鱼眼图像校正算法研究

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基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法

基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法

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此特点,对丁均匀分割的同心蚓曲线映射成方形曲 线的lq时,根摧I刮心旧榷近边缘f自稗度,可以相麻 的对校正斤的^彤曲线问的距离进行微调,使得图 像的校正教粜更理想。 微调算j王如F:
5结论
本文研究丁一种基j圆分割f日鱼眼镜头校正算 法。通过将鱼眼州像舒割成若T同心吲线,利刖投
f“’=Ⅳ+m(0≤¨≤wJ
具有相同的,0坐标值.如图中H和世点在无扭曲的
3基于圆分割的鱼眼镜头校正算法
本文提出的基于圆分割的鱼眼校正算法采用 了同心圆分割的方法,将鱼眼图像分割成一系列的 圆线,再利用函数法,将畸变图像中的圆线经过一 定的算法映射成方形线,这样从图像中心的小圆开 始,将畸变的鱼眼圆形图像校正为人们习惯的透视 投影图像。有效的解决了基于经度校正方法还存在 的拱形失真问题,
的距离成正比.,取值越大.则边缘处微调物件之
法中采用的嘲分割山沾,充分利用了鱼崛图像的圆 对称返特征,JE其对于鱼眼l割像边缘处的{交『F敏 粜,与墓_’经度的畸变校正算法比较.本文提出的 算泣赦果更理想。微调系数的引入,使得算泣更灵
问的距离就越远,,的驭值可以根据宴%-情I兄设定。

MatLab实验结果
uses
the function method image distortion correction.Matlab
our
that the application of
algorithm has
corrected
can
the
fisheye
image
satisfactorily and the calculation of the algorithm takes less time,SO that it monitoring system. Key words:fish-eye lens;image distortion;circle

鱼眼镜头畸变校正算法的设计

鱼眼镜头畸变校正算法的设计
信息化工业 DOI:10.16660/ki.1674-098X.2020.17.009
科技创新导报 2020 NO.17
Science and Technology Innovation Herald
鱼眼镜头畸变校正算法的设计①
王赛男 刘涛 左震宇 (沈阳科技学院 辽宁沈阳 110167)
摘 要:鱼眼镜头的拍摄角度大,成像角度宽,但是在进行图像采集和成像的过程中存在大量畸变,直接使用采集而来的图
图片,本算法首先将棋盘格置于镜头前,获取畸变最大的 弧线,然后利用Matlab获取边缘畸变曲线的各个点坐标。 图2所示为采用本算法后畸变校正后的图像,仿真结果表 明,采用画圆 弧 法 畸 变 校 正算 法 后能 够 很 好 的 校 正 鱼 眼 镜头产生的桶形畸变,尤其在图像边缘校正效果明显。
4 结语 本 文 设 计了一种画圆弧法 畸 变校 正算 法,这 种 算 法将
鱼眼镜头的最大畸变边缘进行椭圆拟合,根据椭圆拟合曲 线进行图像校正,通过Matlab实验结果表明该算法对于鱼 眼 镜 头畸 变校 正 有着 较 好的 结果,该 算 法设 计 适 用于汽 车倒车影像系统,安全监控系统等。
2 画圆弧曲线拟合畸变校正算法 基于经度坐标对鱼眼图像进行校正和边缘直线拟合
算法是目前常用的鱼眼镜头畸变校正算法,但是经纬度坐 标 算 法在垂 直 方向校 正结果 较 好而在 水平方向仍 然 存 在 严重畸变,而边缘直线拟合算法需要首先 对镜头进行标 定,针对这两点缺点,本文提出了一种画圆弧曲线拟合畸变
校正算法,该算法在水平方向校正效果好,校正过程简单, 可不对镜头进行标定,简化了校正流程,减少了校正时间, 该 算 法 拟 通 过 对图像 底 部发 生畸 变 最 大 的圆进 分析,并 引入带 加 权的 偏 差 校 正 系数 从而 建 立校 正模 型,最 终 实 现鱼眼图畸变图像的校正。

鱼眼图像校正及拼接的研究与实现

鱼眼图像校正及拼接的研究与实现

—190—鱼眼图像校正及拼接的研究与实现崔汉国,陈 军,王大宇(海军工程大学船舶与动力学院,武汉 430033)摘 要:鱼眼图像视角大,两幅图片即可拼接成全景图,但鱼眼图像存在严重变形。

该文利用场景中直线的鱼眼投影曲线,使用球面透视投影约束,得到径向和切向变形参数,实现了鱼眼图像的校正。

基于待拼接图像之间重叠部分亮度差最小的原理,确定了重叠区域,通过在重叠区域间的融合,实现了图像的无缝拼接。

校正及拼接结果表明,该方法能得到较为满意的效果。

关键词:鱼眼图像;全景图像;图像拼接;球面透视Study and Implementation of Distortion Correction andMosaics of Fisheye ImagesCUI Hanguo, CHEN Jun, WANG Dayu(College of Naval Architecture and Power Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033)【Abstract 】Though only two fisheye images can be mosaicked into one panorama image because of its wide angle of view, it has severe ing spherical perspective projection (SPP) constraint on fisheye image’s curves of space line’s projection, radial and tangential distortion parameters are calculated, thus distortion correction of fisheye image is accomplished in the paper. According to minimum brightness difference between overlap area of images to be mosaicked, panorama images mosaics based on image fission on overlap area is discussed in the paper.Satisfactory correction and mosaics results are obtained.【Key words 】Fisheye image; Panorama image; Image mosaics; Spherical perspective计 算 机 工 程Computer Engineering 第33卷 第10期Vol.33 No.10 2007年5月May 2007·多媒体技术及应用· 文章编号:1000—3428(2007)10—0190—03文献标识码:A中图分类号:TP3911 概述水下作战环境的模拟是现代作战指挥决策智能化的基础之一,研究水下作战环境的模拟具有重要的军事意义。

鱼眼图像校正算法(基于几何模型)(2D)

鱼眼图像校正算法(基于几何模型)(2D)

鱼眼图像校正算法(基于⼏何模型)(2D)这是根据2013⼀个期刊上的⼩论⽂《基于⼏何成像模型的鱼眼镜头图像校正算法和技术研究》中的校正原理式(11)和式(12)编写的,其实这两个式⼦给出的是⼆维的校正⽅法,就跟之前的经度坐标校正差不多都是平⾯校正,所以我不知道这篇论⽂中给出式(6)⼲嘛?有什么⽤?还有这论⽂⾥说校正后的图像宽为w,⾼为h,这两个参数怎么确定呢?在没校正之前我怎么知道校正后的图像是怎样⼤⼩的?有谁知道吗,如果有,请告诉我。

这⾥,根据这两个式⼦编程其实很简单,我令校正和畸变鱼眼图⼀样⼤⼩,即2Rx2R。

function C=jihemoxing(A,R)%基于⼏何成像模型的鱼眼镜头图像校正算法和技术研究w=2*R;h=2*R;xo=w/2;yo=h/2;f=2*R/pi;for u=1:wfor v=1:hho=sqrt((u-xo)^2+(v-yo)^2);h1=f*atan2(ho,f);x=h1*(u-xo)/ho+xo;y=h1*(v-yo)/ho+yo;x=round(x);y=round(y);C(u,v,1)=A(x,y,1);C(u,v,2)=A(x,y,2);C(u,v,3)=A(x,y,3);endendC=uint8(C);这是M⽂件其中A是鱼眼图,R是鱼眼图半径实验结果如下:A=imread('F:\orl_zhifangtu\s3.jpg');[A,R]=kuaisusaomiao(A,40);C=jihemoxing(A,R);>> imshow(C)⽽原畸变鱼眼图是这样的:可以看到⽤这篇论⽂的⽅法校正其实不怎么好丢失了原图的信息当然这可能和我将校正后的图规定为2Rx2R有关于是我将M⽂件⾥的校正后的图的⼤⼩改⼤改成了3Rx3R这样重新试了下A=imread('F:\orl_zhifangtu\s3.jpg');[A,R]=kuaisusaomiao(A,40);>> w=3*R;>> h=3*R;>> xo=w/2;yo=h/2;f=2*R/pi;for u=1:wfor v=1:hho=sqrt((u-xo)^2+(v-yo)^2);h1=f*atan2(ho,f);x=h1*(u-xo)/ho+xo;y=h1*(v-yo)/ho+yo;x=round(x);y=round(y);if(x>2*R || y>2*R || x<1 || y<1)continue;endC(u,v,1)=A(x,y,1);C(u,v,2)=A(x,y,2);C(u,v,3)=A(x,y,3);endendC=uint8(C);>> imshow(C)结果:所以应该不是改预设图像⼤⼩的问题有谁知道那个wxh怎么确定的告诉我啊我⽐较了⼀下经度坐标校正的效果经度坐标校正的效果如下:这样⼀⽐较很明显看到这篇论⽂的校正效果不够好和经度坐标校正⽐起来差了很多都是尚未插值的⽐较的明显看得出来感觉是不是这个算法不好还有⼀个期刊上发表的《鱼眼图像校正和配准算法研究》这上⾯的校正原理我觉得没交代清楚⽽是直接给出了公式,从⽬标图像到鱼眼图像反向映射的公式(3)(4)(5),既然给出来了那就按照这个直接写哦:A=imread('F:\orl_zhifangtu\s3.jpg');[A,R]=kuaisusaomiao(A,40);[m,n,k]=size(A);for i=1:mfor j=1:ntheta=i/R;fi=j/R;x=R*cos(fi)*sin(theta);y=R*sin(fi);z=R*cos(fi)*cos(theta);u=R*cos(1/tan(y/x))/tan(sqrt(x^2+y^2)/z);v=R*sin(1/tan(y/x))/tan(sqrt(x^2+y^2)/z);u=round(u);v=round(v);if(u<1||v<1||u>m||v>n)continue;endC(i,j,1)=A(u,v,1);C(i,j,2)=A(u,v,2);C(i,j,3)=A(u,v,3);endend>> imshow(C)结果原图和校正图如下:这是什么东西明明按照公式写的很简单啊是期刊上那三个公式错了没原理??我觉得我没写错这个乱七⼋糟的图是公式的原因吧。

提取鱼眼图像轮廓的算法改进及图像校正

提取鱼眼图像轮廓的算法改进及图像校正

Ab t a t T e u e o s e e ln a s s s o g d s r o s i h e ut d i g s Ac u ae c n o r e ta t n o e sr c : h s f h y e sc u e t n it t n n t e r s l ma e . c rt o t u x r ci ft i f r oi e o h i e e i g s r r q ii fri g o rc i . r dt n l l o t m s n f t o s p r s h os s a d c n f h y ma e i a p e e u st o ma e c re t n T a i o a ag r h i i efci et u p e s t e n ie n a s e o i i e v n tb s d wh n ma s e b a k p x l a p a n t e f h y ma e Sc ru a u i e ae . o a mp o e a g n o e u e e s i lc ies p e ri h s e e i g i lr o t n r a S n i rv d t n e t v i c l me h d o s e e i g o tu xr c in i p o o e h sp p r T e e p rme t e u ss o h t h r p s d a — t o ff h y i ma e c no re t t rp s d i t i a e . h x e a o s n i n s h h w t a ep o o e r t l g r h c n e a tt e c n e n a i so ef h y ma e n a b iu u e o t fh g r cso n o d o i m a x c h e tra d r du ft s e e i g s a d h s o vo s s p r r y o ih p e iin a d g o t h i i i r a — me F n l a s t f coy ef c f s e e i g itrin c re t n i a he e y a p y n p e c o r i e t . i a y, a i a tr f to h y ma e d s t o r ci s c iv d b p li g s h r a c d - l i l s e i f o o o i l

鱼眼图像校正算法研究与实现

鱼眼图像校正算法研究与实现

鱼眼图像校正算法研究与实现张宁;刘天键【摘要】鱼眼镜头广泛应用于全景监控领域,本文介绍如何对鱼眼图像进行校正,并对特定角度下拍摄的鱼眼图像提出了一种简单、快速、实用性强的鱼眼图像校正方法,同时给出具体算法的推导,实验表明该方法能取得比较满意的效果.%The fisheye lens is widely used in the field of panoramic monitoring,this paper describes how to correct the distortion of fisheye image,and introduces a simple,fast,practical fisheye image correction method for fisheye images taken under specific angle.Also the detailed formulas are presented in this pater.Experiments show that the method can achieve satisfactory results.【期刊名称】《闽江学院学报》【年(卷),期】2012(033)005【总页数】3页(P74-76)【关键词】鱼眼图像;畸变;校正【作者】张宁;刘天键【作者单位】闽江学院物理学与电子信息工程系,福建福州350121;闽江学院物理学与电子信息工程系,福建福州350121【正文语种】中文【中图分类】TP391全景视觉是指一次获得大于半球视场(360°×180°)的三维空间的全部视觉信息,鱼眼镜头具有较大视场是构建全景视觉最简单有效的方法之一,但鱼眼镜头所拍摄的图像会有非常严重的变形,需要将这些变形图像恢复为人们习惯的图像,方便对其进行后续的处理.摄像机标定技术是一种精确恢复的算法,但其针对特定的镜头,且计算复杂度较高,在实时系统中占据的时间开销大.本文进一步寻找一种简单,快速,实用性强的鱼眼图像校正方法,可以达到处理鱼眼镜头实时校正要求.在将鱼眼图像恢复成人们所习惯的图像前,首先要提取出鱼眼图像有效区域,然后求出圆形有效区域的半径R和圆心坐标(X0,Y0).鱼眼图像有效区域的提取常用扫描线逼近法,具体算法简单可行,见文献[1].求得半径R和圆心坐标(X0,Y0)后可以裁剪原鱼眼图像,取出有效区域,并对有效区域利用校正算法进行校正. 对于镜头朝前的鱼眼图像如图1来说,对其校正常用的主要有两种算法,一种是用球面坐标定位校正[2],另一种是球面透视投影约束算法[3-4].1)球面坐标定位校正这种方法是用球面的经纬线近似表示鱼眼图像中景物的变形,每一条经度上的不同像素在校正过的图像中具有相同的列坐标值,经度越大的其扭曲程度越大.设原始鱼眼图像的像素点用A(X,Y)表示,其对应校正后图像像素用Al(U,V)表示,二者之间关系如下:2)球面透视投影约束算法假设空间任意一点P坐标为(x,y,z),连接原点O和空间点P得到射线OP,这条射线与球面x2+y2+z2=R2相交于点p,将点p投影到与鱼眼镜头光轴z轴垂直的XOY平面上得到鱼眼图像的成像点P1,假设其坐标为(u,v),如图3所示,各坐标之间关系如下:由以上结论可知,若XOY平面上原始鱼眼图像的像素点用A(X,Y)表示,其对应校正后图像像素用Al(U,V)表示,二者之间关系应如下:应用上述两种方法校正鱼眼图像得到的效果图如图4,图5所示,由校正效果可以看出,采用球面透视投影约束算法校正效果较为理想.(3)特定角度拍摄的鱼眼图像校正对在镜头朝上(下)的鱼眼图像校正常用的算法有基于球面透视的柱面模型的等弧长映射方法[5]等,由于其较为复杂,这里推导一种比较简单可行的方法,描述如下:图6为原始鱼眼图像要将其展开为矩形全景图7,已知鱼眼图像半径为R,圆心为(X0,Y0).在鱼眼图像上绘制半径为R/2的同心圆,若鱼眼图像上任意一点像素为P(X,Y),连接像点P及圆心得到线段OP,其与Y轴的夹角为θ.为了得到比较满意的展开结果,让校正后的全景图7的长为图6中半径为R/2的同心圆周长(R×π),宽为半径R,此时与A(X,Y)对应的全景展开图上的校正点像素点Al(U,Y),二者之间要满足关系如下:图8为对仰视角度下拍摄的鱼眼镜图像以及应用上述方法得到的全景图,从图上可以看出校正后的全景图是沿着鱼眼图像的Y轴切割,并以负Y轴为起点得到的,效果较好.本文应用球面坐标定位校正方法和球面透视投影约束算法校正镜头朝前的鱼眼图像,对仰视角度下拍摄的鱼眼图像校正提出了一种简单、快速、实用性强的鱼眼图像校正方法,不需要构建复杂的柱面模型,也不需要考虑鱼眼镜头的参数,完成了全景图像展开,效果较好,在全景监控中的图像畸变校正问题有一定的参考价值.刘天键(1975-),男,福建闽清人,闽江学院物理学与电子信息工程系副教授.【相关文献】[1]王大宇,崔汉国,陈军.鱼眼图像轮廓提取及校正研究[J].计算机工程与设计,2007,28(12):2 878-2 882.[2]陈明伟,徐丹东.球面坐标定位校正鱼眼图片并合成全景图的方法[J].云南民族大学学报:自然科学版,2004,7(13):214-217.[3]英向华,胡占义.一种基于球面投影约束的鱼眼镜头校正方法[J].计算机学报,2003,26(12):1 702-1 708.[4]黄有度,苏化明.一种鱼眼图像到透视投影图像的变换模型系统[J].仿真学报,2005,17(1):29-32[5]周辉,罗飞,李慧娟,等.基于柱面模型的鱼眼影像校正方法的研究[J].计算机应用,2008,28(10):216-218[6]Liu H,Pi W,Zha H.Motion detection for multiple moving targets by using an omnidirectional camera[C]//Proc IEEE Intl Conf on Robotics,Intelligent Systems and Signal Processing,2003(1):422 - 426.[7]皮文凯,刘宏,查红彬.基于自适应背景模型的全方位视觉人体运动检测[J].北京大学学报:自然科学版,2004,40(3):61-63.[8]邓松杰,周松斌,程韬波.利用鱼眼镜头生成全景图像的方法[J].工程图学学报,2010(1):135-138.。

基于失真中心精确估计的鱼眼图像畸变校正算法研究的开题报告

基于失真中心精确估计的鱼眼图像畸变校正算法研究的开题报告

基于失真中心精确估计的鱼眼图像畸变校正算法研究的开题报告一、选题背景与意义鱼眼镜头在近年来成为了高清摄像技术中的重要组成部分之一,它可以将更广阔的视野呈现在用户面前。

但是,由于鱼眼镜头制造的时候存在着一定的生产误差,因此此时所制造的图像中往往会出现各种各样的畸变,这对于后续的图像处理和分析,不仅会影响到图像精度的准确性,更会降低用户对图像的观感。

鱼眼图像的畸变校正技术就是针对这样的问题而提出的一种方案,它主要是将摄像机内行成像方式所产生的畸变进行校正,并最终将图像恢复到一种类似于自然人类所感知到的视角的状态。

因此,对鱼眼图像畸变校正算法的研究,能够在很大程度上提高图像的质量和观感,也是当前图像处理领域内的一个热门研究方向,对于计算机视觉、图像识别等领域的发展,具有非常重要的意义。

二、研究目标本论文的主要研究目标是:基于失真中心精确估计的鱼眼图像畸变校正算法。

通过研究总结鱼眼图像的成像原理和产生的畸变类型,提出一种基于失真中心的精确估计算法,可以在高保真度的前提下完成鱼眼图像的畸变校正。

在此基础上,结合深度学习中的一些模型和方法,设计一种高性能、高精度的鱼眼图像畸变校正算法。

三、研究内容与方法(1)研究整理鱼眼图像成像原理,分析鱼眼镜头的畸变类型,并总结出当前常见的畸变校正方法。

(2)基于失真中心精确估计的鱼眼图像畸变校正算法。

提出一种数据驱动的方法,通过分析鱼眼图像的成像形式,提出一种基于失真中心的精确估计算法,并通过实验来验证它的效果。

(3)基于深度学习的鱼眼图像畸变校正算法。

结合深度学习中的一些模型和方法,设计一种高性能、高精度的鱼眼图像畸变校正算法,并通过对比实验来评估它的效果。

四、研究难点1. 如何快速准确估计失真中心。

2. 针对不同类型的畸变,如何设计不同的畸变校正方法。

3. 如何在不影响图像质量的前提下,提高畸变校正的速度和准确度。

4. 如何结合深度学习技术,提高鱼眼图像畸变校正算法的性能和精度。

鱼眼图像畸变校正算法

鱼眼图像畸变校正算法

鱼眼图像畸变校正算法司 磊 朱学玲(安徽新华学院 信息工程学院 安徽 合肥 230088)摘 要: 根据鱼眼镜头成像的特点,选择合适的图像畸变校正算法,标定鱼眼图像的中心和半径,用标定得到的参数进行校正,推出校正模型,方法简单,易于实现,并对鱼眼图的畸变矫正问题提出意见与看法。

关键词: 鱼眼图像;畸变矫正;图像预处理;图像增强中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1671-7597(2012)1110166-02鱼眼图像的畸变矫正是以某种独特的变换方式将一副鱼眼 2 有关鱼眼图片的粗略校正图像转换为理想图像的操作,这种操作在全方位视觉导航中具1)求取鱼眼图像行和列的比值有重要的作用,是系统自动识别、跟踪和定位目标所必须的基将投射生成标准圆变换为鱼眼图片并求取图片中心点的方础操作。

法与普通相机照相原理不同,对于提取出来的鱼眼图片的轮1 畸变图像的校正原理廓,我们先假定一个阈值,比如设一个灰度值30,用软件勾勒描绘出校正鱼眼图片大概的轮廓,然后先求出该轮廓的中心点根据畸变图像特点标定坐标图,求取标定点像素的理想值坐标,根据轮廓的图形和鱼眼图像的中心点的坐标,可计算出和实际值,同时生成坐标映射表,再把坐标映射表用于畸变图畸变图像的圆半径,从而求取鱼眼图像的中心点坐标和鱼眼图像的校正程序后,即可得到无畸变图像,具体处理过程如下:像的粗略轮廓的图像的半径相对比,以便于将鱼眼图像的大概1)标定坐标轮廓重新调整处理,变的更为精确和直观。

假定畸变校正的鱼镜头中心的畸变可以忽略为零,以镜头为中心,离镜头越眼图片的半径中的行坐标曲线和列坐标曲线不相等,则我们需远的地方畸变越大。

以镜头为中心标定坐标图,对图像进行坐要将畸变校正的鱼眼图像中的园的半径的曲线与下面的公式相标的标定,按正方形均匀排列圆点,如图1所示。

乘,然后就可以变换为普通的标准圆的图像。

下面公式中(u,v)是畸变校正的鱼眼图片的中心点,β为畸变校正的鱼眼图像行和列的比值。

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Key words: Fish-eye len; Effective region extraction; Correction model; Image Correction
III
南京邮电大学学位论文原创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果,也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
The effective area need to be extracted before the fish-eye image correction. It is critical in the entire correction process. In this paper, an improved algorithm is given for the deficiencies of several commonly used extraction methods. The experimental results show that the method improves efficiency under ensuring the premise of accuracy. The fish-eye image correction is divided into 2D and 3D correction. 2D fish-eye image correction directly map the pixel of the fish-eye image to the corrected image, 3D fish-eye image correction is that the pixel in the image is projected into three dimension space and then it is mapped to the corrected image by corrected model.
在鱼眼图像校正之前,需要把鱼眼图像的有效区域提取出来,它在整个校正过程中至关 重要。针对几种常用的有效区域提取方法的不足,本文提出一种改进算法,实验结果表明该 方法在保证精度的前提下兼顾了效率。鱼眼图像校正分为2D和3D校正。2D鱼眼图像校正直 接把鱼眼图像中的像素点映射到校正图像中;3D鱼眼图像校正是鱼眼图像中的像素点投影到 空间中再根据校正模型将其映射到校正图像中。
180度鱼眼
150度鱼眼
120度鱼眼
90度鱼眼
图1.2 不同视角的鱼眼图像
鱼眼镜头无论如何它的边缘线条都是要弯曲的,即使90度的鱼眼也是这样,这种畸变我
II
南京邮电大学硕士研究生学位论文
corresponding verification. In addition, it compares several algorithms.
Abstract
(4) According to the characteristic of fish-eye image, fish-eye image are corrected respectively
南京邮电大学 硕士学位论文 鱼眼图像校正算法研究 姓名:张伟 申请学位级别:硕士 专业:信号与信息处理 指导教师:卢官明
2011-03
南京邮电大学硕士研究生学位论文
摘要
摘要
鱼眼镜头具有短焦距(f =6~16mm)、大视场的优点(视场角约为1800 至 2700 ),在虚拟实 景、视频监控、智能交通、机器人导航等领域得到广泛的应用。但鱼眼镜头摄像机拍摄的图 像具有非常严重的变形,如果要利用这些具有严重变形图像的投影信息,需要将这些变形的 图像校正为符合人们视觉习惯的透视投影图像。因此,对鱼眼镜头捕获的图像进行校正是一 个很有意义的研究性课题。
研究生签名:____________ 导师签名:____________ 日期:_____________
南京邮电大学硕士研课题背景及研究意义
如今,随着信号处理的速度发展、网络传输广泛应用、计算机处理速度的提高,基于鱼 眼镜头的全方位视觉系统得到广泛的应用,如:虚拟实景技术[1]、机器人导航[2]、医疗[3]、全 景漫游[4]、视频会议[5-6]等,在这些应用中都需要拍摄图像的终端,一般的摄像头的镜头多是 普通镜头,它拍摄的视角范围较小,所拍摄的图像不能尽可能有效地反应所拍摄场景的全部 信息。因此,可以考虑采用具有广角的鱼眼镜头来扩大拍摄范围。
图1.1鱼眼镜头拍摄的图像
鱼眼镜头视角可以接近或者超过180度,对于135画幅的相机来说,鱼眼镜头的焦距多在
1
南京邮电大学硕士研究生学位论文
第一章 绪论
6-16mm之间,视角一般都在170度左右,由于视角超大,因此其桶形弯曲畸变非常大,因此
画面周边的直线都会被弯曲,只有镜头中心部分的直线可以保持原来的状态。
The main works of the paper are as follows: (1) The relevant literatures about the fish-eye is analyzed and summarized, that describes the
development of fish-eye image technique and the significance of the fish-eye image correction. Discussion of the relevant theoretical knowledge of image correction, such as: all kinds of coordinates, the pinhole image, perspective projection, all kinds of distortion and image preprocessing. The image model is given by the feature of fish-eye image. (2) Fish-eye image extraction circular effective area is very important throughout the whole correction. This paper gives some usually used the extraction algorithms of the effective circular area for fish-eye image and experimental results are given. The paper points out the shortcomings from the adaptability, complexity, computation. (3) As the shortcoming of area statistics, sweeping line by line and region growing, this paper gives the improvement algorithm of the effective circular area for fish-eye image and the
本文的主要工作如下: (1) 对有关鱼眼相关文献进行了分析和总结,阐述课题研究背景及现状。讨论了图像校
正相关理论知识,如:各种坐标系、针孔成像、透视投影、各种畸变和图像的预处理, 针对鱼眼成像特点给出其相应的成像模型。 (2) 鱼眼图像圆形有效区域提取在其整个校正中至关重要,本文给出几种常用的鱼眼图 像的圆形有效区域的提取算法并给出实验结果,从适应性、复杂度、计算量的角度指 出其中缺点。 (3) 针对面积统计法、逐行逐列扫描法、区域生长法的缺点,本文提出了一种改进的鱼 眼图像圆形有效区域提取算法并进行相应的验证,此外对这几种算法进行比较。 (4) 根据鱼眼图像成像特点,分别从 2D 和 3D 空间的角度校正鱼眼图像——经度坐标校 正、等距投影校正、球面约束模型校正。
研究生签名:_____________ 日期:____________
南京邮电大学学位论文使用授权声明
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鱼眼镜头是一种短焦距、大视场(视场角约为180度甚至270度)摄像镜头,其前面的透镜 似鼓起的鱼眼,鱼眼镜头之名由此得来。人眼的水晶体是扁圆形的,因此可以看到更远处的 东西,而鱼的眼睛水晶体是圆球形,因此虽然只能看到比较近的物体,却拥有更大的视角, 也就是看得更加广阔。
鱼眼镜头是一种超广角的特殊镜头,其视觉效果类似于鱼眼观察水面上的景物,我们知 道,鱼的眼睛其实同人眼构造类似,但是人眼的水晶体是扁圆形的,因此可以看到更远处的 东西,而鱼的眼睛水晶体是圆球形,因此虽然只能看到比较近的物体,却拥有更大的视角, 也就是看得更加广阔。根据光路可逆的规律,也就是说,如果在水中看空气中的东西的话, 同样会有折射现象存在,而鱼眼镜头的原理就是根据这个获得的,如果说鱼眼在水中的视角 是150度,那么其到空气中的视角可能就要达到180度。而鱼眼镜头的思路就是来自于这种特 点,当然其实同鱼眼观察水面以外物体的关系真的不大,只是体现的效果比较类似,毕竟这 里不存在水的折射率,只是镜头设计者研究了鱼眼的结构,才搞出了有意思的鱼眼镜头。
from the perspective of 2D and 3D space, such as: longitude coordinate correction,
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