CN113298699B - 鱼眼图像校正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种鱼眼图像校正方法，包括步骤：S1：用鱼眼相机拍摄一网格图，获得网格图图像；S2：提取所述网格图图像的特征点；S3：根据所述特征点对所述网格图图像去畸变。本发明所述的一种鱼眼图像校正方法，能够适应不同鱼眼相机，可以针对不同的相机标定出对应的映射矩阵，实现了较好的去畸变效果。

Description

鱼眼图像校正方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种鱼眼图像校正方法。
背景技术
现有技术利用鱼眼相机的相机模型，先找出正常图像和畸变图像的像素坐标的映射关系；再通过坐标之间的映射关系，用插值的方法将畸变图像中的像素值填入正常图像中，从而实现鱼眼图像去畸变。
现有技术中，鱼眼相机在生产和使用的过程中，由于各种因素的影响，使相机并不能很好的满足参考的相机模型，所以去畸变后得到的图像，仍然存在些畸变。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种鱼眼图像校正方法，能够更好的矫正鱼眼图像。
为了实现上述目的，本发明提供一种鱼眼图像校正方法，包括步骤：
S1：用鱼眼相机拍摄一网格图，获得网格图图像；
S2：提取所述网格图图像的特征点；
S3：根据所述特征点对所述网格图图像去畸变。
优选地，所述S1步骤中，所述网格图的四角落在所述网格图图像的边缘，所述网格图的中心与所述网格图图像的中心对应。
优选地，所述S2步骤中通过Fast角点方法来提取所述网格图图像的特征点。
优选地，所述S2步骤进一步包括步骤：
S21：自所述网格图图像中选取一个第一像素点p亮度为I；
S22：设置一个阈值T；
S23：以第一像素点p为中心，选取半径为3像素的圆上的16个第二像素点；
S24：当选取的第二像素点有连续9个亮度大于T或小于T，则将所述第一像素点p作为一所述特征点；
S25：对在预设直线上所有像素点重复步骤S21～S24，所述预设直线经过所述网格图图像的中心，获得在所述预设直线上的一组所述特征点。
优选地，所述阈值T等于1.2I或0.8I。
优选地，所述S3步骤进一步包括步骤：
S31：选择离所述网格图图像的中心最近的一所述特征点为中心特征点F0；
S32：选择离所述中心特征点F0最接近的一所述特征点作为第一特征点F1，计算出所述中心特征点F0与所述第一特征点F1的距离作为标准距离D；
S33：选取除所述中心特征点F0外，离所述第一特征点F1最近的所述特征点作为第二特征点F2；
S34：计算所述第一特征点F1与所述第二特征点F2的距离d21；计算出缩放系数S21＝D/d21；
S35：将所述第二特征点F2作为新的第一特征点F1；将离当前所述第一特征点F1最近的且未选择过所述特征点作为第二特征点F2，返回步骤S34直至计算出各所述特征点之间的全部所述缩放系数；
S36：分别找出除所述中心特征点F0外的各两相邻所述特征点所对应的所述缩放系数所对应的全部像素点，获得多个目标像素点组，每一目标像素点组对应一所述缩放系数；所述目标像素点组中的所述像素点至所述中心特征点F0的距离在对应所述缩放系数对应的两所述特征点到所述中心特征点F0的距离之间；
S37：计算所述目标像素点组中所述像素点的去畸变坐标。
优选地，所述S37进一步包括步骤：
S371：计算畸变部分长度d′，所述畸变部分长度d′为当前所述像素点至对应缩放系数所对应的两相邻所述特征点中离所述中心特征点F0较近的一所述特征点的距离；
S372：计算畸变后长度Ruv：
Ruv＝d′×S21+N×D；
其中，N表示当前所述像素点至对应缩放系数所对应的两相邻所述特征点中离所述中心特征点F0较远的一所述特征点直线移动至所述中心特征点F0除了本身和所述中心特征点F0所经过的所述特征点个数；
S373：计算当前所述像素点的畸变后坐标(u′,v′)；
(u′,v′)＝(Ruvcosθ,Ruvsinθ)；
其中，θ＝arctan(u/v)；其中u表示当前像素点的x轴坐标，v表示当前像素点的y轴坐标。
本发明由于采用了以上技术方案，使其具有以下有益效果：
本发明利用畸变网格图像相邻特征点之间在实际图像中长度相等的关系来找对应映射矩阵，能够适应不同鱼眼相机，可以针对不同的相机标定出对应的映射矩阵，实现了较好的去畸变效果。
附图说明
图1为本发明实施例的鱼眼图像校正方法的流程图。
具体实施方式
下面根据附图图1，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述，使能更好地理解本发明的功能、特点。
请参阅图1，本发明实施例一的一种鱼眼图像校正方法，包括步骤：
S1：用鱼眼相机拍摄一网格图，获得网格图图像；
网格图的四角落在网格图图像的边缘，网格图的中心与网格图图像的中心对应。
S2：提取网格图图像的特征点；
S2步骤中通过Fast角点方法来提取网格图图像的特征点。
S2步骤进一步包括步骤：
S21：自网格图图像中选取一个第一像素点p亮度为I；
S22：设置一个阈值T；阈值T等于1.2I或0.8I。
S23：以第一像素点p为中心，选取半径为3像素的圆上的16个第二像素点；
S24：当选取的第二像素点有连续9个亮度大于T或小于T，则将第一像素点p作为一特征点；
S25：对在预设直线上所有像素点重复步骤S21～S24，预设直线y＝kx经过网格图图像的中心，获得在预设直线上的一组特征点。
S3：根据特征点对网格图图像去畸变。
S3步骤进一步包括步骤：
S31：选择离网格图图像的中心最近的一特征点为中心特征点F0；
S32：选择离中心特征点F0最接近的一特征点作为第一特征点F1，计算出中心特征点F0与第一特征点F1的距离作为标准距离D；即认为以中心特征点F0为中心D为半径的圆中的像素未产生畸变。
S33：选取除中心特征点F0外，离第一特征点F1最近的特征点作为第二特征点F2；
S34：计算第一特征点F1与第二特征点F2的距离d21；计算出缩放系数S21＝D/d21；
S35：将第二特征点F2作为新的第一特征点F1；将离当前第一特征点F1最近的且未选择过特征点作为第二特征点F2，返回步骤S34直至计算出各特征点之间的全部缩放系数；
S36：分别找出除中心特征点F0外的各两相邻特征点所对应的缩放系数所对应的全部像素点，获得多个目标像素点组，每一目标像素点组对应一缩放系数；目标像素点组中的像素点至中心特征点F0的距离在对应缩放系数对应的两特征点到中心特征点F0的距离之间；
S37：计算目标像素点组中像素点的去畸变坐标。
优选地，S37进一步包括步骤：
S371：计算畸变部分长度d′，畸变部分长度d′为当前像素点至对应缩放系数所对应的两相邻特征点中离中心特征点F0较近的一特征点的距离；
S372：计算畸变后长度Ruv：
Ruv＝d′×S21+N×D；
其中，N表示当前像素点至对应缩放系数所对应的两相邻特征点中离中心特征点F0较远的一特征点直线移动至中心特征点F0除了本身和中心特征点F0所经过的特征点个数；例如，当前像素点对应缩放系数所对应的两相邻特征点分别是距离中心特征点F0最近的第一个特征点和第二个特征点时，N值取1；当当前像素点对应缩放系数所对应的两相邻特征点分别是距离中心特征点F0的第二个特征点和第三个特征点时，N值取1，以此类推。
S373：计算当前像素点的畸变后坐标(u′,v′)；
(u′,v′)＝(Ruvcosθ,Ruvsinθ)；
其中，θ＝arctan(u/v)；其中u表示当前像素点的x轴坐标，v表示当前像素点的y轴坐标。
以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种鱼眼图像校正方法，包括步骤：
S1：用鱼眼相机拍摄一网格图，获得网格图图像；
S2：提取所述网格图图像的特征点；
S3：根据所述特征点对所述网格图图像去畸变；
所述S1步骤中，所述网格图的四角落在所述网格图图像的边缘，所述网格图的中心与所述网格图图像的中心对应；
所述S2步骤中通过Fast角点方法来提取所述网格图图像的特征点；
所述S2步骤进一步包括步骤：
S21：自所述网格图图像中选取一个第一像素点p亮度为I；
S22：设置一个阈值T；
S23：以第一像素点p为中心，选取半径为3像素的圆上的16个第二像素点；
S24：当选取的第二像素点有连续9个亮度大于T或小于T，则将所述第一像素点p作为一所述特征点；
S25：对在预设直线上所有像素点重复步骤S21～S24，所述预设直线经过所述网格图图像的中心，获得在所述预设直线上的一组所述特征点；
所述S3步骤进一步包括步骤：
S31：选择离所述网格图图像的中心最近的一所述特征点为中心特征点F0；
S32：选择离所述中心特征点F0最接近的一所述特征点作为第一特征点F1，计算出所述中心特征点F0与所述第一特征点F1的距离作为标准距离D；
S33：选取除所述中心特征点F0外，离所述第一特征点F1最近的所述特征点作为第二特征点F2；
S34：计算所述第一特征点F1与所述第二特征点F2的距离d21；计算出缩放系数S21＝D/d21；
S35：将所述第二特征点F2作为新的第一特征点F1；将离当前所述第一特征点F1最近的且未选择过所述特征点作为第二特征点F2，返回步骤S34直至计算出各所述特征点之间的全部所述缩放系数；
S36：分别找出除所述中心特征点F0外的各两相邻所述特征点所对应的所述缩放系数所对应的全部像素点，获得多个目标像素点组，每一目标像素点组对应一所述缩放系数；所述目标像素点组中的所述像素点至所述中心特征点F0的距离在对应所述缩放系数对应的两所述特征点到所述中心特征点F0的距离之间；
S37：计算所述目标像素点组中所述像素点的去畸变坐标。
2.根据权利要求1所述的鱼眼图像校正方法，其特征在于，所述阈值T等于1.2I或0.8I。
3.根据权利要求1所述的鱼眼图像校正方法，其特征在于，所述S37进一步包括步骤：
S371：计算畸变部分长度d′，所述畸变部分长度d′为当前所述像素点至对应缩放系数所对应的两相邻所述特征点中离所述中心特征点F0较近的一所述特征点的距离；
S372：计算畸变后长度Ruv：
Ruv＝d′×S21+N×D；
其中，N表示当前所述像素点至对应缩放系数所对应的两相邻所述特征点中离所述中心特征点F0较远的一所述特征点直线移动至所述中心特征点F0除了本身和所述中心特征点F0所经过的所述特征点个数；
S373：计算当前所述像素点的畸变后坐标(u′，v′)；
(u′，v′)＝(Ruvcosθ，Ruvsinθ)；
其中，θ＝arctan(u/v)；其中u表示当前像素点的x轴坐标，v表示当前像素点的y轴坐标。
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