本發(fā)明涉及圖像處理，尤其涉及一種基于高次多項(xiàng)式的圖像幾何校正方法、系統(tǒng)及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、圖像的幾何校正也稱圖像配準(zhǔn)。圖像在生成過程中會(huì)受到如鏡頭光學(xué)系統(tǒng)誤差、大氣折射等外部因素的影響，不可避免會(huì)產(chǎn)生一定程度的圖像畸變。為了糾正圖像的平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、偏扭、彎曲等幾何失真，通常需要對圖像進(jìn)行幾何校正。幾何校正的目的是使圖像中的地物位置與其真實(shí)位置相匹配，提高圖像的可用性和準(zhǔn)確性。

2、在大多圖像處理或地理信息軟件中，幾何校正通過選擇幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行校正，所采用的方法一般為多項(xiàng)式校正，對校正圖像按照校正圖像的幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行校正計(jì)算并對像元進(jìn)行重采樣生成新的圖像。校正后的圖像與配準(zhǔn)圖像幾何特征點(diǎn)數(shù)據(jù)之間誤差平方和最小，從而達(dá)到將圖像校正到預(yù)期形態(tài)的目的。

3、但是，在圖像非線性畸變的情況下，采用多項(xiàng)式校正圖像時(shí)，由于多項(xiàng)式次數(shù)較高（一般為三次多項(xiàng)式），計(jì)算多項(xiàng)式的系數(shù)需要提供大量且精確的幾何特征點(diǎn)數(shù)據(jù)。而在采用多項(xiàng)式分步校正以漸次逼近的方法進(jìn)行圖像校正時(shí)，其需要對原始圖像進(jìn)行多次迭代操作和重采樣，并在重采樣的結(jié)果基礎(chǔ)上再次進(jìn)行幾何校正計(jì)算，進(jìn)而使得在多次重采樣過程中會(huì)產(chǎn)生額外的存儲(chǔ)占用，對實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)而言資源占用較大。

4、同時(shí)，在現(xiàn)實(shí)場景應(yīng)用中當(dāng)圖像畸變屬于同一系統(tǒng)誤差，且需要校正的參數(shù)相等時(shí)，由于每一圖像所需的幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)不相同，造成了現(xiàn)有幾何校正對同一類多個(gè)畸變圖像校正時(shí)無法復(fù)用或復(fù)用困難，使得對同一類多個(gè)畸變圖像進(jìn)行校正時(shí)存在重復(fù)勞動(dòng)的缺陷。

5、還有，現(xiàn)有技術(shù)中，同一圖像進(jìn)行過多次幾何校正后，原始圖像由于進(jìn)行了相應(yīng)次數(shù)的重采樣，一旦出現(xiàn)中間某個(gè)幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)異常或者誤差過大，則會(huì)使最終的校正結(jié)果出現(xiàn)不可接受的偏差，進(jìn)而而導(dǎo)致圖像校正失敗。此時(shí)如果要修正異常幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)，只能使原始圖像重復(fù)每一個(gè)校正步驟，進(jìn)而使得圖像校正的代價(jià)較大。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、（一）要解決的技術(shù)問題

2、鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點(diǎn)、不足，本發(fā)明提供一種基于高次多項(xiàng)式的圖像幾何校正方法、系統(tǒng)及設(shè)備，其解決了現(xiàn)有校正方法中多次重采樣系統(tǒng)資源占用較大、同類畸變的校正過程難以復(fù)用以及異常幾何特征點(diǎn)數(shù)據(jù)修正代價(jià)較大的技術(shù)問題。

3、（二）技術(shù)方案

4、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的主要技術(shù)方案包括：

5、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于高次多項(xiàng)式的圖像幾何校正方法，包括：

6、依據(jù)獲取到的待校正圖像的畸變類型，構(gòu)建校正該圖像幾何信息的多項(xiàng)式方程組模型；

7、根據(jù)多項(xiàng)式方程組模型的最高次數(shù)，從待校正圖像中提取幾何特征點(diǎn)，每一幾何特征點(diǎn)一一對應(yīng)預(yù)設(shè)的參考圖像中的參考特征點(diǎn)；

8、基于幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)和參考特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)，對多項(xiàng)式方程組模型進(jìn)行優(yōu)化和渲染驗(yàn)證，獲得最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型；

9、依據(jù)最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型，結(jié)合設(shè)定的迭代終止條件，對待校正圖像中像元的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行多次多項(xiàng)式的迭代處理，并以迭代結(jié)果對待校正圖像進(jìn)行重采樣，獲得待校正圖像的校正結(jié)果。

10、可選地，依據(jù)獲取到的待校正圖像的畸變類型，構(gòu)建校正該圖像幾何信息的多項(xiàng)式方程組模型包括：

11、對獲取到的待校正圖像進(jìn)行包含直線檢測和\或網(wǎng)格檢測的預(yù)檢測，獲得待校正圖像的畸變類型；

12、當(dāng)待校正圖像的畸變類型為線性畸變時(shí)，則構(gòu)建一次多項(xiàng)式方程組模型用以圖像幾何校正；

13、當(dāng)待校正圖像的畸變類型為非線性畸變時(shí)，則構(gòu)建高次多項(xiàng)式方程組模型用以圖像幾何校正。

14、可選地，根據(jù)多項(xiàng)式方程組模型的最高次數(shù)，從待校正圖像中提取幾何特征點(diǎn)，每一幾何特征點(diǎn)一一對應(yīng)預(yù)設(shè)的參考圖像中的參考特征點(diǎn)包括：

15、獲取多項(xiàng)式方程組模型的最高次數(shù)；

16、根據(jù)多項(xiàng)式方程組模型的最高次數(shù)，確定從待校正圖像中提取幾何特征點(diǎn)的數(shù)量；

17、依據(jù)幾何特征點(diǎn)的數(shù)量，結(jié)合幾何特征點(diǎn)的采樣規(guī)則，從待校正圖像中提取幾何特征點(diǎn)；

18、其中，幾何特征點(diǎn)的采樣規(guī)則包括：

19、每一幾何特征點(diǎn)在預(yù)設(shè)的參考圖像中均具有一一對應(yīng)的參考特征點(diǎn)；

20、幾何特征點(diǎn)均勻分布在待校正圖像的圖像范圍內(nèi)；

21、幾何特征點(diǎn)覆蓋待校正圖像的每一畸變位置。

22、可選地，根據(jù)多項(xiàng)式方程組模型的最高次數(shù)，確定從待校正圖像中提取幾何特征點(diǎn)的數(shù)量包括：

23、根據(jù)多項(xiàng)式方程組模型的最高次數(shù)，結(jié)合幾何特征點(diǎn)最少采樣數(shù)量求取公式，獲得幾何特征點(diǎn)的最少采樣數(shù)量；

24、根據(jù)幾何特征點(diǎn)的最少采樣數(shù)量，確定從待校正圖像中提取幾何特征點(diǎn)的數(shù)量，該幾何特征點(diǎn)的數(shù)量不少于幾何特征點(diǎn)的最少采樣數(shù)量；

25、其中，幾何特征點(diǎn)最少采樣數(shù)量求取公式為：

26、lmin=(n+1)*(n+2)/2

27、式中，lmin代表幾何特征點(diǎn)的最少采樣數(shù)量，n代表多項(xiàng)式方程組模型的最高次數(shù)。

28、可選地，基于幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)和參考特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)，對多項(xiàng)式方程組模型進(jìn)行優(yōu)化和渲染驗(yàn)證，獲得最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型包括：

29、獲取幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)和參考特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)；

30、基于幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)和參考特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)，對多項(xiàng)式方程組模型中的系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化更新，獲得經(jīng)優(yōu)化后到多項(xiàng)式方程組模型；

31、將待校正圖像按照經(jīng)優(yōu)化后到多項(xiàng)式方程組模型進(jìn)行渲染，獲得待校正圖像校正后的渲染圖像；

32、將渲染圖像與參考圖像進(jìn)行對比，判斷對比結(jié)果是否在設(shè)定的誤差閾值范圍內(nèi)；

33、在對比結(jié)果在設(shè)定的誤差閾值范圍內(nèi)的情況下，確定經(jīng)優(yōu)化后到多項(xiàng)式方程組模型為最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型。

34、可選地，依據(jù)最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型，結(jié)合設(shè)定的迭代終止條件，對待校正圖像中像元的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行多次多項(xiàng)式的迭代處理，并以迭代結(jié)果對待校正圖像進(jìn)行重采樣，獲得待校正圖像的校正結(jié)果包括：

35、獲取待校正圖像中的像元的位置數(shù)據(jù)；

36、將最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型中的多項(xiàng)式的數(shù)量設(shè)置為迭代終止條件；

37、根據(jù)迭代終止條件，通過最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型對像元的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行多次多項(xiàng)式的迭代處理，獲得該像元的校正位置數(shù)據(jù)；

38、依據(jù)每一像元的校正位置數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重采樣，獲得待校正圖像的校正結(jié)果。

39、可選地，在依據(jù)最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型，結(jié)合設(shè)定的迭代終止條件，對待校正圖像中像元的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行多次多項(xiàng)式的迭代處理，并以迭代結(jié)果對待校正圖像進(jìn)行重采樣，獲得待校正圖像的校正結(jié)果之后，還包括：

40、判斷校正結(jié)果是否滿足設(shè)定精度值；

41、在校正結(jié)果不滿足設(shè)定精度值時(shí)，則判斷幾何特征點(diǎn)和\或參考特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)是否為設(shè)定的異常數(shù)據(jù)；

42、若幾何特征點(diǎn)和\或參考特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)不是設(shè)定的異常數(shù)據(jù)，則以校正結(jié)果為初始迭代數(shù)據(jù)，通過最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型進(jìn)行多次多項(xiàng)式的迭代處理，獲得滿足設(shè)定精度值的校正結(jié)果；

43、若幾何特征點(diǎn)和\或參考特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)是設(shè)定的異常數(shù)據(jù)，則重采樣幾何特征點(diǎn)和\或參考特征點(diǎn)，并依據(jù)重采樣結(jié)果修正多項(xiàng)式方程組模型的系數(shù)；

44、依據(jù)修正后多項(xiàng)式方程組模型，結(jié)合設(shè)定的迭代終止條件，對待校正圖像中像元的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行多次多項(xiàng)式的迭代處理，并以迭代結(jié)果對待校正圖像進(jìn)行重采樣，獲得待校正圖像的校正結(jié)果。

45、可選地，最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型可以對與待校正圖像具有同一畸變類型的畸變圖像進(jìn)行幾何校正：

46、獲取與待校正圖像具有同一畸變類型的畸變圖像，并提取畸變圖像中像元的位置數(shù)據(jù)；

47、將最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型中的多項(xiàng)式的數(shù)量設(shè)置為迭代終止條件；

48、根據(jù)迭代終止條件，通過最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型對畸變圖像中像元的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行多次多項(xiàng)式的迭代處理，獲得該像元的校正位置數(shù)據(jù)；

49、依據(jù)畸變圖像中每一像元的校正位置數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重采樣，獲得畸變圖像中的校正結(jié)果。

50、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于高次多項(xiàng)式的圖像幾何校正系統(tǒng)，包括：

51、多項(xiàng)式方程組模型構(gòu)建模塊，用于依據(jù)獲取到的待校正圖像的畸變類型，構(gòu)建校正該圖像幾何信息的多項(xiàng)式方程組模型；

52、幾何特征點(diǎn)提取模塊，用于根據(jù)多項(xiàng)式方程組模型的最高次數(shù)，從待校正圖像中提取幾何特征點(diǎn)，每一幾何特征點(diǎn)一一對應(yīng)預(yù)設(shè)的參考圖像中的參考特征點(diǎn)；

53、多項(xiàng)式方程組模型優(yōu)化模塊，用于基于幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)和參考特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)，對多項(xiàng)式方程組模型進(jìn)行優(yōu)化和渲染驗(yàn)證，獲得最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型；

54、圖像幾何校正模塊，用于依據(jù)最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型，結(jié)合設(shè)定的迭代終止條件，對待校正圖像中像元的位置數(shù)據(jù)進(jìn)行多次多項(xiàng)式的迭代處理，并以迭代結(jié)果對待校正圖像進(jìn)行重采樣，獲得待校正圖像的校正結(jié)果。

55、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種具有圖像幾何校正的相機(jī)設(shè)備，包括：

56、拍攝單元，用于拍攝圖像；

57、存儲(chǔ)單元，與拍攝單元連接，用于存儲(chǔ)圖像；

58、圖像處理單元，與存儲(chǔ)單元連接，用于對產(chǎn)生畸變的圖像執(zhí)行以上所述的一種基于高次多項(xiàng)式的圖像幾何校正方法步驟。

59、（三）有益效果

60、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提出的一種基于高次多項(xiàng)式的圖像幾何校正方法，由于采用通過待校正圖像中的幾何特征點(diǎn)和參考圖像中的參考特征點(diǎn)對多項(xiàng)式方程組模型進(jìn)行優(yōu)化，再通過得到最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型對待校正圖像的像元進(jìn)行多次多項(xiàng)式的迭代處理，最后對迭代結(jié)果進(jìn)行重采樣獲得校正結(jié)果的技術(shù)方案，與現(xiàn)有技術(shù)相比較，其提高了高次多項(xiàng)式圖像幾何校正的魯棒性，降低了幾何特征點(diǎn)的獲取次數(shù)，以及將整個(gè)圖像校正過程中的重采樣次數(shù)優(yōu)化為1次，顯著降低了圖像校正時(shí)的系統(tǒng)資源占用。

61、同時(shí)，本發(fā)明中幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)僅用于優(yōu)化多項(xiàng)式方程組模型，使得當(dāng)校正同一類畸變的多個(gè)圖像時(shí)，只需選擇較典型的一個(gè)實(shí)例進(jìn)行本發(fā)明的幾何校正步驟，其他圖像可直接復(fù)用典型實(shí)例的最優(yōu)多項(xiàng)式方程組模型，達(dá)到省去其他同類型圖像的幾何特征點(diǎn)位置數(shù)據(jù)選取和分步校正的目的，簡化了幾何校正的步驟。

62、還有，本發(fā)明中幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)不直接參數(shù)圖像的幾何校正，使得當(dāng)幾何特征點(diǎn)的位置數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常導(dǎo)致校正效果不理想時(shí)，可針對出現(xiàn)問題的校正步驟單獨(dú)進(jìn)行修正，將異常的多項(xiàng)式方程組模型進(jìn)行替換，以做到不影響其他校正步驟同時(shí)糾正異常數(shù)據(jù)，不需要所有校正步驟進(jìn)行重新計(jì)算，降低異常幾何特征點(diǎn)數(shù)據(jù)的修正代價(jià)。