[发明专利]广角相机非规则畸变全域校正方法

说明书

本发明涉及一种广角相机非规则畸变全域校正方法，属于视觉测量领域。该方法为：S1图片采集：使用相关软件，对采集的图像作辅助线，并实时显示；将辅助线对齐棋盘格中心区域，拍摄照片；S2角点检测：S3棋盘格检测：对检测到的角点，通过生长法检测出棋盘格；S4数据初始化；S5拟合曲面：使用改进后的薄板样条插值TPS方法拟合出插值曲面；S6生成插值地图：使用得到的插值曲面反向求出插值地图；S7实时畸变校正：载入插值地图，实时采集图片，并实时进行畸变校正。本发明能够对一些非规则(对称)畸变进行校正，相对于原TPS插值方法，提升了边缘的精度，以及控制点外的可观性。

技术领域

本发明属于视觉测量领域，涉及广角相机非规则畸变全域校正方法。

背景技术

随着计算机行业和芯片行业的飞速发展和不断更新，智能驾驶、智能监控等技术不断成熟。相机的作用和应用有了很大的发展，相机不仅仅是获取图像，我们希望通过计算机处理所得的图片，并从中提取需要的信息，以完成后续的计算和应用。我们知道三维世界中的点在二维图像上存在唯一的对应点，为了更准确的得到图像中的信息，我们需要建立相机成像模型，这些模型的参数就是相机参数，求解这些相机参数的过程称为相机的标定。依据相机焦距的长短可以将相机镜头分为三类，长焦镜头、标准镜头和广角镜头。长焦镜头可以拍摄很远的目标，远处景物如同在眼前一样，但拍摄视角比较小，不便拍摄近处景物。标准镜头是日常生活中最常见的，可以拍摄出比较符合人眼的观察习惯的图像。广角镜头的最大特点是拍摄视角大，得到的图像信息量比较多，但图像畸变比较大，一般需要对图像进行校正，目前多用于监控系统。

现有的相机标定方法分为传统标定方法和自主标定方法。目前多采用张正友相机模型和畸变模型，来进行相机内外参和畸变标定。但仍然面临一些需要解决的问题：

一方面，现有张正友标定方法的畸变模型，对于广角相机或者广角镜头的的广角方向的畸变校正精度仍然存在一定的误差，所以现有的立体视觉多考虑无畸变的90°，或者更小角度的相机进行，有效三角测量角度范围受到相机角度的限制较大。因此设计一个广角相机畸变校正算法是十分有必要的。

另一方面，对于某些特殊场景(大角度)，作为广角相机，不需要消耗额外的系统资源来做标准相机的拼接。因为对于实时拼接而言，在线计算拼接每次拼接之前，都需要计算特征点，匹配，滤波，计算矩阵需要占用较多的系统资源；而离线计算拼接矩阵，则又涉及到相机抖动之后，产生有较大的，无法预测的拼接误差。处理好广角相机的广角方向上的畸变，广角相机所具有的优势能更好的体现出来。

其次，对于不规则的图像畸变或不对称的畸变，使用张正友标定方法无法得到解决。

最后，原有的TPS(薄板样条插值)算法进行畸变校正，由于受控制点的影响，对于边沿(最外一层控制点之外的区域)，会存在较大的未处理的畸变，从而影响可视性。

而本文的改进TPS(薄板样条插值)算法能够改进这种边沿畸变的可读性，增加广角方向上的畸变校正精度和有效范围，并且能够处理一些成像的不规则畸变。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种广角相机非规则畸变全域校正方法，改进广角相机以及非规则畸变的校正问题，提高广角相机广角方向的校正精度，以及成像的边沿区域可视性。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

广角相机非规则畸变全域校正方法，该方法包括以下步骤：

S1图片采集：使用相关软件，对采集的图像作辅助线，并实时显示；将辅助线对齐棋盘格中心区域，拍摄照片；

S2角点检测：

S3棋盘格检测：对检测到的角点，通过生长法检测出棋盘格；