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文档简介
的图像进行矫正,实现了自适应畸变的矫正方2从已获得的边缘图像中选中一条目标线;其中,所述边缘图像中检测应用于失真严重的边缘图像时也能检测出依据所述边缘图像中属于所述目标线的像素点在像素坐标系下基于所述目标线对应的直线方程计算的该像素点的理论坐标信息,确定目标畸变矫正模利用所述目标畸变矫正模型矫正所述原始图像中各像素点在像素坐标系下的原始坐将所述边缘图像中各像素点从像素坐标系映射至极坐标系下的霍夫在所述霍夫空间中统计至少一个目标映射像素点;其中素点所映射的所述边缘图像中像素点的数量大于所述霍夫空间中非目标映射像素点所映依据各目标映射像素点在所述边缘图像中查找到对应的初始线将所有初始线确定为当前线;从所有当前线中选择像素点最多的一针对所述边缘图像中每一像素点,依据参考畸变矫正模型矫正该像素从已确定的所有候选像素点中确定属于每一当前线的目标像素点,依3针对每一像素点,计算该像素点在所述边缘图像中的原始坐标信针对每一候选像素点,确定该当前线、以及该候选像素点均映射至者之间的方向差值是否小于设定方向阈值,当所述方向差值小于或等于设定方向阈值时,通过以下公式矫正各像素点对应的目标矫正坐标信息中的标映射像素点是从所述边缘图像中各像素点从像素坐标系映射至极坐标系下的霍夫空间矫正单元,用于利用所述目标畸变矫正模型矫正所述原始图像中各4将所述边缘图像中各像素点从像素坐标系映射至极坐标系下的霍夫在所述霍夫空间中统计至少一个目标映射像素点;其中素点所映射的所述边缘图像中像素点的数量大于所述霍夫空间中非目标映射像素点所映依据各目标映射像素点在所述边缘图像中查找到对应的初始线将所有初始线确定为当前线;从所有当前线中选择像素点最多的一针对所述边缘图像中每一像素点,依据参考畸变矫正模型矫正该像素从已确定的所有候选像素点中确定属于每一当前线的目标像素点,依所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可5其产生的原因是光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲,图1举例示出了[0006]依据所述边缘图像中属于所述目标线的像素点在像素坐标系下的原始坐标信息、[0007]利用所述目标畸变矫正模型矫正所述原始图像中各像素点在像素坐标系下的原6保证图像失真满足要求的前提下尽可能降低图像视场[0031]在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申7[0037]在本实施例中,在对原始图像进行边缘检测时有多种可选的边缘检测(梯度)算Canny算子作为边缘检测算法对原始图像进行边缘检测为例,则首先可使用高斯滤波器对和方向,基于已计算的每个像素点的梯度强度和方向,则先采用非极大值(Non-Maximum中具有最多像素点的一条线(即边缘图像中属于该目标线的像素点的数量大于边缘图像中理论横坐标值、以及该像素点的原始坐标信息中的纵坐标值作为该像素点的理论坐标信目标线对应的直线方程计算的该像素点的理论坐标信息计算出目标畸变矫正模型如公式18[0044]需要说明的是,本发明实施例并不具体限定如何确定目目标线对应的直线方程计算的该像素点的理论坐标信息,则自然可参考现有模型确定方[0045]步骤203,利用目标畸变矫正模型矫正原始图像中各像素点在像素坐标系下的原[0055]在本实施例中,上述目标矫正坐标信息中的横坐标值越[0056]需要说明的是,上述采用公式3对原始图像中其它各像素点对应的目标矫正坐标[0057]以上述指定横坐标值为原始图像中中心像素点的横坐标9保证图像失真满足要求的前提下尽可能降低图像视场公式4将边缘图像中各像素点从像素坐标系映射至极坐标系射像素点所映射的所述边缘图像中像素点的数量大于所述霍夫空间中非目标映射像素点之后,针对边缘图像中每一像素点,确定该像素点映射至该表中的极坐标点(即映射像素映射数量标记的取值从大至小的顺序对极坐标点(即映射像素点)进行排序,将序列中前n个极坐标点(即映射像素点)即为上述的目标当前线以及已确定的属于该当前线的目标像素点进行拟合处理得到当前线对应的拟合线,所述方向差值小于设定方向阈值但该候选像素点至该当前线的距离大于第二设定距离阈[0093]通过本申请实施例提供的上述方法,则可在125度视场角拍摄出如图7a所示的畸直线确定目标畸变矫正模型,利用目标畸变矫正模型对如图7a所示的畸变图像进行矫正,夫空间内与所述边缘图像中各像素点具有映射关系的射像素点所映射的所述边缘图像中像素点的数量大于所述霍夫空间中非目标映射像素点正所述原始图像中其它各像素点对应的目标矫正坐标信息[0126]基于与上述方法同样的申请构思,本申请实施例还提供实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或者多个流程和/或方框图一或其它可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图
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