该像素坐标点校正后的像素坐标点为

步骤S103、按照所述校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

2.如权利要求1所述的一种校正图像桶形失真的方法，其特征在于，所述步骤S101具体包括：

获取桶形畸变图像，选取该桶形畸变图像的中心点为原点，建立直角坐标系，顺时针将该桶形畸变图像划分为四个象限。

3.如权利要求1所述的一种校正图像桶形失真的方法，其特征在于，通过以下方式计算出该像素坐标点位置处的畸形变形值K：

其中，畸变率由镜头参数确定。

4.如权利要求1所述的一种校正图像桶形失真的方法，其特征在于，执行所述步骤S103之前还包括：

建立一数据存储表，将所述每一象限内校正后的像素坐标点存储于该数据存储表中；

所述步骤S103具体包括：

查找数据存储表中每一象限内校正后的像素坐标点，根据查找的校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

5.如权利要求4所述的一种校正图像桶形失真的方法，其特征在于，所述数据存储表为哈希表。

6.一种校正图像桶形失真的装置，其特征在于，所述装置包括：

划分模块，用于获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限；

坐标点校正模块，用于顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点；

所述坐标点校正模块包括：

坐标点获取模块，用于获取桶形畸变图像的每一象限中的像素坐标点(X,Y)；

第一计算模块，用于计算该像素坐标点(X,Y)位置处的畸形变形值K；

第二计算模块，用于根据获取的像素坐标点(X,Y)和该位置处的畸形变形值K，计算出像素坐标点(X,Y)所在位置的的曲率和该位置的压缩率S＝1/(2-ρ)；

第三计算模块，用于根据计算得到的像素坐标点(X,Y)位置处的曲率ρ和压缩率S，计算得到该像素坐标点校正后的像素坐标点为；

校正图像组成模块，用于按照所述校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

7.如权利要求6所述的一种校正图像桶形失真的装置，其特征在于，所述装置还包括：

存储表建立模块，用于建立一数据存储表；

存储模块，用于将所述每一象限内校正后的像素坐标点存储于所述数据存储表中。

8.如权利要求7所述的一种校正图像桶形失真的装置，其特征在于，所述校正图像组成模块还包括：

查找模块，用于查找数据存储表中每一象限内校正后的像素坐标点。