基于鱼眼镜头的全视觉图像研究

1、分类号：密级：编号：工学硕士学位论文基于鱼眼镜头的全视觉图像研究硕士研究生：孙丽华指导教师学位级别：席志红教授工学硕士：学科、专业：通信与信息系统所在单位：信息与通信工程学院论文提交日期：年月论文答辩日期：年月学位授予单位：哈尔滨工程大学哈尔滨工程大学硕士学位论文摘要全景视觉是指一次获得大于半球视场（。的三维空间的全部视觉信息。由于其视域开阔，对于民用、军事还有宇航空间领域中的依赖于视觉信息做出决策的各行业都具有非常重要的意义。目前被广泛关注的全景视觉感知技术主要是利用反射镜和鱼眼镜头两种方法，反射镜由于光线经过两次反射，成像像素损失严重，成像质量大打折扣，其次摄像机本身也会成像在图像里，从而

2、造成观测的“盲点”。鱼眼镜头是一种短焦距（）大视场（视场角约为。甚至。）摄像镜头。由光学成像原理可知，焦距越短，视角越大，所成图像产生的畸变也就越大。鱼眼图像畸变严重，有必要将其校正为人们所习惯的图像。图像校正之前，首先需要把鱼眼图像的有效区域提取出来，在研究已有的有效区域提取方法基础上，本文根据有效区域内的极限亮度差比有效区域外的极限亮度差要大的特点，提出一种基于亮度差的提取方法，试验结果表明该方法比面积统计法精确，快速。针对基于经度校正方法还存在定的拱形失真问题，本文提出了比例校正方法，该方法不需要成像系统的参数以及数学投影模型，试验结果表明该算法基本消除了拱形失真。全景图像尺寸大，而监视

3、器界面通常相对较小为了实现特殊区域的重点监视以及放大观察，本文把光学中心转换和鱼眼图像校正结合起来，实现了鱼眼图像感兴趣区域的视窗校正，从而为下一步实现动目标的跟踪、监视奠定基础。由于监视用摄像机成像尺寸不同，有时并不能一次获得完整的全景图像，本文根据鱼眼图像的特点，采用算法，实现了鱼眼图像的拼接。试验结果显示拼接效果良好。关键词：全景视觉：鱼眼镜头：畸变校正；视窗；拼接哈尔滨工程大学硕士学位论文，（。），。（）（。），。，哈尔滨工程大学硕士学位论文，：；哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在

4、文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：盈）面垒日期：丸年月西日啥尔滨工程大学硕士学位论文第章绪论全景视觉是指一次获得大于半球视场（。）的三维空间的全部视觉信息。壶于其视域开阔，对于民用、军事还有字航空闻领域中的依赖于视觉信息做出决策的各行业都具有非常重要的意义。目前被广泛关注的全景视觉感知技术主要是利用反射镜和鱼眼镜头两种方法【鄂。全景视觉视觉理论的研究开始于世纪年代中期，以等人为代表的一些研究者提出了一

5、整套视觉计算理论来描述视觉过程。早麓主要是对二维图像进行处理研究。随着计算机的普及和更新，视觉图像处理技术迅速发展。被广泛应用于工业、农业、军事、医学等各行业。传统的视觉感知系统视场较小，以人眼为例，双眼可以观察的范围大约水平，垂直矿，依靠双眼余光观察范围可以达到水平大约，垂直。而能够分辨清物体的外观特征时的有效观察范围更小，眼球不转动的观察范围只有一。一般的视觉感知装置均是为满足人眼的视觉效果而设计的，为了得到线性度较好的视觉效果，普通摄像机的成像视场角只有，加装广角镜头视场可达。一，而三维空间具有。的视场，所以传统的视觉感知系统不麓一次获得三维空闻的全部信息瑟。与传统视觉感知系统不同，全景

6、视觉是指一次获得大予半球视场（。）的三维空闷静全部视觉信息。获得全景视觉需要特殊的视觉传感器系统。视觉感知系统作为最基本的外界信息感知手段在许多领域都有广泛的应用，全景视觉对于民焉、军事还有宇航空闻领域中的依赖子视觉信意傲出决策的领域和行业具有非常重要的意义。全景视觉环境感知系统的旱甥研究开始予世纪年代末年代襁。哈尔滨工程大学硕士学位论文；宣叠赫鼍羞黼黼赫赫葺年美豳宾夕法尾亚大学（）设计了一套双曲面反射镜成像系统。在电视荧光屏上观测到了通过镜丽反射的全视场图像，成功应用于塔楼士兵监测周围目标。美国国家航空航天局在年代末麓对这种全景成像方式产生极大兴趣，瓷助了美匿多所大学和研究所对其开展研究，目

7、前已经实际应用于火星探测机器人，取得了很好的效果。鲁年开始，在世赛范匿内掀起了一股研究全景视觉的热潮。年月日登陆火星的探测机器人勇气号（年胃筋号随后登陆静机器入机遇号（致，分别装备了全景视觉环境感知系统。在民黑领域，全景视觉环境感知系统应用也十分广泛。匿本愿康窝佳能公司开发了反射镜成像、鱼眼透镜等多种全景视觉系统，并对图像处理算法进行了研究。加拿大藿家研究浣等许多研究枫橇还将全景视觉环境感知系统用于视频会议、远程教育。国内有关全景视觉技术的研究于年才开始，起步较晚，量翦仍处于基础研究阶段。痤）及，）置完全一根据调研，四川大学光电系苏显渝教授年得到匿家自然科学基金资助，开展了折反射光学全景成像理

8、论及双目立体视觉的研究，中豳科学院沈阳自动化研究所机器人研究室董再励研究员年利用国家自然科学基金资助条件开展了全景图像恢复及在移动机器人定能应用的研究，哈尔滨工程大学自动化学院朱齐丹教授研究了一种双蓝面反射镜的全景视觉感知器，展开箕在移动机器入定位中的研究，大连海事大学自动化研究中心的马孜教授针对海上搜救的背景展开了全景视觉及在移动机器人进行海上救助的研究。以上研究均处于理论研究阶段，取得阶段性成果。目前已有的获取大视场视觉信息的方法有：（）普通视觉传感器旋转云台的方法，普通视觉传感器视场有限，依靠云台旋转增大视场，但是由于云台旋转速度所限，在所获得的图像里存在时延，不适于快速移动豳标的视觉信

9、息获取；）多视觉传感器书蠢像拼接的方法，利雳多台视觉传感器同时获晗尔瞑工程大学硕士学位论文取视场不同角度的视觉图像，然后实现图像的无缝拼接，但是多摄像机的精确安装，以及多幅图像的无缝拼接成为复眼技术实现的瓶颈；（）利用凸面反射镜的方法：这种成像系统的优点是视场特别大，但是由于光线经过两次反射，所以这种成像系统的成像像素损失严重，成像质量大打折扣。其次折反射镜头没有可变光圈，孔径不可调，进而不能控制景深。还有一个缺点是摄像机本身也会成像在图像里，从而造成观测图像的“盲点”；（）利用鱼眼镜头的方法。鱼眼成像鱼眼镜头是一种短焦距（仁）大视场（视场角约为。甚至。）摄像镜头，其前面的透镜似鼓起的鱼眼，鱼

10、眼镜头之名由此得来。图为人眼结构图和鱼眼结构图的区别。人眼的水晶体是扁圆形的，因此可以看到更远处的东西，而鱼的眼睛水晶体是圆球形，因此虽然只能看到比较近的物体，却拥有更大的视角，也就是看得更加广阔。（）人眼结构（）鱼眼结构图人眼结构图和鱼眼结构图常见的鱼眼镜头有两种：（）（），为焦距，成像区域为圆形，视角近似于。×。，或者更大，如图（）所示：（）（），成像区域为矩形，视角近似于。×。，鉴玺鎏三室奎耋望圭兰堡鎏兰对角线视角接近。，如图（）所示。【砷（）图常见的两种鱼眼图像（旬（）由于鱼眼镜头具有大视场的特点，一帧图像就包含非常丰富的信息，且它以凝视方式工作，不需要旋转和扫描，

11、具有体积小，隐蔽生强的优点，所以鱼眼镜头有独特的应用价值，对鱼眼镜头获得全景图像的研究非常有意义。（）鱼眼图像（普通视觉图像图鱼眼镜头和普通镜头在同一地点拍摄的图像鱼眼镜头及其成像技术的发展过程鱼眼镜头经历了从水下鱼眼的简单模仿到现在的。和红外式鱼眼镜哈尔滨工程大学硕士学彼论文鞘黼宣赫赫；赫麓嵩赫头，大约分为四个阶段：第一阶段为对水下鱼眼的简单模仿，第二阶段为鱼眼镜头的雏形，第三阶段为希尔镜头的改进，第四阶段为鱼眼镜头的发展释。年，在一个装满水的容器士盖一块玻璃板构成一针孔相机，来实现超广角摄影。可以说这套装置是对水下鱼眼最简单的模仿。僵是由于总是要带一个水箱，显然很不方便。年，改进了的装置。

12、他用一个半球玻璃透镜取代上述水箱，并且在半球玻璃透镜的平面上盖一片中央留有小孔的光屏。用这种装置拍摄天空的云层，可以覆盖近乎半球空域。但是这套装置没有考虑像差校正问题，实际可用的半视场角必定小于。年，改进的设计，在前藤弓焉一个光焦度绝对僮很大的负弯月形透镜。这个负弯月形透镜的引入使系统的场曲明显减少，色差也被有效兹降低，所以成像质量较上边两种装置有着显著的改善。麓够拍到较好的半球空域的云层照片，所以这种结构也叫做希尔天空镜头（）。希尔对发展鱼畏镜头所俸的贡献是公认盼。最突密的工终就是弓入具有负光焦度的第一透镜。后来的鱼眼镜头设计都沿用这种构思。第一负透镜至今仍是鱼眼镜头光学系统中最重要的缰元。

13、年，改进了希尔的设计。用两块分离的单透镜取代希尔镜头中的半球形平凸透镜。增加了结梅参数爨变量，可以较好的校正场睡和像散，成像质量有着明显的提高。年，又对鱼眼镜头进行了改进。他的前两个透镜均为负弯月形。孔径光阑前增加了一件双胶透镜；光阑后用一平行平板玻璃和一双凸透镜取代了半球形平凸透镜。镜头的成像质量进一步褥到提井。世纪年代由于光学自动设计技术的应用，鱼眼镜头的发展更加迅速，出现了很多像质优良的光学结构。年，设计了一种镜头，。，。不仅使系统像差得到了较好的校正，并且像面照度的均匀性有了明显的改善。现在有的镜头能达到。的褫场角，还有的甚至能达到。哈尔滨工程大学硕士学位论文【鱼眼全景视觉的应用由于鱼

14、眼镜头具有视场很大的特点，一帧图像包含的信息就非常丰富，且它戳凝视方式工作，不需要旋转帮搀接，具有体积小，隐蔽性强的优点，所以鱼眼镜头有其独特的应用价值。气象廒用：年，改进了希尔的设计，就首先获得天空云层的图像，在气象观测中的应用可算是鱼眼镜头最起始的应用。摄影应用：能获得一些特殊的成像效果，在广告拍摄大场面摄像中有独特应用，鱼眼镜头特别适用于拍摄圆形的景物，如圆形剧场、广场的全景、天空等，拍摄鲍夏藤显得高大、宽广、辽阔。电影廒用：球幕电影院，人眼双目视觉范围最大，鱼眼镜头的放映视场近于，使溉众感到窿己仿佛真的置身予所放映的自然景物之中。医疗廒用：应用带鱼眼镜头的微小型摄像系统，可进行人体肠，

15、胄及呼吸道的内窥检查。检测技术应用：细长管道内壁质量检查是现代检测技术的重要方面。采用带照明器的鱼眼式摄像系统可以方便的观察和记录管道内壁的情况，可以在连续移动中不间断的进行，而且完全没有盲区，故可无一遗漏的发现内壁疵病，裂纹。安全监视，边防警戒：在重要部位设置鱼眼式摄像机，可以完全无盲送的实施监视，摄像，记录和报警，由于它以凝视方式工作，不需要旋转和扫播。防火监测：红外鱼眼式成像系统用于监测城市或森林火警。还有溱防帮军事应震；鱼眼式成像系统配合穰应酶软俘释信号处理单元，能实现全空域包含和全时域实时的信息获取，特别符合现代战争对信息获取技术的需要嘲。另外在机器人导航（、全景漫游、虚拟现实【、视

16、觉监控以及基于图像的绘制等诗算撬视觉领域也需要使用具有大视场的鱼眼镜头。通常的金啥尔滨工程大学硕士学谴论文。景漫游技术是利用普通相机围绕中心点旋转拍摄多帧图像进行拼接合成，耍考虑多帧图像之间的拼接问题，比较麻烦，丽利用鱼眼镜头只需要沿相反的方向拍摄帧图像即可，只需考虑帧图像之间的拼接问题即可。论文研究的主要内容本论文研究的主要内容包括：）针对现有的有效区域提取方法面积统计法提取的有效区域不精确闷题，本文根据有效区域内的极限亮度差比有效区域外的极限亮度差要大的多，提出基于亮度差的有效区域提取方法。针对基于经度的鱼眼图像畸变校正方法存在一定的拱形失真问题，提出一种基于比例的鱼眼图像校正方法，该方法

17、不需要成像系统的数学投影模型，有效的解决经度方法存在的拱形失真。实际检测中人们可能只对鱼眼图像中的某个区域感兴趣，把光学中心转换跟鱼眼图像校正结合起来，进行鱼眼圈像的感兴趣区域的视窗校正，为以后动目标跟踪监视奠定基础。铷由予摄像枫成像尺寸不阉，有时不能一次获得完整的全景视觉图像，所以本文研究了图像拼接问题，根据鱼眼图像的特点，采用胛算法，实现了鱼眼匿像拼接。论文内容分为四奄：第章：序论部分。介绍了研究全景视觉豹意义、属鱼眼镜头获得全景图像的意义、鱼眼镜头的发展与应用以及课题研究的主耍工作。第章：理论基础。余绍了图像预处理的凡部分内容，包括灰度纯、平滑、锐化以及对比度拉伸。分析了鱼眼镜头的结构、

18、光学特性，最后给出了实际工作中采用的设备。第章：鱼眼图像畸变校正。分析了鱼眼图像的三种成像投影，针对已骞的有效区域提取方法不精确趣题，提出一种基于亮度差的有效区域提取方晗尔溪工程大攀硕士学健论文！黼法，针对经度校正方法存在定薛拱形失真阍题，提怒基于毖铡的鱼眼强像校正方法。实际益测中，入稍可能对强像中菜个特殊区域感兴趣，本文把光学中心转换寝鱼眼辫像校妥结含起来，实现了鱼眼銎像感兴趣区域的视窗搜菠，力以震的动霹檬跟踪益褫奠定基勰。第肇：鱼鼹蹬像拼接，分绍蹬像拼接黝流程，磷究了三种霉像拼接方法，稷据萱眼图像翡特点选择蔫基于特薤方法率的算法采进行拼接，最后用炳算法实现了鱼良图像拼接，给出了鱼眼图像擗接

19、结巢。啥尔滨工程大学硕士学位论文第章理论基础壶子获取图像的工具或手段豹影响，使获取图像无法完全体现原始图像的全部信息。因此，对图像进行预处理就显得非常重要。预处理的目的是改善图像数据，抑割不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说魄较重要的图像特征陋明。图像预处理一个图像处理系统的流程，可以分为三个阶段，获得原始图像之后，蕾先是图像预处理阶段，接下来是特征抽取阶段，最后是识别分析阶段。实际应用中，康子光照、噪声等原因，使得获得的原始图像并不是很完美，这就需要进行图像的预处理，改善图像数据，抑制不需要的变形或者某些对于后续处理来说比较重要的图像特征。图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容。

20、图像预处理既可以在空闻域上实现，也可以在频域内实现，本文主要是在空闻域内对图像进行点运算。为了改善视觉效果或者便于入和机器对图像酶理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取简单的改善方法或者加强特征的措施称为图像增强（）。图像增强有两大类应用，第一类是改善图像的视觉效果；第二类是突出图像的特征，使之更便于计算机处理。对视觉系统摄取的图像进行容量和质量等调整，以使图像的后续工作顺利进行，这一调整过程属于图像的预处理。图像的预处理过程包括灰度化，乎潺，锐化，对比度拉伸等。灰度化处理从銎像采集卡得到的图像逶鬻为彩色图像，需要把它们转傀为厌度圈来孽一一一一哈尔溟工程大学硕士学位论文一黼蕾薯黼置做进一步

21、的图像处理工作。灰度图（）是指含亮度信息，不含色彩信息的图像。灰度化处理是把含有亮度和色彩的彩色图像变换成灰度图像的过程。灰度化处理在许多图像处理中是很重要的一步，它的结果就是后续处理的基础。要表示灰度图就需要把亮度值进行量化，通常划分为到共个级别，其中最暗（全黑），最亮（全自）。所以在灰度化处理中，系统先读取调色扳中的，然后再利用公式：；（一）即可得出亮度值。平滑处理图像的预处理使用平滑处理，其主要骞的是减少嗓声。一些常冤的噪声有椒盐噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。椒盐噪声是含有随机出现的黑自亮度值，脉冲噪声是只含有随机的岛强度值（正脉冲噪声）或黑强度值，与前两者不同，高斯噪声是含有亮度服从高斯

22、或正态分布的噪声。高斯噪声是许多传感器噪声的很好模型，例如摄像机的电子干扰噪声。图像的平滑处理方法视其噪声本身的特性而定，可在空间域域在频率域采用不同的措施。空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成的，根据其特点一般可分成线性和非线性两类。线性平滑滤波器对去除离斯噪声有很好的效果，且在大多数情况下，对其他类型的噪声也有很好的效果。最简单的线性滤波器是局部均值运算，鼯每令像素点的灰度值（，用其局部邻域内各点灰度值的均值（，）来置换，均值计算公式陋】如下式：崛胪音。飓（）其中，挺是邻域内的像素点总数，（，势是邻域内位置，）处的灰度值。一般弱言，邻域的大小控制着滤波程度，大尺度邻域会加大滤波程度

23、。作为消除大噪声的代价，大尺度滤波器也会导致细节的损失和计算量的增加。哈尔滨工程大学硕士学位论文均值滤波的主要阿题是有可能模糊图像中的尖锐不连续部分。如果既要消除噪声又要保持图像的细节，可以使用非线性滤波算法。中值滤波是最简单的菲线性滤波器，其基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值。中值滤波法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像的边缘细节，这是因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值，由于它不是简单的取均值，所以产生的模糊比较少。具体方法是将固定大小的模板在图中漫游，并将模板与图中某个像素位置重合，读取模板下各对应像素的灰度值，将灰度值从大到小排序，最后取该序列的中

24、值代替模扳中心像素点的值。该方法对模板大小的选择很关键，模板太大有可能造成边界信息的丢失，并且由于计算量增大而傻速度减慢；模板选的太小，刘去噪效果不理想。还有种很有效的平滑方法即高斯平滑，离斯模板【为：一托王，、王王（）模板操作实现了一种邻域运算（），即某个像素点的结果不仅程本像素灰度有关，丽且和其邻域点的值有关。平滑模板的思想是通过一点和周围个点的平均来去除突然变化的点，从而滤掉一定的噪声，其代价是图像有一定程度的模糊。实际上，离某点越近的点对该点的影响应该越大，从上式可以看出，距离越近的点，加权系数越大。下面以鱼眼镜头在之前的奥列霍夫广场图像为例，对其进行中值滤波，模板分别选为、，比较其滤

25、波效果。从图中可看出，中值滤波厩的图像均匀，噪声消除，基本保持了边界信息。坠：鎏三堡查茎望圭茎堡鎏圣【图获得的鱼眼图像（）灰度图）叠加椒盐噪声（）模板×（滩板×（）模板×锐化锐化的目的是突出边缘，在频谱上为保留高频分量，抑制低频分量。常用的方法为高通滤波器。与图像的平滑相似，图像锐化也采用相应的理想高哈尔滨工程大学硕士学位论文通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数滤波器和梯形滤波器对图像进行高通滤波。常用的锐化模板是拉普拉斯（）模板，即拉普拉斯锐化，其模板如下：（）【容易看出拉普拉斯模板的含义，先将自身与周围的个像素相减，表示自身与周围像素的差别，再将这个差别加上自身

26、作为新像素的灰度。可见，如果一片暗区出现了一个亮点，那么锐化处理的结果是这个亮点变得更亮，增加了图像的噪声。因为图像中的边缘就是那些灰度发生跳变的区域，所以锐化模板在边缘检测中很有应用价值。图为经过拉普拉斯模板处理结果：（曲灰度图（）一次锐化图田舆列霍夫广场仰望天空拍摄的鱼眼图像对比度扩展假设有一幅图，由于成像时光照不足，使得整幅图偏暗，（例如，灰度范围从到）；或者成像时光照过强，使得整幅图偏亮，（例如，灰度范围从到），称这些情况为低对比度即灰度差较小。灰度扩展的意思就是把感兴趣的灰度范围拉开，使得该范田内的像素，亮的越亮，暗的越瞎，从而达到了增强对比度的目的圳。可以用图来说明对比度扩展的原理

27、。至玺玺三呈奎兰至圭耋堡篁兰圜对比厦扩展的腺理图中的横坐标乳表示原图的灰度值，纵坐标。表示。经过对比度扩展后得到的新灰度值。占。和。：表示原图中要进行对比度扩展的范围，。和。：表示对应的新值，拉伸系数：。原图和新图灰度变化关系用下面公式：。，（）。，（）×。，。：（）。（。一。）一（一。）显然要得到对比度扩展后的灰度，我们需要知道、矿。：三个参数。图取、。、：，进行对比度拉伸。）灰度圈（）对比度扩展图圈奥，藿走广场仰望天空拍摄的鱼眼图像洽尔滨工程大学硕士学缀论文插值在图像处理中的应用，分为最近邻插值、双线性插值、双三次插值。最邻近播僮是最简单昀插值，运算速度快，但是插值效果不是很好，

28、双三次插值效果好，但是运算量大，所以需要考虑运算量和效果之间的矛盾，论文里采用双线性插馕。鱼眼镜头的结构鎏惫眼镜头缝梅鎏图为一个包含可更换滤波片的镜头【剐，其国。，。豳中平行平板为可爨换滤光片（也可以敖在最后一个透镜后）。只示意光阑所在区间，来指明其具体位置。国为半视场角，为系统焦距，为镜头的入射光孑壹径，为裰对孔径（一般是可以调节的，其倒数为光匿系数，光圈系数越小，曝光量越多）。蹬尔滨工程大学硕士学位论文葺葺赫高焉射光线国烈么“能毒一一毒射光线或瑶像面匿。熊眼镜头基本结构系统筒纯图其中甜为半视场蹙，。为系统豹焦距，乓为蓐该焦距。鱼眼镜头酶共游特征是第一透镜具有绝对值很大的负光焦度，这决定了他

29、们必然冥有反摄遴物镜的基本特征，郯翦组为负光焦度，蜃缰为正光焦度，图。为系统简化结构图。这种结构特点一力矮工作距离（镜头最宋光学面顶点至系统像方焦点的距离）比具有同样焦距的其他类型镜头要大的多；同时也比其自巍的焦距数馑大。鱼眼镜头的税场角蒋瘸大，焦距短，这就要求后工作距离大。另一个特点是轴外物点的光束通过第一透镜的发散之后，与光轴的夹角明显变小，满足鱼蔽镜头光学特性要求的最重要条件。鱼眼镜头的光学特性攒述理想像高度与物方半视场熊缈之间关系熬数学公式有以下几种硪（）（）（一雄（）辨（）蓐哈尔滨工程大学硬士学俊论文图种成像公式与理想成像的比较墅。表现了上述种成像思想引入的桶形畸变量的大小，其中】，

30、（）表示的是高斯光学的理想成像关系，在同一国处，上述种成像思想的曲线与（，）的差值代表了各彝所能引入的桶形畸变量的大小，如图所示，式（）产生的畸变最大。现在市场上用的最多的鱼眼镜头成像原理是式（）表示的等距成像，本文用的即是等距成像的鱼眼镜头。其中式（）表示的是等距投影成像【麓：楣网的视场角国对应着相等的径向距离。像高与视场角为简单的正比例关系，这样就使得目标信息的提取具有很好的实对性。纛图中可以看基，等篷成像酶畸变偏小，可以孳入修正因子尼，采用下列修正公式：罗篡，其中七为常系数，七越小镜头的桶形畸【露变量越大。式（）表示的是等立体角投影成像：物方相同的立体角将在像面上投影为相等的面积。式（。

31、）表示的是体视投影成像：在半球形物面视场边缘的小鏖，所成像的直径是视场中央小圆像直径的倍。鱼眼镜头一般不采用这种成像思想。式（）表示的是正交投影成像；这种成像使得径向与切向放大率不同，并且存在物信息湮灭现象，故不经常使用。哈尔滨工程大学硕士学位论文邕黼论文中用到的实际装备本文中用到的鱼眼镜头规格：适马，具有组片的镜头结构，视角范围是。，焦距为。与之配套的是尼康单反数码相机，具有万有效像素，传感器尺寸为。本章小结本章对图像预缝理所了详缨奔绍，包括灰度纯处理、平滑处理、锐化以及对比度拉伸，研究了鱼眼镜头的结构、光学特性，了解了鱼眼镜头的发展过程以及鹿用，给擞了论文中用到的实际鱼眼镜头规格以及与之相

32、配合的数码相机规格，并利用此鱼眼镜头在实际环境下拍摄了图片。差哈尔滨工程大学硕士学位论文第章鱼眼图像畸变校正鱼眼镜头是一种短焦距（）大视场（视场焦约为甚至§）摄像镜头。由光学成像原理可知，焦距越短，视角越大，所成图像产生的畸交也就越大；鱼眼图像畸变严重，有必要将其校正为人们所习惯的銎像。图像校正之前，首先需要把鱼眼图像的有效区域提取出来，在研究已有的有效区域提取方法基础上，本文根据有效区域蠹的极限亮度差眈有效区域乡的极限亮度差要大的特点，提出一种基于亮度差的提取方法，试验结果表明该方法比菰积统计法精确，快速。针对基予经度校正方法还存在一定的拱形失真问题，本文提出了比例校正方法，该方法

33、不需要成像系统的参数以及数学投影模型，试验结果表明该算法基本消除了拱形失真。全景图像尺寸大，而监视器界面通常相对较小为了实现特殊区域的重点监视以及放大观察，本文把光学中心转换积鱼眼图像校正结合起来，实现了鱼眼图像感兴趣区域的视窗校正，从而为下一步实现动目标的跟踪、监视奠定基础。鱼眼图像的近似投影模型壶子鱼眼镜头赉十组镜片组成，结掏复杂，所以其成像模型都是存在定的误差。目前主要有多项式逼近模型【】、抛物面投影模型【】和球面投影模型”舛。以下分别介绍这三种模型：多项式逼近模型在获得像素坐标，）之后，用下式转化为归一纯坐标，罗）：。（一如。沁）其中，）为鱼眼图像的中心，为图像像素纵横比。多项式畸变模

34、型如下：即）哈尔滨工程大学硕士学位论文鬟嚣高（），咒（）其中纯，。）为校正图像上的无畸变点，（，欺）为鱼眼图像上有畸变点，屹批），：为畸变半径，为畸变系数，纯，虬）与（，儿）都是经过归一化变换后的坐标。实际校正过程中应用的一般是患无畸变点求畸变点，也就是根据求解心。数学中的最佳一致逼近原理求取畸变量的拟和多项式是有效途径。抛物面投影模型投影规则如图所示：墨与昱为空闻中经意两点，点置：与：是线段螋与线段鸲同抛物面的交点，点只。与只：为只。与只：沿轴方向垂直投影到聊平面上的点。点最与毛为空间中的置与逻的投影点。所有空间点的投影点组合成鱼眼图像。如图所示，空间中的直线经过变化之后就不再是直线。这是理

35、想情况：抛物面焦点与空间坐标系原点重合。投影抛物面为：；。厂澎岛喜卜兹，；沙图抛物面投影模型邕黼宣鞘攀聋羔球面投影模型啥尔滨工程大学硕士学位论文邕黼置图球面图像及球面投影如图所示，一单位球，为空闻中任意一点。连接单位球酶圆心与空间点得到射线；射线映射到球面上，得到与球面的交点；将平行予轴投影裂平嚣上，得到鱼眼图像上的成像点。空间中的点与鱼眼图像上的点一一对应，整个半球在平面上的投影就是最震鱼眼镜头产生的鱼眼图像。投影中心周围基本上不产生畸变，越是远离投影中心，畸变越严重。其中投影球面为：。置￥，）为空闻点罗，）的球面投影点。由于露与是一一对应的，所以异与之间的坐标变换关系如下：厂了点。兰；一；

36、型兰：±羔：±三：（）。一篇一。需之。“。一尺定一疆一得到：嘉彳，霆一搿一矿炉孺丽。（）啥尔滨工程大学硕士学佼论文黼篁鞘嗣；黼有效区域的提取在鱼眼图像畸变校正开始之前应该首先确定出鱼眼图像有效区域，有效区域集中了全部景物信息。鱼眼图像有效区域的提取目前最常见的是面积统计算法嗍。事先设定一个阈值（例如），计算颜色值之和大予张勺点个数，同时计算颜色值之和大于嘞点的一次距，。其中（，），）为鱼眼图像的像素坐标，那么，很容易推出以下结论：露砌删（）；但是当鱼眼图像有效区域内存在较多的黑色像素点时，面积统计算法将产生较大的偏差。鉴于此本文提出一种基于亮度差的鱼眼图像有效区域提取算法。

37、位图中莱一行（列）中像素的最大亮度与最小亮度之差，称为该行（列）豹极限亮度差。鱼眼图像的圆形有效区域集中了全部的景物信息，该区域内的像素点亮度值远远大于有效区域之外像素点的亮度，因此有效区域内的极限亮度差比有效区域外的极限亮度差要大的多。从图像的四边开始向中心扫描。预先设定一个闽值（本文程序设置的阕值为），豢扫描线上的极限亮度差大予该闽值时，就可以认为该扫描线已经扫描到鱼眼图像圆形有效区域的边缘。亮度计算公式：一（）其中，分别为像素点的红绿篮分量。基于亮度差的方法明显比蘧积统计法的效率要高。计算每一条扫描线上各点的亮度，确定最大亮度和最小亮度锄觑，刘该扫描线的极限亮度差，（）当，弱认为该扫描线

38、为鱼鼹图像有效区域的边缘。按照这种方法哈尔滨工程大学硕士学位论文分别求出有效区域的上下左右边缘线：，！，。程序主体如下：；事事幸木】毒事幸宰掌宰幸书幸事事毒按行扫描，上切行：（，：）。幸（，）章（，）掌（，）；红绿蓝三释颜色分量转换为亮度（，）（，）；找出每一行当中亮度值最大的像素点（）脚（，）；找出每一行当中亮度值最小的像素点：；每行当中亮度差最大的像素点；如果亮度差大于预先给定的阈值，则为其中一条边缘线哈尔滨工程大掌硕士学位论文枣事卑宰宰宰奉宰宰毒辜宰宰幸幸事车幸按列扫描，左切列：（）宰，）宰，）毒（，）；红绿蓝三种颜色分量转换为亮度（）（，）；我出每一行当中亮度值最大的像素点（）（，）；

39、找出每一行当中亮度值最小的像素点；每一行当中亮度差最大的豫素点；如果亮度差大予预先给定的阑傻，则为其中一条边缘线与网理可得。求出，罂个参数之后就可以取出鱼眼图像有效区域，就可以求出鱼眼图像的圆心坐标以及半径参数：足丁，一而。，；广）呈玺鎏三垄奎耋至圭茎堡鎏兰用两种方法提取的有效区域结果如图所示。（曲原鱼眼图像（）面积统计法提取的有效区域（）本文方法提取的有效区域图鱼眼图像有效区域提取如图所示面积统计法提取的有效区域并不精确，如果鱼眼图像的有效区域里黑色像素比较多的时候，面积统计法更不精确，而本文提出的提取方法是比较精确的，并且面积统计算法的复杂度为（×），本文方法的复杂度为（

40、5;），本文的复杂度远远低于面积统计法。其中×为鱼眼图像的大小，为鱼眼图像有效区域的直径。哈尔滨工程大学硕士学位论文由于本论文的鱼眼镜头设备获得的鱼眼图像的有效区域外切长方形，所以半径应该取长方形的长边的一半，即：（，呦。接下来就是鱼眼图像校正问题。鱼眼镜头图像畸变校正鱼眼镜头图像畸变校正可以用图说明。图鱼眼图像畸变校正过程示意图鱼眼图像畸变校正过程就是鱼眼镜头成像过程的逆过程：鱼眼图像中的任意一点，沿平行于轴方向投影到球面上与球面交于点，连接交平面于点，就是的校正点。把鱼眼图像中的每个点都这样映射到平面上，最后平面就是所要求鱼眼图像的校正图像。把鱼眼图像定位在经度图【】中。堕玺鉴三

41、堡奎茎望圭茎堡鎏圣缈圜鱼眼图像校正经度图新除如图，所示，同一条经度上的不同像素在畸变校正过的图像中具有相同的列坐标，图中点和七点在校正过的图像中具有相同的列坐标。经度越太，畸变程度越严重根据图像中的比例关系，有去鲁，由点的横坐标求得点的横坐标：冬×一，实际编程中作了以下变换等丝一坠趔型。、丽一。（）编程校正时，把一帧鱼眼图像分为四个象限分别校正。鉴于经度校正方法还存在一定的拱形失真，提出种不需要投影模型的比例技正方法。如图所示：以鱼眼图像圆心为中心向四周直线扩展，把圆形图像根据图中的比例关系直接扩展成与之相外切的正方形。尸，）为鱼眼图像上任意一点，只（葺，。）为，）对应的校正点，比例

42、关系为：（一）其中从到，为鱼眼图像半径，这种校讵方法简单快捷，无需镜头参数，也无需建立投影模型，任意一幅圆形鱼眼图像部可以予以局部或者堕垒鎏三堡奎茎至圭茎堡鎏圣整体校正。图鱼眼图像比例校正图像示意图鱼眼图像畸变校正结果（）（）图鱼限图像两种校正图像（）经度校正图像（）楼房局部校正图由图校正后的图像可以看出，图像畸变基本上可以消除。（）中的楼房还是有一定的拱形失真，（）校正的结果已经消除了（）中存在的拱形失真，楼房左边的直线已经拉直，顶部的直线也被拉直，效果很好。应用这种比例校下鱼眼图像比较简单。不需要镜头参数，也不需要建立投影模型，只需要一幅鱼眼图像就可以直接校工。堕玺鎏三堡奎茎至圭兰堡耋圣图鱼眼图像及其校正结果（时一楼鱼眼图像（）学生第七寓鱼眼图像）的校正图像）的校正图像鱼眼图像感兴趣区域视窗校正在监测过程中，有时