一種鏡頭畸變校正方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種鏡頭畸變校正方法，其特征在于，包括如下步驟：提供一個校正圖像，所述校正圖像為一矩形網(wǎng)格圖，用待校正的鏡頭讀取所述校正圖像，產(chǎn)生所述校正圖像的攝影圖像，在攝影圖像中建立二維坐標(biāo)系，在校正圖像中建立二維坐標(biāo)系，在攝影圖像中，選取基準(zhǔn)點(diǎn)，計(jì)算每個基準(zhǔn)點(diǎn)的半徑，在校正圖像中，選取基準(zhǔn)點(diǎn)，計(jì)算每個基準(zhǔn)點(diǎn)的半徑，根據(jù)畸變量，通過多項(xiàng)式函數(shù)擬合的方式得到校正系數(shù)對于攝影圖像中的任意一個格點(diǎn)，獲取其坐標(biāo)，計(jì)算其到格點(diǎn)的半徑，根據(jù)校正系數(shù)，得到格點(diǎn)校正后的理論半徑最終得到格點(diǎn)校正后的坐標(biāo)。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)將鏡頭的切向畸變和徑向畸變進(jìn)行統(tǒng)一，從而最大限度地減小鏡頭圖像畸變的程度。
【專利說明】一種鏡頭畸變校正方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種校正方法，具體涉及一種鏡頭畸變校正方法。
【背景技術(shù)】
[0002]普通光學(xué)鏡頭在成像的時候一般會存在一定程度的畸變,具體表現(xiàn)可分為兩種情況:枕形畸變及桶形畸變。由于畸變的存在，當(dāng)鏡頭對準(zhǔn)一個矩形進(jìn)行拍攝時，成像不再是矩形，而是如附圖1所示的形狀。如圖1中分別給出了呈矩形的正常圖像、正常圖像畸變后形成的呈枕形的枕形形變、正常圖像畸變后形成的呈桶形的桶形形變。大多數(shù)的情況下，人腦能對其進(jìn)行自動校正，基本不會影響人對事物的感知，但對于計(jì)算機(jī)及很多軟件而言，這就會導(dǎo)致一些數(shù)據(jù)的偏差，因此有必要對畸變的圖像進(jìn)行適當(dāng)校正。
[0003]現(xiàn)有的補(bǔ)償圖像畸變的方法，如申請日為1998年11月26日的中國專利98122712.0，都是先讀取一個校正片，此校正片具有預(yù)定量的黑白相間條紋，黑條紋的精確位置為已知。校正片讀取后，可得相應(yīng)的預(yù)定量黑白相間條紋，經(jīng)判斷計(jì)算可得黑條紋位置。然后，計(jì)算該預(yù)定量黑白相間條紋的精確位置與圖像讀取后計(jì)算位置的插值，即得各基準(zhǔn)點(diǎn)的給變量。將各基準(zhǔn)點(diǎn)的畸變量存入存儲器中結(jié)束校正片讀取程序。每次進(jìn)行圖像讀取時，存于存儲器中的各給變量被去，以修正光學(xué)系統(tǒng)造成的圖像畸變。
[0004]但是，現(xiàn)有的上述方法存在一定的問題。首先，它計(jì)算黑白條紋后得到的只是幾個基準(zhǔn)點(diǎn)的畸變量，然后根據(jù)這幾個基準(zhǔn)點(diǎn)的給變量對相應(yīng)的圖像信息進(jìn)行校正。因此，這種校正方法并不是對圖像的每個點(diǎn)都進(jìn)行畸變校正，這種畸變校正的效果不是很準(zhǔn)確，并不能得到完全符合要求的校正圖像；其次，要解決光學(xué)系統(tǒng)畸變的問題，最根本的途徑在于，對畸變的產(chǎn)生建立一個嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型，在此基礎(chǔ)上研究其產(chǎn)生的原因并找到解決辦法，現(xiàn)有技術(shù)并不不是采用建立一個嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型來解決技術(shù)問題，因此不能實(shí)現(xiàn)對畸變的圖像的精確校正。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種鏡頭畸變校正方法。
[0006]為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案:
[0007]一種鏡頭畸變校正方法，其特征在于，包括如下步驟:
[0008]步驟一:提供一個校正圖像，所述校正圖像為一矩形網(wǎng)格圖，所述矩形網(wǎng)格圖上設(shè)置有多條橫向網(wǎng)格線以及多條縱向網(wǎng)格線，橫向網(wǎng)格線和縱向網(wǎng)格線相互交叉的交叉點(diǎn)構(gòu)成一個格點(diǎn)，格點(diǎn)之間均勻分布；
[0009]步驟二:用待校正的鏡頭讀取所述校正圖像，產(chǎn)生所述校正圖像的攝影圖像，所述攝影圖像上具有多條橫向網(wǎng)線以及多條縱向網(wǎng)線，橫向網(wǎng)線和縱向網(wǎng)線相互交叉的交叉點(diǎn)構(gòu)成一個格點(diǎn)，每條橫向網(wǎng)線唯一對應(yīng)于一條橫向網(wǎng)格線，每條縱向網(wǎng)線唯一對應(yīng)于一條縱向網(wǎng)格線；
[0010]步驟三:在攝影圖像中，選取畸變程度最小的橫向網(wǎng)線作為橫軸X，選取畸變程度最小的縱向網(wǎng)線作為縱軸Y，將橫軸X和縱軸Y相互交叉構(gòu)成的格點(diǎn)P作為原點(diǎn)建立二維坐標(biāo)系;
[0011]步驟四:在校正圖像中，選取與橫軸X對應(yīng)的橫向網(wǎng)格線作為橫軸X，選取與縱軸Y對應(yīng)的縱向網(wǎng)格線作為縱軸y，選取橫軸X和縱軸y相互交叉構(gòu)成的格點(diǎn)p作為原點(diǎn)建立二維坐標(biāo)系，橫軸X和橫軸X的方向一致,縱軸y和縱軸Y的方向一致；
[0012]步驟五:在攝影圖像中，選取i+1個格點(diǎn)P，Q1, Q2, Q3,…仏作為基準(zhǔn)點(diǎn)，獲取任一格點(diǎn)Qk的坐標(biāo)(Xk，Yk),計(jì)算格點(diǎn)Qk到格點(diǎn)P的半徑Rk，k, i為正整數(shù)，k ≤i < j ；
[0013]步驟六:在校正圖像中，選取i + 1個格點(diǎn)p，qi, q2, q3,…Qi作為基準(zhǔn)點(diǎn)，獲取任一格點(diǎn)qk的坐標(biāo)(xk, yk),計(jì)算格點(diǎn)qk到格點(diǎn)P的半徑rk,格點(diǎn)qk和格點(diǎn)Qk相互對應(yīng),k, i為正整數(shù)，k≤ i < j ；
[0014]步驟七:根據(jù)畸變量(Rk，rk)，通過多項(xiàng)式函數(shù)擬合的方式得到校正系數(shù)K0, K1, K2,…Kn，n為自然數(shù)；
[0015]步驟八:對于攝影圖像中的任意一個格點(diǎn)Qm，獲取其坐標(biāo)(Xm，Ym)，計(jì)算其到格點(diǎn)P的半徑Rm，根據(jù)校正系數(shù)Ktl, K1, K2,…Kn，得到格點(diǎn)Qm校正后的理論半徑Lm，Lm = KnX (Rm)n+Kn_! X (Rm) n—1+…+K2 X (Rm) 2+K: X Rm+K0, m 為正整數(shù)；
[0016]步驟九:得到格點(diǎn)Qm 校正后的坐標(biāo)(Am，Bm), Am=XmXLm/Rm, Bm=YmXLm/Rm。
[0017]前述的一種鏡頭畸變校正方法，其特征在于，在所述校正圖像中，所述矩形網(wǎng)格圖的橫向間距和縱向間距相等。
[0018]本發(fā)明的有益之處在于:本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)將鏡頭的切向畸變和徑向畸變進(jìn)行統(tǒng)一，從而最大限度地減小鏡頭圖像畸變的程度。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0019]圖1是本發(fā)明的一個鏡頭畸變時正常圖像和畸變圖像的對比示意圖；
[0020]圖2是本發(fā)明校正圖像的一個優(yōu)選實(shí)施的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0021]圖3是本發(fā)明攝影圖像的一個優(yōu)選實(shí)施的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0022]圖4是本發(fā)明在攝影圖像中選擇基準(zhǔn)點(diǎn)的示意圖；
[0023]圖5是本發(fā)明在校正圖像中選擇基準(zhǔn)點(diǎn)的示意圖；
[0024]圖6是本發(fā)明的步驟示意圖。
[0025]圖中附圖標(biāo)記的含義:
[0026]1、橫向網(wǎng)格線，2、縱向網(wǎng)格線，3、格點(diǎn)，4、橫向網(wǎng)線，5、縱向網(wǎng)線，6、格點(diǎn)。
【具體實(shí)施方式】
[0027]以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明作具體的介紹。
[0028]本發(fā)明原理是先建立了一個數(shù)學(xué)模型，可以通過對圖像的部分點(diǎn)進(jìn)行采樣和整合，從而得到每一個點(diǎn)的校正點(diǎn)，簡單又方便，并且本發(fā)明整體采用的是對角線校正法，因此能夠?qū)崿F(xiàn)將鏡頭的切向畸變和徑向畸變進(jìn)行統(tǒng)一，從而最大限度地減小鏡頭圖像畸變的程度。
[0029]參照圖6所示，本發(fā)明一種鏡頭畸變校正方法，包括如下步驟:
[0030]步驟一:提供一個校正圖像，如圖3所示，所述校正圖像為一矩形網(wǎng)格圖，所述矩形網(wǎng)格圖上設(shè)置有多條橫向網(wǎng)格線I以及多條縱向網(wǎng)格線2，橫向網(wǎng)格線I和縱向網(wǎng)格線2相互交叉的交叉點(diǎn)構(gòu)成一個格點(diǎn)3,格點(diǎn)3之間均勻分布；
[0031]本發(fā)明中的校正圖像是作為標(biāo)準(zhǔn)圖像采用的，其用來與待校正的鏡頭讀取其后產(chǎn)生的攝影圖像進(jìn)行比較，因此校正圖像中為矩形網(wǎng)格圖。習(xí)知矩形網(wǎng)格圖的每一個網(wǎng)格都是矩形，網(wǎng)格由橫向網(wǎng)格線I和縱向網(wǎng)格線2交叉分隔而成，橫向網(wǎng)格線I和縱向網(wǎng)格線2的交叉點(diǎn)即為本發(fā)明所謂的格點(diǎn)。且由于每條橫向網(wǎng)格線I和每條縱向網(wǎng)格線2相互交叉，因此在校正圖像中存在多個網(wǎng)格。本發(fā)明中的格點(diǎn)在整個校正方法中非常重要，因?yàn)閷z影圖像與校正圖像對比，可以很明顯發(fā)現(xiàn)，攝影圖像中也存在于校正圖像中相同數(shù)量的格點(diǎn)，即使因?yàn)榛兊脑?，攝影圖像中格點(diǎn)6的位置與校正圖像中相比已經(jīng)發(fā)生了位置的移動，但是攝影圖像中的每一個格點(diǎn)仍然是可以在校正圖像中得到與其相對應(yīng)的格點(diǎn)的。
[0032]步驟二:用待校正的鏡頭讀取所述校正圖像，產(chǎn)生所述校正圖像的攝影圖像，如圖3所示，所述攝影圖像上具有多條橫向網(wǎng)線4以及多條縱向網(wǎng)線5，橫向網(wǎng)線4和縱向網(wǎng)線5相互交叉的交叉點(diǎn)構(gòu)成一個格點(diǎn)，每條橫向網(wǎng)線4唯一對應(yīng)于一條橫向網(wǎng)格線I,每條縱向網(wǎng)線5唯一對應(yīng)于一條縱向網(wǎng)格線2。
[0033]在圖3中，為了使得本發(fā)明的攝影圖像更加清晰，本發(fā)明在圖3中省略了一些橫向網(wǎng)線4和縱向網(wǎng)線5，只顯示了各個格點(diǎn)，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，攝影圖像上具有多條橫向網(wǎng)線4以及多條縱向網(wǎng)線5，橫向網(wǎng)線4和縱向網(wǎng)線5相互交叉的交叉點(diǎn)構(gòu)成一個格點(diǎn)。此外，這里的每條橫向網(wǎng)線4唯一對應(yīng)于一條橫向網(wǎng)格線I，每條縱向網(wǎng)線5唯一對應(yīng)于一條縱向網(wǎng)格線2。因此，攝影圖像中的每個格點(diǎn)均能夠唯一對應(yīng)于顯示圖像中的每一個格點(diǎn)。本發(fā)明的橫向網(wǎng)線4是指與橫向網(wǎng)格線I 一樣，線的延伸方向是橫向的，而類似的，縱向網(wǎng)線5的線的延伸方向是縱向的，與縱向網(wǎng)格線2—樣。這一點(diǎn)，本領(lǐng)域技術(shù)人員公知。在本發(fā)明中，需要將攝影圖像中的格點(diǎn)、橫向網(wǎng)線4、縱向網(wǎng)線5分別與顯示圖像的格點(diǎn)、橫向網(wǎng)格線1、縱向網(wǎng)格線2相互對應(yīng)，但是本發(fā)明不限制使得的格點(diǎn)、橫向網(wǎng)線4、縱向網(wǎng)線5分別與顯示圖像的格點(diǎn)、橫向網(wǎng)格線1、縱向網(wǎng)格線2相互對應(yīng)的方式，比如其可以通過算法識別等方式進(jìn)行，當(dāng)然也可以通過人工識別方式來獲得。
[0034]步驟三:在攝影圖像中，如圖3所示，選取畸變程度最小的橫向網(wǎng)線4作為橫軸X，選取畸變程度最小的縱向網(wǎng)線5作為縱軸Y，將橫軸X和縱軸Y相互交叉構(gòu)成的格點(diǎn)P作為原點(diǎn)建立二維坐標(biāo)系。在本步驟中，本領(lǐng)域技術(shù)人員均應(yīng)該清楚，攝影圖像中的橫向網(wǎng)線4和縱向網(wǎng)線5均產(chǎn)生了畸變，而攝影圖像中不同的橫向網(wǎng)線4和縱向網(wǎng)線5的畸變程度是不同的。基于鏡頭原理，存在一條橫向網(wǎng)線4,其在縱向方向幾乎沒有畸變,即縱向方向的畸變程度最小。也存在一條縱向網(wǎng)線5，其在橫向方向幾乎沒有畸變，即橫向方向的畸變程度最小。因此，可以分別作為橫軸X和縱軸Y。這樣獲得的格點(diǎn)P可以確定是攝影圖像所有格點(diǎn)中畸變量最小的，工程上可以認(rèn)定沒有發(fā)生畸變。這樣設(shè)置是可以保證工程技術(shù)上調(diào)整的精度。本發(fā)明不限制如何選取畸變程度最小的橫向網(wǎng)線4作為橫軸X，如何選取畸變程度最小的縱向網(wǎng)線5作為縱軸Y。一般來說，可以通過人工從尺子等工具或者目視等手段來進(jìn)行判斷，當(dāng)然也不排除采用識別算法來實(shí)現(xiàn)。但是，本發(fā)明必須取畸變程度最小的橫向網(wǎng)線4作為橫軸X，選取畸變程度最小的縱向網(wǎng)線5作為縱軸Y，不能選擇其他橫向網(wǎng)線4或者縱向網(wǎng)線5來進(jìn)行。其目的是格點(diǎn)P是作為原點(diǎn)來建立坐標(biāo)系的，而如果采用其他方式建立坐標(biāo)系，選取的原點(diǎn)就不是格點(diǎn)P，再執(zhí)行本發(fā)明下面的步驟就會出現(xiàn)很大的偏差，不能實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的原理，即通過對圖像的部分點(diǎn)進(jìn)行采樣和整合，從而得到每一個點(diǎn)的校正點(diǎn)。
[0035]步驟四:在校正圖像中，選取與橫軸X對應(yīng)的橫向網(wǎng)格線I作為橫軸X，選取與縱軸Y對應(yīng)的縱向網(wǎng)格線2作為縱軸y，選取橫軸X和縱軸y相互交叉構(gòu)成的格點(diǎn)p作為原點(diǎn)建立二維坐標(biāo)系，橫軸X和橫軸X的方向一致，縱軸I和縱軸Y的方向一致。
[0036]本步驟和步驟二類似，其都是建立坐標(biāo)系，如圖2所示。本步驟應(yīng)該確保橫軸X和橫軸X的方向一致，縱軸I和縱軸Y的方向一致，也就是說，在建立坐標(biāo)系中，橫軸X的正向方向應(yīng)該與橫軸X的正向方向一致,縱軸y的正向方向應(yīng)該與縱軸Y的正向方向一致。這樣設(shè)置目的是為了使得能夠最終計(jì)算任何一個格點(diǎn)的偏差量。
[0037]步驟五:在攝影圖像中，選取i+1個格點(diǎn)P，Q1, Q2, Q3,…仏作為基準(zhǔn)點(diǎn)，獲取任一格點(diǎn)Qk的坐標(biāo)(Xk，Yk)，計(jì)算格點(diǎn)Qk到格點(diǎn)P的半徑Rk，k, i為正整數(shù)，k≤i < j。本發(fā)明不限制基準(zhǔn)點(diǎn)的個數(shù)，作為優(yōu)選，基準(zhǔn)點(diǎn)為5-15個為宜?；鶞?zhǔn)點(diǎn)數(shù)目選多點(diǎn)，可以提高校正系數(shù)的精確度。
[0038]本步驟的目的是為了在攝影圖像中建立坐標(biāo)系后，選取多個點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)，這些基準(zhǔn)點(diǎn)將用于獲取校正系數(shù)。通過這些基準(zhǔn)點(diǎn)最終來實(shí)現(xiàn)校正任何一個格點(diǎn)。本步驟中，最終獲得每個基準(zhǔn)點(diǎn)到格點(diǎn)P的半徑。
[0039]現(xiàn)在，舉例說明，如圖4所示，選取格點(diǎn)Q1, Q2, Q3, Q4, Q5, Q6, Q1坐標(biāo)為(76，67)，圖中用字母A表示，Q2坐標(biāo)為(143，141)，圖中用字母B表示，Q3坐標(biāo)為(214，207)，圖中用字母C表示，Q4坐標(biāo)為(275，272)，圖中用字母D表示，Q5坐標(biāo)為(338，336)，圖中用字母E表示，Q6坐標(biāo)為(391，393)，圖中用字母F表示，原點(diǎn)坐標(biāo)(0，0)，圖中用0表示。此時可以得到R!=101.3，R2=200.8，R3=297.7，R4=386.8，R5=476.6，R6=554.4。當(dāng)然，此時格點(diǎn) P 到格點(diǎn) P 的半徑為0，定義為Rtl=O。
[0040]在本步驟中，基準(zhǔn)點(diǎn)的選取并不限制在二維坐標(biāo)系的某一象限，也不限制所有基準(zhǔn)點(diǎn)一定要處于同一象限，當(dāng)然可以在實(shí)際中選擇基準(zhǔn)點(diǎn)全部位于某一個象限。
[0041]步驟六:在校正圖像中，選取i + 1個格點(diǎn)p，qi, q2, q3,…Qi作為基準(zhǔn)點(diǎn)，獲取任一格點(diǎn)qk的坐標(biāo)(xk, yk),計(jì)算格點(diǎn)qk到格點(diǎn)P的半徑rk,格點(diǎn)qk和格點(diǎn)Qk相互對應(yīng),k, i為正整數(shù)，k≤i < j。
[0042]本步驟與上一步驟比較類似，其也是最終要獲取每個基準(zhǔn)點(diǎn)到格點(diǎn)p的半徑rk。且本步驟中的基準(zhǔn)點(diǎn)都要和攝影圖像中的基準(zhǔn)點(diǎn)相互唯一對應(yīng)。繼續(xù)舉例說明，在如圖5所示的校正圖像中找出與圖4中的格點(diǎn)Q1, Q2, Q3, Q4, Q5, Q5分別對應(yīng)的格點(diǎn)，即Q1, q2, q3, q4, q5, Q6, I坐標(biāo)為(74，74)，圖中用字母a表示，q2坐標(biāo)為(148，148)，圖中用字母b表示，q3坐標(biāo)為(222，222)，圖中用字母c表示，q4坐標(biāo)為(296，296)，圖中用字母d表示，q5坐標(biāo)為(370，370)，圖中用字母e表示，q6坐標(biāo)為(444，444)，圖中用字母f表示，原點(diǎn)坐標(biāo)(0，0)，圖中用 O 表示。此時可以得到 6=104.7，r2=209.3，rs=314, r4=418.6，r5=523.3，r6=627.9。當(dāng)然，此時格點(diǎn)p到格點(diǎn)p的半徑為0，定義為rQ=0。
[0043]步驟七:根據(jù)畸變量(Rk，rk)，通過多項(xiàng)式函數(shù)擬合的方式得到校正系數(shù)Ktl, K1, K2，…Kn，n為自然數(shù)。這里采用多項(xiàng)式函數(shù)擬合的原因在于所有的函數(shù)都可以用多項(xiàng)式來表示，所以用多項(xiàng)式函數(shù)來擬合是一個比較好的方式。繼續(xù)舉例說明，根據(jù)坐標(biāo)(101.3, 104.7), (200.8, 209.3), (297.7，314)，(386.8，418.6)，(476.6,523.3), (554.4，627.9)，再加上(Rtl, r0)，目卩(O，0)，得到建立一個多項(xiàng)式的函數(shù)關(guān)系式，找出R和r之間的函
數(shù)關(guān)系。
[0044]O=KnX 0n+Kn_! X Olri+…+K2 X O^K1 X 0+K0
[0045]104.7=KnX101.S^K^XIO1.3n_1+—+K2X 101.S^K1XlOl.3+K0
[0046]209.3=KnX 200.8n+Kn_! X 200.8n-1+…+K2 X 200.8? X 200.8+K0
[0047]314=KnX297.7n+Kn_! X 297.7n_1+—+K2X 297.72+!^ X 297.7+K0
[0048]418.6=KnX 386.8n+Kn_! X 386.81"1+…+K2X 386.82+!^ X 386.8+K0
[0049]523.3=KnX 476.6n+Kn_! X 476.611—1+…+K2 X 476.62+^ X 476.6+K0
[0050]627.9=KnX 554.4n+Kn_! X 554.41"1+…+K2X 554.42+K: X 554.4+K0
[0051]我們可以用excel工具、OriginPro來進(jìn)行擬合,來找出最適合的多項(xiàng)式的次數(shù)以及各個系數(shù)。通過上述擬合，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)將鏡頭的切向畸變和徑向畸變進(jìn)行統(tǒng)一，從而最大限度地減小鏡頭圖像畸變的程度。
[0052]步驟八:對于攝影圖像中的任意一個格點(diǎn)Qm，獲取其坐標(biāo)(Xm，Ym)，計(jì)算其到格點(diǎn)P的半徑Rm，根據(jù)校正系數(shù)Ktl, K1, K2,…Kn，得到格點(diǎn)Qm校正后的理論半徑Lm，Lm = KnX (Rm)1VKlriX (Rm)n^1+-+K2X (Rm) WK1XRJKtl,m為正整數(shù)。如通過上述7組多項(xiàng)式的關(guān)系，最終用excel 擬合出來的最適合的`函數(shù)應(yīng)該為:Lm=4E-07Rm3-6E-05Rm2+l.0388Rm-0.1472。
[0053]步驟九:得到格點(diǎn)Qm 校正后的坐標(biāo)(Am，Bm), Am=XmXLm/Rm，Bm=YmXLm/Rm。
[0054]本發(fā)明提供的校正圖像，可以是矩形網(wǎng)格圖的橫向間距和縱向間距相等的，但是均勻分布的網(wǎng)格圖。這里的橫向間距是指兩條相鄰的橫向網(wǎng)格線I之間的間距，縱向間距是指兩條相鄰的縱向網(wǎng)格線2之間的間距，當(dāng)然矩形網(wǎng)格圖的橫向間距和縱向間距也可以不相等，但是格點(diǎn)必須均勻分布。橫向間距和縱向間距是可以不等的，但是橫向間距是均勻的，縱向間距也得是均勻的，即格點(diǎn)是均勻分布的，這樣設(shè)置才能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明的技術(shù)原理。
[0055]以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理、主要特征和優(yōu)點(diǎn)。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，上述實(shí)施例不以任何形式限制本發(fā)明，凡采用等同替換或等效變換的方式所獲得的技術(shù)方案，均落在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種鏡頭畸變校正方法，其特征在于，包括如下步驟: 步驟一:提供一個校正圖像，所述校正圖像為一矩形網(wǎng)格圖，所述矩形網(wǎng)格圖上設(shè)置有多條橫向網(wǎng)格線以及多條縱向網(wǎng)格線，橫向網(wǎng)格線和縱向網(wǎng)格線相互交叉的交叉點(diǎn)構(gòu)成一個格點(diǎn)，格點(diǎn)之間均勻分布； 步驟二:用待校正的鏡頭讀取所述校正圖像，產(chǎn)生所述校正圖像的攝影圖像，所述攝影圖像上具有多條橫向網(wǎng)線以及多條縱向網(wǎng)線，橫向網(wǎng)線和縱向網(wǎng)線相互交叉的交叉點(diǎn)構(gòu)成一個格點(diǎn)，每條橫向網(wǎng)線唯一對應(yīng)于一條橫向網(wǎng)格線，每條縱向網(wǎng)線唯一對應(yīng)于一條縱向網(wǎng)格線； 步驟三:在攝影圖像中，選取畸變程度最小的橫向網(wǎng)線作為橫軸X，選取畸變程度最小的縱向網(wǎng)線作為縱軸Y，將橫軸X和縱軸Y相互交叉構(gòu)成的格點(diǎn)P作為原點(diǎn)建立二維坐標(biāo)系; 步驟四:在校正圖像中，選取與橫軸X對應(yīng)的橫向網(wǎng)格線作為橫軸X，選取與縱軸Y對應(yīng)的縱向網(wǎng)格線作為縱軸1，選取橫軸X和縱軸y相互交叉構(gòu)成的格點(diǎn)p作為原點(diǎn)建立二維坐標(biāo)系，橫軸X和橫軸X的方向一致,縱軸y和縱軸Y的方向一致； 步驟五:在攝影圖像中，選取i+1個格點(diǎn)P，Q1, Q2, Q3,…仏作為基準(zhǔn)點(diǎn)，獲取任一格點(diǎn)Qk的坐標(biāo)(Xk，Yk),計(jì)算格點(diǎn)Qk到格點(diǎn)P的半徑Rk，k, i為正整數(shù)，k ≤ i < j ； 步驟六:在校正圖像中，選取i + 1個格點(diǎn)P，qi, q2, q3,作為基準(zhǔn)點(diǎn)，獲取任一格點(diǎn)qk的坐標(biāo)(xk,yk),計(jì)算格點(diǎn)qk到格點(diǎn)p的半徑rk,格點(diǎn)qk和格點(diǎn)Qk相互對應(yīng)，k, i為正整數(shù)，k ≤ i < j ; 步驟七:根據(jù)畸變量(Rk，rk)，通過多項(xiàng)式函數(shù)擬合的方式得到校正系數(shù)Ktl, K1, K2,…Kn，n為自然數(shù)； 步驟八:對于攝影圖像中的任意一個格點(diǎn)Qm，獲取其坐標(biāo)(Xm，Ym)，計(jì)算其到格點(diǎn)P的半徑Rm，根據(jù)校正系數(shù)Ktl, K1, K2,…Kn，得到格點(diǎn)Qm校正后的理論半徑Lm，Lm = KnX (Rm)"+Kn^1 X (Rm) n—1+…+K2 X (Rm) 2+K: X Rm+K0, m 為正整數(shù)； 步驟九:得到格點(diǎn)Qm校正后的坐標(biāo)(Am，Bm)，Am=XmXLm/Rm, Bm=YmXLm/Rm。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鏡頭畸變校正方法，其特征在于，在所述校正圖像中，所述矩形網(wǎng)格圖的橫向間距和縱向間距相等。
【文檔編號】G06T5/00GK103530852SQ201310482910
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年10月15日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月15日
【發(fā)明者】張萍 申請人:南京芒冠光電科技股份有限公司