專利名稱：鏡頭成像畸變校正的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及鏡頭成像畸變校正的方法。
背景技術(shù)：
普通光學鏡頭在成像的時候一般會存在一定程度的畸變，具體表現(xiàn)可分為兩種情況枕形畸變(pin-cushion distortion)，及桶形畸變(Barrel distortion)。由于畸變的存在，當鏡頭正對一個矩形拍攝時，成像不再是矩形，而是如圖1所示的形狀。大多數(shù)情況下人看到畸變后的圖像后，大腦能對其進行自動校正，結(jié)果是基本上不影響對圖象內(nèi)容的感知，但對于計算機及很多軟件而言，這會導致嚴重的后果。因此有必要對畸變的圖象進行適當校正。
目前現(xiàn)有的補償圖像畸變的方法，如申請日為1998年11月26日的中國專利98122712.0，都是先讀取一個校正片，此校正片上具有預定量的黑白相間條紋，黑條紋的精確位置為已知。校正片讀取后，可得相應的預定量黑白相間條紋，經(jīng)判斷計算后可得黑條紋位置。然后，計算該預定量黑白相間條紋的精確位置與圖像讀取后計算位置的差值，即得各基準點的畸變量。將各基準點的畸變量存入存儲器中結(jié)束校正片讀取程序。每次進行圖像讀取時，存于存儲器中的各畸變量被取出，以修正光學系統(tǒng)造成的圖像畸變。
但是，此類方法存在一定的問題。首先，它計算黑白條紋后得到的只是幾個基準點的畸變量，然后根據(jù)這幾個基準點的畸變量對相應的圖像信息進行校正。因此，這種校正方法并不是對圖像的每個點都進行了畸變校正，這種畸變校正的效果不是很準確，并不能得到完全符合要求的校正圖像。其次，要解決光學系統(tǒng)畸變的問題，最根本的途徑在于，對畸變的產(chǎn)生建立一個嚴格的數(shù)學模型，在此基礎(chǔ)上研究其產(chǎn)生的原因并找到解決方法。在這樣的情況下，新的光學系統(tǒng)畸變的解決方案被需求。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題和不足，本發(fā)明的目的在于提供一種對鏡頭成像畸變進行校正的方法。它建立了一個嚴格的數(shù)學模型，可以對圖像的每個點都進行畸變校正，從而得到準確的校正結(jié)果。
鏡頭成像畸變校正的方法，該方法包括下列步驟1)進行圖像讀取，產(chǎn)生一組對應的圖像信息；2)提供一校正片，并將校正片上的一些點設為確定點；3)找出幾個確定點，并求出它們相應的畸變量，{(dri，Ri)}，i＝1，2，3，…，M；4)根據(jù)這幾個確定點及其畸變量求出校正系數(shù)k1，k2，...kn的值，n為任意自然數(shù)；5)根據(jù)校正系數(shù)k1，k2，...kn的值，算出圖像中各個點的畸變量，得到校正后的圖像。
上述校正片為棋盤格校正片，確定點為相鄰黑格的相交點。
上述校正系數(shù)k1，k2，...kn由下列步驟定義設定畸變量對于聚焦點即圓心O是各向同性的，在某條半徑OP上對畸變建立數(shù)學模型；設定校正后的點P位于OP之延長線上的Q點處，OP＝r，OQ＝R，畸變量dr＝R-r；畸變量dr可以表示為dr＝k1*R+k2*R3+k3*R5+…，k1，k2，...kn為畸變系數(shù)。
本發(fā)明還可以在進行步驟1)前對圖像進行預先校正，所述預先校正的步驟為1)取得各基準點的畸變量ΔX(i)，i＝1，2，3，…，M；2)進行圖像讀取，產(chǎn)生一對應的圖像信息；3)根據(jù)所述各畸變量ΔX(i)，對所述圖像信息進行補償。
上述預先校正還可以以如下步驟為進行1)進行圖像讀取，產(chǎn)生一對應的圖像信息；2)取得各基準點的畸變量ΔX(i)，i＝1，2，3，…，M；3)根據(jù)所述各畸變量ΔX(i)，對所述圖像信息進行補償。
上述各基準點的畸變量ΔX(i)由下列步驟產(chǎn)生提供一校正片，校正片上具有預定量的黑白相間條紋，所述黑白條紋的精確位置為已知值，X(1)，X(2)，X(3)…X(M)，稱之為基準點；使圖像讀取裝置讀取校正片上具有預定數(shù)量的黑白相間條文圖案，產(chǎn)生一對應圖像信息；由對應圖像信息，計算后可得到所述條紋圖案的位置X`(1)，X`(2)，X`(3)…X`(M)；計算該預定數(shù)量黑白相間條紋圖案的精確位置與圖像讀取后位置的差值，得到各基準點的畸變量ΔX(1)，ΔX(2)，ΔX(3)…ΔX(M)；將各基準點的畸變量ΔX(1)，ΔX(2)，ΔX(3)…ΔX(M)存入一存儲器。
由于本發(fā)明提出一種針對光學鏡頭圖像畸變所建立的數(shù)學模型，以及對其進行校正的方法。使得本發(fā)明可以通過計算出來的校正系數(shù)對圖像的每個點進行校正，從而準確地對存在畸變的圖像進行較正。它可以用讀取黑白條紋校正片的方法對成像進行預先校正，也可以很容易地對事先未經(jīng)任何校正的圖像進行校正。它可以解決枕形畸變和桶形畸變，并且在應用上具有靈活易用的特點。


圖1為鏡頭對矩形進行拍攝發(fā)生畸變的示意圖；圖2為本發(fā)明的工作流程圖；圖3為本發(fā)明建立數(shù)學模型的原理圖。
具體實施例方式
參看圖2，鏡頭成像畸變校正的方法，該方法包括下列步驟1)進行圖像讀取，產(chǎn)生一組對應的圖像信息；2)提供一棋盤格校正片，并將校正片上各相鄰黑格的相交點設為確定點；3)找出幾個確定點，并求出它們相應的畸變量，{(dri，Ri)}，i＝1，2，3，…，M；4)根據(jù)這幾個確定點及其畸變量求出校正系數(shù)k1，k2，...kn的值，n為任意自然數(shù)；
5)根據(jù)校正系數(shù)k1，k2，...kn的值，算出圖像中各個點的畸變量，得到校正后的圖像。
參看圖3，上述校正系數(shù)k1，k2，...kn由下列步驟定義假設校正后點P應該位于OP之延長線上Q點處，令OP＝r，OQ＝R，則畸變量dr定義為dr＝R-rdr為正數(shù)時，表示桶形畸變，為負數(shù)時表示枕形畸變。
顯然，某點處的畸變量隨著其半徑不同而不同。一般而言，越接近圖像的邊緣，畸變越厲害。
另外，當R變?yōu)?R時，即在相反方向延長線上的點，其畸變量dr也變?yōu)?dr。
于是，我們可以將dr表示為dr＝k1*R+k2*R3+k3*R5+…其中，k1，k2，k3等為待定的系數(shù)。為了說明的方便，假設只取前面三項來做近似dr＝k1*R+k2*R3+k3*R5根據(jù)確定點及其畸變量求出校正系數(shù)k1，k2，...kn的值，可以通過下列具體數(shù)學公式實現(xiàn)，這里只取k1，k2，k3進行說明。
使得f=Σi=1M[dri-(k1*Ri+k2*Ri3+k3*Ri5)]2]]>最小，這可以通過令∂f∂kj=0,]]>j＝1，2，3來實現(xiàn)。
即∂f∂kj=Σi=1M2*[dri-(k1*Ri+k2*Ri3+k3*Ri5)]*Ri2j-1=0]]>
即dri-(Ri*k1+Ri3*k2+Ri5*k3)=0]]>即R1R13R15R2R23R25·········RMRM3RM5k1k2···kM=dr1dr2···drM]]>或?qū)懗删仃囆问紸*K＝B，其中A為M*3矩陣；K為3*1矩陣；B為M*1矩陣。
一般而言M＞＞3，于是求得，K＝(AT*A)-1*AT*B，其中AT為A的轉(zhuǎn)置矩陣3*M。
至此，dr＝k1*R+k2*R3+k3*R5完全確定。
本發(fā)明還可以在進行步驟1)前對圖像進行預先校正，所述預先校正的步驟為1)取得各基準點的畸變量ΔX(i)，i＝1，2，3，…，M；2)進行圖像讀取，產(chǎn)生一對應的圖像信息；3)根據(jù)所述各畸變量ΔX(i)，對所述圖像信息進行補償。
上述預先校正還可以以如下步驟為進行1)進行圖像讀取，產(chǎn)生一對應的圖像信息；2)取得各基準點的畸變量ΔX(i)，i＝1，2，3，…，M；3)根據(jù)所述各畸變量ΔX(i)，對所述圖像信息進行補償。
上述各基準點的畸變量ΔX(i)由下列步驟產(chǎn)生提供一校正片，校正片上具有預定量的黑白相間條紋，所述黑白條紋的精確位置為已知值，X(1)，X(2)，X(3)…X(M)，稱之為基準點；使圖像讀取裝置讀取校正片上具有預定數(shù)量的黑白相間條文圖案，產(chǎn)生一對應圖像信息；由對應圖像信息，計算后可得到所述條紋圖案的位置X`(1)，X`(2)，X`(3)…X`(M)；計算該預定數(shù)量黑白相間條紋圖案的精確位置與圖像讀取后位置的差值，得到各基準點的畸變量ΔX(1)，ΔX(2)，ΔX(3)…ΔX(M)；將各基準點的畸變量ΔX(1)，ΔX(2)，ΔX(3)…ΔX(M)存入一存儲器。
權(quán)利要求
1.鏡頭成像畸變校正的方法，該方法包括下列步驟1)進行圖像讀取，產(chǎn)生一組對應的圖像信息；2)提供一校正片，并將校正片上一些點設為確定點；3)找出幾個確定點，并求出它們相應的畸變量，{(dri，Ri)}，i＝1，2，3，…，M；4)根據(jù)這幾個確定點及其畸變量求出校正系數(shù)k1，k2，…kn的值，n為任意自然數(shù)；5)根據(jù)校正系數(shù)k1，k2，…kn的值，算出圖像中各個點的畸變量，得到校正后的圖像。
2.按照權(quán)利要求1所述的鏡頭成像畸變校正的方法，其特征在于，所述校正片為棋盤格校正片，所述確定點為相鄰黑格的相交點。
3.按照權(quán)利要求1所述的鏡頭成像畸變校正的方法，其特征在于，所述校正系數(shù)k1，k2，…kn由下列步驟定義設定畸變量對于聚焦點即圓心O是各向同性的，在某條半徑OP上對畸變建立數(shù)學模型；設定校正后的點P位于OP之延長線上的Q點處，OP＝r，OQ＝R，畸變量dr＝R-r；畸變量dr可以表示為dr＝k1*R+k2*R3+k3*R5+…，k1，k2，…kn為畸變系數(shù)。
4.按照權(quán)利要求1所述的鏡頭成像畸變校正的方法，其特征在于，還可以在進行步驟1)前對圖像進行預先校正，所述預先校正的步驟為1)取得各基準點的畸變量ΔX(i)，i＝1，2，3，…，M；2)進行圖像讀取，產(chǎn)生一對應的圖像信息；3)根據(jù)所述各畸變量ΔX(i)，對所述圖像信息進行補償。
5.按照權(quán)利要求3所述的鏡頭成像畸變校正的方法，其特征在于，所述各基準點的畸變量ΔX(i)由下列步驟產(chǎn)生提供一校正片，校正片上具有預定量的黑白相間條紋，所述黑白條紋的精確位置為已知值，X(1)，X(2)，X(3)…X(M)，稱之為基準點；使圖像讀取裝置讀取校正片上具有預定數(shù)量的黑白相間條文圖案，產(chǎn)生一對應圖像信息；由對應圖像信息，計算后可得到所述條紋圖案的位置X`(1)，X`(2)，X`(3)…X`(M)；計算該預定數(shù)量黑白相間條紋圖案的精確位置與圖像讀取后位置的差值，得到各基準點的畸變量ΔX(1)，ΔX(2)，ΔX(3)…ΔX(M)；將各基準點的畸變量ΔX(1)，ΔX(2)，ΔX(3)…ΔX(M)存入一存儲器。
6.按照權(quán)利要求1所述的鏡頭成像畸變校正的方法，其特征在于，還可以在進行步驟1)前對圖像進行預先校正，所述預先校正的步驟為1)進行圖像讀取，產(chǎn)生一對應的圖像信息；2)取得各基準點的畸變量ΔX(i)，i＝1，2，3，…，M；3)根據(jù)所述各畸變量ΔX(i)，對所述圖像信息進行補償。
7.按照權(quán)利要求5所述的鏡頭成像畸變校正的方法，其特征在于，所述各基準點的畸變量ΔX(i)由下列步驟產(chǎn)生提供一校正片，校正片上具有預定量的黑白相間條紋，所述黑白條紋的精確位置為已知值，X(1)，X(2)，X(3)…X(M)，稱之為基準點；使圖像讀取裝置讀取校正片上具有預定數(shù)量的黑白相間條文圖案，產(chǎn)生一對應圖像信息；由對應圖像信息，計算后可得到所述條紋圖案的位置X`(1)，X`(2)，X`(3)…X`(M)；計算該預定數(shù)量黑白相間條紋圖案的精確位置與圖像讀取后位置的差值，得到各基準點的畸變量ΔX(1)，ΔX(2)，ΔX(3)…ΔX(M)；將各基準點的畸變量ΔX(1)，ΔX(2)，ΔX(3)…ΔX(M)存入一存儲器。
全文摘要
本發(fā)明公開了鏡頭成像畸變校正的方法，屬于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域。本發(fā)明建立了一個嚴格的數(shù)學模型，可以對圖像的每個點都進行畸變校正，從而得到準確的校正結(jié)果。該方法包括下列步驟1)進行圖像讀取，產(chǎn)生一組對應的圖像信息；2)提供一校正片，并將校正片上的一些點設為確定點；3)找出幾個確定點，并求出它們相應的畸變量，{(dr
文檔編號G06K9/20GK1525384SQ0313770
公開日2004年9月1日 申請日期2003年6月20日 優(yōu)先權(quán)日2003年6月20日
發(fā)明者王浩, 俞青, 王 浩 申請人:北京中星微電子有限公司