[发明专利]一种校正图像桶形失真的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种校正图像桶形失真的方法及装置。

背景技术

当使用广角镜头拍摄图像时，拍摄的图像通常会产生桶形畸变，桶形畸变也称为桶形失真，是由摄像机镜头的物理性能及镜片结构引起的成像画面呈桶形膨胀状的失真现象。桶形畸变只可改善，不可消除。在全景摄像机中，拍摄的图像产生桶形畸变，不能反映图像的真实情况，且影响视角美观。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种校正图像桶形失真的方法及装置，能够对桶形失真的图像进行校正。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一方面，本发明提供了一种校正图像桶形失真的方法，所述方法包括：

步骤S101、获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限；

步骤S102、顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点；

步骤S103、按照所述校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

另一方面，本发明提供了一种校正图像桶形失真的装置，所述装置包括：

划分模块，用于获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限；

坐标点校正模块，用于顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点；

校正图像组成模块，用于按照所述校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

本发明提供的一种校正图像桶形失真的方法及装置，对产生桶形畸变的图像的每一个像素坐标点采用双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点，然后根据校正后的像素坐标点，组成校正后的图像，对视频图像进行校正处理，还原桶形失真前的图像。

附图说明

图1为本发明实施例一的一种校正图像桶形失真的方法流程图；

图2为本发明实施例一的一种校正图像桶形失真的方法整个流程图；

图3为本发明实施例二的一种校正图像桶形失真的装置示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

实施例一、一种校正图像桶形失真的方法。下面结合图1和图2对本实施例提供的方法进行详细说明。

参见图1，S101、获取桶形畸变图像，并将该桶形畸变图像以其中心点划分为四个象限。

具体的，当采用摄像机拍摄图像后，通常容易产生桶形畸变，参见图2，首先获取桶形畸变图像，并将获取的桶形畸变图像划分为四个象限。具体的划分过程：选取桶形畸变图像的中心点为原点，建立直角坐标系，顺时针将该桶形畸变图像划分为四个象限。

S102、顺序对每一个象限中的像素坐标点按照双曲线模型算法进行校正，得到校正后的像素坐标点。

具体的，将获取的畸变图像按照直角坐标系划分为四个象限后，设畸变图像的中心为坐标原点(0,0)，获取图像每个象限内的像素坐标点，设获取的某个像素坐标点的坐标为(X,Y)。由于桶形畸变的图像表现出越接近图像边缘的直线弯曲越为明显的现象，类似于一种双曲线形状，其离心率从中心到外由小变大，不同视角的图像发生的畸形变形程度不同。因此，本实施例构建一种类似双曲线的数学模型，根据这一数学模型，对每一帧视频图像进行校正处理。具体的校正过程为：获取到某个像素坐标点的坐标(X,Y)后，计算该坐标点位置的畸形变形值K，其中，可以根据下述的公式来估计畸形变形值：畸变率由镜头参数提供。根据坐标点(X,Y)和此处的畸形变形值K，计算可得出像素坐标点(X,Y)所在位置的曲率和该处的压缩率S＝1/(2-ρ)。根据计算得到的像素坐标点(X,Y)位置处的曲率ρ和压缩率S，得到该像素坐标点(X,Y)校正后的像素坐标点的坐标为

按照上述方法对桶形失真图像上的每个象限的像素坐标点按照顺序进行校正，得到校正后的像素坐标点的坐标，并将校正后的像素坐标点存储于建立的数据存储表中。由于校正后的像素坐标点很多，数据量比较大，而哈希表插入数据和查找数据的速度比较快，因此本实施例建立一个哈希表，将校正后的像素坐标点存储于该建立的哈希表中。

S103、按照校正后的像素坐标点，组成校正后的图像。

具体的，当需要得到校正后的图像时，可以从哈希表中查找图像每一象限中校正后的像素坐标点，根据校正后的像素坐标点，组成校正后的图像，并显示校正后的图像。