[发明专利]一种图像颜色和几何畸变的全自动校正方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种图像颜色和几何畸变的全自动校正方法，获取包含目标物和扩展二维码的图像信息；对扩展二维码的定位标志进行识别并计算，得到相机外参；根据相机外参对目标物图像进行三维转动和平移转换；对扩展二维码的颜色卡的边缘和灰度卡的边缘进行模式拟合，得出计算相机内参；利用相机内参对目标物图像进行镜头几何畸变校正；对扩展二维码的色块和灰度块进行识别，以对目标物图像进行颜色校正和灰度校正；得到目标物的真实图像。本发明降低了图像识别的误判几率，提高了图像识别结果的准确度。本发明还公开了一种图像颜色和几何畸变的全自动校正装置、系统及存储介质，具有相应技术效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像颜色和几何畸变的全自动校正方法、装置、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

当前的人工智能技术发展迅速，其中的计算机视觉技术更是应用广泛。在利用图像采集设备进行图像拍摄时，由于使用的照明灯光的差异，拍射时相机角度的不同，摄像头几何畸变的存在等，使得图像采集设备采集的图像存在较强的颜色、灰度和几何畸变。如果不能校准这些畸变和扭曲，将造成对图像识别的误判几率增加，会对图像识别结果产生比较大的误差。

综上所述，如何有效地解决图像的颜色、灰度和几何畸变对图像识别结果产生比较大的误差等问题，是目前本领域技术人员急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像颜色和几何畸变的全自动校正方法，该方法较大地降低了图像识别的误判几率，较大地提高了图像识别结果的准确度；本发明的另一目的是提供一种图像颜色和几何畸变的全自动校正装置、系统及计算机可读存储介质。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种图像颜色和几何畸变的全自动校正方法，包括：

获取包含目标物和扩展二维码的图像信息；其中，所述扩展二维码包括由多个不同颜色区域构成的颜色卡，由多个不同灰度区域构成的灰度卡，包含定位标志的二维码；

对所述图像信息中所述扩展二维码的所述定位标志进行识别并计算，得到相机外参；根据所述相机外参对所述图像信息中所述目标物对应的目标物图像进行三维转动和平移变换，得到转动和平移修正后图像；

通过对所述图像信息中所述扩展二维码的所述颜色卡的边缘和所述灰度卡的边缘进行模式拟合，利用镜头畸变模型计算相机内参；利用所述相机内参对所述转动和平移修正后图像的镜头几何畸变进行校正，得到镜头几何畸变校正后图像；

对所述图像信息中所述颜色卡的色块和所述灰度卡的灰度块进行识别，得到识别结果；根据所述识别结果对所述镜头几何畸变校正后图像进行颜色校正和灰度校正，得到所述目标物的真实图像。

在本发明的一种具体实施方式中，所述定位标志包括分别位于所述扩展二维码三个角黑白相间的三个位置标识符，对所述图像信息中所述扩展二维码的所述定位标志进行识别并计算，得到相机外参，包括：

分别计算所述定位标志中三个所述位置标识符的中心点坐标；

利用三个所述位置标识符的几何关系及各所述位置标识符在所述图像信息中的位置，计算所述图像信息的逆透视变换矩阵，得到所述相机外参。

在本发明的一种具体实施方式中，通过对所述图像信息中所述扩展二维码的所述颜色卡的边缘和所述灰度卡的边缘进行模式拟合，利用镜头畸变模型计算相机内参，包括：

通过对所述图像信息中所述扩展二维码的所述颜色卡的边缘和所述灰度卡的边缘进行模式拟合，结合镜头畸变模型和最陡速降算法计算相机内参。

在本发明的一种具体实施方式中，对所述图像信息中所述颜色卡的色块和所述灰度卡的灰度块进行识别，包括：

利用多项式回归法对所述图像信息中所述颜色卡的色块和所述灰度卡的灰度块进行识别。