[發明專利]基于畸變直線結構檢測的圖像徑向畸變矯正的方法及系統

有效

• 申請號: 201510430224.0
• 申請日: 2015-07-21
• 公開（公告）號: CN105096269B
• 公開（公告）日: 2018-03-02
• 發明（設計）人: 劉渭濱;張小暉;邢薇薇;盧偉
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京正理專利代理有限公司11257
• 代理人: 張文祎

技術領域

本發明涉及圖像處理，特別是涉及一種基于畸變直線結構檢測的圖像徑向畸變矯正的方法及系統。

背景技術

隨著人類社會的進步和科技的發展，利用計算機來實現人類的視覺功能成為目前計算機領域中最熱門的課題之一。圖像畸變矯正技術的研究是計算機視覺領域的一個重要研究課題。圖像畸變矯正就是對相機獲取的產生畸變的圖像采用適當的畸變模型，計算出模型的參數，去除相機成像過程中產生的畸變，便于計算機視覺領域后續的處理，例如空間定位、目標跟蹤等等。其在視頻監控、虛擬現實、機器人導航、軍事瞄準、電視編輯、醫學圖像分析等許多領域都有了廣泛的應用，因此具有重要的使用價值和廣闊的發展前景。

但是，由于獲取圖像的相機應用的場合不盡相同，拍攝環境和背景千變萬化，這對圖像畸變矯正算法適應性和穩健性提出了更高的要求。其中，隨著監控攝像機和車載攝像機的廣泛應用，人們對監控范圍提出了更高的要求，因此廣角鏡頭也就越來越多出現在實際的應用當中，但是廣角鏡頭獲取的圖像會產生明顯的徑向畸變，不符合人的視覺習慣，并且，畸變會對依靠圖像信息進行的空間定位、目標跟蹤等算法產生嚴重影響，使其產生嚴重的誤差。在計算視覺領域的其他方向的領域，圖像的畸變也會對其后續的處理產生難以忽視的影響。

因此，需要提供一種畸變矯正方法，以克服圖像的徑向畸變，提供圖像畫質。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種基于畸變直線結構檢測的圖像徑向畸變矯正的方法及系統，以解決現有技術中相機拍攝圖像產生徑向畸變的問題。

為解決上述技術問題，本發明采用下述技術方案：

基于畸變直線結構檢測的圖像徑向畸變矯正的方法，該方法的步驟包括

S1、畸變圖像輪廓提取：對畸變圖像進行邊緣檢測，獲得畸變圖像的邊緣圖像，并將邊緣圖像中鄰近的邊緣連接，得到畸變圖像的邊緣輪廓；

S2、邊緣輪廓中圓弧提取：對所述畸變圖像的邊緣輪廓進行基于幾何誤差懲罰能量和空間性不連續懲罰能量的多模型圓擬合，獲得邊緣輪廓中所有圓弧，并計算所有圓弧的圓弧參數，圓弧參數包括圓弧中心和圓弧半徑；

S3、圓弧篩選：基于每個圓弧的圓弧參數，計算對應圓弧的距離特征，并對所有圓弧的距離特征進行統計，獲得直線徑向畸變產生圓弧的共有特征，根據該共有特征篩選出由直線畸變產生的圓弧；

S4、畸變圖像矯正：基于篩選出圓弧的圓弧參數和單個參數的除法模型的特性，計算圖像畸變中心和畸變參數，并根據該畸變參數和畸變中心對畸變圖像進行矯正。

優選的，該方法的步驟進一步包括

S5、去畸變圖像裁剪：基于用戶的感興趣區域和所需的圖像大小，對去畸變的圖像進行裁剪，獲得最終圖像。

優選的，所述步驟S1包括

S11、利用高斯濾波器對畸變圖像進行平滑處理；

S12、利用一階偏導數有限差分方法，計算畸變圖像的梯度幅值和方向；

S13、對畸變圖像的梯度幅值進行非極大值抑制處理；

S14、用雙閾值算法對畸變圖像進行檢測，并將鄰近邊緣的邊緣圖像連接，得到畸變圖像的邊緣輪廓。

優選的，所述步驟S2包括

S21、隨機在畸變圖像的邊緣輪廓中抽取N組點，每組包含三個點，每組點可以確定一個初始圓模型及其參數，并給每個組都分配一個標簽；

S22、以空間不連續懲罰能量最小作為條件，將畸變圖像輪廓像素點分給每個標簽，即對像素點進行分類；

S23、輪廓像素點類別確定后，通過LM方法對具有相同標簽的像素點進行擬合得到圓弧的參數，來減小模型的幾何誤差，使得幾何誤差懲罰能量最小；

S24、重復步驟S22和S23，直至每個輪廓像素點都能正確分類，停止循環，此時得到的每個類別即為一個圓弧，通過擬合得到該圓弧的圓弧參數。

優選的，所述步驟S3包括

S31、利用圓弧中心、圓弧半徑與畸變圖像中心的距離關系：

和其中，C_lg為距離特征值，(x₀,y₀)和(x_i,y_i)分別是畸變圖像中心坐標和圓弧的圓心坐標，R_i為圓弧的半徑，n為提取出圓弧的數量；

S32、在[min，max]范圍內以T為間隔對落到各個小區間的C_lg的個數進行統計；