图像几何畸变校正的方法及设备与流程

1.本发明一般地涉及图像处理领域。更具体地，本发明涉及图像几何畸变校正的方法及设备。
背景技术：
：：2.视频几何畸变校正是指对输入视频逐帧进行变形，以获得去畸变或特定投影方式的视频帧，视频几何畸变校包括镜头畸变校正、透视变换校正和不同投影方式的变形，通常作为双目深度、图像拼接和视频防抖等视频处理的子功能。3.视频几何畸变校正的过程分为两个阶段：变形坐标计算和像素插值。利用硬件实现几何畸变校正功能有两种方式：纯硬件实现及软硬件结合，纯硬件实现指的是利用硬件实现坐标计算和像素插值，软硬件结合则是先利用软件实现坐标计算，把坐标存储在查找表(look-up-table，lut)中，再利用硬件读取查找表进行像素插值。相比于直接采用纯硬件实现，软硬件结合的方式更加灵活，可以根据需求修改软件的坐标计算方法。4.然而，现有技术在计算变形坐标时，会涉及三角函数、开根号等运算，如果用硬件来实现，需要大面积的电路，如果以软件来实现，又会大量占用处理器的运算力；再者，坐标计算固化到硬件后，一旦出现新的需求时便无法灵活调整。5.因此，一种高效的图像几何畸变校正的方案是迫切需要的。技术实现要素：6.为了至少部分地解决
背景技术：
：中提到的技术问题，本发明的方案提供了一种图像几何畸变校正的方法及设备。7.在一个方面中，本发明揭露一种图像几何畸变校正的方法，包括：下采样输入图像的多个网格点，每个网格点对应一个输入坐标；分析输入坐标的局部畸变，以获得缩放比率；以及根据输入坐标及缩放比率，映射网格点在输出图像中的输出坐标。8.在另一个方面，本发明揭露一种计算机可读存储介质，其上存储有图像几何畸变校正的计算机程序代码，当所述计算机程序代码由处理装置运行时，执行前述的方法。9.在另一个方面，本发明揭露一种计算机程序产品，包括图像几何畸变校正的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现前述方法的步骤。10.在另一个方面，本发明揭露一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现前述方法的步骤。11.在另一个方面，本发明揭露一种图像几何畸变校正装置，包括：下采样模块、分析模块及映射模块。下采样模块用以下采样输入图像的多个网格点，每个网格点对应一个输入坐标；分析模块用以分析输入坐标的局部畸变，以获得缩放比率；以及映射模块用以根据输入坐标及缩放比率，映射网格点在输出图像中的输出坐标。12.本发明通过计算缩放比率，大大减少计算变形坐标的硬件面积或处理器的运算力，提升对应新需求的弹性。附图说明13.通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分。其中：14.图1是示出示例性拍摄图像的几何畸变示意图；15.图2是示出通过鱼眼镜头所拍摄的图像与人眼所见的图像；16.图3是示出本发明实施例的图像几何畸变校正方法的流程图；17.图4是示出本发明实施例进行下采样的示意图；18.图5是示出本发明实施例利用双线性插值法计算基准像素点的插值输出坐标的示意图；以及19.图6是示出本发明另一实施例的图像几何畸变校正装置的示意图。具体实施方式20.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。21.应当理解，本发明的权利要求、说明书及附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本发明的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。22.还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的，而并不意在限定本发明。如在本发明说明书和权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本发明说明书和权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。23.如在本说明书和权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。24.下面结合附图来详细描述本发明的具体实施方式。25.图像几何畸变是指成像过程中所产生的图像像素的几何位置相对于参照系统(地面实际位置)发生的挤压、伸展、偏移和扭曲等变形，使得拍摄图像的几何位置、尺寸、形状、方位等发生变形，与实际情况不符。26.图1示出示例性拍摄图像的几何畸变示意图，其中拍摄图像101为正常无畸变的几何图像，拍摄图像102为发生枕型畸变的几何图像，拍摄图像103为发生桶型畸变的几何图像。27.图像几何畸变的形态并不仅限于图1所示的枕型畸变及桶型畸变。另一种常见的图像几何畸变发生在利用鱼眼镜头拍摄时，鱼眼镜头是一种焦距为16mm或更短并且视角接近或等于180度的镜头，它是一种极端的广角镜头，为了使镜头达到最大的拍摄视角，这种镜头的前镜片直径很短且呈抛物状向镜头前部凸出，与鱼的眼睛颇为相似，故称为鱼眼镜头。28.由于鱼眼镜头的超广角特性，使得其视角超出人眼所能看到的范围，因此通过鱼眼镜头拍摄的图像与人们眼中所见的景象存在很大的差别。图2示出通过鱼眼镜头所拍摄的图像，其中拍摄图像201是利用鱼眼镜头所拍摄的图像，而拍摄图像202为同一个角度人们眼中所见的景象。29.本发明的一个实施例是一种图像几何畸变校正的方法，用来校正发生畸变的输入图像，并产生无畸变或是接近实际情况的输出图像。举例来说，此实施例可以将发生枕型畸变的拍摄图像102或是发生桶型畸变的拍摄图像103校正为正常无畸变的拍摄图像101，或是将利用鱼眼镜头所拍摄的拍摄图像201校正为人眼所见的拍摄图像202。图3示出此实施例的图像几何畸变校正方法的流程图。30.在步骤301中，下采样输入图像的多个网格点，每个网格点对应一个输入坐标。此处的输入图像指的是经由镜头拍摄且发生几何畸变的拍摄图像，例如前述的拍摄图像102、拍摄图像103或拍摄图像201。下采样或称为降采样，在此实施例中下采样的做法是间隔几个像素取样一次像素值，例如不论输入图像的大小，对其取样64×64个像素点(即网格点)。31.图4示出此实施例进行下采样的示意图，输入图像401的分辨率示例性地为1600×1200，假设对其取样64×64个网格点，意味着在长度上每隔1600÷64＝25个像素取样一个网格点，在宽度上由于1200÷64＝18.75，取其整数每隔18个像素取样一个网格点，即如图中的方格所示。32.每个网格点在输入图像中均对应有一个坐标，在此称为输入坐标。在此实施例中，输入坐标以极坐标系来表示，其中长度r表示某个网格点至极点的线段长度，角度θ表示某个网格点在输入图像中相对于极轴的角度，即从极轴到该线段的角度。输入坐标由长度r和角度θ所定义。33.在步骤302中，分析输入坐标的局部畸变，以获得缩放比率。在此步骤中，利用极坐标计算求得缩放比率。以下利用鱼眼图像虚拟ptz(pan/tilt/zoom的简写，代表镜头可以上下左右移动且具有镜头变倍、变焦控制功能)为例说明缩放比率的获得。34.对于180度的鱼眼镜头来说，根据成像方程可得其焦距ffish为：[0035][0036]其中，w为输入图像的宽度。而一个微小的角度间距δθ映射至鱼眼图像的弧长lfish为：[0037][0038]对于等距鱼眼模型来说，任意角度的微小角度间距δθ对应的图像弧长都是lfish。[0039]而普通镜头(即人眼所见)的小孔成像模型的焦距fpers可利用以下公式求得：[0040][0041]其中fov为普通镜头的半视场角。[0042]对于半视场角以内的角度θ，微小角度变化δθ所导致的图像位置变化lpers为：[0043][0044]同样大小的微小弧长在输出图像上的投影和输入图像上的投影长度之比ratio为：[0045][0046]其中，投影长度比ratio即为缩放比率。换言之，缩放比率为网格点在输出图像中的弧长除以网格点在输入图像的弧长。从上述推导可知，缩放比率为角度θ的函数。[0047]根据缩放比率的计算式可知，不同位置的缩放比率是不同的，反映出畸变程度也不相同。以180度等距模型鱼眼镜头来说，如果虚拟镜头的水平视场角为128度(即fov＝64)，当θ＝0度时缩放比率为0.785，当θ＝30度，缩放比率为0.9，当θ＝60度时缩放比率为1.57。如果虚拟镜头的水平视场角缩小为90度(即fov＝45)，当θ＝0度时缩放比率为1.57，当θ＝30度时缩放比率为1.81，当θ＝45度时缩放比率为2.22。[0048]在步骤303中，根据上述函数，获得缩放比率最小的基准像素点。缩放比率越小，表示同一个像素点在输出图像与在输入图像的距离越大，也就是畸变的程度越高。校正结果的优劣取决于畸变程度最高的像素点的校正情况，此实施例主要关注畸变最大处的映射精度，只要畸变最大处的映射精度符合预期，则其他像素的映射精度势必更加理想。故在此步骤中，根据缩放比率的计算式，求取在输入图像中缩放比率最小的像素点，在此称为基准像素点。[0049]在步骤304中，利用双线性插值法计算基准像素点的插值输出坐标。一般来说，基准像素点不会恰好落在网格点上，而在此实施例中只有网格点的输入坐标为已知，因此先找到在横轴和纵轴上最接近基准像素点的网格点，再利用缩放比率计算式计算这些网格点在输出图像上的坐标(在此称为输出坐标)，最后分别在横轴和纵轴上内插获得基准像素点所对应的输出坐标。[0050]图5示出此实施例利用双线性插值法计算基准像素点的插值输出坐标的示意图，为更直观地说明，图5是以直角坐标而非极坐标方式呈现。如前所述，在步骤303中已计算出基准像素点501，其输入坐标为(xr,yr)，基于基准像素点501的横坐标xr，可以推知所有网格点中其横坐标最接近xr为x1及x2，基于基准像素点501的纵坐标yr，可以推知所有网格点中其纵坐标最接近yr为y1及y2。有了x1、x2、y1、y2，基于(x1,y1)、(x2,y1)、(x1,y2)、(x2,y2)便可以获得最接近基准像素点501的4个网格点502、503、504、505。[0051]接着利用缩放比率计算式，计算其网格点502、503、504、505在输出图像上的输出坐标，最后基于网格点502、503、504、505的输出坐标，分别在横轴和纵轴上内插获得基准像素点501所对应的输出坐标(xq,yq)。[0052]在步骤305中，获得基准像素点的参考输出坐标。在此实施例中，基准像素点的参考输出坐标是利用现有技术查表找出最接近基准像素点的在输出图像中的像素点，其可以参考步骤304所述的方式，不再赘述，再基于查表获得的4个像素点插值计算而得参考输出坐标。[0053]在步骤306中，将插值输出坐标与参考输出坐标的距离与阈值进行比较，即判断插值输出坐标与参考输出坐标的距离是否大于阈值，以决定网格点的数量。更详细来说，计算在步骤304中所得到插值输出坐标(xq,yq)与参考输出坐标的距离，将该距离与阈值作比较。在此实施例中，阈值为输出图像的单个像素长度。[0054]当将距离大于阈值时，表示输出坐标(xq,yq)的误差大于单个像素长度，此误差主要来自于网格点的数量过少，以至于利用双线性插值法计算插值输出坐标的偏差过大，在此情况下执行步骤307，增加网格点的数量，例如调整为128×128个网格点，网格点布的越密，其插值的精度越高。之后回到步骤301，基于数量增加后的网格点重新执行前述步骤。[0055]当将距离不大于阈值时，表示输出坐标(xq,yq)的误差不大于单个像素长度，这样的误差是可以接受的，无需调整网格点数量，在此情况下执行步骤308，根据输入坐标及缩放比率，映射网格点在输出图像中的输出坐标，也就是将每个网格点的输入坐标基于缩放比率都映射至输出图像中，以获得所有网格点的输出坐标。[0056]在步骤309中，利用双线性插值法计算网格点以外的像素点的输出坐标。输出图像中网格点以外的像素点是利用双线性插值法计算求得。至此，便将具有几何畸变的输入图像校正成无畸变的输出图像。[0057]本发明的另一个实施例是一种图像几何畸变校正装置，具体来说，此图像几何畸变校正装置用以实现如图3所示的图像几何畸变校正方法。图6示出此实施例的图像几何畸变校正装置的示意图，如图所示，图像几何畸变校正装置包括：下采样模块601、分析模块602、处理模块603及映射模块604。[0058]下采样模块601用以下采样输入图像的多个网格点，每个网格点对应一个输入坐标。此处的输入图像指的是经由镜头拍摄且发生几何畸变的拍摄图像，例如前述的拍摄图像102、拍摄图像103或拍摄图像201。下采样或称为降采样，在此实施例中下采样的做法是间隔几个像素取样一次像素值。每个网格点在输入图像中均对应有一个输入坐标，输入坐标以极坐标系来表示，由长度r和角度θ所定义。[0059]分析模块602用以分析输入坐标的局部畸变，以获得缩放比率。以利用鱼眼图像虚拟ptz为例，缩放比率ratio为：[0060][0061]其中，投影长度比ratio即为缩放比率。换言之，缩放比率为网格点在输出图像中的弧长除以网格点在输入图像的弧长。从上述推导可知，缩放比率为角度θ的函数。[0062]处理模块603根据上述函数，获得缩放比率最小的基准像素点。如前述实施例所述，校正结果的优劣取决于畸变程度最高的像素点的校正情况，此实施例同样关注畸变最大处的映射精度，只要畸变最大处的映射精度符合预期，则其他像素的映射精度势必更加理想。故处理模块603根据缩放比率的计算式，求取在输入图像中缩放比率最小的基准像素点。[0063]接着，处理模块603利用双线性插值法计算基准像素点的插值输出坐标。更详细来说，处理模块603先找到在横轴和纵轴上最接近基准像素点的网格点，再利用缩放比率计算式计算这些网格点在输出图像上的输出坐标，最后分别在横轴和纵轴上内插获得基准像素点所对应的输出坐标。[0064]在获得插值输出坐标后，处理模块603继续获得基准像素点的参考输出坐标。在此实施例中，处理模块603利用现有技术查表找出最接近基准像素点的在输出图像中的4个像素点，再基于查表获得的4个像素点插值计算而得参考输出坐标。[0065]接着，处理模块603将插值输出坐标与参考输出坐标的距离与阈值进行比较，即判断插值输出坐标与参考输出坐标的距离是否大于阈值，以决定网格点的数量。在此实施例中，阈值为输出图像的单个像素长度。[0066]当将距离大于阈值时，表示输出坐标(xq,yq)的误差大于单个像素长度，在此情况下处理模块603增加网格点的数量，例如调整为128×128个网格点。之后下采样模块601基于数量增加后的网格点下采样输入图像，分析模块602与处理模块603重新执行前述任务。[0067]当将距离不大于阈值时，表示输出坐标(xq,yq)的误差不大于单个像素长度，这样的误差是可以接受的，无需调整网格点数量，在此情况下映射模块604根据输入坐标及缩放比率，映射网格点在输出图像中的输出坐标，也就是将每个网格点的输入坐标基于缩放比率都映射至输出图像中，以获得所有网格点的输出坐标。[0068]在获得所有网格点的输出坐标后，处理模块603利用双线性插值法计算网格点以外的像素点的输出坐标。至此，图像几何畸变校正装置将具有几何畸变的输入图像校正成无畸变的输出图像。[0069]本发明另一个实施例为一种计算机可读存储介质，其上存储有图像几何畸变校正的计算机程序代码，当所述计算机程序代码由处理装置运行时，执行如图3所示的方法。本发明另一个实施例为一种计算机程序产品，包括图像几何畸变校正的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如图3所示的方法的步骤。本发明另一个实施例为一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现如图3所示方法的步骤。[0070]在一些实现场景中，上述集成的单元可以采用软件程序模块的形式来实现。如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，所述集成的单元可以存储在计算机可读取存储器中。基于此，当本发明的方案以软件产品(例如计算机可读存储介质)的形式体现时，该软件产品可以存储在存储器中，其可以包括若干指令用以使得计算机设备(例如个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明实施例所述方法的部分或全部步骤。前述的存储器可以包括但不限于u盘、闪存盘、只读存储器(readonlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0071]本发明是基于网格点与内插法来获得像素坐标，计算过程较为简单，无需使用大面积的电路或是占用过多处理器的运算力，且可以根据新的需求随时灵活调整。[0072]根据不同的应用场景，本发明的电子设备或装置可以包括服务器、云端服务器、服务器集群、数据处理装置、机器人、电脑、打印机、扫描仪、平板电脑、智能终端、pc设备、物联网终端、移动终端、手机、行车记录仪、导航仪、传感器、摄像头、相机、摄像机、投影仪、手表、耳机、移动存储、可穿戴设备、视觉终端、自动驾驶终端、交通工具、家用电器、和/或医疗设accessmemory，dram)、静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，sram)、增强动态随机存取存储器(enhanceddynamicrandomaccessmemory，edram)、高带宽存储器(highbandwidthmemory，hbm)、混合存储器立方体(hybridmemorycube，hmc)、rom和ram等。[0077]依据以下条款可更好地理解前述内容：[0078]条款a1.一种图像几何畸变校正的方法，包括：下采样输入图像的多个网格点，每个网格点对应一个输入坐标；分析所述输入坐标的局部畸变，以获得缩放比率；以及根据所述输入坐标及所述缩放比率，映射所述网格点在输出图像中的输出坐标。[0079]条款a2.根据条款a1所述的方法，还包括：利用双线性插值法计算所述多个网格点以外的像素点的输出坐标。[0080]条款a3.根据条款a1所述的方法，其中所述缩放比率为所述网格点在所述输出图像中的弧长除以所述网格点在所述输入图像的弧长。[0081]条款a4.根据条款a3所述的方法，其中所述输入坐标包括所述网格点在所述输入图像中相对于极轴的角度，所述缩放比率为所述角度的函数。[0082]条款a5.根据条款a4所述的方法，还包括：根据所述函数，获得所述缩放比率最小的基准像素点；利用双线性插值法计算所述基准像素点的插值输出坐标；获得所述基准像素点的参考输出坐标；以及将所述插值输出坐标与所述参考输出坐标的距离与阈值进行比较，以决定所述多个网格点的数量。[0083]条款a6.根据条款a5所述的方法，其中所述获得所述参考输出坐标的步骤包括：查表找出最接近所述基准像素点的像素点；以及基于查表获得的像素点插值计算所述参考输出坐标。[0084]条款a7.根据条款a5所述的方法，其中所述阈值为所述输出图像的像素长度。[0085]条款a8.根据条款a7所述的方法，其中所述比较步骤包括：当将所述距离大于所述像素长度时，增加所述数量；其中，以增加所述数量后的网格点执行所述下采样、分析及映射步骤。[0086]条款a9.根据条款a7所述的方法，还包括：当将所述距离不大于所述像素长度时，执行所述映射步骤。[0087]条款a10.一种计算机可读存储介质，其上存储有图像几何畸变校正的计算机程序代码，当所述计算机程序代码由处理装置运行时，执行条款a1至9任一项所述的方法。[0088]条款a11.一种计算机程序产品，包括图像几何畸变校正的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现条款a1至9任一项所述方法的步骤。[0089]条款a12.一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现条款a1至9任一项所述方法的步骤。[0090]条款a13.一种图像几何畸变校正装置，包括：下采样模块，用以下采样输入图像的多个网格点，每个网格点对应一个输入坐标；分析模块，用以分析所述输入坐标的局部畸变，以获得缩放比率；以及映射模块，用以根据所述输入坐标及所述缩放比率，映射所述网格点在输出图像中的输出坐标。[0091]条款a14.根据条款a13所述的装置，还包括：处理模块，用以利用双线性插值法计算所述多个网格点以外的像素点的输出坐标。[0092]条款a15.根据条款a13所述的装置，其中所述缩放比率为所述网格点在所述输出图像中的弧长除以所述网格点在所述输入图像的弧长。[0093]条款a16.根据条款a15所述的装置，其中所述输入坐标包括所述网格点在所述输入图像中相对于极轴的角度，所述缩放比率为所述角度的函数。[0094]条款a17.根据条款a16所述的装置，还包括：处理模块，用以：根据所述函数，获得所述缩放比率最小的基准像素点；利用双线性插值法计算所述基准像素点的插值输出坐标；获得所述基准像素点的参考输出坐标；以及将所述插值输出坐标与所述参考输出坐标的距离与阈值进行比较，以决定所述多个网格点的数量。[0095]条款a18.根据条款a17所述的装置，其中所述处理模块查表找出最接近所述基准像素点的像素点，并基于查表获得的像素点插值计算所述参考输出坐标。[0096]条款a19.根据条款a17所述的装置，其中所述阈值为所述输出图像的像素长度。[0097]条款a20.根据条款a19所述的装置，其中所述处理模块判断当将所述距离大于所述像素长度时，增加所述数量，其中所述下采样模块根据增加所述数量后的网格点下采样所述输入图像，所述分析模块根据增加所述数量后的网格点获得所述缩放比率，所述映射模块根据增加所述数量后的网格点映射所述输出坐标。[0098]条款a21.根据条款a19所述的装置，其中所述处理模块判断当将所述距离不大于所述像素长度时，维持所述多个网格点的数量。[0099]以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。当前第1页12当前第1页12
技术特征：
1.一种图像几何畸变校正的方法，包括：下采样输入图像的多个网格点，每个网格点对应一个输入坐标；分析所述输入坐标的局部畸变，以获得缩放比率；以及根据所述输入坐标及所述缩放比率，映射所述网格点在输出图像中的输出坐标。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：利用双线性插值法计算所述多个网格点以外的像素点的输出坐标。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述缩放比率为所述网格点在所述输出图像中的弧长除以所述网格点在所述输入图像的弧长。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述输入坐标包括所述网格点在所述输入图像中相对于极轴的角度，所述缩放比率为所述角度的函数。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：根据所述函数，获得所述缩放比率最小的基准像素点；利用双线性插值法计算所述基准像素点的插值输出坐标；获得所述基准像素点的参考输出坐标；以及将所述插值输出坐标与所述参考输出坐标的距离与阈值进行比较，以决定所述多个网格点的数量。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述获得所述参考输出坐标的步骤包括：查表找出最接近所述基准像素点的像素点；以及基于查表获得的像素点插值计算所述参考输出坐标。7.根据权利要求5所述的方法，其中所述阈值为所述输出图像的像素长度。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述比较步骤包括：当将所述距离大于所述像素长度时，增加所述数量；其中，以增加所述数量后的网格点执行所述下采样、分析及映射步骤。9.根据权利要求7所述的方法，还包括：当将所述距离不大于所述像素长度时，执行所述映射步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有图像几何畸变校正的计算机程序代码，当所述计算机程序代码由处理装置运行时，执行权利要求1至9任一项所述的方法。11.一种计算机程序产品，包括图像几何畸变校正的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述方法的步骤。12.一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至9任一项所述方法的步骤。13.一种图像几何畸变校正装置，包括：下采样模块，用以下采样输入图像的多个网格点，每个网格点对应一个输入坐标；分析模块，用以分析所述输入坐标的局部畸变，以获得缩放比率；以及映射模块，用以根据所述输入坐标及所述缩放比率，映射所述网格点在输出图像中的输出坐标。14.根据权利要求13所述的装置，还包括：处理模块，用以利用双线性插值法计算所述多个网格点以外的像素点的输出坐标。15.根据权利要求13所述的装置，其中所述缩放比率为所述网格点在所述输出图像中
的弧长除以所述网格点在所述输入图像的弧长。16.根据权利要求15所述的装置，其中所述输入坐标包括所述网格点在所述输入图像中相对于极轴的角度，所述缩放比率为所述角度的函数。17.根据权利要求16所述的装置，还包括：处理模块，用以：根据所述函数，获得所述缩放比率最小的基准像素点；利用双线性插值法计算所述基准像素点的插值输出坐标；获得所述基准像素点的参考输出坐标；以及将所述插值输出坐标与所述参考输出坐标的距离与阈值进行比较，以决定所述多个网格点的数量。18.根据权利要求17所述的装置，其中所述处理模块查表找出最接近所述基准像素点的像素点，并基于查表获得的像素点插值计算所述参考输出坐标。19.根据权利要求17所述的装置，其中所述阈值为所述输出图像的像素长度。20.根据权利要求19所述的装置，其中所述处理模块判断当将所述距离大于所述像素长度时，增加所述数量，其中所述下采样模块根据增加所述数量后的网格点下采样所述输入图像，所述分析模块根据增加所述数量后的网格点获得所述缩放比率，所述映射模块根据增加所述数量后的网格点映射所述输出坐标。21.根据权利要求19所述的装置，其中所述处理模块判断当将所述距离不大于所述像素长度时，维持所述多个网格点的数量。

技术总结
本发明涉及图像几何畸变校正的方法及设备。首先下采样输入图像的多个网格点，每个网格点对应一个输入坐标；接着分析输入坐标的局部畸变，以获得缩放比率；最后根据输入坐标及缩放比率，映射网格点在输出图像中的输出坐标。本发明通过计算缩放比率，大大减少计算变形坐标的硬件面积或处理器的运算力，提升对应新需求的弹性。新需求的弹性。新需求的弹性。


技术研发人员：请求不公布姓名
受保护的技术使用者：中科寒武纪科技股份有限公司
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2023/7/13