謝文慧，曾培峰

　?。|華大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,，上海 201620）

       摘要：文章討論了目標(biāo)定位系統(tǒng)中失真圖像自動(dòng)校正的方法,，并保證目標(biāo)定位的精確性。在球面投影模型的基礎(chǔ)上,，以保持直線特性為約束,，實(shí)現(xiàn)了廣角鏡頭圖像的自動(dòng)校正。建立幾何校正模型,，采用分塊迭代校正的方法,，消除了不確定性誤差的影響，可將失真圖像中的目標(biāo)精確定位到真實(shí)場(chǎng)景中,。

　　關(guān)鍵詞：目標(biāo)定位,；廣角鏡頭；圖像失真校正

　　中圖分類號(hào)：TP751文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI： 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.03.013

　　引用格式：謝文慧,，曾培峰.目標(biāo)定位系統(tǒng)中圖像失真的自動(dòng)校正［J］.微型機(jī)與應(yīng)用,，2017,36（3）：42-44，48.

0引言

　　目標(biāo)定位技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱門研究方向,，近年來(lái)受到科研人員的廣泛關(guān)注,。智能視頻監(jiān)控、移動(dòng)機(jī)器人以及智能交通等新興科學(xué)技術(shù)都與目標(biāo)定位技術(shù)息息相關(guān),。然而,，由于鏡頭特性的內(nèi)在因素以及角度光線等外界因素,，圖像難免會(huì)出現(xiàn)失真的情況,，圖像失真的自動(dòng)校正是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位的一個(gè)難點(diǎn)。

　　圖像失真包括非線性失真和線性失真,。非線性失真由鏡頭特性引起,，具體表現(xiàn)為直線彎曲變形為弧線［1］。線性失真主要由拍攝角度引起,，具體表現(xiàn)為垂直和水平線發(fā)生傾斜［2］,。

　　基于鏡頭成像原理建立校正模型是非線性失真校正的基本方法，目前已有的非線性失真校正模型主要包括多項(xiàng)式畸變模型,、對(duì)數(shù)畸變模型,、球面投影模型和柱面投影模型等［3］。但校正模型的通用性不高,，不能滿足大多數(shù)失真圖像的校正要求,。PRESCOTT B和MCLEAN G F提出可以從單幅圖像中提取信息［4］，并依據(jù)直線的線性特征進(jìn)行校正,。KEDZIERSKI M等人提出了依據(jù)差分幾何和弧線曲率的校正方法［5］,。這類基于圖像內(nèi)容的校正方法［6］校正效果更優(yōu)，但計(jì)算量也更大,。

　　線性失真校正分為2D校正和3D校正,，GALLAGHER A C提出了2D平面內(nèi)的自動(dòng)旋轉(zhuǎn)校正方法［7］,，LEE H等人提出了基于人類感知學(xué)習(xí)的3D校正方法［8］。2D校正速度快但忽略了空間信息,，3D校正算法較為復(fù)雜,，兩者各有利弊。CARROLL等人提出了基于網(wǎng)格的非線性優(yōu)化方法［9］,，其通過(guò)最小化直線失真程度和保持局部形狀特征來(lái)優(yōu)化校正效果,，不過(guò)其需要與用戶交互，不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)校正優(yōu)化,。

　　本文根據(jù)目標(biāo)定位精準(zhǔn)性與實(shí)時(shí)性的要求,，選取了合適的校正算法并加以改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了失真圖像的自動(dòng)校正,。此外,，針對(duì)忽略圖像視覺(jué)效果的應(yīng)用場(chǎng)景，本文提出了分塊迭代校正的方法,。該方法最大程度地消除了各種不確定性誤差［10］,，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)從失真圖像到真實(shí)場(chǎng)景的精確定位。

1系統(tǒng)介紹

　　本系統(tǒng)分為兩部分：實(shí)時(shí)目標(biāo)定位模塊和離線校正模塊,，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示,。　　

　　目標(biāo)定位的具體流程為：廣角鏡頭采集輸入圖像,，ARM處理器從輸入圖像中提取目標(biāo),，根據(jù)映射參數(shù)進(jìn)行坐標(biāo)映射，最終標(biāo)記出目標(biāo)在真實(shí)場(chǎng)景中的位置,，并顯示到投影顯示屏上,。因?yàn)樾Ｕ惴ㄓ?jì)算量很大，包含上千次的浮點(diǎn)數(shù)乘除法運(yùn)算,，而本系統(tǒng)使用的是Cortex-M3低功耗處理器,，執(zhí)行該算法會(huì)耗費(fèi)大量時(shí)間，因此分離出校正模塊來(lái)計(jì)算映射參數(shù),。

　　本系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景為軍事模擬對(duì)戰(zhàn),，對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)地面積較大，為了能夠拍攝場(chǎng)地全景,，選用了視角較大的廣角鏡頭,。輸入圖像為廣角鏡頭拍攝的2×6幅1 024×768像素的靜態(tài)照片。由于使用了廣角鏡頭且攝像頭與拍攝平面存在夾角,，因此圖像同時(shí)存在非線性失真和線性失真,。

　　為了校正失真圖像，并優(yōu)化校正效果,，本系統(tǒng)在對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)地中標(biāo)記了9×7的標(biāo)準(zhǔn)矩形點(diǎn)陣,，將場(chǎng)地等分成48個(gè)方形區(qū)域,。經(jīng)廣角鏡頭拍攝后，該點(diǎn)陣會(huì)產(chǎn)生畸變,，得到一個(gè)失真點(diǎn)陣,，如圖2所示。標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)陣與失真點(diǎn)陣的坐標(biāo)數(shù)據(jù)作為離線校正模塊的輸入,，用來(lái)計(jì)算實(shí)時(shí)定位模塊所需的映射參數(shù),。

2廣角鏡頭失真校正

　　圖3廣角鏡頭成像示意圖廣角鏡頭的焦距短于標(biāo)準(zhǔn)鏡頭，因?yàn)楣饩€的折射規(guī)律,，擁有較大的視角,。假設(shè)廣角鏡頭的視角為V1OV2，拍攝方向沿Z軸,，其成像原理如圖3所示,。對(duì)于空間中的一點(diǎn)Po，連接Po與球心O交球面于點(diǎn)Ps,，Ps在X-Y平面上的投影點(diǎn)Pd即為Po的像點(diǎn),。

　　Po(xo,yo,zo)與Pd(xd,yd)的坐標(biāo)關(guān)系如下：

　　將Po投影到X-Y平面上并轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)（r表示點(diǎn)到球心O的距離，θ表示點(diǎn)和球心連線與X軸的夾角）可得：

　　其中,，R為球體的半徑,，D=zo為真實(shí)平面到像平面的距離。因?yàn)棣萶與θd相等,，只需確定ro與rd的函數(shù)關(guān)系式（2）,，即可實(shí)現(xiàn)失真圖像的校正。

　　在鏡頭參數(shù)R未知的情況下,，無(wú)法直接應(yīng)用式（2）進(jìn)行計(jì)算,。本文利用標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)陣與失真點(diǎn)陣的坐標(biāo)數(shù)據(jù),，采用多項(xiàng)式逼近的方法,，擬合出等效于式（2）的函數(shù)關(guān)系ro=f(rd)。函數(shù)形式如下：

　　f(r)=k0+k1r+k2r2+k3r3+k4r4（4）

　　其中,，k0為平移分量,，k1為線性失真參數(shù)，k2~k4為非線性失真參數(shù),。測(cè)試實(shí)驗(yàn)表明,，4階多項(xiàng)式的校正效果與3階相比有很大提升，而更高階較4階的提升程度并不明顯,。本文最終選擇4階多項(xiàng)式進(jìn)行擬合,。

3直線特性約束

　　直線是圖像中非常明顯的一種信息，保持直線特性可作為圖像失真校正的約束條件,。假設(shè)(x1,y1),、(x2,y2)和(x3,y3)為失真圖像中3個(gè)像素點(diǎn)校正后的坐標(biāo),，如果這3點(diǎn)在一條直線上，應(yīng)該滿足：

　　其中dij表示(xi,yi)和(xj,yj)兩點(diǎn)間的距離,。

　　在校正后的圖像中,，選取原本應(yīng)在同一條直線l上的N個(gè)離散點(diǎn)，根據(jù)式（5）可以推導(dǎo)出l的直線能量函數(shù)：

　　其中Xn表示平面中點(diǎn)的笛卡爾坐標(biāo)(xn,yn),。圖像中所有直線的能量函數(shù)總和∑El可用來(lái)衡量校正效果,，∑El越小則校正效果越佳。

4 線性失真校正

　　線性失真校正是對(duì)失真圖像進(jìn)行仿射變換,，使傾斜的直線重新恢復(fù)垂直或水平,。一些復(fù)雜的仿射變換模型可能會(huì)有較好的校正效果，但是需要從圖像中獲取大量信息,，并且計(jì)算過(guò)程復(fù)雜,。而本系統(tǒng)的目標(biāo)是坐標(biāo)映射的精確度和運(yùn)算速度，對(duì)圖像內(nèi)容的校正效果（如清晰度等）沒(méi)有要求,。因此,，本文忽略圖像的顏色、深度等信息,，只利用圖像中目標(biāo)點(diǎn)的坐標(biāo)信息來(lái)建立仿射變換模型,。

　　對(duì)于失真圖像I和原始圖像I′，存在映射關(guān)系H,，I上的任意一點(diǎn)(x,y)都可通過(guò)H映射到I′上的一點(diǎn)(x′,y′),，即：(x′,y′)=H·(x,y)。仿射變換模型的建立就是確定失真圖像與原始圖像之間的映射關(guān)系H,，本文選取的映射方程如下：

　　上式中有8個(gè)未知數(shù),，選取失真圖像與原始圖像中4組對(duì)應(yīng)點(diǎn)，建立并求解線性方程組,，即可求出映射關(guān)系H,。

5分塊迭代校正

　　對(duì)于面積較大的圖像，不同區(qū)域的失真程度也不同,，只用一個(gè)校正模型對(duì)整幅圖像進(jìn)行校正,，無(wú)法保證校正效果，對(duì)圖像進(jìn)行分塊校正可以優(yōu)化校正效果,。并且鄰近的分塊之間是相互關(guān)聯(lián),、相互約束的，利用這種約束關(guān)系可以減少誤差,。

　　針對(duì)本文的校正對(duì)象（9×7的點(diǎn)陣）,，依據(jù)點(diǎn)陣的分布，將圖像劃分為48塊,。每4個(gè)點(diǎn)組成一個(gè)四邊形區(qū)域,，為一個(gè)分塊S,，如圖4所示。由上文可知,，4組對(duì)應(yīng)點(diǎn)可確定一個(gè)映射關(guān)系H,，因此每一個(gè)分塊Si都可求解出一個(gè)映射關(guān)系Hi。對(duì)失真圖像中任意一點(diǎn),，先確定其在圖像中屬于哪一個(gè)分塊,，然后利用該分塊對(duì)應(yīng)的映射關(guān)系計(jì)算出該點(diǎn)在原始圖像中的坐標(biāo)。

　　依據(jù)上述的圖像分塊方式,，點(diǎn)陣中的任意一點(diǎn)P與4個(gè)分塊相關(guān)聯(lián),，這4個(gè)分塊可組合成一個(gè)大的圖像塊Sc，點(diǎn)P包含在其中,。取Sc的4個(gè)頂點(diǎn)ABCD,，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)陣中對(duì)應(yīng)的4點(diǎn)，計(jì)算出原始圖像到失真圖像的逆映射關(guān)系H-1c,。在無(wú)誤差的情況下,，應(yīng)有：P=H-1c·P′（P′為點(diǎn)P在原始圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)），但不可避免地會(huì)存在誤差Di=H-1c·P′-P,。同理,，取Sc四邊上的點(diǎn)EFGH，也可計(jì)算得到誤差Dj,。利用Di和Dj,，可以更新點(diǎn)P的坐標(biāo)為：P1=P-(Di+Dj)/2。遍歷全部點(diǎn)陣后,，可得到一組誤差較小的新點(diǎn)陣,。如此反復(fù)迭代，點(diǎn)陣的誤差會(huì)逐漸減小,。

6實(shí)驗(yàn)結(jié)果

　　應(yīng)用式（4）對(duì)失真點(diǎn)陣進(jìn)行非線性失真校正后的結(jié)果如圖5所示,。可以看出,，原本呈曲線分布的點(diǎn)陣已基本恢復(fù)線性,。但此時(shí)的點(diǎn)陣并不能完全滿足直線特性約束。繼續(xù)對(duì)點(diǎn)陣進(jìn)行分塊迭代校正,，最終得到的點(diǎn)陣如圖6所示。

　　圖7為迭代校正時(shí),，圖像中所有直線的能量函數(shù)總和∑El的變化情況,。迭代15次之后，∑El已減小90%,，迭代35次之后,，∑El已趨向于0,。

　　根據(jù)圖6所示點(diǎn)陣與標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)陣的坐標(biāo)信息，計(jì)算出所有圖像塊的映射參數(shù)Hi(i=1,2,…,48),，輸入實(shí)時(shí)目標(biāo)定位模塊,，最終坐標(biāo)映射的計(jì)算結(jié)果如表1所示。

　　表1結(jié)果表明,，本系統(tǒng)計(jì)算出的映射坐標(biāo)和真實(shí)場(chǎng)景中的坐標(biāo)基本吻合,。在1 024×768的圖像中，誤差控制在一個(gè)像素范圍內(nèi),。

7結(jié)論

　　針對(duì)注重精度與速度而不要求視覺(jué)效果的應(yīng)用場(chǎng)合,，

　　本文提出了有效校正非線性失真和線性失真，并可消除鏡頭缺陷及人工失誤所產(chǎn)生誤差的方法,，可實(shí)現(xiàn)失真圖像中的目標(biāo)在真實(shí)場(chǎng)景中的精確定位,。

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