[发明专利]基于随机抽样一致性的鱼眼图像有效区域提取方法

说明书

本发明公开了基于随机抽样一致性的鱼眼图像有效区域提取方法，基于随机抽样一致性的鱼眼图像有效区域提取方法，通过垂直分割线与鱼眼图像理想有效区域的交点找出第一准有效区域边界，然后通过水平分割线与鱼眼图像理想有效区域的交点找出第二准有效区域边界，最后从第一、二准有效区域边界中，选取半径较大的作为最终有效区域边界；最终有效区域边界所包围的则为鱼眼图像有效区域。所述第一准有效区域边界和第二准有效区域边界均通过随机抽样一致性算法找出。本发明具有处理速度快、提取精度高、适应性强等优点。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，尤其涉及到基于随机抽样一致性的鱼眼图像有效区域提取方法。

背景技术

利用鱼眼镜头拍摄得到的图像称为鱼眼图像，鱼眼图像包含拍摄景物的有效区域为一个位于图像中间位置的圆域，有效区域外部则全为黑色。因为鱼眼镜头具有近180°的超广视角，所以鱼眼图像包含的信息比一般的图像多，这使得鱼眼图像在无人机航拍巡检、全景合成等领域具有很大的应用前景。

由于鱼眼镜头存在严重的桶形畸变，在对鱼眼图像进行分析或应用前，必须先对鱼眼图像进行畸变矫正。而在非相机标定的矫正方法中，鱼眼图像有效区域的提取精度会直接影响矫正的效果。现有的鱼眼图像有效区域提取方法主要有：面积统计法、最小二乘拟合法、区域生长法等。

然而，现有的技术均存在着缺点：

面积统计法、区域生长法需要处理图像上的每一个像素点，图像分辨率越高像素点越多，处理的时间就越久，最小二乘拟合法需要进行大量的非线性方程求解计算，耗时长。

当鱼眼图像有效区域存在黑色物体时，面积统计法会把该物体判断为无效区域，黑色物体面积越大，提取到的有效区域的位置和大小的误差也越大。当鱼眼图像有效区域上下左右边界中的某一边界或某几条边界存在黑色物体时，也会无法准确得到有效区域的位置和大小，甚至会使提取到的有效区域超出了图像的范围。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种处理速度快、提取精度高、适应性强的基于随机抽样一致性的鱼眼图像有效区域提取方法。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：

基于随机抽样一致性的鱼眼图像有效区域提取方法，通过垂直分割线与鱼眼图像理想有效区域的交点找出第一准有效区域边界，然后通过水平分割线与鱼眼图像理想有效区域的交点找出第二准有效区域边界，最后从第一、二准有效区域边界中，选取半径较大的作为最终有效区域边界；最终有效区域边界所包围的则为鱼眼图像有效区域。

进一步地，所述第一准有效区域边界和第二准有效区域边界均通过随机抽样一致性算法找出。

进一步地，包括以下步骤：

S1：求出鱼眼图像的行数和列数，确定图像的水平中线和垂直中线；

S2：通过扫描的方式确定中线与理想有效区域的交距，求出水平交距AB以及垂直交距CD；

S3：把水平交距AB和垂直交距CD各分成n等份，垂直和水平方向各有n-1条分割线与理想有效区域相交，并各有(n-1)*2个交点；

S4：利用扫描的方式确定各个交点的坐标；

S5：通过随机抽样一致性算法分别找出第一准有效区域边界和第二准有效区域边界；

S6：从步骤S5得出的第一、二准有效区域边界中，选取半径较大的作为最终有效区域边界，最终有效区域边界所包围的则为鱼眼图像有效区域。

进一步地，所述步骤S2中，水平交距AB通过以下步骤求出：

从左到右对同一行的像素点进行判断，当第一次出现像素值大于设定阈值的点则记为理想有效区域左边界点，再从右到左扫描，确定右边界点，水平交距值为右边界点列坐标减左边界点列坐标；