一種廣角鏡頭紅外圖像畸變校正方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種廣角鏡頭紅外圖像畸變校正方法，該方法包含如下步驟：S1，拍攝目標(biāo)標(biāo)定模板的原始畸變圖，并對(duì)所述的原始畸變圖做閾值分割及邊緣提取得到畸變邊緣圖；S2，根據(jù)所述的畸變邊緣圖建立畸變模型并得出畸變系數(shù)；S3，根據(jù)畸變系數(shù)求解邊緣像素點(diǎn)的新位置實(shí)現(xiàn)位置變換并生成邊緣畸變校正圖；S4，利用多次擬合和雙線性插值算法對(duì)邊緣畸變校正圖實(shí)現(xiàn)灰度校正。本發(fā)明可以對(duì)大視場(chǎng)紅外圖像進(jìn)行畸變校正，減少圖像變形度，提高了測(cè)量參數(shù)的精確度和可靠度。
【專利說明】
-種廣角鏡頭紅外圖像崎變校正方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及校正方法，特別設(shè)及一種廣角鏡頭紅外圖像崎變校正方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 幾何崎變是由于大視場(chǎng)短焦距光學(xué)系統(tǒng)不滿足針孔模型，不同視場(chǎng)的主光線通過 光學(xué)系統(tǒng)后與高斯像面的焦點(diǎn)高度不等于理想像高，使得實(shí)際像點(diǎn)偏離理想像點(diǎn)。崎變中 徑向崎變影響最大，切向崎變忽略不計(jì)。根據(jù)徑向崎變?cè)恚飨袼攸c(diǎn)崎變大小只與該點(diǎn)到 光學(xué)中屯、的距離有關(guān)，與該點(diǎn)坐標(biāo)無關(guān)。
[0003] 由于廣角鏡頭使圖像發(fā)生非線性光學(xué)崎變，圖像發(fā)生嚴(yán)重變形，影響測(cè)量參數(shù)的 精確度和可靠度。目前已有的崎變校正方法使用的是等間距的網(wǎng)格點(diǎn)作為校正模板，若目 標(biāo)模板為等間距網(wǎng)格，拍攝崎變圖像時(shí)要保證模板和產(chǎn)品的鏡頭面平行，且由于紅外圖像 的熱效應(yīng)，等間距網(wǎng)格的目標(biāo)源也較難實(shí)現(xiàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種廣角鏡頭紅外圖像崎變校正方法，減少圖像變形度，提 高了測(cè)量參數(shù)的精確度和可靠度。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)W上目的，本發(fā)明是通過W下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
[0006] -種廣角鏡頭紅外圖像崎變校正方法，其特點(diǎn)是，該方法包含如下步驟：
[0007] SI,拍攝目標(biāo)標(biāo)定模板的原始崎變圖，并對(duì)所述的原始崎變圖做闊值分割及邊緣 提取得到崎變邊緣圖；
[000引S2,根據(jù)所述的崎變邊緣圖建立崎變模型并得出崎變系數(shù)；
[0009] S3,根據(jù)崎變系數(shù)求解邊緣像素點(diǎn)的新位置實(shí)現(xiàn)位置變換并生成邊緣崎變校正 圖；
[0010] S4，利用多次擬合和雙線性插值算法對(duì)邊緣崎變校正圖實(shí)現(xiàn)灰度校正。
[0011] 所述的步驟S2具體包含：
[001^ S2.1，根據(jù)崎變校正公式和相似關(guān)系，求得理想像素點(diǎn)Q的行列坐標(biāo)(Xd，Yd):
[0013]
式（1)，其中崎變點(diǎn)P的行列坐標(biāo)為(X，Y)，R為 崎變像素點(diǎn)與光學(xué)中屯、的距離，kl和k2為兩個(gè)崎變系數(shù)；
[0014] S2.2，對(duì)所述崎變邊緣圖提取距離光學(xué)中屯、最近點(diǎn)和最遠(yuǎn)點(diǎn)，求得崎變圓的圓屯、， 再通過崎變圓邊緣上的點(diǎn)與圓屯、距離相等求得崎變系數(shù)kl和k2。
[0015] 所述的步驟S4具體包含：
[0016] S4.1，計(jì)算邊緣檢測(cè)圖中像素點(diǎn)到光學(xué)中屯、的距離R/ :
[0017] R' = k3 X R+k4 X R2+k5 X R3+k6 X R4+k7 X r5，其中，k3、k4、k5、k6和k7分別為邊緣崎 變校正圖到崎變邊緣圖的擬合系數(shù)；
[0018] S4.2,計(jì)算邊緣崎變校正圖到崎變邊緣圖的擬合系數(shù)，并利用雙線性內(nèi)插值實(shí)現(xiàn) 灰度插值生成圖像崎變校正圖。
[0019] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有W下優(yōu)點(diǎn)：
[0020] 本發(fā)明可W對(duì)大視場(chǎng)紅外圖像進(jìn)行崎變校正，減少圖像變形度，提高了測(cè)量參數(shù) 的精確度和可靠度。
【附圖說明】
[0021] 圖1為本發(fā)明一種廣角鏡頭紅外圖像崎變校正方法的流程圖；
[0022] 圖2為崎變模型位置坐標(biāo)幾何示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0023] W下結(jié)合附圖，通過詳細(xì)說明一個(gè)較佳的具體實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步闡述。
[0024] 如圖1所示，一種廣角鏡頭紅外圖像崎變校正方法，該方法包含如下步驟：
[0025] SI, W-個(gè)均勻發(fā)熱的球?yàn)闃?biāo)定模板，拍攝目標(biāo)標(biāo)定模板的原始崎變圖，并對(duì)所述 的原始崎變圖做闊值分割及邊緣提取得到崎變邊緣圖，標(biāo)定模板為一個(gè)均勻發(fā)熱的球；
[0026] S2,根據(jù)所述的崎變邊緣圖建立崎變模型并得出崎變系數(shù)；
[0027] S3,根據(jù)崎變系數(shù)求解邊緣像素點(diǎn)的新位置實(shí)現(xiàn)位置變換并生成邊緣崎變校正 圖；
[00%] S4,利用多次擬合和雙線性插值算法對(duì)邊緣崎變校正圖實(shí)現(xiàn)灰度校正。
[00巧]上述的步驟S2具體包含：
[0030] S2.1，參見圖2,根據(jù)崎變校正公式和相似關(guān)系，求得理想像素點(diǎn)Q的行列坐標(biāo)(Xd， Yd)：
[0031] 其中光 學(xué)中屯、0的打列坐你刃U〇，Yo)，崎雙點(diǎn)P的打列坐你刃U，Y)，R刃崎雙像素點(diǎn)與化芋中屯、的 距離，kl和k2為兩個(gè)崎變系數(shù)；
[0032] S2.2，對(duì)所述崎變邊緣圖提取距離光學(xué)中屯、最近點(diǎn)和最遠(yuǎn)點(diǎn)，圓屯、點(diǎn)在最近點(diǎn)與 最遠(yuǎn)點(diǎn)中間，求得崎變圓的圓屯、，再通過崎變圓邊緣上的點(diǎn)與圓屯、距離相等求得崎變系數(shù) Id 和 k2。
[0033] 上述的步驟S3具體為:將崎變系數(shù)代入校正方程(式1)求解邊緣像素點(diǎn)的新位置 實(shí)現(xiàn)位置變換并生成邊緣崎變校正圖，實(shí)現(xiàn)(X，Y巧lj(Xd，Yd)的變換；
[0034] 上述的步驟S4具體包含：
[0035] S4.1，利用上述參數(shù)對(duì)原始崎變圖校正時(shí)，校正圖像有多點(diǎn)無值對(duì)應(yīng)，計(jì)算邊緣檢 測(cè)圖中像素點(diǎn)到光學(xué)中屯、的距離R/ :
[0036] R' = k3 X R+k4 X R2+k5 X R3+k6 X R4+k7 X r5，其中，k3、k4、k5、k6和k7分別為邊緣崎 變校正圖到崎變邊緣圖的擬合系數(shù)；。
[0037] S4.2，用相似的思想計(jì)算邊緣崎變校正圖到崎變邊緣圖的擬合系數(shù)k3、k4、k5、k6、 k7，并利用雙線性內(nèi)插值實(shí)現(xiàn)灰度插值生成圖像崎變校正圖。
[0038] 在具體實(shí)施例中，還可W步驟S4后還包含驗(yàn)證崎變系數(shù)是否有效運(yùn)一步驟。具體 地選取另一張崎變圖進(jìn)行校正。
[0039] 綜上所述，本發(fā)明一種廣角鏡頭紅外圖像崎變校正方法，減少圖像變形度，提高了 測(cè)量參數(shù)的精確度和可靠度。
[0040] 盡管本發(fā)明的內(nèi)容已經(jīng)通過上述優(yōu)選實(shí)施例作了詳細(xì)介紹，但應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到上述的 描述不應(yīng)被認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明的限制。在本領(lǐng)域技術(shù)人員閱讀了上述內(nèi)容后，對(duì)于本發(fā)明的 多種修改和替代都將是顯而易見的。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)由所附的權(quán)利要求來限定。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種廣角鏡頭紅外圖像畸變校正方法，其特征在于，該方法包含如下步驟： S1，拍攝目標(biāo)標(biāo)定模板的原始畸變圖，并對(duì)所述的原始畸變圖做閾值分割及邊緣提取 得到畸變邊緣圖； S2，根據(jù)所述的畸變邊緣圖建立畸變模型并得出畸變系數(shù)； 53, 根據(jù)畸變系數(shù)求解邊緣像素點(diǎn)的新位置實(shí)現(xiàn)位置變換并生成邊緣畸變校正圖； 54, 利用多次擬合和雙線性插值算法對(duì)邊緣畸變校正圖實(shí)現(xiàn)灰度校正。2. 如權(quán)利要求1所述的廣角鏡頭紅外圖像畸變校正方法，其特征在于，所述的步驟S2具 體包含： S2.1，根據(jù)畸變校正公式和相似關(guān)系，求得理想像素點(diǎn)Q的行列坐標(biāo)(Xd，Yd):式（1 )，其中畸變點(diǎn)P的行列坐標(biāo)為(X，Y)，R為畸變 像素點(diǎn)與光學(xué)中心的距離，kl和k2為兩個(gè)畸變系數(shù)； S2.2，對(duì)所述畸變邊緣圖提取距離光學(xué)中心最近點(diǎn)和最遠(yuǎn)點(diǎn)，求得畸變圓的圓心，再通 過畸變圓邊緣上的點(diǎn)與圓心距離相等求得畸變系數(shù)kl和k2。3. 如權(quán)利要求1所述的廣角鏡頭紅外圖像畸變校正方法，其特征在于，所述的步驟S4具 體包含： S4.1，計(jì)算邊緣檢測(cè)圖中像素點(diǎn)到光學(xué)中心的距離V : f = k3 X R+k4 X R2+k5 X R3+k6 X R4+k7 X R5，其中，k3、k4、k5、k6和k7分別為邊緣畸變校 正圖到畸變邊緣圖的擬合系數(shù)； S4.2,計(jì)算邊緣畸變校正圖到畸變邊緣圖的擬合系數(shù)，并利用雙線性內(nèi)插值實(shí)現(xiàn)灰度 插值生成圖像畸變校正圖。
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK105957041SQ201610364359
【公開日】2016年9月21日
【申請(qǐng)日】2016年5月27日
【發(fā)明人】井麗紅, 楊逸峰, 竇偉, 伍玲玲
【申請(qǐng)人】上海航天控制技術(shù)研究所