CN106097357B - 汽车全景摄像头的校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种汽车全景摄像头的校正方法，包括：在摄像头的取像区域设置主校正模板和辅助校正模板；通过摄像头获取主校正图像和辅助校正图像；根据所述主校正图像获取摄像头的第一校正参数；根据所述辅助校正图像对所述第一校正参数进行调整，得到第二校正参数；通过所述第二校正参数对所述摄像头进行校正，本发明通过在摄像头的取像区域设置主校正模板和辅助校正模板，实现了摄像头的自动校正，且兼顾到两个摄像头的视野重叠部分，提高了校正精度。

Description

汽车全景摄像头的校正方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种汽车全景摄像头的校正方法。

背景技术

在汽车行业中，为了获得非常大的拍摄角度，往往采用全景摄像头来进行拍摄，在显示的时候，以汽车车身中心作为参考系，在摄像头视野范围内，周围任意位置都可以在摄像头的图像里面找到相对应的位置，从而实现精确的360全景显示，但使用全景摄像头往往会存在成像后的物体弯曲变形的问题，而且即使是笔直的图像也还需要跟现实中车周围的环境和位置一一对应起来，因此，使用这种全景摄像头拍摄时需要进行校正。

现有的校正方法一般分两个步骤，首先，是图像拉直处理，将小型校正板直接贴近摄像头，通过拍摄该板的图像、获取图像上的特征点并配合预设的尺寸关系计算出鱼眼图像的拉直参数，这种方法费时费力而且效果并不精准；其次是将拉直的图像和现实世界的坐标系一一对应，通用的做法是在车身周围地面固定位置摆放参照模板，摄像头拍摄到这些模板之后识别出模板上的特征点，而在摆放时因为严格按照预设位置来摆放这些模板，所以这些特征点在现实的世界中的位置关系我们也是知道的，这样就完成了全景摄像头的校正；但这种校正方法不够精确，尤其是对车身四个角落里的图像，校正误差较大。

发明内容

本发明的目的在于提出一种汽车全景摄像头的校正方法，通过在摄像头的取像区域设置主校正模板和辅助校正模板，实现了摄像头的自动校正，且兼顾到两个摄像头的视野重叠部分，提高了校正精度。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

作为本发明的一个方面，提供的一种汽车全景摄像头的校正方法，包括：

在摄像头的取像区域设置主校正模板和辅助校正模板；

通过摄像头获取主校正图像和辅助校正图像；

根据所述主校正图像获取摄像头的第一校正参数；

根据所述辅助校正图像对所述第一校正参数进行调整，得到第二校正参数；

通过所述第二校正参数对所述摄像头进行校正。

可选地，所述第一校正参数包括第一内部校正参数和第一外部校正参数，所述第二校正参数包括第二内部校正参数和第二外部校正参数；所述第一内部校正参数和所述第二内部校正参数皆包括成像中心、横向缩放因子、纵向缩放因子和焦距；所述第一外部校正参数和所述第二外部校正参数皆包括摄像头位置、光轴中心位置以及摄像头的翻转角度。

可选地，所述通过摄像头获取主校正图像和辅助校正图像之后，根据所述主校正图像获取摄像头的第一校正参数之前，还包括：

对所述主校正图像和辅助校正图像进行拉直处理。

可选地，所述根据所述主校正图像获取摄像头的第一校正参数包括：

选取所述主校正图像的中心点为摄像头的成像中心，取横向缩放因子和纵向缩放因子的值为1，则得到摄像头的第一内部校正参数；

根据第一内部校正参数计算得到第一外部校正参数。

可选地，所述根据所述辅助校正图像对所述第一校正参数进行调整，得到第二校正参数包括：

获取所述主校正图像中的主特征点和辅助校正图像中的辅助特征点；

固定第一外部校正参数，采用迭代法不断调整第一内部校正参数，使得所述主校正图像中的主特征点投影逼近主校正图像中原始特征点至预设范围，获得摄像头的第二内部校正参数；

将所述辅助校正图像校正为正常比例的辅助校正图像；

固定第二内部校正参数，采用迭代法不断调整第一外部校正参数，使得所述正常比例的辅助校正图像中的辅助特征点投影逼近辅助校正图像中原始特征点至预设范围，获得摄像头的第二外部校正参数。

可选地，所述摄像头的数量为四个，分别用于采集汽车的前后左右四个侧面的图像；所述主校正模板的数量为四个，分别位于四个所述摄像头的取像区域；所述辅助校正模板的数量为四个，分为位于四个摄像头的取像重叠区域，并与四个主校正模板交叉排列。

可选地，所述主校正模板和相邻的两个辅助校正模板一体成型。

可选地，所述主校正模板和辅助校正模板皆包括多个呈矩阵式间隔排列的方形色块。

可选地，所述辅助校正模板上远离汽车的位置的方形色块为长方形，且所述长方形的长边与车身的长度方向平行。

可选地，所述摄像头为视角大于170度的鱼眼摄像头。

本发明的有益效果为：一种汽车全景摄像头的校正方法，包括：在摄像头的取像区域设置主校正模板和辅助校正模板；通过摄像头获取主校正图像和辅助校正图像；根据所述主校正图像获取摄像头的第一校正参数；根据所述辅助校正图像对所述第一校正参数进行调整，得到第二校正参数；通过所述第二校正参数对所述摄像头进行校正，本发明通过在摄像头的取像区域设置主校正模板和辅助校正模板，实现了摄像头的自动校正，且兼顾到两个摄像头的视野重叠部分，提高了校正精度。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种汽车全景摄像头的校正方法流程图；

图2是本发明实施例一提供的校正模块分布示意图；

图3是本发明实施例二提供的一种汽车全景摄像头的校正方法流程图；

图4是本发明实施例三提供的一种汽车全景摄像头的校正方法流程图；

图5是本发明实施例四提供的一种汽车全景摄像头的校正方法流程图。

具体实施方式

下面结合图1-图5并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

实施例一

图1是本实施例提供的一种汽车全景摄像头的校正方法流程图。

在本实施例中，一种汽车全景摄像头的校正方法，包括：

S10、在摄像头的取像区域设置主校正模板和辅助校正模板；

S20、通过摄像头获取主校正图像和辅助校正图像；

S30、根据所述主校正图像获取摄像头的第一校正参数；

S40、根据所述辅助校正图像对所述第一校正参数进行调整，得到第二校正参数；

S50、通过所述第二校正参数对所述摄像头进行校正。

在本实施例中，主要应用于汽车行业的全景摄像头，通过在摄像头的取像区域设置主校正模板和辅助校正模板，实现了摄像头的自动校正，且兼顾到两个摄像头的视野重叠部分，提高了校正精度。

如图2所示，在本实施例中，所述摄像头的数量为四个，分别用于采集汽车的前后左右四个侧面的图像；所述主校正模板的数量也为四个，分别位于四个所述摄像头的取像区域；所述辅助校正模板的数量为四个，分为位于四个摄像头的取像重叠区域，并与四个主校正模板交叉排列。

在图2中，所述主校正模板和辅助校正模板皆包括多个呈矩阵式间隔排列的方形色块，色块的交接点为特征点，便于采集处理。

在图2中，所述辅助校正模板上远离汽车的位置的方形色块为长方形，且所述长方形的长边与车身的长度方向平行。

如图2所示，在本实施例中，位于汽车前后两个方向的主校正模板和相邻的两个辅助校正模板一体成型。

在本实施例中，对摄像头进行校正，原理上就是求取摄像头的内外参数的过程，在本实施例中，所述摄像头为视角大于170度的鱼眼摄像头。

在本实施例中，所述第一校正参数包括第一内部校正参数和第一外部校正参数，所述第二校正参数包括第二内部校正参数和第二外部校正参数；所述第一内部校正参数和所述第二内部校正参数皆包括成像中心cx、cy，横向缩放因子sx、纵向缩放因子sy和焦距f等五个参数；所述第一外部校正参数和所述第二外部校正参数皆包括摄像头位置fx、fy、fz，光轴中心在地面上的位置gx、0、gz，以及摄像头的翻转角度，地面高度为0所以可以省去，而由于焦距f与畸变校正没有关系而与外参标定息息相关，所以算法中焦距f是与外参在同一过程中求取的。

作为另一种实施例，基于图2中的主校正模板和辅助校正模板，还可以进行手动校正和手动微调：在复杂光照环境或者黑夜的情况下，通过人工手动选取校正过程中的模板特征点，以协助完成校正过程；在自动或手动校正效果不满意的情况下，通过人工手动选取辅助模板中的特征点，以对校正效果进行细微调整。

实施例二

如图3所示，在本实施例中，所述步骤S20之后，所述步骤S30之前，还包括：

S21、对所述主校正图像和辅助校正图像进行拉直处理。

对图像进行拉直处理采用现有技术，不在本方案的保护范围之内，兹不赘述。

实施例三

如图4所示，在本实施例中，所述步骤S30包括：

S31、选取所述主校正图像的中心点为摄像头的成像中心，取横向缩放因子和纵向缩放因子的值为1，则得到摄像头的第一内部校正参数；

S32、根据第一内部校正参数计算得到第一外部校正参数。

在本实施例中，首先，根据图像识别算法，选取所述主校正图像的中心点为摄像头的成像中心，缩放因子sx 、sy均为1即没有缩放，如此可得到摄像头的第一内部校正参数。

其次，将第一内部校正参数校正摄像头之后，即可取得主校正图像中原始特征点在校正后图像中的投影成像位置，该成像位置视为理想的针孔摄影成像模型的投影成像位置。然后根据特征点的成像位置和空间位置这两组数值，使用参数迭代法求取这两组数值的中间变换参数，最优化得一个参数序列，使用该序列变换成像位置为空间位置之后与真正的空间位置进行比较，记下计算值与实际值的误差，该误差即是该第一内部校正参数下的最优误差。

最后，使用参数迭代法，更改上一步的第一内部校正参数，然后上述重复步骤，将每次运算的最优误差进行比较，最终在达到预定精度或者达到迭代次数时，结束循环，此时，误差最小的那组内部参数即视为该摄像头的第一内部校正参数。

实施例四

如图5所示，在本实施例中，所述步骤S40包括：

S41、获取所述主校正图像中的主特征点和辅助校正图像中的辅助特征点；

S42、固定第一外部校正参数，采用迭代法不断调整第一内部校正参数，使得所述主校正图像中的主特征点投影逼近主校正图像中原始特征点至预设范围，获得摄像头的第二内部校正参数；

S43、将所述辅助校正图像校正为正常比例的辅助校正图像；

S44、固定第二内部校正参数，采用迭代法不断调整第一外部校正参数，使得所述正常比例的辅助校正图像中的辅助特征点投影逼近辅助校正图像中原始特征点至预设范围，获得摄像头的第二外部校正参数。

在本实施例中，因为辅助特征点位于摄像头边缘区域，畸变和压缩都比较厉害，所以在经过步骤S41和S42求出第一外部校正参数和第二内部校正参数之后，还需通过步骤S43，使用该第一外部校正参数和第二内部校正参数对辅助校正图像进行校正，将边缘的畸变和压缩比较厉害的像素校正成正常的比例的图像然后再在该图像上进行特征点识别，进而求出第二外部校正参数，并使用所述第二外部校正参数和第二内部校正参数对摄像头进行自动校正。

在本实施例中，通过主校正图像和辅助校正图像的调整，获得摄像头的校正参数，实现了摄像头的自动校正，且兼顾到两个摄像头的视野重叠部分，提高了校正精度。

以上所述仅为本发明的具体实施方式，这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方法，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种汽车全景摄像头的校正方法，其特征在于，包括：

在摄像头的取像区域设置主校正模板和辅助校正模板；

通过摄像头获取主校正图像和辅助校正图像；

根据所述主校正图像获取摄像头的第一校正参数；

根据所述辅助校正图像对所述第一校正参数进行调整，得到第二校正参数，包括：获取所述主校正图像中的主特征点和辅助校正图像中的辅助特征点；固定第一外部校正参数，采用迭代法不断调整第一内部校正参数，使得所述主校正图像中的主特征点投影逼近主校正图像中原始特征点至预设范围，获得摄像头的第二内部校正参数；将所述辅助校正图像校正为正常比例的辅助校正图像；固定第二内部校正参数，采用迭代法不断调整第一外部校正参数，使得所述正常比例的辅助校正图像中的辅助特征点投影逼近辅助校正图像中原始特征点至预设范围，获得摄像头的第二外部校正参数，其中，所述第一校正参数包括第一内部校正参数和第一外部校正参数，所述第二校正参数包括第二内部校正参数和第二外部校正参数；所述第一内部校正参数和所述第二内部校正参数皆包括成像中心、横向缩放因子、纵向缩放因子和焦距；所述第一外部校正参数和所述第二外部校正参数皆包括摄像头位置、光轴中心位置以及摄像头的翻转角度；及

通过所述第二校正参数对所述摄像头进行校正。

2.根据权利要求1所述的一种汽车全景摄像头的校正方法，其特征在于，所述通过摄像头获取主校正图像和辅助校正图像之后，根据所述主校正图像获取摄像头的第一校正参数之前，还包括：

对所述主校正图像和辅助校正图像进行拉直处理。

3.根据权利要求2所述的一种汽车全景摄像头的校正方法，其特征在于，所述根据所述主校正图像获取摄像头的第一校正参数包括：

选取所述主校正图像的中心点为摄像头的成像中心，取横向缩放因子和纵向缩放因子的值为1，则得到摄像头的第一内部校正参数；

根据第一内部校正参数计算得到第一外部校正参数。

4.根据权利要求1所述的一种汽车全景摄像头的校正方法，其特征在于，所述摄像头的数量为四个，分别用于采集汽车的前后左右四个侧面的图像；所述主校正模板的数量为四个，分别位于四个所述摄像头的取像区域；所述辅助校正模板的数量为四个，分为位于四个摄像头的取像重叠区域，并与四个主校正模板交叉排列。

5.根据权利要求4所述的一种汽车全景摄像头的校正方法，其特征在于，所述主校正模板和相邻的两个辅助校正模板一体成型。

6.根据权利要求4所述的一种汽车全景摄像头的校正方法，其特征在于，所述主校正模板和辅助校正模板皆包括多个呈矩阵式间隔排列的方形色块。

7.根据权利要求6所述的一种汽车全景摄像头的校正方法，其特征在于，所述辅助校正模板上远离汽车的位置的方形色块为长方形，且所述长方形的长边与车身的长度方向平行。

8.根据权利要求1所述的一种汽车全景摄像头的校正方法，其特征在于，所述摄像头为视角大于170度的鱼眼摄像头。