一种提取鱼眼镜头成像区域的算法及实现-论文.pdf

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1、第l4卷第16期2014年6Ji科学技术与工程Vo1．14No．16Jun．20141671—1815(2014)16—0277—04ScienceTechnologyandEngineering⑥2014Sci．Tech．Engrg．一种提取鱼眼镜头成像区域的算法及实现朱新召周莉陈杰刘建戈志伟(中国科学院微电子研究所通信与多媒体SOC研究室，北京100029)摘要使用鱼眼镜头拍摄图像变形严重，精确提取其成像区域是进行图像校正等后期处理的必要前提。针对传统提取成像区域算法对有效区域噪声敏感，实现过程复杂等缺点，提出一种改进的提取鱼眼镜头成像区域的方法。实验表明，该方法可以准

2、确定位鱼眼镜头成像区域的圆心和半径，精度高，鲁棒性好，且实现简单，有良好的实用价值。关键词鱼眼镜头边缘检测轮廓提取霍夫变换中图法分类号TP391．41；文献标志码A图像拼接在科技和工程应用中，例如医疗分析、1鱼眼镜头成像原理全景漫游、虚拟现实和驾驶员辅助系统¨(driveras-sistancesystems，DAS)等领域有着非常广阔的应对于有180。视角的鱼眼镜头。可以将其视为用。分析过程中需要用到较大的视角，大多数方案一个半球，则成像满足球面投影模型。如图1中所均使用鱼眼镜头来获取广角图片。相比于普通镜示。假设镜头固定在坐标原点0处，拍摄方向沿着头，鱼眼镜头有着成像视

3、角大，获取信息丰富的特OY轴的正方向。对于鱼眼镜头视角范围内可观察点，拼接同样的全景图像使用的鱼眼镜头图片数目的一点P。，连接鱼眼镜头半球的圆心做射线OP。，小于普通镜头成像的图片数目。因此鱼眼镜头有着此射线与半球表面相交于一点P，。过P做平行于非常重要的作用。OZ轴的垂线交XOZ平面于P：。则点P即为空间_ll__『{＼、鱼眼镜头是一种焦距短，视角大的特殊镜头，视一点P所成的像。由此球面投影模型可以看出，鱼角范围可达到180。以上。然而，鱼眼镜头所拍摄的眼镜头视角范围非均匀地投影到▲阴影下部专寸分0的。圆静内曩，，一。一图片存在着非常严重的扭曲变形。实际的鱼眼镜头且愈远离

4、成像区域中心，则成像的畸变愈大。运用时均需进行校正，以恢复场景。而校正时，提取鱼眼镜头成像区域是一个非常重要的部分。y提取鱼眼镜头成像区域的算法主要有：面积统计法j，该方法速度快且实现容易，但图像出现较多褐色像素点时有较大误差；扫描线法以及改进的扫描线法J、切线法J，容易受到有效区域黑色像素点的干扰，此外当鱼眼镜成像不是一个完整的圆时，该算法无法得到准确的结果；区域生长法，对图像黑色像素点有很好的抑制作用，但该算法信图1鱼眼镜头成像示意图息利用率低且耗时较长。Fig．1Schematicdiagramoffish—eye现提出一种改进的鱼眼镜头成像区域提取算lensimag

5、eing法，基于灰度相似性将图像二值化，通过伪随机三角外接圆法获取半径信息和匠的分布区域，之后基2鱼眼镜头成像区域提取于霍夫变换的改进算法计算圆心坐标。2．1算法整体流程鱼眼镜头成像有效区域之外的像素为黑色。实际图像由于镜头反光以及感光元件的噪声，背景区2013年l2月29¨收到国家自然科学基金(61234003，61036004，61221004)资助域并非是绝对的黑色。第一作并简介：朱新召(199O一)，男硕士研究生，研究方向：多媒体算法第一步首先根据鱼眼镜头成像特点，选择SOC，集成电路]：程。E—mail：zhuxinzhao@ime．ac．CYl。合适的方法提取有

6、效区域的边缘轨迹。有效区域轨通信作者简介：周莉，副研究员。迹提取本质为一边缘检测问题。现提出一种基于灰278科学技术与工程14卷度相似性的边缘提取算法，充分利用了鱼眼镜头的在三维参数空间(0，0，R)确立一个曲面。对于成像特点，能够快速提取出有效区域的边缘轨迹。所有点所确立的曲面集合，其相交的点即为圆心和算法第二步使用伪随机的三角形外接圆法确定粗略半径(0，0，r)。此即为用霍夫变换检测圆的思的圆心分布区域和半径信息。最后基于霍夫变换的想。检测时，将参数空间划分为单独的单元，曲面经思想，提出一种改进的基于霍夫变换的方法计算圆过某单元，则视为对此单元投一次票。投票阶段结心的精

7、确位置。束后，使用峰值检测寻找票数最多的单元，即为所得2．2灰度相似性边缘提取算法结果。根据鱼眼镜头的成像特点，首先对图像进行二在获取轮廓轨迹之后，若采用传统的霍夫变换值化处理。根据临近像素灰度值的相似性可以有效求取结果，三维参数空问的存储和投票均是一个复将图像二值化。算法描述如下：杂的过程，且实时性受到限制。采用基于霍夫变换Stepl设置初始值：灰度不连续阈值T；的改进算法，在三角形外接圆时已经获取较为准确Step2将一行第一个像素加入区域，计算扫描经的半径信息，则只需要对二维的(0，0)投票即过区域的均值，寻找