畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于光學(xué)儀器技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，隨著光學(xué)技術(shù)研宄的不斷深入，成像系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域日益廣泛。然而，由 于光學(xué)成像系統(tǒng)存在非線性幾何失真，透鏡表面弧度以及透鏡中心與成像平面錯位等因 素，使成像系統(tǒng)鏡頭存在不同程度的畸變（如徑向、切向、薄棱鏡畸變）問題。在水下監(jiān)測 應(yīng)用中（如漁場養(yǎng)殖），加裝防水罩和使用廣角鏡頭，更加劇了鏡頭畸變，對后續(xù)圖像處理 結(jié)果產(chǎn)生較大影響。
[0003] 通過標定方法求得系統(tǒng)畸變系數(shù)，利用畸變系數(shù)對圖像進行校正，從而得到無畸 變圖像是解決畸變問題的主要技術(shù)。目前，光學(xué)成像系統(tǒng)主要采用的標定方法有Tsai法、 張正友法等。Tsai法是利用徑向約束求解出攝像機外部參數(shù)（平移矩陣、旋轉(zhuǎn)矩陣和旋轉(zhuǎn) 角度），基于針孔模型獲取算法迭代的初值，再經(jīng)過非線性優(yōu)化搜索得到攝像機畸變系數(shù)。 Tsai法能達到很好的標定精度，但需要獲取的非共面三維標定點受到標定塊精度的限制， 并且校正時是將圖像中心作為畸變中心，常導(dǎo)致校正后的圖像比例與理想圖像不一致。張 正友法是對Tsai進行改進，將Tsai法中標定板上點的三維坐標求解變換成標定板上點的 二維坐標求解，（即所用標定板在世界坐標系中Z = 0)，通過針孔模型分析計算得出攝像機 參數(shù)優(yōu)化解，然后用基于最大似然法[7]進行非線性運算，求解出畸變系數(shù)。ZHANG法具有 較好的魯棒性，且可以用平面標定板代替精度較高的標定塊，實用性比較強，但是存在參數(shù) 求解不獨立，耦合誤差大問題。近年來，基于上述兩種模板標定法提出了一些標定速度快、 求解過程簡潔的改進方法，如Bouguet等人利用張正友算法提出的一種廣泛使用的Matlab 工具箱，輸入多幅不同角度圖像，識別標定板上的角點，基于張正友算法進行畸變系數(shù)求 解，該方法適用于標定精度要求不高的場合，降低了標定復(fù)雜度，但是需要手動識別角點； 陳西提出的基于正方形模板的攝像機自標定新方法，結(jié)合標定板和射影幾何中的交比關(guān)系 以及調(diào)和共軛性質(zhì)，線性地求解出畸變系數(shù)，該方法適用于存在幾何特性的場景，靈活性 較高，但是魯棒性差。但是上述這些方法并沒解決參數(shù)求解過程中造成耦合誤差的問題。
[0004] 在此背景下，本發(fā)明針圖像處理領(lǐng)域畸變校正應(yīng)用需求，提供一種畸變曲線弧度 檢測模板的圖像校正方法，通過圖像采集裝置獲得標定圖像和場景圖像，基于畸變曲線弧 度的方法，快捷的計算得到校正后的圖像。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 發(fā)明目的：有鑒于此，本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述或其他缺陷，提供一種畸 變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，通過采集的標定模板圖像求解得到畸變系數(shù)，對采 集的目標畸變圖像進行處理，從而能夠得到目標的校正圖像。
[0006] 技術(shù)方案：為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：
[0007] -種畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，通過采集的標定板圖像求解得到 畸變系數(shù)，再基于畸變系數(shù)對獲取的場景圖像進行校正，其中畸變系數(shù)的求解包括如下步 驟：
[0008] (1)計算標定板圖像上黑白格子交點構(gòu)成的在X軸和Y軸方向上所有曲線的弧 度；
[0009] (2)分別在X軸和Y軸方向上各選取兩條弧度最小的曲線；
[0010] ⑶對步驟⑵中所選取的兩條曲線進行最小二乘法直線擬合，分別得到X軸和Y 軸方向上的理想無畸變直線；
[0011] (4)將步驟（3)中得到的兩條無畸變直線進行方程組運算得到畸變中心坐標；
[0012] (5)以畸變中心為中心點，選定NXN區(qū)域為初始區(qū)域進行初始校正，分別得到X軸 和Y軸方向的校正后的N+1條直線，其中N為預(yù)設(shè)的初始區(qū)域黑白格子數(shù)目；
[0013] (6)以初始區(qū)域中校正直線為母線進行標定板圖像重建；
[0014] (7)結(jié)合畸變模型、畸變點坐標和重建點坐標，求解得到畸變系數(shù)。
[0015] 進一步地，步驟（1)中求解X軸或Y軸方向上一條曲線的弧度的方法為：對第i條 曲線上的所有點的坐標，進行最小二乘法直線擬合分析，擬合的直線表達式為y = aiX+bi， 然后利用最小二乘誤差求解出彎曲弧度P
【主權(quán)項】
1. 畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，通過采集的標定板圖像求解得到畸變系 數(shù)，再基于畸變系數(shù)對獲取的場景圖像進行校正，其特征在于，其中畸變系數(shù)的求解包括如 下步驟： (1) 計算標定板圖像上黑白格子交點構(gòu)成的在X軸和Y軸方向上所有曲線的弧度； (2) 分別在X軸和Y軸方向上各選取兩條弧度最小的曲線； (3) 對步驟⑵中所選取的兩條曲線進行最小二乘法直線擬合，分別得到X軸和Y軸方 向上的理想無畸變直線； (4) 將步驟（3)中得到的兩條無畸變直線進行方程組運算得到畸變中心坐標； (5) 以畸變中心為中心點，選定NXN區(qū)域為初始區(qū)域進行初始校正，分別得到X軸和Y 軸方向的校正后的N+1條直線，其中N為預(yù)設(shè)的初始區(qū)域黑白格子數(shù)目； (6) 以初始區(qū)域中校正直線為母線進行標定板圖像重建； (7) 結(jié)合畸變模型、畸變點坐標和重建點坐標，求解得到畸變系數(shù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，其特征在于，步驟 (1)中求解X軸或Y軸方向上一條曲線的弧度的方法為：對第i條曲線上的所有點的坐標， 進行最小二乘法直線擬合分析，擬合的直線表達式為y = aiX+bi，然后利用最小二乘誤差求
標。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，其特征在于，步驟 (3)中對兩條弧度最小的曲線進行直線擬合得到理想無畸變直線的方法為：根據(jù)公式
求取兩條弧度最小的曲線LdP L 2，彎曲弧度分別記為^和r 2，之間第三條曲線L3的各 點的坐標值，進行最小二乘法直線擬合，計算出彎曲弧度r3，如果r3< r i，則將曲線L3記為 L1，且r3= r 1;反之r 3< r 2，則將曲線L3記為L2，且r3= r 2;多次迭代計算直至|r 3| < e， 其中e為設(shè)定的閾值，得到的曲線L3S無畸變直線。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，其特征在于，步驟 (5)中初始區(qū)域校正方法具體包括： (5. 1)以步驟⑷得到的畸變中心0(U，V)為中心點，選定3X3區(qū)域作為初始區(qū)域，得 到初始區(qū)域17個坐標點； (5. 2)將初始區(qū)域校正后的圖像滿足的三個特性表示為公式：
其中為通過直線上的四個點擬合求得的直線系數(shù)，（Xi，yi)為標定板圖像上點的 坐標，L為標定板圖像上棋盤格正方形的像素邊長，k#k,為直線的斜率，p ^p2為曲線 直線特性估計，值越小，曲線越接近理想值；p3為相鄰兩點特性估計，值越小，任意相鄰兩點 距離越接近理想值；P 4為橫縱軸直線相互垂直特性估計，值越小，任意橫縱軸越接近理想初 值狀態(tài)； (5. 3)通過最小二乘迭代求取p = 最小值，當(dāng)p取最小值時初始區(qū)域校 正完成。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，其特征在于，步驟 (6)中，具體包括： (6. 1)將初始區(qū)域的直線向兩端延長，以初始校正區(qū)域邊緣點為起始點，間隔距離L取 點，求得所有初始區(qū)域中的直線上剩余的點的坐標； (6. 2)以剩余的n-4列的四個點擬合出n-4條Y軸方向的直線，n為標定板圖像上交點 的總列數(shù)； (6. 3)以剩余的m-4行的四個點擬合出m-4條X軸方向的直線，m為標定板圖像上交點 的總行數(shù)； (6. 4)計算出所有X軸與Y軸方向直線的交點即出校正后的點的坐標。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，其特征在 于，步驟（7)中的畸變模型為：
坐標，（Xd，Yd)為畸變點坐標，b k2, k3, Pl，p2為畸變系數(shù)。
7. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，其特征在于，所述
利用畸變點坐標值（Xd，Y d)求得圖像中所有像素的理想坐標（Xp，Yp)，從而得到校正后的圖 像。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種畸變曲線弧度檢測模板的圖像校正方法，首先，對標定板圖像利用畸變曲線弧度計算出畸變中心坐標；接著，在此基礎(chǔ)上，對畸變中心附近區(qū)域進行初始校正，再利用已校正區(qū)域?qū)D像進行重建；然后，結(jié)合畸變圖像、畸變模型和重建后圖像進行畸變系數(shù)求解，最后基于畸變系數(shù)對獲取的場景圖像進行校正。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過獨立求解畸變中心和畸變系數(shù)，有效降低參數(shù)求解耦合誤差，提高了校正精度。
【IPC分類】G06T5-00
【公開號】CN104820973
【申請?zhí)枴緾N201510230755
【發(fā)明人】王慧斌, 王然, 韋佳明, 張麗麗, 沈潔
【申請人】河海大學(xué)
【公開日】2015年8月5日
【申請日】2015年5月7日