一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115760595A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211314646.8(22)申请日2022.10.26(71)申请人中国电子科技集团公司第五十四研究所地址050081河北省石家庄市中山西路589号第五十四所航天实验室(72)发明人常晓宇王敏王港郭争强刘宇张晓男谢鑫浩孙方德朱进陈金勇(74)专利代理机构河北东尚律师事务所13124专利代理师王文庆(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06V10/40(2022.01)G06V10/75(2022.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法(57)摘要本发明公开了一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法，属于图像处理技术领域。其包括步骤：对超广角镜头图像提取线段得到线段集合；将整个图像划分为多个区域；分别定义图像的上下左右边缘区域，仅校正该区域内的直线畸变；分别获取位于各边缘区域中的线段集合；以边缘区域线段集合中线段的倾角为依据，按间隔等间距分为多个线段子集；在线段子集中寻找线段对构成匹配线段集合；生成线段特征校正点集；形成全域校正匹配点集；建立二次多项式校正模型，通过最小二乘法对超广角镜头图像进行校正。本发明充分利用图像中目标的直线特征，并结合图像重采样方法完成图像校正，有效降低手机超广角镜头在具有直线目标场景下的畸变。CN115760595ACN115760595A权利要求书1/2页1.一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采用LSD算法对超广角镜头图像IM提取线段，得到线段集合Lset；步骤2，将整个超广角镜头图像IM划分为4*4个区域，第i行第j列的区域记为Zij；步骤3，分别定义图像的上下左右边缘区域Etop、Ebot、Elef和Erig，仅校正该区域内的直线畸变；步骤4，通过位置关系分别获取位于各边缘区域中的线段集合LE；步骤5，以边缘区域线段集合LE中线段的倾角θ为依据，按间隔dθ将LE等间距分为多个线段子集步骤6，依据线段的倾角和距离约束，在线段子集中寻找线段对，构成匹配线段集合步骤7，基于获取的匹配线段集合生成线段特征校正点集Pline；步骤8，在超广角镜头图像IM的每个子区域Zij内均匀选择点，形成全域校正匹配点集Padj；步骤9，依据全域校正匹配点集Padj建立二次多项式校正模型，通过最小二乘法校正超广角镜头图像IM，得到校正后图像IMadj。2.根据权利要求1所述的一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法，其特征在于，步骤4中，根据如下条件判断Lset中的线段l是否隶属于相应的线段集合LE：l∈LEifE∈{Etop,Ebot,Elef,Erig}式中，N()表示线段的像素数目，δ表示比例阈值。3.根据权利要求2所述的一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法，其特征在于，步骤5中线段子集的计算方式如下：ifθmin+dθ×(k‑1)≤θl＜θmin+dθ×k式中，int()为向上取整，θl表示线段l的倾角，θmin和θmax分别为线段子集中线段倾角的最小值和最大值。4.根据权利要求3所述的一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法，其特征在于，步骤6中，若线段子集中的两条线段li和lj满足以下条件，则认为由其构成的线段对(li,lj)属于匹配线段集合其中，|*|表示求绝对值，θthr表示线段倾角差的阈值，||*||代表线段的长度，dis()表示求两点之间的距离，PM表示相应线段的中点，λ表示线段位置约束阈值。2CN115760595A权利要求书2/2页5.根据权利要求4所述的一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法，其特征在于，步骤7的具体方式为：对于匹配线段集合中的线段对(li,lj)，将距离所在边缘区域E边界更近的线段作为待校正线段la，设la的起点和终点分别为和则待校正线段终点的计算方式如下：式中，la表示由线段对(li,lj)产生的待校正线段，||la||表示la的线段长度，表示求倾角差的绝对值；存在c个线段特征校正点的集合Pline表示为：式中，表示由线段产生的校正点对，为校正前点的位置，为校正后点的位置。6.根据权利要求5所述的一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法，其特征在于，步骤8中，全域校正匹配点集Padj由非线段区域点集Pnoline和线段特征校正点集Pline组成：Padj＝Pnoline+Pline式中，为区域Zm的中点，Zm是指与边缘线段集合LE不相交的区域，由部分边缘区域和中心区域组成。3CN115760595A说明书1/5页一种基于线段特征的超广角镜头相片畸变校正方法技术领域[0001]本发明属