[发明专利]大视角图像畸变的校正处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体地说，特别涉及一种大视角图像畸变的校正处理方法。

背景技术

近年来，随着计算机技术的快速发展，图像处理应用越来越广泛和深入，因此对于具有较大视场图像的需求也越来越迫切。如医用电子内窥镜、银行、交通或超市专用监视系统、车载监控等各个方面，都需要大视场图像。广角镜头可以获得比普通镜头大的视场角图像，从而获得更多的目标信息。然而，广角镜头的大视角又不可避免的带来了成像的几何畸变，其中最主要的便是桶形畸变，只有大约10%的视场可以被看作是理想的图像，并且镜头焦距越短，能够获得的视场角越大，而形变也就越严重。

针对广角镜头的成像畸变，人们提出了许多校正算法，现在基于数字图像处理技术的研究方法一般有以下几种：基于平面模板的校正方法、基于参数的校正方法、基于图像自身特征的校正方法。还有一些其他的方法，如基于神经网络的校正方法，其精确度高，并且有自学习能力，但是非常耗时的。而基于平面模板的校正方法需要一个特定类型的模板，常用的模板类型有网格模板，如Tsai、廖士中等提出了基于网格模板的三次多项式算法，有圆形模板，如基于圆形模板的校正方法[Hideaki Haneishi, Yutaka Yagihash, Yoiehi Miyake. A new method for distortion correction of electronic endoscope images [J].IEEE, 1995, 14:548-555]，还有Smith提出的得用六角型点阵的样板图像[Smith, W.E. Correction of distortion in endoscopes images [J]. IEEE Transactions on Medical Imaging.1992, 11:117-120]等等，这种方法是基于特定的模板，因此只能在对该模板取样的特定环境下拍摄的图像进行校正才有意义。而基于图像自身特征的校正方法，是基于特定类型的图像的一种方法。如文本图像，便可根据文本行的畸变信息来提取图像的畸变参数进而对图像进行桶形校正。基于参数的校正方法不需要制作模板，仅需要一些特定参数（如焦距等）便可以实施畸变校正[韩广良，宋建中.一种基于畸变等效曲面的图像畸变校正[J].光学技术，2005(l):122-124]。这种方法是数字图像处理技术和光学处理技术的折中，利用镜头的某些光学特定参数在拍摄中所表现出的特定特征来对图像进行校正。

畸变是由于镜头的存在而引入的失常，是由光线通过镜头中心时产生的偏离而形成。由于制造、安装、工艺等原因，镜头存在着各种畸变，如径向畸变、离心畸变和薄凌镜畸变等。切向畸变是由于镜头系统中镜片中心没有重合造成的。径向畸变的主要原因是光学镜头径向曲率的变化，从而导致图像的扭曲变形，会产生桶形畸变和枕形畸变。通过研究表明[田原嫄;黄合成.基于CCD摄像机成像的径向畸变研究[J].世界科技研究与发展，2008（2）：168-170]，影响畸变的主要因子是径向畸变，其他畸变因子对主畸变影响不大，基本可以忽略不计。

理想光学系统能产生清晰的、与物体完全相似的像，并且具有旋转对称性。如图1所示，用最前表面M和最后表面M'示意代表一个光学系统。OO'为其光轴，由物点A发出许多光线，若系统是理想的，则所有光线经过光学系统中一系列光学表面的折射（或反射）后进入像空间后都通过同一点A'。A'是A的清晰像点，OA为物高，OA'为像高。对于具有相同物距的物点及其对应的像点都有相同的放大率，即。因此理想光学系统所成的像与物有完全相似的几何形状。

实际的光学系统一般都不具有理想成像性质，在靠近光轴的很小范围内，即光线与光轴的夹角很小时，具有理想光学系统的性质。一般的镜头视场角较小，可近似为理想光学系统，图像没有产生明显的畸变。

然而，随着镜头视场角度的增大，实际光学系统中由于透镜各部分的折射作用不同而引起同一色光的像差现象也更加明显，对同一距离的物体的不同部分的放大率不同而产生变形。桶形畸变是边缘部分的放大率小于中心部分的畸变，即，而枕形畸变是中心部分放大率小于边缘部分的畸变，也就是。