專利名稱：校正圖像失真的方法以及使用該方法處理圖像的裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及處理圖像的方法和裝置，具體地，涉及校正圖像失真的方法 以及使用該方法處理圖像的裝置。
背景技術(shù)：
照相機(jī)已經(jīng)使用在廣泛的工業(yè)應(yīng)用中并且正使用在數(shù)目不斷變大的應(yīng) 用中。例如，照相枳4又代人眼而使用在許多自動工業(yè)應(yīng)用中，如生產(chǎn)線上的 機(jī)器人監(jiān)控、產(chǎn)品質(zhì)量測試、醫(yī)學(xué)診斷、安全和通過使用圖像系統(tǒng)捕獲的圖 像的識別。
通常，當(dāng)需要獲取高分辨率圖像時，在照相機(jī)前面放置窄角鏡頭，并且 當(dāng)需要對更寬區(qū)域進(jìn)行照相時，在照相機(jī)前面放置廣角鏡頭。廣角鏡頭允許 寬角度的視野，但具有分辨率從鏡頭中央向外部減小的缺點(diǎn)。
廣角鏡頭還具有徑向失真從鏡頭中央向外部增加的缺點(diǎn)。這種徑向失真 是分辨率退化的主要原因。
圖1A和1B是分別圖解其中徑向失真由廣角鏡頭所導(dǎo)致的模式圖像和 網(wǎng)絡(luò)圖像的照片。如上所述，分辨率退化和徑向失真從鏡頭中央向外部增加。
校正鏡頭失真的方法分為尺度方法和非量測方法。尺度方法通過使用可 能影響鏡頭失真的照相機(jī)模型的內(nèi)在和外部參數(shù)來校正圖像中的失真。內(nèi)在 和外部參數(shù)基于參考點(diǎn)而被測量。非量測方法不依賴于參考點(diǎn)而依賴于視景
中的直線必需一直對應(yīng)(projectto)圖^f象中的直線的事實(shí)。非量測方法通過 將由鏡頭失真所導(dǎo)致的曲線修正為直線來校正失真。
在尺度方法中，使用更多參考點(diǎn)可能增加失真系數(shù)的精確性。因此，尺 度方法在提取參考點(diǎn)的過程中可能需要多個模式圖像。此外，尺度方法可能 I入在獲取內(nèi)在和外部參數(shù)時出現(xiàn)的嚴(yán)重測量誤差。
在非量測方法中，能夠通過使用單個圖像而不是任何參考點(diǎn)的使用來獲 取失真系數(shù)。然而，在非量測方法中，失真系數(shù)^f義僅在圖像包括具有線性分 量的對象時才能被測量。此外，自動失真校正算法對非量測方法中的噪聲非常敏感。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種校正圖像失真的裝置和方法，其能夠克服校正鏡頭失真 的傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn)并且能夠減少圖像外部的圖像質(zhì)量退化。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種校正圖像失真的方法，該方法包括 從廣角鏡頭接收圖像；提取圖像中的失真的失真系數(shù)；使用提取的失真系數(shù) 來校正圖像失真；以及顯示校正圖像。
提取失真系數(shù)可以包括通過使用鏡頭失真模型人工地獲取預(yù)定范圍內(nèi) 的最佳失真系數(shù)。校正圖像失真可以包括應(yīng)用使用提取的失真系數(shù)的反向映 射。鏡頭失真模型可以通過等式描述
Rc = RD(l+kR2D)，0<k ^ (a-l)/R2DM
其中Rc是從預(yù)定點(diǎn)到校正圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離；Ro是從預(yù)定點(diǎn) 到具有失真的圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離；以及k是大于0并且等于或者小于 (a-l)除以Rdm的平方的失真系數(shù)。術(shù)語RoM是從具有失真的圖像的坐標(biāo) 系原點(diǎn)到最遠(yuǎn)點(diǎn)的最大距離，并且a是大于2的常數(shù)。
校正圖像失真可以包括通過使用雙線性插值消除鋸齒邊緣偽影 (jagged-edge artifacts )。圖像失真的校正還可以包括修正外部的曲線以最小 化校正圖像外部的模糊化。
外部曲線的修正可以包括基于Rc - RD圖形中的拐點(diǎn)選擇多個點(diǎn)并且基 于所選的多個點(diǎn)修正曲線。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種處理圖像的裝置，該裝置包括廣角 鏡頭，用于接收圖像；圖像處理單元包括用于提取由廣角鏡頭所導(dǎo)致的圖像 中的失真的失真系數(shù)的失真系數(shù)提取單元，和用于通過使用提取的失真系數(shù) 校正圖像失真的失真校正單元；以及顯示單元，用于顯示校正圖像。
廣角鏡頭可以包括具有小于120。的視角的魚眼鏡頭(fish-eyelens)。失真 系數(shù)提取單元可以通過使用鏡頭失真模型人工地獲取預(yù)定范圍內(nèi)的最佳失 真系數(shù)。
失真校正單元可以通過使用失真系數(shù)的反向映射來校正由廣角鏡頭所 導(dǎo)致的徑向失真。失真校正單元可以使用雙線性插值消除由徑向失真的校正 所導(dǎo)致的鋸齒邊緣偽影。圖像處理單元可以進(jìn)一步包括曲線修正單元，用于f務(wù)正外部的曲線以最
小化校正圖像外部的模糊化。曲線修正單元可以基于Rc-Rd困形中的拐點(diǎn) 選擇多個點(diǎn)并且基于所選的多個點(diǎn)修正外部的曲線。


通過下文對本發(fā)明示例性實(shí)施例的詳細(xì)描述，本發(fā)明的特征和優(yōu)點(diǎn)將變 得更加明顯。本發(fā)明通過參考附圖來描述，附圖中
圖1A和IB是分別圖解其中徑向失真由廣角鏡頭所導(dǎo)致的模式圖像和 網(wǎng)絡(luò)圖像的照片；
圖2 A和2 B用于解釋由廣角鏡頭所導(dǎo)致的徑向失真的平面坐標(biāo)系； 圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的使用校正圖像失真的方法來處理圖像的裝置 的框圖4是用于校正失真圖像的徑向失真曲線的圖形； 圖5是用于解釋修正圖4的徑向失真曲線的方法的圖形； 圖6A和6B是圖1A和1B所示的模式圖像和網(wǎng)絡(luò)圖像在已經(jīng)通過使用 圖3的方法校正之后的照片；
圖7是用于更加詳細(xì)地解釋圖5的方法的圖形；
圖8A至8E是圖解了失真圖像和通過圖7中修正失真曲線的方法所獲 得的校正圖像的照片；以及
圖9是圖解根據(jù)本發(fā)明另 一個實(shí)施例的校正圖像失真的方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式
現(xiàn)在將參考附圖詳細(xì)描述本發(fā)明，附圖中顯示了本發(fā)明的示例性實(shí)施 例。應(yīng)當(dāng)理解當(dāng)一個元件^L描述為連接至另一個元件時，元件可以直接連接， 或者兩個元件之間可以存在中間元件。在本發(fā)明的下文描述中，附圖中所示 的元件的大小可以在需要時被放大，并且為了更好地理解本發(fā)明，元件可以 從附圖中省略。附圖中相同的附圖標(biāo)記表示相同的元件。所用的術(shù)語意在描 述示例性實(shí)施例并且應(yīng)當(dāng)被解釋為限制權(quán)利要求的指定范圍。
圖2A和2B是顯示由廣角鏡頭所導(dǎo)致的徑向失真的平面坐標(biāo)系。圖2A 圖解了校正圖像的坐標(biāo)系。圖2B圖解了具有由廣角鏡頭所導(dǎo)致的徑向失真 的圖像的坐標(biāo)系。參考圖2A和2B ，由廣角鏡頭所導(dǎo)致的徑向失真從原點(diǎn)開始隨距離增加， 使得主題大小和曲線度數(shù)從原點(diǎn)開始隨距離增加。在圖2A和2B中，Rc是 從預(yù)定點(diǎn)到校正圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離，并且Ro是從預(yù)定點(diǎn)到具有徑向 失真的圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離。
圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的使用校正圖像失真的方法來處理圖像的裝置 的框圖。
參考圖3,該裝置包括廣角鏡頭100、圖像處理單元200和顯示單元300。 廣角鏡頭IOO可以是具有小于120。的視角的魚眼鏡頭，更精確地，60至120° 的視角。顯示單元300,其顯示由圖像處理單元200處理的圖像，可以是液 晶顯示(LCD)監(jiān)視器或者陰極射線管(CRT)監(jiān)視器。
圖像處理單元200處理通過廣角鏡頭IOO接收的圖像，并且包括失真系 數(shù)提取單元220、失真校正單元240和曲線修正單元260以校正由廣角鏡頭 IOO所導(dǎo)致的徑向失真。通過廣角鏡頭IOO接收的圖像由圖像傳感器捕捉為 電子信號圖像。圖像處理單元200校正該電子信號圖像。盡管未示出，圖像 處理單元200可以包括多媒體處理器，其轉(zhuǎn)換已校正的電子信號圖像為圖像 文件，以及存儲器，其存儲圖像文件。
失真系數(shù)提取單元220提取圖像中由廣角鏡頭100所導(dǎo)致的失真的失真 系數(shù)。失真校正單元240通過使用提取的失真系數(shù)的反向映射來校正圖像。
特別地，為了校正圖像中產(chǎn)生的徑向失真，失真系數(shù)通過使用變換公式 或者鏡頭失真模型來提取，并且失真通過使用提取的失真系數(shù)的圖像變換來 校正。圖像變換分為前向映射和反向映射。前向映射具有能夠直接從失真圖 像計(jì)算與失真圖像的像素相對應(yīng)的校正圖像的像素的優(yōu)點(diǎn)，但是具有可能在 校正圖像中生成空洞的缺點(diǎn)，因?yàn)檎麛?shù)計(jì)算被執(zhí)行以計(jì)算校正圖像的像素。
不同于前向映射，反向映射并不生成空洞，因?yàn)槭д鎴D像的坐標(biāo)通過使 用校正圖像的坐標(biāo)來計(jì)算。
圖3的失真系數(shù)提取單元220使用下面的等式1作為鏡頭失真模型來獲 取失真系數(shù)。
Rc = RD (l+kR2D), 0 < k ^ (a-l)/R2DM ( 1 )
其中Rc是從預(yù)定點(diǎn)到校正圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離，Ro是從預(yù)定點(diǎn)到 '失真圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離，RDM是從失真圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)到最遠(yuǎn)點(diǎn)的 最大距離，k是失真系數(shù)，并且a是大于2的常數(shù)。根據(jù)鏡頭失真模型，在預(yù)定的測量范圍內(nèi)人工地測量最佳失真系數(shù)k， 而不是使用自動估算，以消除傳統(tǒng)方法所遇到的噪聲所導(dǎo)致的誤差。也就是
說，允許通過廣角鏡頭IOO輸入的圖像與通過人眼感知的圖像相同的位于預(yù)
定范圍內(nèi)的最佳失真系數(shù)是人工地獲取的。
為了更加精確，鏡頭失真模型可以使用包括多個失真系數(shù)的更高階項(xiàng)。 然而，增加失真系數(shù)的數(shù)目可能增加失真系數(shù)測量期間所引入的誤差，因而
增加后續(xù)數(shù)值計(jì)算誤差。因此，圖3的裝置使用僅僅一個失真系數(shù)，因?yàn)閺?向失真能夠通過僅僅一個失真系數(shù)-陂充分模型化。如等式l所示，圖3的裝 置所使用的鏡頭失真模型包括僅僅一個失真系數(shù)。
因?yàn)楸景l(fā)明假設(shè)失真是徑向失真，因此最佳失真系數(shù)是正數(shù)并且最大值 由距離RDM和常數(shù)a來確定。因此，可以根據(jù)等式1在預(yù)定范圍內(nèi)人工地提 取最佳失真系數(shù)。
一旦由失真系數(shù)提取單元220提取了最佳失真系數(shù)，失真校正單元240 通過使用提取的失真系數(shù)的反向映射來校正圖像。盡管反向映射能夠克服前 向映射的缺點(diǎn)，即消除校正圖像中的一些空洞，但反向映射可能留下缺陷， 即圖像的線性分量中的鋸齒邊緣偽影。因此，圖3的失真校正單元240執(zhí)行 使用四個最相鄰像素的加權(quán)總數(shù)的雙線性插值以消除鋸齒邊緣偽影。
曲線修正單元260減少了由失真校正單元240所校正的圖像外部的圖像 質(zhì)量退化。由失真校正單元240校正的圖像在大小上大于失真圖像，即，原 始圖像，因?yàn)樾Ｕ龍D像的大小隨著視角的增加而增加。同樣，因?yàn)閺较蚴д?通常從圖像的原點(diǎn)向外部開始增加，如模糊化的圖像質(zhì)量退化在圖像的外部 是明顯的。因此，曲線修正單元260通過使用徑向失真曲線來減少這樣的圖 像質(zhì)量退化，所述徑向失真曲線基于依據(jù)等式1的Rc和Ro之間的關(guān)系。結(jié) 合圖4將詳細(xì)解釋徑向失真曲線的使用。
圖4是圖解Rc和RD之間的關(guān)系的徑向失真曲線的圖形。徑向失真曲線 被用來校正失真圖像。
參考圖4，實(shí)線，其為依據(jù)等式1的徑向失真曲線，隨著從預(yù)定點(diǎn)到校 正圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離Rc的增加而陡峭。虛線，其為最佳校正圖像或 者真實(shí)圖像的線，顯示了相互直接成正比的距離Rc和Rd。因此，如果失真 圖像通過使用所示的徑向失真曲線來校正，那么校正圖像的外部的圖像質(zhì)量 退化是不可避免的。
8圖5是解釋修正圖4的徑向失真曲線的方法的圖形。 參考圖5，徑向失真曲線的外部被修正以減少外部的圖像質(zhì)量退化。在 圖5中，實(shí)線是原始徑向失真曲線，而虛線是修正的徑向失真曲線。徑向失 真曲線可以通過基于原始徑向失真曲線的拐點(diǎn)選擇多個點(diǎn)，并且接著通過使 用適當(dāng)?shù)娜畏匠淌綇墓拯c(diǎn)開始修正徑向失真曲線來^f奮正。
圖6A和6B是圖解與圖1A和1B中圖解的那些照片相對應(yīng)的其失真通 過使用圖3的方法來校正的模式圖像和網(wǎng)絡(luò)圖像的照片。
圖3的裝置能夠校正其徑向失真由廣角鏡頭所導(dǎo)致的圖1A和1B的模 式圖像和網(wǎng)絡(luò)圖像為圖6A和6B所示的失真被消除的模式圖像和網(wǎng)絡(luò)圖像。 圖7是圖解使用多個徑向失真曲線的圖5的方法的圖形。 參考圖7,改變?nèi)畏匠淌娇梢陨膳c圖5相比擬合更好的徑向失真曲 線。實(shí)線中的點(diǎn)是所選的拐點(diǎn)。線l是原始徑向失真曲線，而線2至4是分 別通過使用三次方程式2、 3和4所修正的徑向失真曲線。
RD = (1.0xl(T9)xR3c — 0.000248xR2c + 0.555xRc + 79 ( 2 )
RD = (-1.0xl(T20)xR3c - (7.8xlO-5)xR2c + 0.43xRc +105 ( 3 ) RD = (-1.37xl(T6)xR3c + 0.00367xR2c - 2.16xRc + 634 ( 4 )
圖8A至8E是圖解失真圖像和通過使用圖7的等式的方法來校正的圖 像的照片。圖8A是其中失真由廣角鏡頭所導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)圖像的照片。圖8B 是通過使用圖7的原始徑向失真曲線1來校正的網(wǎng)絡(luò)圖像的照片。圖8C是 通過使用圖7的修正徑向失真曲線2來校正的網(wǎng)絡(luò)圖像的照片。圖8D是通 過使用圖7的修正徑向失真曲線3來校正的網(wǎng)絡(luò)圖像的照片。圖8E是通過 使用圖7的修正徑向失真曲線4來校正的網(wǎng)絡(luò)圖像的照片。
圖像外部的圖像質(zhì)量通過圖7的方法而被提高。比較這些校正圖像，圖 8C的網(wǎng)絡(luò)圖像的質(zhì)量好于圖8B的網(wǎng)絡(luò)圖像的質(zhì)量。盡管圖8D的網(wǎng)絡(luò)圖像 的質(zhì)量好于圖8C的網(wǎng)絡(luò)圖像的質(zhì)量，但在圖8D的網(wǎng)絡(luò)圖像中再次出現(xiàn)了 一些失真。
因此，圖3的裝置校正圖像為與通過人眼感知的圖像幾乎相同的最佳圖 像。該裝置通過選^^適當(dāng)?shù)娜畏匠淌讲⑶乙罁?jù)三次方程式修正徑向失真曲 線來消除外部的模糊化。
圖9是圖解根據(jù)本發(fā)明另 一個實(shí)施例的校正圖像失真的方法的流程圖。 參考圖9，在操作步驟SIOO,從廣角鏡頭接收圖像。如上所述，當(dāng)從廣角鏡頭接收圖像時，例如徑向失真的圖像失真由廣角鏡頭所導(dǎo)致。在操作步
驟S200,提取失真系數(shù)以校正圖像的徑向失真。允許通過廣角鏡頭入射的 圖像與通過人眼感知的圖像幾乎相同的最佳失真系數(shù)可以通過使用失真系 數(shù)落入在預(yù)定范圍內(nèi)的適當(dāng)失真系數(shù)模型來人工地提取。等式1是失真系數(shù) 模型的一個示例。
在操作步驟S300，圖像的失真通過反向映射來校正。由反向映射所導(dǎo) 致的鋸齒邊緣偽影通過雙線性插值來消除。
在操作步驟S400,消除校正圖像的外部的模糊化。模糊化可以通過曲 線修正來消除，例如，通過基于拐點(diǎn)選擇多個點(diǎn)并且通過使用適當(dāng)?shù)娜畏?程式修正曲線。
在操作步驟S500，校正圖像由多媒體處理器轉(zhuǎn)換為圖像文件并且顯示 在顯示單元。
具有由廣角鏡頭所導(dǎo)致的失真的圖像通過使用圖9中校正失真的方法被 校正為與通過人眼感知的圖像幾乎相同的最佳圖像人工地提取預(yù)定范圍內(nèi) 的最佳失真系數(shù)；通過使用提取的最佳失真系數(shù)執(zhí)行反向映射；通過使用雙 線性插值消除鋸齒邊緣偽影；以及通過使用曲線修正消除外部的模糊化。
如上所述，根據(jù)本發(fā)明的校正圖像失真的方法和執(zhí)行該方法的裝置不需 要單個模式圖像或者多個模式圖像來校正由廣角鏡頭所導(dǎo)致的失真。也就是 說，因?yàn)槭д嫦禂?shù)是人工地提取的，根據(jù)本發(fā)明的方法和裝置不需要用于提 取相應(yīng)點(diǎn)的任何模式圖像，不同于傳統(tǒng)的方法和裝置。
而且，因?yàn)楦鶕?jù)本發(fā)明的方法通過使用雙線性插值消除鋸齒邊緣偽影并 且通過使用曲線修正消除外部的模糊化，該方法能夠校正圖像為與通過人眼 感知的圖像幾乎相同的最佳圖像。
而且，使用根據(jù)本發(fā)明的方法的裝置適當(dāng)?shù)匦Ｕ婶~眼鏡頭或者具有 120。的視角的鏡頭所導(dǎo)致的失真為與通過人眼感知的圖像幾乎相同的圖像。
但本領(lǐng)域的技術(shù)人員將會理解，在不脫離由下文權(quán)利要求所定義的本發(fā)明的 實(shí)質(zhì)和范圍的前提下，可以做出形式和細(xì)節(jié)上的各種改變。
本申請要求于2007年8月27日在韓國知識產(chǎn)權(quán)局提交的申請?zhí)枮?0 -2007- 0086274的韓國專利申請的優(yōu)先權(quán)，該申請的公開內(nèi)容在此通過引 用而全部并入。
權(quán)利要求
1、一種校正圖像失真的方法，所述方法包括從廣角鏡頭接收圖像；針對具有由廣角鏡頭所導(dǎo)致的失真的圖像，提取失真系數(shù)；使用提取的失真系數(shù)校正圖像的失真；以及顯示校正的圖像。
2、 如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述廣角鏡頭包括具有小于120。 的視角的魚眼鏡頭。
3、 如權(quán)利要求1所述的方法，其中，提取失真系數(shù)的步驟包括使用鏡 頭失真模型人工地獲取預(yù)定范圍內(nèi)的失真系數(shù)。
4、 如權(quán)利要求3所述的方法，其中，校正失真的步驟包括通過使用提 取的失真系數(shù)的反向映射來校正圖像失真。
5、 如權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述鏡頭失真模型如下面所示 從預(yù)定點(diǎn)到校正圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離Rc等于從預(yù)定點(diǎn)到具有失真的圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離RD加上RD的立方，其中，RD的立方的系數(shù)是失真系數(shù)k，并且失真系數(shù)k大于O并且等于 或者小于(a-1)除以Rdm,其中，RDM是從具有失真的圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)到圖像的最遠(yuǎn)點(diǎn)的最大距 離，并且a是大于2的常數(shù)。
6、 如權(quán)利要求5所述的方法，其中，校正失真的步驟包括使用提取的 失真系數(shù)校正徑向失真。
7、 如權(quán)利要求6所述的方法，其中，校正失真的步驟包括使用雙線性 插值消除鋸齒邊緣偽影。
8、 如權(quán)利要求6所述的方法，其中，校正失真的步驟包括修正外部的 曲線以減小校正圖像的外部的模糊化。
9、 如權(quán)利要求8所述的方法，其中，修正曲線的步驟包括基于Rc-Ro 圖形中的拐點(diǎn)選擇多個點(diǎn)并且使用所選的多個點(diǎn)修正曲線。
10、 如權(quán)利要求9所述的方法，其中，修正外部的曲線通過使用三次方 程式來執(zhí)行。
11、 一種處理圖像的裝置，所述裝置包括廣角鏡頭，用于接收圖像； 圖像處理單元，包括失真系數(shù)提取單元，用于提取圖像中由廣角鏡頭所導(dǎo)致的失真的失 真系數(shù)，以及失真校正單元，用于使用提取的失真系數(shù)校正圖像失真；以及 顯示單元，顯示校正圖像。
12、 如權(quán)利要求11所述的裝置，其中，所述廣角鏡頭包括具有小于120° 的視角的魚眼鏡頭。
13、 如權(quán)利要求11所述的裝置，其中，所述失真系數(shù)提取單元使用鏡 頭失真模型人工地獲取預(yù)定范圍內(nèi)的失真系數(shù)。
14、 如權(quán)利要求13所述的裝置，其中，所述鏡頭失真模型如下面所示 從預(yù)定點(diǎn)到校正圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離Rc等于從預(yù)定點(diǎn)到具有失真的圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離RD加上RD的立方，其中，Ro的立方的系數(shù)是失真系數(shù)k，并且失真系數(shù)k大于O并且等于 或者小于(a - 1 )除以RDM,其中，RoM是從具有失真的圖像的坐標(biāo)系原點(diǎn)到圖像的最遠(yuǎn)點(diǎn)的最大距離，并且a是大于2的常數(shù)。
15、 如權(quán)利要求14所述的裝置，其中，所述失真校正單元通過使用失 真系數(shù)的反向映射來校正由廣角鏡頭所導(dǎo)致的徑向失真。
16、 如權(quán)利要求15所述的裝置，其中，所述失真校正單元使用雙線性 插值消除鋸齒邊緣偽影。
17、 如權(quán)利要求15所述的裝置，其中，所述圖像處理單元進(jìn)一步包括 曲線修正單元，用于修正校正圖像的外部的曲線以減小模糊化。
18、 如權(quán)利要求17所述的裝置，其中，所述曲線修正單元基于Rc-RD 圖形中的拐點(diǎn)選擇多個點(diǎn)并且使用三次方程式修正外部的曲線。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種校正圖像失真的方法和使用該方法處理圖像的裝置，其中該方法能夠克服校正鏡頭失真的傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn)并且能夠最小化外部的圖像質(zhì)量退化。該方法包括從廣角鏡頭接收圖像；提取圖像中由廣角鏡頭所導(dǎo)致的失真的失真系數(shù)；通過使用提取的失真系數(shù)校正圖像失真；以及顯示校正圖像。該裝置包括廣角鏡頭，用于接收圖像；圖像處理單元，包括用于提取圖像中由廣角鏡頭所導(dǎo)致的失真的失真系數(shù)的失真系數(shù)提取單元和用于使用提取的失真系數(shù)校正圖像失真的失真校正單元；以及顯示單元，用于顯示校正的圖像。
文檔編號H04N5/232GK101448065SQ200810188770
公開日2009年6月3日 申請日期2008年8月27日 優(yōu)先權(quán)日2007年8月27日
發(fā)明者權(quán)圣秦 申請人:韓國科亞電子股份有限公司