CN111242858B - 一种相机镜头的畸变校正方法和系统 - Google Patents
一种相机镜头的畸变校正方法和系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例公开了一种相机镜头的畸变校正方法和系统，该方法包括：当相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线时，控制相机对预设测试图像进行拍摄，得到拍摄图像；确定预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，并确定各预设标定点在拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系；如果第二位置关系相对于第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为相机镜头对应的目标畸变校正参数；通过采用上述技术方案，克服了生产过程中单体镜头间的畸变差异，并且在相机更换其他镜头时，实现了镜头零畸变。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种相机镜头的畸变校正方法和系统。
背景技术
光学透镜由于制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变，从而导致原始图像的失真。镜头畸变实际上是光学透镜固有的透视失真。
目前，航空拍照相机拍出的照片均存在畸变问题。虽然相机都有畸变校正功能，但这种畸变校正只针对相机标配的镜头且畸变校正参数固化内置于相机内。若更换镜头，则必须选择同畸变镜头，否则会因镜头与相机内畸变校正参数不匹配导致畸变校正效果不理想。并且，由于畸变校正算法用的是统一校正畸变参数，对于畸变程度差异较大的单体镜头，也无法做到全部校正到零畸变。
发明内容
本发明实施例公开一种相机镜头的畸变校正方法和系统，克服了生产过程中单体镜头间的畸变差异，并且在相机更换其他镜头时，实现了镜头零畸变。
第一方面，本发明实施例公开了一种相机镜头的畸变校正方法，该方法包括：
当相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线时，控制相机对所述预设测试图像进行拍摄，得到拍摄图像；
确定所述预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，并确定所述各预设标定点在所述拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系；
如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数；
其中，所述预设标定点包括所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点。
其中，确定所述预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，并确定所述各预设标定点在所述拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系，包括：
将所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线作为第一参考线段，并将距离预设测试图像中心点设定距离的标定点的连线作为第二参考线段；
将第一参考线段与第二参考线段的第一比值作为第一位置关系，并将第一参考线段在所述拍摄图像上对应的第三参考线段，与第二参考线段在所述拍摄图像上对应的第四参考线段之间的第二比值作为第二位置关系；
相应的，所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差为：第二比值与第一比值的差值；
相应的，根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，包括：
基于预设畸变校正参数表，查询所述差值对应的畸变校正参数。可选的，在将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数之后，所述方法还包括：
读取相机基于所述目标畸变校正参数所采集的图像，并通过预设畸变校正模型，对该图像进行畸变校正处理，得到校正后的无畸变图像；
其中，所述预设畸变模型建立了图像中各像素的畸变坐标值与校正后的无畸变坐标值之间的映射关系。
可选的，所述相机镜头的畸变包括径向畸变和切向畸变；相应的，所述预设畸变校正模型包括径向畸变子模型和切向畸变子模型；
其中，所述径向畸变子模型为：
u0＝u(1+k1r2+k2r4+k3r6)
v0＝v(1+k1r2+k2r4+k3r6)；
所述切向畸变子模型为：
u0＝u+[2p1v+p2(r2+2u2)]
v0＝v+[2p2u+p1(r2+2v2)]；
其中，u和v是图像像素坐标系下无畸变坐标；u0和v0是经过径向和切向畸变后的畸变坐标；r2＝x2+y2，x和y为图像物理坐标，k1，k2，k3是径向形变系数，p1，p2是切向形变系数。
可选的，将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数，包括：
将确定后的畸变校正参数设置到相机的图像处理器ISP中，以作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数。
第二方面，本发明实施例还提供了一种相机镜头的畸变校正系统，该系统包括：相机，灯箱和布设于所述灯箱内的预设测试图像；其中，所述相机包括：
拍摄模块，被配置为当相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线时，控制相机对所述预设测试图像进行拍摄，得到拍摄图像；
位置关系确定模块，被配置为确定所述预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，并确定所述各预设标定点在所述拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系；
目标畸变校正参数确定模块，被配置为如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数；
其中，所述预设标定点包括所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点；
其中，所述位置关系确定模块，具体被配置为：
将所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线作为第一参考线段，并将距离预设测试图像中心点设定距离的标定点的连线作为第二参考线段；
将第一参考线段与第二参考线段的第一比值作为第一位置关系，并将第一参考线段在所述拍摄图像上对应的第三参考线段，与第二参考线段在所述拍摄图像上对应的第四参考线段之间的第二比值作为第二位置关系；
相应的，所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差为：第二比值与第一比值的差值；
相应的，所述目标畸变校正参数确定模块，具体被配置为：
如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则基于预设畸变校正参数表，查询所述差值对应的畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数。
可选的，所述位置关系确定模块，具体被配置为：
将所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线作为第一参考线段，并将距离预设测试图像中心点设定距离的标定点的连线作为第二参考线段；
将第一参考线段与第二参考线段的第一比值作为第一位置关系，并将第一参考线段在所述拍摄图像上对应的第三参考线段，与第二参考线段在所述拍摄图像上对应的第四参考线段之间的第二比值作为第二位置关系；
相应的，所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差为：第二比值与第一比值的差值；
相应的，所述目标畸变校正参数确定模块，具体被配置为：
如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则基于预设畸变校正参数表，查询所述差值对应的畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数。
可选的，所述系统还包括：
畸变校正模块，被配置为读取相机基于所述目标畸变校正参数所采集的图像，并通过预设畸变校正模型，对该图像进行畸变校正处理，得到校正后的无畸变图像；
其中，所述预设畸变模型建立了图像中各像素的畸变坐标值与校正后的无畸变坐标值之间的映射关系。
可选的，所述相机镜头的畸变包括径向畸变和切向畸变；相应的，所述预设畸变校正模型包括径向畸变子模型和切向畸变子模型；
其中，所述径向畸变子模型为：
u0＝u(1+k1r2+k2r4+k3r6)
v0＝v(1+k1r2+k2r4+k3r6)；
所述切向畸变子模型为：
u0＝u+[2p1v+p2(r2+2u2)]
v0＝v+[2p2u+p1(r2+2v2)]；
其中，u和v是图像像素坐标系下无畸变坐标；u0和v0是经过径向和切向畸变后的畸变坐标；r2＝x2+y2，x和y为图像物理坐标，k1，k2，k3是径向形变系数，p1，p2是切向形变系数。
可选的，所述目标畸变校正参数确定模块，具体被配置为：
如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数设置到相机的图像处理器ISP中，以作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数。
第三方面，本发明实施例还提供了一种相机，包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明任意实施例所提供的相机镜头的畸变校正方法的部分或全部步骤。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，所述计算机程序包括用于执行本发明任意实施例所提供的相机镜头的畸变校正方法的部分或全部步骤的指令。
第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本发明任意实施例所提供的相机镜头的畸变校正方法的部分或全部步骤。
本发明实施例提供的技术方案，当相机视场角所对应的最大观测范围为距离预设测试图像中心最远的边界点的连线时，通过对预设测试图像进行拍摄，可将预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系映射到拍摄图像中，得到与第一位置关系对应的第二位置关系。由于第一位置关系和第二位置关系之间的偏差反应了相机的畸变程度，并且由于不同的畸变程度对应有不同的畸变校正参数，因此可选择与该偏差对应的畸变校正参数作为相机镜头的目标畸变校正参数。利用该目标畸变校正参数拍摄图像可克服单体镜头之间的畸变差异，并可在更换镜头时，解决镜头畸变与相机内畸变校正参数不匹配的问题，实现相机镜头零畸变。
与现有技术相比，本发明的发明点包括：
1、当相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线时，将预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系映射到拍摄图像中，得到对应的第二位置关系。通过比较第一位置关系与第二位置关系的差异，可确定相机镜头的畸变程度，并可通过该畸变程度确定出镜头的目标畸变校正参数，克服了生产过程中单体镜头间的畸变差异，并且在相机更换其他镜头时，解决镜头畸变与相机内畸变校正参数不匹配的问题，实现相机镜头零畸变，是本发明的发明点之一。
2、在确定预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，以及各预设标定点在拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系时，通过将预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线作为第一参考线段，并将距离预设测试图像中心点设定距离的标定点的连线作为第二参考线段，第一参考线段与第二参考线段的第一比值可作为第一位置关系，第一参考线段在拍摄图像上对应的第三参考线段，与第二参考线段在拍摄图像上对应的第四参考线段之间的第二比值可作为第二位置关系。利用该第一位置关系和该第二位置关系可准确地反映预设测试图像中各预设标定点与其在拍摄图像中的位置差异，也即准确地反映出相机镜头的畸变程度，从而提升了相机镜头的目标畸变校正参数的准确性，是本发明的发明点之一
3、在确定相机镜头对应的目标畸变校正参数之后，通过读取相机基于目标畸变校正参数所采集的图像，并通过预设畸变校正模型，可对该图像进行畸变校正处理，使得图像的畸变为零，是本发明的发明点之一。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种相机镜头的畸变校正方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种相机畸变自动校正系统的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的一种相机镜头的畸变校正装置的结构示意图；
图4是本发明实施例提供的一种相机的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种相机镜头的畸变校正方法的流程示意图。该方法典型的是应用于相机生产过程中对每个镜头单独进行畸变校正，或者在更换相机镜头时对更换后的镜头进行畸变校正。该方法可由相机畸变自动校正系统中相机的畸变校正装置来执行，该装置可通过软件和/或硬件的方式实现，本发明实施例不做限定。如图1所示，本实施例提供的方法具体包括：
110、当相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线时，控制相机对预设测试图像进行拍摄，得到拍摄图像。
其中，预设测试图像中包含有多个标定点，这些标定点是指其位置在预设测试图像中已得到标定的特征点。
可以理解的是，由于相机镜头从光心位置沿着半径方向向边缘的畸变程度越来越大，则当相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线时，距离预设测试图像中心点最远的边界点的位置偏移程度最大。因此，为了更准确地反映镜头的畸变程度，保证本实施例所确定的镜头的目标畸变校正参数的准确性，本实施例中的预设标定点可包括预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点，和距离图像中心点相对较近的标定点。利用这些预设标定点可准确地反映出相机镜头的畸变程度，并将对应的畸变校正参数作为相机镜头的目标畸变校正参数。
具体的，为了更准确、更快速地选择预设标定点，可以在预设测试图像在相机屏幕中处于满屏显示状态时，控制相机对预设测试图像进行拍摄。其中，当预设测试图像在相机屏幕中处于满屏显示状态时，相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线。本实施例中，可通过调节相机的位置，使得预设测试图像在相机屏幕中满屏显示。
本实施例中，在控制相机对预设测试图像进行拍摄时，可获取相机内的默认畸变校正参数，将该默认畸变校正参数设置到ISP(Image Signal Processing，图像信号处理器)后，可获取经过该默认畸变校正参数处理后的拍摄图像。该拍摄图像为RAW(RAW ImageFormat，原始图像格式)格式的原始图像数据。
120、确定预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，并确定各预设标定点在所述拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系。
可以理解的是，当相机镜头畸变为零时，各预设标定点在预设测试图像中的第一位置关系，与其在拍摄图像中对应位置的各拍摄点间的第二位置关系不发生改变。例如，当相机镜头畸变为零时，在预设测试图像中，由不同位置的预设标定点所构成的两条线段在预设测试图像中的比值，与这两条线段在拍摄图像中对应线段的比值相等，如果二者不相等，则说明相机镜头存在畸变。
具体的，可将预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线作为第一参考线段，并将距离预设测试图像中心点设定距离的标定点的连线作为第二参考线段。利用第一参考线段与第二参考线段的第一比值来反映预设标定点的第一位置关系，并将第一参考线段在拍摄图像上对应的第三参考线段，与第二参考线段在拍摄图像上对应的第四参考线段之间的第二比值作为第二位置关系。其中，在预设测试图像中距离中心点最优的边界点作为预设标定点的基础上，距离预设测试图像中心点设定距离的标定点一般选择距离中心点相对较近的标定点，例如，如果边界点距离图像中心点的距离为100，则另一组预设标定点可选择距离图像中心点距离为10的点。
图2是本发明实施例提供的一种相机畸变自动校正系统的结构示意图。利用该相机畸变自动校正系统，可在生产中对单体镜头做更精确的畸变校正，使得每台相机与其搭配的镜头都有一组畸变校正参数，以克服镜头单体差异。此外，利用该相机畸变自动校正系统，可在相机更换镜头时，使得相机内置的畸变校正参数与更换后镜头的畸变程度相匹配。在对相机镜头进行畸变校正后，可在相机镜头的使用过程中，利用与镜头相匹配的目标畸变校正参数对拍摄的照片进行处理，拍摄出零畸变的图像。
如图2所示，该系统包括相机210、灯箱220和布设于灯箱内的预设测试图像230。其中，预设测试图230中的各个预设标定点，例如图2中的A，B，C和D四点的坐标已得到标定。其中，第一参考线段为AB，第二参考线段为CD。第一位置关系即为AB/CD。将第一参考线段映射到拍摄图像后，在拍摄图像中，第一参考线段与第三参考线段相对应，第二参考线段与第四参考线段相对应，则第二位置关系即为第二参考线段与第四参考线段的第二比值。
130、如果第二位置关系相对于第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为相机镜头对应的目标畸变校正参数。
示例性的，当第二位置关系相对于第一位置关系未发生改变时，说明相机镜头的畸变为零。或者，当第二位置关系相对于第一位置关系的变化范围未超出预设偏差范围时，说明相机镜头的畸变程度也可接受范围内，此时，无需重新去计算畸变校正参数。
示例性的，如果第二位置关系相对于第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则需根据第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，使得相机镜头内置的畸变校正参数与镜头畸变程度相匹配。具体的，仍以图2中的第一位置关系和第二位置关系为例，可将上述第二比值与第一比值的差值作为第二位置关系相对于第一位置关系的偏差，该偏差反映了相机镜头的畸变程度。由于不同的偏差在预设畸变校正参数表中对应有不同的畸变校正参数，因此，可从畸变校正参数表中查询到该偏差对应的畸变校正参数，并将其作为相机镜头的目标畸变校正参数设置到ISP中。通过采用上述设置，在生产时可以对每颗镜头做单独畸变校正，更换镜头时也可以重新做一次镜头畸变校正，保证相机搭配的镜头拍出照片畸变为零。此时，通过采用上述方案，还可以校正镜头组装时光学中心的偏差。
本实施例提供的技术方案，当相机视场角所对应的最大观测范围为距离预设测试图像中心最远的边界点的连线时，通过对预设测试图像进行拍摄，可将预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系映射到拍摄图像中，得到与第一位置关系对应的第二位置关系。由于第一位置关系和第二位置关系之间的偏差反应了相机的畸变程度，并且由于不同的畸变程度对应有不同的畸变校正参数，因此可选择与该偏差对应的畸变校正参数作为相机镜头的目标畸变校正参数。利用该目标畸变校正参数拍摄图像可克服单体镜头之间的畸变差异，并可在更换镜头时，解决镜头畸变与相机内畸变校正参数不匹配的问题，实现相机镜头零畸变。
进一步的，在确定相机镜头的目标畸变校正参数之后，可利用该参数处理相机所采集的图像。具体的，利用目标畸变校正参数对图像进行畸变校正处理的过程可以为：
读取相机基于目标畸变校正参数所采集的图像，并通过预设畸变校正模型，对该图像进行畸变校正处理，得到校正后的无畸变图像；
其中，预设畸变模型建立了图像中各像素的畸变坐标值与校正后的无畸变坐标值之间的映射关系。
具体的，相机镜头的畸变包括径向畸变和切向畸变；相应的，预设畸变校正模型包括径向畸变子模型和切向畸变子模型；
其中，径向畸变子模型为：
u0＝u(1+k1r2+k2r4+k3r6)
v0＝v(1+k1r2+k2r4+k3r6)；
切向畸变子模型为：
u0＝u+[2p1v+p2(r2+2u2)]
v0＝v+[2p2u+p1(r2+2v2)]；
其中，u和v是图像像素坐标系下无畸变坐标；u0和v0是经过径向和切向畸变后的畸变坐标；r2＝x2+y2，x和y为图像物理坐标，k1，k2，k3是径向形变系数，p1，p2是切向形变系数。
实施例二
请参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种相机镜头的畸变校正装置的结构示意图，该装置可通过软件和/或硬件的方式来实现，可集成在相机中，该相机可应用到上述图2所示的畸变校正系统中。利用该相机畸变自动校正系统，可使得相机内置的畸变校正参数与镜头的畸变程度相匹配。从而可在相机镜头的使用过程中，利用与镜头相匹配的目标畸变校正参数对拍摄的照片进行畸变校正处理，拍摄出零畸变的图像。如图3所示，该相机包括：拍摄模块310、位置关系确定模块320和目标畸变校正参数确定模块330，其中，
拍摄模块310，被配置为当相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线时，控制相机对所述预设测试图像进行拍摄，得到拍摄图像；
位置关系确定模块320，被配置为确定所述预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，并确定所述各预设标定点在所述拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系；
目标畸变校正参数确定模块330，被配置为如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数；
其中，所述预设标定点包括所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点。
可选的，所述位置关系确定模块，具体被配置为：
将所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线作为第一参考线段，并将距离预设测试图像中心点设定距离的标定点的连线作为第二参考线段；
将第一参考线段与第二参考线段的第一比值作为第一位置关系，并将第一参考线段在所述拍摄图像上对应的第三参考线段，与第二参考线段在所述拍摄图像上对应的第四参考线段之间的第二比值作为第二位置关系；
相应的，所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差为：第二比值与第一比值的差值；
相应的，所述目标畸变校正参数确定模块，具体被配置为：
如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则基于预设畸变校正参数表，查询所述差值对应的畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数。
可选的，所述系统还包括：
畸变校正模块，被配置为读取相机基于所述目标畸变校正参数所采集的图像，并通过预设畸变校正模型，对该图像进行畸变校正处理，得到校正后的无畸变图像；
其中，所述预设畸变模型建立了图像中各像素的畸变坐标值与校正后的无畸变坐标值之间的映射关系。
可选的，所述相机镜头的畸变包括径向畸变和切向畸变；相应的，所述预设畸变校正模型包括径向畸变子模型和切向畸变子模型；
其中，所述径向畸变子模型为：
u0＝u(1+k1r2+k2r4+k3r6)
v0＝v(1+k1r2+k2r4+k3r6)；
所述切向畸变子模型为：
u0＝u+[2p1v+p2(r2+2u2)]
v0＝v+[2p2u+p1(r2+2v2)]；
其中，u和v是图像像素坐标系下无畸变坐标；u0和v0是经过径向和切向畸变后的畸变坐标；r2＝x2+y2，x和y为图像物理坐标，k1，k2，k3是径向形变系数，p1，p2是切向形变系数。
可选的，所述目标畸变校正参数确定模块，具体被配置为：
如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数设置到相机的图像处理器ISP中，以作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数。
本发明实施例所提供的相机镜头的畸变校正装置可执行本发明任意实施例所提供的相机镜头的畸变校正方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的相机镜头的畸变校正方法。
实施例三
请参阅图4，图4是本发明实施例提供的一种相机的结构示意图。如图4所示，该相机可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器701；
与存储器701耦合的处理器702；
其中，处理器702调用存储器701中存储的可执行程序代码，执行本发明任意实施例所提供的相机镜头的畸变校正方法。
本发明实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行本发明任意实施例所提供的相机镜头的畸变校正方法的部分或全部步骤。
本发明实施例公开一种计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行本发明任意实施例所提供的相机镜头的畸变校正方法的部分或全部步骤。
在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在本发明所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
以上对本发明实施例公开的一种相机镜头的畸变校正方法和系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种相机镜头的畸变校正方法，其特征在于，包括：
当相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线时，控制相机对所述预设测试图像进行拍摄，得到拍摄图像；
确定所述预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，并确定所述各预设标定点在所述拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系；
如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数；
其中，所述预设标定点包括所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点；
其中，确定所述预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，并确定所述各预设标定点在所述拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系，包括：
将所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线作为第一参考线段，并将距离预设测试图像中心点设定距离的标定点的连线作为第二参考线段；
将第一参考线段与第二参考线段的第一比值作为第一位置关系，并将第一参考线段在所述拍摄图像上对应的第三参考线段，与第二参考线段在所述拍摄图像上对应的第四参考线段之间的第二比值作为第二位置关系；
相应的，所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差为：第二比值与第一比值的差值；
相应的，根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，包括：
基于预设畸变校正参数表，查询所述差值对应的畸变校正参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数之后，所述方法还包括：
读取相机基于所述目标畸变校正参数所采集的图像，并通过预设畸变校正模型，对该图像进行畸变校正处理，得到校正后的无畸变图像；
其中，所述预设畸变校正模型建立了图像中各像素的畸变坐标值与校正后的无畸变坐标值之间的映射关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相机镜头的畸变包括径向畸变和切向畸变；相应的，所述预设畸变校正模型包括径向畸变子模型和切向畸变子模型；
其中，所述径向畸变子模型为：
u0＝u(1+k1r2+k2r4+k3r6)
v0＝v(1+k1r2+k2r4+k3r6)；
所述切向畸变子模型为：
u0＝u+[2p1v+p2(r2+2u2)]
v0＝v+[2p2u+p1(r2+2v2)]；
其中，u和v是图像像素坐标系下无畸变坐标；u0和v0是经过径向和切向畸变后的畸变坐标；r2＝x2+y2，x和y为图像物理坐标，k1，k2，k3是径向形变系数，p1，p2是切向形变系数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数，包括：
将确定后的畸变校正参数设置到相机的图像处理器ISP中，以作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数。
5.一种相机镜头的畸变校正系统，其特征在于，包括：相机，灯箱和布设于所述灯箱内的预设测试图像；其中，所述相机包括：
拍摄模块，被配置为当相机视场角所对应的最大观测范围为预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线时，控制相机对所述预设测试图像进行拍摄，得到拍摄图像；
位置关系确定模块，被配置为确定所述预设测试图像中各预设标定点间的第一位置关系，并确定所述各预设标定点在所述拍摄图像中对应的各拍摄点间的第二位置关系；
目标畸变校正参数确定模块，被配置为如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数；
其中，所述预设标定点包括所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点；
其中，所述位置关系确定模块，具体被配置为：
将所述预设测试图像上距离图像中心点最远的边界点的连线作为第一参考线段，并将距离预设测试图像中心点设定距离的标定点的连线作为第二参考线段；
将第一参考线段与第二参考线段的第一比值作为第一位置关系，并将第一参考线段在所述拍摄图像上对应的第三参考线段，与第二参考线段在所述拍摄图像上对应的第四参考线段之间的第二比值作为第二位置关系；
相应的，所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差为：第二比值与第一比值的差值；
相应的，所述目标畸变校正参数确定模块，具体被配置为：
如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则基于预设畸变校正参数表，查询所述差值对应的畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
畸变校正模块，被配置为读取相机基于所述目标畸变校正参数所采集的图像，并通过预设畸变校正模型，对该图像进行畸变校正处理，得到校正后的无畸变图像；
其中，所述预设畸变校正模型建立了图像中各像素的畸变坐标值与校正后的无畸变坐标值之间的映射关系。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述相机镜头的畸变包括径向畸变和切向畸变；相应的，所述预设畸变校正模型包括径向畸变子模型和切向畸变子模型；
其中，所述径向畸变子模型为：
u0＝u(1+k1r2+k2r4+k3r6)
v0＝v(1+k1r2+k2r4+k3r6)；
所述切向畸变子模型为：
u0＝u+[2p1v+p2(r2+2u2)]
v0＝v+[2p2u+p1(r2+2v2)]；
其中，u和v是图像像素坐标系下无畸变坐标；u0和v0是经过径向和切向畸变后的畸变坐标；r2＝x2+y2，x和y为图像物理坐标，k1，k2，k3是径向形变系数，p1，p2是切向形变系数。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述目标畸变校正参数确定模块，具体被配置为：
如果所述第二位置关系相对于所述第一位置关系的偏差超出预设偏差范围，则根据所述第一位置关系和第二位置关系确定畸变校正参数，并将确定后的畸变校正参数设置到相机的图像处理器ISP中，以作为所述相机镜头对应的目标畸变校正参数。
9.一种相机，其特征在于，包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-4中任一所述的相机镜头的畸变校正方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序包括用于执行如权利要求1-4中任一所述的相机镜头的畸变校正方法。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20040053877A (ko) * | 2002-12-16 | 2004-06-25 | 한국전자통신연구원 | 디지털 카메라의 렌즈 왜곡 보정과 정사영상 생성방법 및이를 이용한 디지털 카메라 |
| CN105957041A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-09-21 | 上海航天控制技术研究所 | 一种广角镜头红外图像畸变校正方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20040053877A (ko) * | 2002-12-16 | 2004-06-25 | 한국전자통신연구원 | 디지털 카메라의 렌즈 왜곡 보정과 정사영상 생성방법 및이를 이용한 디지털 카메라 |
| CN105957041A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-09-21 | 上海航天控制技术研究所 | 一种广角镜头红外图像畸变校正方法 |
| CN108805935A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-11-13 | 南京大学 | 一种基于正交像素当量比的线阵相机畸变校正方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于数位的相机径向畸变参数计算;卢;刘学军;王美珍;甄艳;;地理与地理信息科学(第06期);全文 * |
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