基于球面坐标定位算法的鱼眼图像校正方法

鱼眼镜头因其宽视场和短焦距而广泛应用于机器人导航、智能交通等领域。但鱼眼镜头拍摄的鱼眼图像存在较大程度的扭曲失真,所以图像校正问题值得研究。本文提出了基于球面坐标定位算法的鱼眼图像校正模型算法。首先运用预处理把鱼眼图像中的有效区域识别并提取出来。然后采用扫描线逼近法,得到较快的速度和较好的识别效果。由于不需要对图像进行标定,因此只选用二维算法进行校正。最后将球面坐标定位算法和双线性灰度插值方法相结合,并与传统的球面投影法进行对比试验。实验表明,与传统的球面投影模型相比,球面坐标定位模型运行速度更快、图像校正质量更好。

一种新的鱼眼图像校正算法

鱼眼镜头由于焦距短视角大而在不同领域得到广泛应用,但鱼眼镜头在成像时由于不同视场垂轴放大率不同,使图像产生畸变,影响鱼眼图像的实际应用价值,由此引起了人们对鱼眼图像的研究热潮。该文就校正鱼眼图像畸变问题展开研究,首先提出了一种新的确定鱼眼图像有效区域的扫描线逼近算法,解决了经典扫描线逼近法在有效区域边界存在大量黑色像素点时容易出现偏差的问题。然后,又提出了一种对鱼眼图像横向和纵向同时进行校正的算法,实验结果表明新的校正算法的横向校正效果与经度校正算法相近,纵向校正效果明显优于经度校正算法,在校正速度上也有所提升,且校正后的图像清晰度要远远好于经度校正算法校正后的图像。