的精度。
【附圖說明】
[0042]圖1是本發(fā)明圖像透視畸變校正的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0043]圖2是本發(fā)明優(yōu)選圖像透視畸變校正的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0044]圖3是本發(fā)明圖像透視畸變校正的方法流程圖；
[0045]圖4是本發(fā)明第一實施例中圖像透視畸變校正的方法流程圖；
[0046]圖5是本發(fā)明第二實施例中圖像透視畸變校正方法的實現(xiàn)原理圖。
【具體實施方式】
[0047]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0048]圖1是本發(fā)明圖像透視畸變校正的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，應(yīng)用于包括兩個攝像頭的拍攝終端，所述系統(tǒng)100包括有圖像獲取模塊10、信息生成模塊20以及圖像校正模塊30，其中:
[0049]圖像獲取模塊10，用于通過第一攝像頭和第二攝像頭同時對被攝物體進行拍攝，獲取對應(yīng)的第一圖像和第二圖像。所述被攝物體可以是人物、動物、植物、建筑物、山、水、天空等任意一種或多種。所述第一攝像頭和第二攝像頭為拍攝終端在同一面的兩個攝像頭，可以是左右攝像頭或上下攝像頭，所述兩個攝像頭可同時拍攝且拍攝的內(nèi)容基本一致，即第一圖像和第二圖像的圖像內(nèi)容基本一致，存在較多的重合區(qū)域。目前兩個攝像頭已在相機、手機、平板電腦等拍攝終端上廣泛應(yīng)用。
[0050]信息生成模塊20，用于分別生成第一圖像對應(yīng)的第一三維矢量信息和第二圖像對應(yīng)的第二三維矢量信息。這里，根據(jù)第一圖像可以生成第一三維矢量信息，該第一三維矢量信息可以構(gòu)成第一三維圖像；根據(jù)第二圖像可以生成第二三維矢量信息，該第二三維矢量信息可以構(gòu)成第二三維圖像。優(yōu)選的是，本發(fā)明中的三維矢量信息是指圖像的平面二維坐標(biāo)以及圖像中各像素點對應(yīng)的原像點與攝像頭之間距離的矢量信息。所述距離優(yōu)選為圖像的平面二維坐標(biāo)以及圖像中各應(yīng)像素點對應(yīng)的原像點與攝像頭平面之間距離，當(dāng)然所述距離也可以是圖像的平面二維坐標(biāo)以及圖像中各應(yīng)像素點對應(yīng)的原像點與攝像頭的中心點之間距離。所述原像點是圖像中像素點對應(yīng)的實際物體的點。
[0051]圖像校正模塊30，用于根據(jù)得到的第一三維矢量信息和第二三維矢量信息，通過預(yù)定的透視畸變校正算法，對第一圖像和第二圖像進行透視畸變校正。拍攝終端中可預(yù)存有至少一種透視畸變校正算法，例如基于物體距離與方向進行鏡頭透視畸變校正算法，由于所述透視畸變校正算法為現(xiàn)有技術(shù)，因此在此不再贅述。具體而言，根據(jù)透視畸變校正算法和第一三維矢量信息，對第一圖像進行透視畸變校正；以及根據(jù)透視畸變校正算法和第二三維矢量信息，對第二圖像進行透視畸變校正。
[0052]本發(fā)明拍攝終端在拍攝時，通過兩個攝像頭一次性獲取被攝物體的兩個圖像，并分別生成兩個圖像的三維矢量信息，可大大縮短現(xiàn)有技術(shù)需不同距離分別多次對焦拍攝多個圖像獲取深度信息的時間；然后調(diào)用透視畸變校正算法對三維圖像進行透視畸變校正，從而實現(xiàn)對三維圖像進行透視畸變校正。
[0053]圖2是本發(fā)明優(yōu)選圖像透視畸變校正的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，應(yīng)用于包括兩個攝像頭的拍攝終端，所述拍攝終端可以是相機、手機、平板電腦等，所述系統(tǒng)100至少包括有圖像獲取模塊10、信息生成模塊20以及圖像校正模塊30，其中:
[0054]所述圖像獲取模塊10，用于通過第一攝像頭和第二攝像頭同時對被攝物體進行拍攝，獲取對應(yīng)的第一圖像和第二圖像。
[0055]所述信息生成模塊20，用于分別生成第一圖像對應(yīng)的第一三維矢量信息和第二圖像對應(yīng)的第二三維矢量信息。優(yōu)選的是，所述信息生成模塊20包括:
[0056]第一生成子模塊21，用于生成第一圖像中各像素點的第一三維矢量信息。
[0057]第二生成子模塊22，用于生成第二圖像中各像素點的第二三維矢量信息。
[0058]通過兩個攝像頭一次拍攝獲取三維矢量信息，大大縮短現(xiàn)有技術(shù)需不同距離分別多次對焦拍攝多張照片獲取深度信息的時間。基于像素點的三維矢量信息校正的精度是現(xiàn)有技術(shù)通過幾張照片獲取的幾個深度值進行局部大范圍校正的精度的千萬倍，可大大提高透視畸變校正的速度與精度。
[0059]更好的是，所述信息生成模塊30還可包括:
[0060]區(qū)域分析子模塊23，用于分析出第一圖像和第二圖像的重合區(qū)域。所述重合區(qū)域的分析涉及到圖像識別技術(shù)，基于RGB (Red，Green, Blue，紅綠藍(lán))值，亮度，灰度等像素點特征找到相似點與不相似點分界線，即可分析出第一圖像和第二圖像的重合區(qū)域。
[0061]第一生成子模塊21，用于計算第一圖像在重合區(qū)域中每個像素點對應(yīng)的原像點距第一攝像頭的距離，得到第一距離，并根據(jù)每個像素點的第一二維坐標(biāo)和第一距離，生成第一圖像的第一三維矢量信息，第一三維矢量信息可以用(x，y，z)來表示。即本發(fā)明中的第一三維矢量信息是指第一圖像的平面二維坐標(biāo)以及第一圖像中各像素點對應(yīng)的原像點與第一攝像頭之間距離的矢量信息。
[0062]第二生成子模塊22，用于計算第二圖像在重合區(qū)域中每個像素點對應(yīng)的原像點距第二攝像頭的距離，得到第二距離，并根據(jù)每個像素點的第二二維坐標(biāo)和第二距離，生成第二圖像的第二三維矢量信息，第二三維矢量信息可以用(x，y，z)來表示。即本發(fā)明中的第二三維矢量信息是指第二圖像的平面二維坐標(biāo)以及第二圖像中中各像素點對應(yīng)的原像點與第二攝像頭之間距離的矢量信息。
[0063]所述圖像校正模塊30，用于根據(jù)得到的第一三維矢量信息和第二三維矢量信息，通過預(yù)定的透視畸變校正算法，對第一圖像和第二圖像進行透視畸變校正。
[0064]優(yōu)選的是，所述圖像校正模塊30包括:
[0065]第一校正子模塊31，用于根據(jù)第一三維矢量信息調(diào)用預(yù)定的第一透視畸變校正參數(shù)，并通過透視畸變校正算法對第一圖像的重合區(qū)域進行透視畸變校正。
[0066]第二校正子模塊32，用于根據(jù)第二三維矢量信息調(diào)用預(yù)定的第二透視畸變校正參數(shù)，并通過透視畸變校正算法對第二圖像的重合區(qū)域進行透視畸變校正。第二透視畸變校正參數(shù)與第一透視畸變校正參數(shù)可以相同或不同。
[0067]更好的是，所述圖像透視畸變校正的系統(tǒng)100還可包括:
[0068]指令接收模塊40，用于對第一圖像和第二圖像進行透視畸變校正之后，若接收到圖像展示指令，判斷所述圖像展示指令的類型。所述圖像展示指令的類型可以是二維圖像展示指令或者三維圖像展示指令。
[0069]第一展示模塊50，用于若圖像展示指令為二維圖像展示指令時，截取出校正后的第一圖像或第二圖像中的重合區(qū)域進行展示。
[0070]第二展示模塊60，用于若圖像展示指令為三維圖像展示指令時，對校正后的第一圖像和第二圖像進行三維調(diào)制和展示。這里，校正后的第一圖像和第二圖像同時展示可構(gòu)成三維圖像。
[0071]本發(fā)明描述了通過兩個攝像頭捕獲被攝圖像中各像素點的三維矢量信息，并調(diào)用相應(yīng)鏡頭透視畸變參數(shù)進行三維圖像畸變校正的技術(shù)，大大提高透視畸變校正的速度與精度，并且彌補了現(xiàn)有技術(shù)不能對三維圖像進行透視畸變校正的缺陷。還可以用校正后的兩幅圖像進行三維顯示，用戶體驗更佳。
[0072]圖3是本發(fā)明圖像透視畸變校正的方法流程圖，應(yīng)用于包括兩個攝像頭的拍攝終端，所述方法可通過如圖1或圖2所示的像透視畸變校正的系統(tǒng)100實現(xiàn)，所述方法包括有: