魚眼相機(jī)圖像處理及校正算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、魚眼相機(jī)具有廣視角、大景深的特點(diǎn)，在攝影測(cè)量和全方位視覺等領(lǐng)域已有較為廣泛的應(yīng)用。由于其圖像構(gòu)成的特殊性，魚眼相機(jī)的應(yīng)用已逐步擴(kuò)展到公共安全、國防和航天監(jiān)視等特殊領(lǐng)域。在這些特殊應(yīng)用中，隨著相機(jī)的空間分辨率由標(biāo)清逐步提升至1080P乃至4k，幀率由25幀每秒逐步提高至60幀每秒，畸變圖像的實(shí)時(shí)預(yù)處理和校正已成為應(yīng)用的瓶頸，相關(guān)的算法和硬件實(shí)現(xiàn)架構(gòu)逐步成為高速實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵問題。
　　本文在合作單位863子課題的支持下，對(duì)魚眼相機(jī)的圖像

2、處理流程、壞點(diǎn)校正和魚眼畸變校正進(jìn)行了較為深入的研究。論文的主要內(nèi)容有三個(gè)方面。首先，針對(duì)合作單位設(shè)計(jì)的光學(xué)系統(tǒng)輸出的魚眼圖像，設(shè)計(jì)了高效的壞點(diǎn)校正算法。目標(biāo)相機(jī)輸出的圖像中含有大量的紋理信息，現(xiàn)有的壞點(diǎn)校正算法在圖像的平坦區(qū)域效果不錯(cuò)，但對(duì)圖像的邊緣特別是較復(fù)雜邊緣的效果很不理想，或無法濾除邊緣位置的壞點(diǎn)，或?yàn)V除壞點(diǎn)后造成較大的邊緣模糊。本文提出了一種基于最小中值梯度濾波的壞點(diǎn)檢測(cè)及校正算法，在壞點(diǎn)檢測(cè)時(shí)，由最小中值梯度得到圖像的邊緣

3、方向，再沿邊緣進(jìn)行檢測(cè)，在壞點(diǎn)校正時(shí)，采用基于邊緣遞變規(guī)律的自適應(yīng)校正方法，經(jīng)該方法處理后得到的圖像很好地還原了目標(biāo)圖像的紋理信息。其次，基于論文提出的壞點(diǎn)校正算法，設(shè)計(jì)了高效的硬件處理結(jié)構(gòu)，通過簡化的加減和移位處理，獲得高性能的校正效果。另一方面，以球面透視投影法為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了高效的硬件處理架構(gòu)?；隰~眼圖像校正的過程中除法器過于復(fù)雜的缺陷，本文根據(jù)魚眼圖像輸出坐標(biāo)的遞變規(guī)律，化除為乘，降低了算法復(fù)雜度，提高了其實(shí)時(shí)性能。在圖像緩沖處

4、理過程需讀出校正后的魚眼圖像時(shí)，根據(jù)魚眼圖像的行列畸變特點(diǎn)，提出了基于行指針和列指針產(chǎn)生讀地址的方法，每一個(gè)校正后的讀地址，都由前一個(gè)地址加上相應(yīng)的偏移量得到，使得對(duì) SRAM的讀出更加簡單直接，提高了整體處理速度，節(jié)省了硬件資源。
　　本文完成了合作單位相機(jī)的完整處理流程，在給定的FPGA內(nèi)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了論文提出的壞點(diǎn)校正算法相應(yīng)的硬件結(jié)構(gòu)，以及魚眼校正算法的處理架構(gòu)，并將其加入整個(gè)相機(jī)的處理流程。硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)果表明，本文提出的算法