專利名稱：圖像糾偏處理方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術，特別是涉及一種對于畸變圖像進行糾偏的處理方法。
背景技術：
當用數(shù)碼相機或手機等拍攝設備拍攝照片、名片、文本等資料時，所拍到的圖像往往是傾斜的，另外，照片、名片、文本等本來是矩形的物體會發(fā)生畸變而變成非規(guī)則形狀，放大來看時尤其明顯。其原因一是拍攝者并沒有正對垂直于被拍攝物體上，與被拍攝物體之間存在著一定的偏離角度；二是拍攝設備的各項數(shù)據(jù)參數(shù)，尤其是鏡頭參數(shù)的差異化相距甚遠，導致這種畸變的現(xiàn)象極為常見，對人們的資料準確讀取及處理造成困難。申請?zhí)枮?00410095109. 4的專利，專利名稱為圖像處理系統(tǒng)及圖像處理方法和電子相機及圖像處理裝置。該發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)由電子照相機及圖像處理裝置組成，電子照相機拍攝到的圖像以再生模式顯示在監(jiān)視器上，如果用戶需要修正圖像畸變，需要自己動手操作識別修正時成為基準的四邊形輪廓線，將選擇的輪廓線的四個頂點坐標信息寫入顯示圖像的圖像文件的標題部，之后再執(zhí)行修正操作，其缺點在于用戶需要手動操作，無法實現(xiàn)自動校正，過程復雜，精確度不高。申請?zhí)枮?00610117277.8的專利，專利名稱為圖像畸變自動校正的圖像處理方法。該發(fā)明雖然可以實現(xiàn)自動校正的功能，精確度也相對提高，但識別程度還遠遠不夠，在畸變處理時還需要人工確認判斷，在運算方式上很是復雜，必然會對圖像處理的速度造成影響，導致識別率降低，不夠人性化設計，成本較高。申請?zhí)枮?00710000174. 8的專利，專利名稱為基于共線特征點的攝像機畸變快速校正方法。該發(fā)明利用畸變的常規(guī)公式結(jié)合世界坐標的共線特征點，估算出畸變公式參數(shù)并利用預計算模板快速恢復糾偏圖像。但世界坐標點到圖像坐標點的測量及換算過程往往存在很大的誤差，而且常規(guī)的畸變公式也不能很好的反映出高分辨率拍攝模組的畸變特征，導致圖像邊沿的糾偏效果不理想。同時，這種測量及計算方法只能針對某個特定的拍攝設備進行圖像糾偏，不適用于實際批量生產(chǎn)的情況。另外，大家熟悉的Pho to shop軟件在一定程度上也可以實現(xiàn)圖像的畸變校正功能，但是局限性很大，首先是它必須建立在電腦的基礎上才能實施，需要用戶手動調(diào)節(jié)、校正、渲染等等，因此操作過程中會出現(xiàn)誤差，精確度不高，更沒有自動校正的功能，其次是它只能針對簡單的圖像或者單一平面的圖像進行畸變校正，對于相對復雜或者畸變視頻則無法實現(xiàn)操作，再次是它對電腦系統(tǒng)及電腦配置的要求越來越高，低端的電腦根本無法達到要求或者在運行及反應的速度上極為緩慢，難以提高效率。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的正是針對現(xiàn)有技術存在的技術缺陷，充分利用鏡頭的徑向畸變特性，把尋找畸變特征的問題轉(zhuǎn)化成普通且精度高的曲線擬合問題，把復雜且誤差大的標靶測量最大程度的簡化，并消除測量誤差，從而提出了一種精度高且快速的圖像糾偏方法，能夠?qū)崿F(xiàn)不同分辨率的圖像及視頻文件的畸變校正，無需人工參與，自動進行識別和調(diào)整，反應快速，內(nèi)部操作簡單方便，顯著提高效率。本發(fā)明所要解決的技術問題為是提供一種誤差極少且能適應高分辨率圖像糾偏的計算方法。能通過對原始糾偏函數(shù)的簡單換算達到圖像糾偏的同時進行圖像縮放，適用于圖像及實時視頻糾偏。在不需重新計算糾偏函數(shù)參數(shù)的情況下能方便的對各個使用相同規(guī)格鏡頭的拍攝模組進行原點坐標校正，適用于批量生產(chǎn)的對不同拍攝模組的校正工作。為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案通過以下步驟予以實現(xiàn)(1)進行數(shù)學建模針對拍攝設備來定義其鏡頭的光路畸變成像函數(shù)，根據(jù)鏡頭的理想鏡頭畸變數(shù)據(jù)對照表，利用多項式擬合法確定％，得出參數(shù)已知的理想畸變函數(shù)；(2)畸變函數(shù)參數(shù)的修正使用拍攝模組拍攝標記有定義點的標靶，測量拍出來的標靶圖像上的特定點，以作為理想畸變函數(shù)的修正標準，在以像素為單位的圖像坐標系下根據(jù)實測畸變數(shù)據(jù)對照表，利用基于分段曲線的最小二乘多項式擬合算法修正參數(shù)akn 為a' kn，并引入圖像縮放功能至參數(shù)a' kn中，實現(xiàn)圖像糾偏的同時達到圖像縮放的目的；(3)計算反向影射坐標基于圖像坐標系，利用畸變函數(shù)計算糾偏圖像坐標與畸變圖像坐標的影射關系，并把影射關系以查找表的形式寫成二進制文件，以供圖像恢復計算使用；(4)進行圖像恢復利用上一步圖像坐標的影射關系，對畸變圖像作反向坐標點查找，并根據(jù)圖像坐標原點誤差修正反向坐標點，最后利用圖像插值恢復并輸出非畸變圖像。本發(fā)明進一步的措施是步驟(1)所述的進行數(shù)學建模根據(jù)以下步驟形成a、針對鏡頭徑向畸變特征，以基于光心的投影像高H為變量，定義畸變函數(shù)F，即 H’ = [!1，\]，其中％為多項式系數(shù)，!1’為畸變像高，!1為糾偏非畸變像高，11￡ (0，m)，m為多項式最高次冪；b、轉(zhuǎn)換鏡頭的光路畸變數(shù)據(jù)單位，從基于投影高度的物理像高Hfca轉(zhuǎn)換成基于圖像坐標系的圖像像高Hms，設H及H’分別為基于圖像坐標的糾偏非畸變像高及畸變像高；C、把H及H’代入畸變成像函數(shù)F中，得出F的超定方程組；d、采用多項式擬合法求解多項式超定方程組，并求得％ ；e、把計算得出的知代回畸變成像函數(shù)F中，得出的H’ = F [H, an]為理想畸變函數(shù)。步驟( 所述的畸變函數(shù)參數(shù)的修正根據(jù)以下步驟形成a、準備一個特定的極坐標標靶，從原點出發(fā)，極坐標標靶上同一射線上標注有多個等距的特定點；b、找出拍攝模組的圖像坐標原點(χ'。，y'。)，即鏡頭光軸在圖像坐標上的實際投影點，用于消除光學原點與圖像中心點的偏移誤差，拍攝標靶時讓標靶原點對準圖像坐標中心點，使得拍攝圖像上的特定點就是實際圖像畸變效果，保證實測數(shù)據(jù)的精確性；C、基于分段曲線的最小二乘多項式擬合算法，在同一個圖像坐標系下根據(jù)理想畸變數(shù)據(jù)點及實測畸變數(shù)據(jù)點繪出連續(xù)的理想畸變曲線并同時標出實測畸變數(shù)據(jù)點，把理想畸變曲線分割成k條線段，并保證每條線段上包含一樣多的實測特定點，每條線段設為H' k = F[Hk，aJ，再針對誤差大的線段作最小二乘的多項式擬合，修正為a' kn ；d、計算出每條線段的最小誤差平方和為ek，同時根據(jù)實際糾偏效果設定一個最小誤差值E，若％ > E，則要把該線段等分成兩段，再加入足夠多的實測畸變數(shù)據(jù)點，保證分割后線段上包含有一樣多的實測特定點，再利用最小二乘的多項式擬合新線段，再計算新線段的最小誤差平方和ek，直至q彡E為止；e、基于圖像縮放要求修正畸變函數(shù)，設目標糾偏圖像大小是原始糾偏圖像的N 倍，則可以利用多項式畸變函數(shù)推導出帶縮放功能的畸變函數(shù)參數(shù)AnXNn-1,得H' = F[Hk縮放，BknXNn"1]，Hk縮放為N倍縮放后的像高。步驟C3)所述的計算反向影射坐標根據(jù)以下步驟形成a、計算糾偏圖像的有效尺寸，大小設為2RxX2Ry，計算Rx時視為計算當α角為0 時的像高，同理，計算Ry時視為計算當為90度時的像高，設圖像縮放為N倍，糾偏圖像比畸變圖像的尺寸要大1.5倍，因此初始值設為RX= 1. ^cNxDx, Ry= UxNxDy，其中，Dx、Dy為圖像傳感器原點到χ方向及到y(tǒng)方向的邊框距離，以像素為單位，把Rx及Ry的初始值代入修正后的畸變函數(shù)Feat，并求得對應畸變圖像的長和寬，以一像素為單位不斷調(diào)整Rx及Ry的初始值，重復代入Feat，直到求得對應的畸變圖像長和寬與Dx及Dy相等，這時的2 及2Ry 的值就是糾偏圖像的有效尺寸；b、計算圖像坐標反向影射，利用畸變函數(shù)Feat計算出基于圖像坐標系畸變與糾偏非畸變圖像坐標點之間的影射關系，即(X ，Y )-糾偏非畸變(Χ_，Υ_)的對應關系， 先把(X^HH，^im)轉(zhuǎn)換到基于圖像中點的像高(H_s)，再把H^hs代入Feat求得Hett，最后再通過Hett反算出(X ，Y )，重復計算每個糾偏圖像坐標點對應的畸變圖像坐標點；C、生成圖像糾偏運算參數(shù)，把基于圖像坐標系的畸變一非畸變像素點影射關系轉(zhuǎn)換成以二進制文件的形式保存，以便計算機運算。步驟(4)所述的進行圖像恢復根據(jù)以下步驟形成a、創(chuàng)建一幅空位圖文件，其大小設為2^^2民像素，形成非畸變圖像的雛形；b、修正圖像坐標反向影射，找出圖像坐標原點誤差ΔΧ和Δ y，使反向坐標影射關系修正為(X畸變，Y畸變)與(X糾偏+ Δχ，Y糾偏+ Ay)的對應關系；C、以位圖的形式讀入畸變圖像，對應坐標點為(Χ ，Υ )，再讀入之前生成的二進制文件并編織成2RxX 2Ry大小的矩陣，根據(jù)空位圖文件中各像素的坐標點0(_+ Δ x,Yit| + Δγ)從矩陣中查找對應的畸變圖像的坐標點(X’ ,Y' )，再利用圖像插值方法求得坐標點(X，畸變，Y，畸變)在畸變圖像灰度值，即為對就糾偏圖像(X糾偏+ Δχ，Y糾偏+ Ay)點的灰度值，如此重復計算完成糾偏圖像的構造，同時也實現(xiàn)了圖像切割，保證了圖像色深值和去除多余的圖像邊沿部分；d、生成完整的非畸變圖像并輸出糾偏圖像。本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，具有以下顯著的進步和突出的特點1——不會對拍攝設備的鏡頭參數(shù)過度依賴，無需進行白準位補償及校正，亦不會產(chǎn)生光源不均勻的情況，并且將復雜的運算函數(shù)以簡潔的圖像坐標影射關系表示出來，結(jié)合多項式本身的特點，利用小線段范圍內(nèi)的最小二乘多項式擬合，提高了實際校正精度。同時也把圖像縮放功能通過簡單的運算引入到畸變函數(shù)中，提升糾偏速度并增加了糾偏輸出的靈活性。在不需重新進行多項式擬合運算的情況下能輸出糾偏圖像的同時實現(xiàn)圖像縮放，這種算法特別適用于高分辨率拍攝模組的低分辨率實時視頻糾偏應用。最后，本發(fā)明充分利用了鏡頭徑向畸變的特性，以極坐標形式表示畸變特征，因而能在圖像恢復的過程中引入了對不同拍攝模組本身特有的圖像原點誤差的修正，使得不需重新測量及計算特定拍攝模組畸變特征的情況下能很快很容易的修正圖像原點誤差，這特別適用于批量生產(chǎn)場合O2——而現(xiàn)有市場上的糾偏產(chǎn)品在進行畸變校正過程中，需要重復多個步驟，如一張圖像畸變量達到30%的圖像，用傳統(tǒng)的糾偏產(chǎn)品或技術每按一次最多只能進行10%的糾偏，30%的畸變量最少就需要重復操作三次，比較煩瑣，借助于本發(fā)明，在實際操作步驟上更為省略，響應速度更快，用戶從拍攝到生成再到顯示這一整個過程，完全不需手工調(diào)整，可一步到位，人性化設計，方便簡易，并且更為精確，因為本發(fā)明不依賴于用戶對拍攝圖像的各線位置的主觀感覺，保證最后的糾偏結(jié)果形狀上不失真；3——本發(fā)明可直接以軟件的形式安裝于電腦中進行操作，但相比于Wiotoshop 軟件更為簡單和方便，對硬件及軟件的要求沒那么嚴格，本發(fā)明也可集成在芯片上，然后將芯片安裝于各種拍攝設備上，拍攝設備在拍攝時就會自動將圖像進行識別并進行校正和糾偏，達到顯示或輸出來的圖像是完整且不會產(chǎn)生畸變的，在形式上更為靈活和方便，擴大了使用范疇和應用領域，市場前景巨大。


下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。圖1是本發(fā)明的總體流程圖；圖2是是數(shù)學建模的流程圖；圖3是畸變函數(shù)修正的流程圖；圖4是計算反向影射坐標的流程圖；圖5是圖像恢復的流程圖。
具體實施例方式根據(jù)圖1至圖5所示，廣角鏡頭的光路畸變數(shù)據(jù)，實際是投影到圖像感應器上以um 為單位的物理像高Hfca,圖像感應器像高Hms是基于圖像坐標系并以像素為單位計算的，以圖像中心為原點向量像高。為把Hfca轉(zhuǎn)換成Hms，先查找圖像感應器單像素物理尺寸，設查到每像素大小為a^的正方形，單位為um。利用Hse= HfcaAi計算出基于圖像坐標系的畸變數(shù)據(jù)對照表。定義畸變函數(shù)為7次冪多項式F = a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+a6x6+a7x7-(1)把其中的非畸變數(shù)據(jù)及對應的畸變數(shù)據(jù)分別代入上式中的χ和y，得到上式的超定方程組，這樣便可利用多項式擬合算法確定畸變函數(shù)中的％。得到一個理想畸變函數(shù)F。準備一個特定的極坐標系標靶，從原點出發(fā)，極坐標標靶上同一射線上標有多個等距的特定點，無需測量其距離的長度，只需保證圖像范圍內(nèi)同一射線上有足夠的特定點。 針對500萬像素分辨率的拍攝模組，同一射線上標有50個特定點，則足夠修正畸變函數(shù)參數(shù)之用。再利用拍攝模組實拍標靶，在拍攝前先要找出拍攝模組的圖像坐標原點，因為實際生產(chǎn)出的拍攝模組內(nèi)鏡頭光軸不是穿過圖像坐標原點，而是存在一個位移。因此先要找出拍攝模組的圖像坐標原點，即鏡頭光軸在圖像坐標上實際投影點，用于消除光學原點與圖像中心點的偏移誤差。這樣，拍攝標靶時就讓標靶原點對準圖像原點，使得拍攝圖像上的特定點就是實際圖像畸變效果，保證了實測數(shù)據(jù)的精確性。取出拍攝得到的畸變標靶圖像上特定點的數(shù)據(jù)，實質(zhì)上就是以像素為單位的各特定點的像高。在同一坐標系下分別繪出理想畸變數(shù)據(jù)曲線及實測畸變數(shù)據(jù)點，χ坐標對應非畸變特定點像高，y坐標為畸變后特定點像高，由于鏡頭制造工藝的誤差，可以得出實測畸變數(shù)據(jù)點與理想畸變曲線存在差異，這樣，把曲線的劃分成k個區(qū)間，即把曲線分成k小段，并保證每一段包含有M個特定點，這時，分別對每段曲線作最小二乘多項式擬合，修正之前求得的畸變函數(shù)F。把每條線段上包含的實測數(shù)據(jù)點χ坐標對應的值Xi的代入理想畸變函數(shù)F，得出對應的值F(Xi)，并設實測數(shù)據(jù)點y坐標的對應值為yi。利用以下公式計算各線段的誤差平方和e。
Mβ =
, -(2)把各線段所求得的e與E比較(E為常數(shù)，根據(jù)實際糾偏效果目測經(jīng)驗決定，即E達個某個最小值時，目測基本看不出糾偏圖像的畸變，特別是圖像外區(qū)域畸變)。如果e<E， 則可不用修正該段曲線的畸變函數(shù)F，即H' k = F[Hk，akn]。當e > E，則需要修正該段曲線的畸變函數(shù)為F’。先把該段曲線等分兩段，再用利用極坐標標靶在該段范圍內(nèi)實測足夠的特定點，保證每線段覆蓋有M個特定點，之后分別對新的線段作最小二乘多項式擬合，并計算其誤差平方和是否小于E。最小二乘多項式擬合方法如下。線段上特定數(shù)據(jù)點(Xi，yi) (i = 1，…，M)，F(xiàn)k為m次冪多項式構成的畸變函數(shù)，求
m
^(χ)=ΣαηΧ"，使得
η=0
權利要求
1.一種圖像糾偏處理方法，其特征在于，包括以下步驟(1)進行數(shù)學建模針對拍攝設備來定義其鏡頭的光路畸變成像函數(shù)，根據(jù)鏡頭的理想鏡頭畸變數(shù)據(jù)對照表，利用多項式擬合法確定％，得出參數(shù)已知的理想畸變函數(shù)；(2)畸變函數(shù)參數(shù)的修正使用拍攝模組拍攝標記有定義點的標靶，測量拍出來的標靶圖像上的特定點，以作為理想畸變函數(shù)的修正標準，在以像素為單位的圖像坐標系下根據(jù)實測畸變數(shù)據(jù)對照表，利用基于分段曲線的最小二乘多項式擬合算法修正參數(shù)^m為 a' kn，并引入圖像縮放功能至參數(shù)a' 中，實現(xiàn)圖像糾偏的同時達到圖像縮放的目的；(3)計算反向影射坐標基于圖像坐標系，利用畸變函數(shù)計算糾偏圖像坐標與畸變圖像坐標的影射關系，并把影射關系以查找表的形式寫成二進制文件，以供圖像恢復計算使用；(4)進行圖像恢復利用上一步圖像坐標的影射關系，對畸變圖像作反向坐標點查找， 并根據(jù)圖像坐標原點誤差修正反向坐標點，最后利用圖像插值恢復并輸出非畸變圖像。
2.根據(jù)權利要求所述的圖像糾偏處理方法，其特征在于步驟(1)所述的進行數(shù)學建模根據(jù)以下步驟形成a、針對鏡頭徑向畸變特征，以基于光心的投影像高H為變量，定義畸變函數(shù)F，即H’= F [H, aj，其中％為多項式系數(shù)，H’為畸變像高，H為糾偏非畸變像高，ηε (0,m),m為多項式最高次冪；b、轉(zhuǎn)換鏡頭的光路畸變數(shù)據(jù)單位，從基于投影高度的物理像高Hfca轉(zhuǎn)換成基于圖像坐標系的圖像像高Hms，設H及H’分別為基于圖像坐標的糾偏非畸變像高及畸變像高；c、把H及H’代入畸變成像函數(shù)F中，得出F的超定方程組；d、采用多項式擬合法求解多項式超定方程組，并求得％；e、把計算得出的％代回畸變成像函數(shù)F中，得出的H’= F[H, an]為理想畸變函數(shù)。
3.根據(jù)權利要求所述的圖像糾偏處理方法，其特征在于步驟( 所述的畸變函數(shù)參數(shù)的修正根據(jù)以下步驟形成a、準備一個特定的極坐標標靶，從原點出發(fā)，極坐標標靶上同一射線上標注有多個等距的特定點；b、找出拍攝模組的圖像坐標原點(χ'。，y'。)，即鏡頭光軸在圖像坐標上的實際投影點，用于消除光學原點與圖像中心點的偏移誤差，拍攝標靶時讓標靶原點對準圖像坐標中心點，使得拍攝圖像上的特定點就是實際圖像畸變效果，保證實測數(shù)據(jù)的精確性；c、基于分段曲線的最小二乘多項式擬合算法，在同一個圖像坐標系下根據(jù)理想畸變數(shù)據(jù)點及實測畸變數(shù)據(jù)點繪出連續(xù)的理想畸變曲線并同時標出實測畸變數(shù)據(jù)點，把理想畸變曲線分割成k條線段，并保證每條線段上包含一樣多的實測特定點，每條線段設為H' k = F[Hk，aJ，再針對誤差大的線段作最小二乘的多項式擬合，修正為a' kn ；d、計算出每條線段的最小誤差平方和為ek，同時根據(jù)實際糾偏效果設定一個最小誤差值E，g q > E，則要把該線段等分成兩段，再加入足夠多的實測畸變數(shù)據(jù)點，保證分割后線段上包含有一樣多的實測特定點，再利用最小二乘的多項式擬合新線段，再計算新線段的最小誤差平方和ek，直至％彡E為止；e、基于圖像縮放要求修正畸變函數(shù)，設目標糾偏圖像大小是原始糾偏圖像的N倍，則可以利用多項式畸變函數(shù)推導出帶縮放功能的畸變函數(shù)參數(shù)AnXNn-1,得H'F[Hke放，BknXNn"1]，Hk縮放為N倍縮放后的像高。
4.根據(jù)權利要求所述的圖像糾偏處理方法，其特征在于步驟(3)所述的計算反向影射坐標根據(jù)以下步驟形成a、計算糾偏圖像的有效尺寸，大小設為2RxX2Ry，計算民時視為計算當α角為0時的像高，同理，計算Ry時視為計算當為90度時的像高，設圖像縮放為N倍，糾偏圖像比畸變圖像的尺寸要大1. 5倍，因此初始值設為RX = 1. 5xNxDx, Ry = 1. ^NxDy,其中，Dx、Dy為圖像傳感器原點到χ方向及到y(tǒng)方向的邊框距離，以像素為單位，把Rx及Ry的初始值代入修正后的畸變函數(shù)Feat，并求得對應畸變圖像的長和寬，以一像素為單位不斷調(diào)整民及Ry的初始值，重復代入Feat，直到求得對應的畸變圖像長和寬與Dx及Dy相等，這時的2 及2Ry的值就是糾偏圖像的有效尺寸；b、計算圖像坐標反向影射，利用畸變函數(shù)Feat計算出基于圖像坐標系畸變與糾偏非畸變圖像坐標點之間的影射關系，即(χ ，γ )-糾偏非畸變(Χ_，Υ_)的對應關系，先把 (Xiw, Yiw)轉(zhuǎn)換到基于圖像中點的像高(Η_)，再代求得Η ，最后再通過 Η_反算出(Χ ，Υ )，重復計算每個糾偏圖像坐標點對應的畸變圖像坐標點；c、生成圖像糾偏運算參數(shù)，把基于圖像坐標系的畸變一非畸變像素點影射關系轉(zhuǎn)換成以二進制文件的形式保存，以便計算機運算。
5.根據(jù)權利要求所述的圖像糾偏處理方法，其特征在于步驟(4)所述的進行圖像恢復根據(jù)以下步驟形成a、創(chuàng)建一幅空位圖文件，其大小設為2艮乂2民像素，形成非畸變圖像的雛形；b、修正圖像坐標反向影射，找出圖像坐標原點誤差ΔΧ和Δy，使反向坐標影射關系修正為(X畸變，Y畸變)與(X糾偏+ Δχ，Y糾偏+ Ay)的對應關系；C、以位圖的形式讀入畸變圖像，對應坐標點為(Χ ，Υ )，再讀入之前生成的二進制文件并編織成2RxX2Ry大小的矩陣，根據(jù)空位圖文件中各像素的坐標點(Xqfi + Δχ，Yim + Ay)從矩陣中查找對應的畸變圖像的坐標點(X’ ，Y’ )，再利用圖像插值方法求得坐標點(X’ _，Y’ _)在畸變圖像灰度值，即為對就糾偏圖像(X州扁+ Δχ，Yillill +Δ y)點的灰度值，如此重復計算完成糾偏圖像的構造，同時也實現(xiàn)了圖像切割，保證了圖像色深值和去除多余的圖像邊沿部分；d、生成完整的非畸變圖像并輸出糾偏圖像。
全文摘要
本發(fā)明的圖像糾偏處理方法，包括數(shù)學建模、畸變函數(shù)參數(shù)的修正、計算反向影射坐標及圖像恢復四大步驟，根據(jù)拍攝鏡頭的光路畸變特征，轉(zhuǎn)換出基于圖像坐標的畸變曲線，通過擬合方法修正其參數(shù)，再計算出實際成像坐標與理想成像坐標的影射關系，并將該影射關系的坐標系轉(zhuǎn)換成圖像坐標系，對畸變圖像作反向坐標點查找，利用圖像插值恢復并輸出非畸變圖像，本發(fā)明將復雜的畸變特征分析轉(zhuǎn)化成非線性曲線擬合的問題，實現(xiàn)糾偏圖像的同時對圖像進行縮放，進而實現(xiàn)不同尺寸的圖像實時視頻糾偏，可在不需重新計算糾偏參數(shù)的前提下修正不同拍攝模組因制造工藝不同而產(chǎn)生的坐標原點誤差，適用于高分辨率圖像或視頻的糾偏，總體提升了糾偏及修正速度和精度。
文檔編號G06T5/00GK102156969SQ201110092700
公開日2011年8月17日 申請日期2011年4月12日 優(yōu)先權日2011年4月12日
發(fā)明者溫均強, 潘林嶺, 蘇仕仁 申請人:溫均強, 潘林嶺, 蘇仕仁