[发明专利]针对任意视角投影仪图像的视觉矫正方法

说明书

本发明提供了一种针对任意视角投影仪图像的视觉矫正方法。首先，利用Canny算法对拍摄的投影仪图像进行边缘检测，然后利用LSD算法对边缘图像进行直线检测，将得到的直线以极坐标进行表示，再进行直线分类和筛选，最后，根据筛选后直线的交点坐标在原拍摄图像上截取出新图像，并进行透视变换，得到最终矫正后的图像。本发明方法不仅能够滤除不必要的背景，而且可以将拍摄到的投影仪图像矫正为正面视角的投影仪图像，具有很好的鲁棒性。

技术领域

本发明属图像处理技术领域，具体涉及一种针对任意视角投影仪图像的视觉矫正方法。

背景技术

随着科技的不断发展，手机、数码相机等带有图像采集功能的设备已经变得越来越普及。人们也越来越习惯于使用具有图像采集功能的设备捕捉和获取有价值的信息。为了满足用户的需求，越来越多的厂商也在不断地优化自己图像采集设备的性能，但在某些情况下所采集到的图像仍可能存在变形问题，比如在上课、听报告或开会的时候，如果所处的位置不够好，所拍摄到的投影仪图像就会产生很大的形变，这将可能导致拍摄到的内容不清楚。图像矫正则是解决这个问题的一种途径。

例如，文献“代勤,王延杰,韩广良.基于改进Hough变换和透视变换的透视图像矫正[J].液晶与显示,2012,27(4):552-556.”中，提出利用改进Hough变换和透视变换进行视觉矫正，其方法简单易行，但对有复杂背景的拍摄图像鲁棒性不足。文献“蒋智文.视觉文档图像的矫正方法研究[D].华南理工大学,2015.”提出了几种利用图像处理技术进行文档图像的视觉矫正方法，分别为变形文档的三维矫正、文本趋向检测方法和基于形变网络的图像矫正方法，该方法复杂度较大，且只针对文本图像。

发明内容

为了克服现有技术的不足，得到在任意角度拍摄均保持正面视角的投影仪图像，本发明提出了一种针对任意视角投影仪图像的视觉矫正方法。对以任何角度拍摄的投影仪图像，不仅能够滤除不必要的背景，而且可以将拍摄到的投影仪图像矫正为正面视角的投影仪图像，从而得到矫正后的图像。

一种针对任意视角投影仪图像的视觉矫正方法，其特征在于步骤如下：

步骤一：利用Canny算法对拍摄的投影仪图像进行边缘检测，得到边缘检测图像；

步骤二：利用LSD算法对步骤一得到的边缘检测图像进行直线检测，得到直线检测图像；

步骤三：利用极坐标对步骤二得到的直线检测图像中的直线段进行表示，并进行分类加权处理，得到不同的直线。具体为：

步骤a：以图像的重心(w/2,h/2)为原点建立笛卡尔坐标系和极坐标系，满足x＝u-w/2，y＝h/2-v，其中，w表示图像的水平宽度，h表示图像的竖直高度，(u,v)表示图像坐标，(x,y)表示笛卡尔坐标；极坐标系与笛卡尔坐标系的转换关系为ρ＝xcos(θ)+ysin(θ)，(ρ,θ)表示极坐标；则图像坐标与极坐标的转换关系为：ρ＝(u-w/2)cos(θ)+(h/2-v)sin(θ)。

步骤b：根据图像坐标和极坐标的关系，计算直线段两个端点的图像坐标对应的极坐标，即得到极坐标表示的直线段。

步骤c：将ρ和θ的值相差都小于0.1的直线段分为一类并分配相同的标号，然后对具有相同标号的直线段进行加权平均，每条直线段对应的权值为其线段的长度，从而得到对应的直线。

步骤四：先根据给定的阈值对每一条直线进行第一次筛选，把小于设定阈值的直线删除，所述的阈值为0.03×min{w,h}。然后利用HSV颜色模型来表示原图像，并利用HSV颜色模型中的V分量大小对直线再进行筛选，如果直线两侧V分量之差小于0.2，则将直线删除。最后按照直线的长短来打分，最长的直线分值为100，其他直线的分值为100乘以其与最长直线的长度之比，保留得分最高的四条直线；