第2章鱼眼镜头图像变形校正算法综述

合集下载

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。

基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法

２２６
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。
４
ＭａｔＬａｂ实验结果
ｕｓｅｓ
ｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｍａｇｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ．Ｍａｔｌａｂ
ｏｕｒ
ｔｈａｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓ
ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ
ｃａｎ
ｔｈｅ
ｆｉｓｈｅｙｅ
ｉｍａｇｅ
ｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｉｌｙａｎｄｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔａｋｅｓｌｅｓｓｔｉｍｅ，ＳＯｔｈａｔｉｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｉｓｈ－ｅｙｅｌｅｎｓ；ｉｍａｇｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ；ｃｉｒｃｌｅ

全景鱼眼监控摄像机图像校正核心算法

Science and Technology & Innovation ┃科技与创新·71·文章编号：2095－6835（2016）17－0071－01全景鱼眼监控摄像机图像校正核心算法马朋飞，李柳群，潘云龙（北方民族大学，宁夏银川 750021）摘要：鱼眼镜头的视角范围远远大于平面镜头，为人们建立体积最小、质量最轻、功耗最少、视角最大的监控系统提供了可能性。

对于鱼眼镜头所成的像，由于受到景深曲率的影响，图像畸变十分严重，不符合正常视觉感受。

因此，需要图像校正算法消除鱼眼镜头畸变。

关键词：鱼眼镜头；全景监控；畸变校正；高清传感器中图分类号：TP391.41 文献标识码：A DOI ：10.15913/ki.kjycx.2016.17.071鱼眼镜头全景摄像机有四大关键技术，即鱼眼镜头、高像素传感器、处理软件和虚拟PTZ 。

上述四大技术中，高像素传感器和虚拟PTZ 技术基于近年高清传感器以及数字技术的迅猛发展已逐渐成熟，而鱼眼镜头及其处理软件还存在一些问题。

虽然多路视频全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真，但或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差、分割融合后有“附加感”的问题。

1 全景摄像机技术全景摄像机作为一种特殊形态的产品，其有专用的应用领域和特色。

该技术不被某些特殊性和专用性束缚，表现出常规型摄像机应具有的功能，且环境适用性更强。

全景摄像机的优点在于能以最少的装机量实现最有效率的监控效果，即能减少护罩、布线与人员的施工费用，还能降低监控工程成本。

但其并未成熟，有不可忽视的缺陷，比如摄像机的单价偏高，监控距离较短，图像存储、还原等存在问题，急需调整和改进。

2 鱼眼图像失真分析鱼眼镜头全景摄像机的鱼眼镜头是一种超广角的特殊镜头，这种镜头的前镜片呈抛物状向镜头前部凸出，是一种焦距在6～16 mm 的短焦距镜头。

根据光学成像原理，短焦距镜头能呈现出大视场的监控效果，其三维视角可达到全景视角。

鱼眼图像的校正算法

鱼眼图像的校正算法
杨广全
【期刊名称】《《光机电信息》》
【年(卷),期】2009(26)4
【摘要】基于鱼眼镜头的全方位视觉系统可应用在很多方面,如全视觉监视、机器人导航等。

全方位视觉系统的标定和畸变图像的校正是至关重要的两个部分。

本文给出了标定鱼眼图像中心和半径的方法,算法简单,易于用软件实现;并通过实验说明它们的有效性;然后用标定得到的参数进行校正。

鱼眼成像规律常被用于鱼眼镜头设计。

本文推导出校正模型,基于这些校正模型得出了组合校正模型,并通过实例验证了这种组合校正模型的正确性和有效性。

【总页数】4页(P43-46)
【作者】杨广全
【作者单位】天津工业大学信息与通信工程学院天津 300160
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.鱼眼图像的圆分割等距映射校正算法 [J], 陈颖聪;王彩霞
2.一种简单而精确的鱼眼图像校正算法研究 [J], 舒旭
3.基于动态圆的鱼眼图像校正算法研究 [J], 马朋飞;穆春阳;马行;李柳群
4.一种鱼眼图像逆向经纬映射的快速校正算法 [J], 章秀华;郭盛威;徐维;;;
5.基于映射适应性卷积和等距投影的鱼眼图像畸变校正算法 [J], 马辉;朱琳;曾静
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种鱼眼镜头畸变图像实时校正算法

一种鱼眼镜头畸变图像实时校正算法
徐燕丽
【期刊名称】《信息通信》
【年(卷),期】2016(0)6
【摘要】鱼眼镜头拍摄到的图像具有严重的畸变，不利于人眼观察和机器识别，需要对畸变的鱼眼图像进行校正。

文章提出一种鱼眼图像校正算法，在扫描线逼近法的基础上提出了改进的有效区域提取算法，且针对校正后图像提出一种新的展开方法。

【总页数】2页(P25-26)
【作者】徐燕丽
【作者单位】国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心，广东广州510000【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于控制点自动提取的图像畸变校正算法 [J], 郭永刚;葛庆平;冯平;姜长胜
2.一种改进的广角镜头数字图像畸变校正算法 [J], 周游;张剑;周少武;王维
3.基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法 [J], 张琨;王翠荣
4.一种鱼眼镜头畸变校正算法的FPGA实现 [J], 杨锟;曹作良
5.一种基于现场定标的光电图像畸变校正算法 [J], 刘金根
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

鱼眼镜头图像畸变校正方法及装置[发明专利]

专利名称：鱼眼镜头图像畸变校正方法及装置专利类型：发明专利
发明人：杨艺,董学广,张勇
申请号：CN201610436215.7
申请日：20160616
公开号：CN106127701A
公开日：
20161116
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请实施例公开了一种鱼眼镜头图像畸变校正方法及装置。

所述方法包括：获取正交斜网格靶标图像；根据所述正交斜网格靶标图像提取网格中心线；根据所述网格中心线计算畸变中心；根据所述网格中心线和所述畸变中心计算畸变系数k1至k6；根据所述畸变中心和所述畸变系数使用六参数校正模型对鱼眼镜头所拍摄图像进行校正。

本申请实施例所提供的鱼眼镜头图像畸变校正方法，只需使用单靶标，运算过程简单，计算量小，且精度高，能有效地消除鱼眼镜头图像畸变，及镜头中心和图像中心不重合引起的图像不对称误差。

申请人：深圳市凌云视迅科技有限责任公司
地址：518055 广东省深圳市南山区南山智园C区2号楼11层1101室
国籍：CN
代理机构：北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙)
更多信息请下载全文后查看。

基于双经度模型的鱼眼图像畸变矫正方法

ｍｉｚｅｄｔｏｗｅａｋｅｎｔｈｅｐｏｌｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ．Ｂａｓｅｄｏｎａｂｏｖｅ，ａｄｏｐｔｉｎｇｔｈｅｄｏｕｂｌｅｌｏｎｇｉｔｕｄｅｍｏｄｅｌａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ｔｈｅｉｓｆｈ— ｅｙｅ
ｉｍａｇｅｉｓｍａｐｐｅｄｔｏｔｈｅｓｐｈｅｒｅｗｉｔｈｏｔｒｈｏｇｏｎａｌｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙ，ａｎｄｔｈｅｎｉｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏｓｐｈｅｉｒｃａｌｌｙｈｏｉｒｚｏｎｔａｌ
Ｄｏｕｂｌｅｌｏｎｇｉｔｕｄｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｉｓｆｈ－ｅｙｅｉｍａｇｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ
ＷｅｉＬｉｓｈｅｎｇ，ＺｈｏｕＳｈｅｎｇｗｅｎ，ＺｈａｎｇＰｉｎｇｇａｉ，ＳｕｎＳｉｚｈｏｕ
ａｎｄｖｅｔｒｉｃａｌｌｏｎｇｉｔｕｄｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ，ｔｈｅｒｅｂｙｐｒｏｊｅｃｔｅｄｔｏｔｈｅｈｏｉｒｚｏｎｔａｌａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌｌｏｎｇｉｔｕｄｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｂａｓｅｄｓｑｕａｒｅ

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。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

鱼眼镜头视频图像实时校正算法研究与实现
第２鱼眼镜头图像变形校正算法综述章
第２鱼眼镜头图像变形校正算法综述章
本章着重对鱼眼镜头图像变形校正算法的国内外研究现状做一个综合性的整理和描述，并对各类典型算法做出一个分析和比较。
．２１概述
对于鱼眼图像变形校正，虽然很多领域象全景浏览，视频监控等都运用到该技术，但大都涉及到商业软件，相关的理论研究比较分散。在对国内外的资料收
Ｌａｌ９３ｉｒｅ９年在论文１中ｃｄ于１１提出。］９
鱼眼镜头视频图像实时校正算法研究与实现
第２鱼眼镜头图像变形校正算法综述章
２Ｄ（３鱼眼图像变形校正，包括投影转换和鱼眼镜头标定两种方法。投影转）换算法是将鱼眼图像转换成透视投影的图像，具体上是把鱼眼图像上每个Ｚ像平Ｄ
集的基础上，可以从两种方式来总结鱼眼图像校正算法。
第一种从鱼眼镜头成像的两种投影模型一球面投影模型和抛物面投影模型
来分析：
（球面投影模型是一种简单有效的方法，）１把鱼眼镜头成像面看成一个球面。
但这种方法需要预先知道鱼眼图像的光学中心和变换球面的半径。因此现有的方
法只适用于具有圆形区域的鱼眼图像。经典的该类算法如英向华和胡占义提出的
面（力映到场，Ｚ投构的平点（ｙ。据图像点点ｘ射３景江Ｙ影成Ｚ面ｘ）根像素和，Ｄ，）Ｄ ’ ，
对应光线３向量间关系，Ｄ来实现校正。也有文献总结为鱼眼图像半径和入射角间
关系的映射，ｖｅ经典ｒｓ，论文参见论文吸２。理是何投立体，２６原对任影（球面，３１、全
此，我们可以根据图像间的比例关系由ｋ点求得ｈ点的ｘ坐标
受金 “务了牙一二一天〔
（一）２１
与待校正图像上对应点坐标变换，然后进行像素灰度插值。该类方法包括有球面
坐标定圳，项式位【多坐标变换及其改１１进１刀５，射影不变性【以一］５１及通过极半径映

射（ｓ）校正眼变卿１球坐定开的法早由．ａｒ：ｖ来鱼畸１。面标位展算最ＴＮｈｔｎａ
景，透视等）对于图像上每一个像素点，，从照相机的位置上，都有一个对应的３Ｄ
向量光线１。７２１
鱼眼镜头标定算法是一类精确恢复的方法，在建立鱼眼镜头变形模型的基础上，考虑到鱼眼镜头成像的各种畸变类型，如常见的径向变形、离心变形、薄棱
镜变形等，建立精确的鱼眼镜头城像模型，然后通过实验和目标函数来求解出鱼
眼镜头内、外部参数，从而达到精确恢复鱼眼图像变形。此类算法可参见论文仪１祠０
等。
．２２几类代表性算法．２２１Ｄ球面坐标定位．２
１（）算法思想
首先对鱼眼图像求取中心点和标准圆变换，然后进行球面坐标定位。鱼眼图
像中扭曲的场景可以用图２１一中经度来表示，即每一条经度上的不同像素在扭曲
Ｍｎｈ在论文１提出ｕｅｄｎｋ］８中来的，后来又经过陈明徐丹等加以进提高伟、改精确
度。廖士中和高培焕等曾在论文１提出多项式坐标变换算法，１１６周海林和王立琦
在０年论文１给以进。２０３）６中改极半径映射算法，该算法由劫即Ｂｓｅｉａ和ｓｇｕｒｏ
校过图中有同列标１，图ｈｋ在扭曲场中有正的像具相的坐值啊如中和点无的景具８
相同的ｘ坐标。经度越大的经线，其扭曲程度越大。对于图片垂直方向上任意一点像素坐标ｙ从球面的左边界到右边界的角度差都是相等的，，，且与之对应的线段ｄ在ｘ：轴方向上均匀分割经度，使得不同的ｙｊ上经度间ｘ方向上的距离相等。因
论文闭及论文ｆ等。以卜川
２（抛物面成像模型比较复杂，把鱼眼镜头成像面看成一个抛物面。在恢复）场景深度时可以得到更加精确的效果。但用该模型计算时过于复杂。一般用于利
用鱼眼照片恢复深度信息技术。相关的研究可以参考论文１川１等。卜
第二种分别从ＺＤＤ和３空间进行鱼眼图像变形校正展开：（Ｚ鱼眼图像变形校正，该方法不涉及到空间点信息，直接确定变形图像）ｌＤ