[发明专利]鱼眼镜头有效区域获取与图像精细校正方法

说明书

本申请提取鱼眼图像的有效区域，获得其圆形有效区域的半径和圆心坐标，根据鱼眼图像有效区域的四个边界切点位于鱼眼图像两条中线上的几何特征,提出基于中线边界切点的扫描法，在保证提取精度的情况下，大量减少不必要黑色像素点的扫描，效率上得到明显提升。克服采用正向映射得到的校正图像会出现图像空隙点的问题,对经度坐标拟合引导的校正算法进行了逆向映射函数的推导；改进重定位圆心的校正算法，将其扩展到横向畸变的校正上，并进行逆向映射函数的推导，扩大该算法的适用范围，提出一种改进的经度坐标拟合引导的校正算法，根据鱼眼图像畸变点距离其圆周的距离而调整校正比例,解决鱼眼图像畸变问题，校正效果更好。

技术领域

本申请涉及一种鱼眼图像校正方法，特别涉及一种鱼眼镜头有效区域获取与图像精细校正方法，属于视频图像处理技术领域。

背景技术

鱼眼镜头是一种基于仿生学设计的超广角镜头，不仅具有短焦距、大视场的显著优点，而且还具有在设计上构造紧凑、小巧易用，使用上很少损坏等优点。在外观上,鱼眼镜头和普通镜头有着明显的区别，其前镜片的直径非常短，而且呈抛物状向前凸出。随着光学镜头制造技术的逐步成熟，计算机视觉技术的迅猛发展，鱼眼镜头已被广泛地运用到许多领域中，比如摄影、医疗、安防监控、防火监测、工程检测、机器人导航、智能交通、视频群组会议等领域。

虽然鱼眼镜头在许多领域都有着非常重大的应用价值和远大的前景,但鱼眼镜头会不可避免地引入非常严重的图形畸变。当一个镜头的焦距越短，其视场角就会越大，所能够获得的场景越宽、信息量越丰富，但同时所形成的图形畸变也越强烈。

鱼眼镜头成像时发生了畸变弯曲，即使是90度的鱼眼图像，它的边界线条也是弯曲的，这就是鱼眼镜头拍摄图像时带来的明显的桶形畸变；120度的鱼眼，容纳了更多的景物，同时线条的弯曲也更厉害；150度、180度或180度以上同样如此，在容纳更多景物的同时，会带来更严重的畸变。这些严重的图像畸变除了对于追求这些形变的摄影爱好者有用之外,对于要利用图像超大范围信息的其他领域来说，非常令人头疼，因为它们不符合人眼观察的习惯。为了能够更好的利用鱼眼图像中的信息，提高其价值,将其校正为适合人眼观察习惯的透视投影图像，显得非常必要，也有着重要意义和作用。

现有技术基于模版标定获取镜头畸变参数的鱼眼图像校正算法是一种精确恢复的方法，但标定过程中一般需要进行复杂的计算和不同角度的多张模版图像，并且每次标定只针对对应的单一镜头有效，这些都对其适用性有着明显限制。现有技术基于几何架构的整体投影校正算法采用整体统一的校正模型,而实际上鱼眼图像从中心到边界的畸变并不均匀变化的，因此校正后一般会存在不同程度的失真。现有技术的球面透视投影模型将鱼眼镜头的成像平面看作是一个球面，在球面成像模型下，将鱼眼图像的平面坐标点映射至球面上,然后利用一条空间直线的鱼眼投影曲线必定是球面上的一个大圆的约束条件，进行畸变校正，但该算法的计算非常复杂，因此在实际中很少使用。现有技术基于局部内容保持的优化投影的校正算法依据畸变图像中的突出场景区域和直线的形状来实现最终的校正，该类算法的校正效果较好，但需要人机互动，算法也非常复杂。

综上所述，现有技术仍然存在若干问题和缺陷，鱼眼图像校正的关键技术难点有以下几点：

(1)鱼眼镜头校正前，需要先对鱼眼图像有效区域进行快速提取，提取结果的准确与否，直接影响鱼眼图像校正效果的好坏，现有技术的鱼眼图像圆形有效区域提取算法中,最小二乘拟合算法，因为存在结果过于依赖轮廓跟踪精度和计算量非常大的缺点,在实际运用中很少采用；面积统计法，容易受到有效区域内黑色像素点的影响，致使算法产生较大误差，而改进方法仍受到边界处存在黑色像素点的影响，产生一定误差，致使提取结果小于实际有效区域，因此应用范围十分有限；区域生长法，在对整个图像进行二值化处理和区域生长过程中，会耗费大量时间，算法效率很低；逐行逐列扫描算法，几乎扫描了鱼眼图像无效区域的所有黑色像素点，对于像素点数量达到千万级的高清鱼眼图像，扫描所有黑色像素点会花费很多时间，提取效率也会变得很低，现有技术缺少一种基于中线边界切点的扫描方法。