[发明专利]一种基于同心圆算法的180度鱼眼图像展开方法和装置

说明书

技术领域：

本发明涉及图像处理和全向视觉领域，特指一种基于同心圆算法的180度鱼眼图像展开方法和装置。

背景技术：

全景图像/视频凭借180度全方位视角、能覆盖大范围场景的优势，在全景视频监控、机器人视觉导航、虚拟实景空间构建等领域得到了越来越广泛的研究和应用。鱼眼全向成像是全景图像获取的重要途径。但由于鱼眼摄像头的特殊设计，焦距越短，视角越大；视角越大，因光学原理产生的变形也就越强烈，鱼眼镜头所拍摄的图像除了画面中心的景物保持不变，其他本应水平或垂直的景物都发生了相应的变化，这样鱼眼摄像机获得的全方位图像存在严重的扭曲现象。要有效的利用图像信息进行导航跟踪，需恢复还原图像。

传统方法上，将圆形全向图展开为矩形全景图的基本思想是：根据全向图和矩形全景图之间的投影变换关系，将展开后的矩形全景图中每一像素点正向投影到原始的全向图中，获取全向图中相应点采样的颜色值，再将该颜色值赋回给矩形全景图中相应的像素点，直至生成一幅完整的矩形全景图像。

目前，鱼眼图像畸变校正的方法有很多，其中基于球面模型和基于柱面模型的鱼眼镜头矫正方法最为常见。依据该模型，人们提出各种图像展开校正模型，例如文献《基于柱面模型的鱼眼影像校正方法的研究》(2008年10月28日《计算机应用》杂志上公开)中描述的方法即为其中的一个典型方法，该文的作者为周辉、罗飞、李慧娟、冯炳枢，其核心内容是从鱼眼镜头球面成像模型出发，完成从像平面到物球面的坐标变换，用等弧长映射方法将球面的影像投影到柱面上。然而在实际应用中，由于镜头的安装误差以及畸变，基于球而模型和基于柱面模型的鱼眼镜头矫正方法，虽然整体视角较广，中心位置处的畸变校正效果比较好，但是对接近边缘区域的像素校正后弯曲现象严重，对于一些全景图像摄取应用，例如全景会议记录仪等装置，往往难以达到满意的视觉效果，同时由于其变换的复杂性，在校正图像生成速度方面仍有所欠缺，难以满足实时处理要求。

发明内容：

本发明要解决的技术问题在于：针对将鱼眼全向图像展开为全景图像这个特定问题，为了消除全向成像装置的镜头的安装误差以及畸变对全向图展开过程中的不利影响，以及基于球面模型和基于柱面模型的鱼眼镜头矫正方法边缘处变形较大且变换处理复杂的问题，提出一种基于同心圆算法的180度鱼眼图像展开方法和装置。方法包括两个部分，第一鱼眼摄像机标定，第二摄像机畸变校正。在第一个步骤中，假设从图像传感器得到的图像是标准圆形的一部分，通过对图像边缘弧形区域的拟合，完成图像的标定操作。算法的第二步骤忽略鱼眼图像在径向方向的畸变，仅考虑图像在切向方向的畸变，将鱼眼图像上一条圆心在中心线上的圆弧与展开矩形图像上的一列相对应，将拍摄鱼眼全向图像展开为适合人眼浏览习惯的矩形全景图像。本方法不需要传统的棋盘标定，代拟合模型参数，复杂的计算操作等，符合实际应用的要求。同时由于算法无需任何额外的硬件资源，非常适合用于嵌入式摄像机平台。

为解决上述技术问题，本发明采取的技术方案是：一种基于同心圆算法的180度鱼眼图像展开方法和装置，其中方法特征是包括如下鱼眼摄像机自标定和摄像机畸变校正两个部分。

鱼眼摄像机自标定部分，本发明假设从图像传感器得到的图像是标准圆形的一部分，通过对图像边缘弧形区域的拟合，完成图像的标定操作。鱼眼图像校正的目的是估计鱼眼图像圆形的中心o和半径R。本发明假设鱼眼图像两侧的边缘是圆周的一部分，由此鱼眼摄像机自标定问题可以转换为标准的圆拟合问题，可用最小二乘算法或者霍夫变换等算法来解决。

发明中的摄像机畸变校正部分是本方法的核心部分，包括如下步骤：

1).对于校正后图像的左边第一列像素(OD)，它的每个像素值，由圆弧BDB’从上到下的每个像素来对应赋值；

2).对于校正后图像的第N列像素l。先求得一个过B，A，B′的圆，确定其半径，然后求得其圆心o’。然后第N列的每个像素，对应的是圆弧BAB′从上到下每个像素来对应赋值；

3).由此可以遍历整幅图像，可以算出每一列所对应的各个圆弧。得到整个校正图像所对应的像素值。

其中原始的鱼眼全向图像不限定为标准圆形形状，可以为椭圆或者是任意不规则形状，可以消除以去除由于镜头安装产生的遮挡区域，当原始图像区域不是完整圆形时，矩形全景图像上的一列对应于圆形图像上的一条圆弧。

步骤2)中将展开后的矩形全景图像上的任意一列与鱼眼全向圆形图像上的一条圆弧相对应，仅考虑了鱼眼镜头的切向畸变而忽略其径向畸变，实际应用中可以达到较好的视觉效果，克服了一般柱面、球面展开算法边缘处形变较大的缺点。