裴明敬;符茂胜;董文忠
【摘 要】提出一种新的矫正方案——阵列点阵标定板法,通过畸变参数及多项式畸变模型进行矫正.采用FPGA平台,利用FPGA并行处理,利用乒乓操作以及流水线等优势进行设计.实验结果显示,此方案的矫正速度比传统基于PC平台的矫正方法快了9.5倍,矫正精度可以达到1个像素以内. 触摸电视
【期刊名称】《重庆科技学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2018(020)004
【总页数】4页(P74-76,99)
【关键词】图像畸变矫正;摄像机标定;FPGA
【作 者】裴明敬;符茂胜;董文忠
【作者单位】皖西学院电子与信息工程学院,安徽六安237012;皖西学院电子与信息工程学院,安徽六安237012;皖西学院电子与信息工程学院,安徽六安237012
【正文语种】中 文
【中图分类】TE391
目前，图像畸变矫正技术多停留在理论研究阶段，在工业上的应用主要基于PC来实现。畸变矫正包括摄像机标定和矫正部分，其中标定部分比较复杂。当摄像机位置固定并且模组在同一水平面的情况下，只做一次标定即可，而矫正则需每次重复进行。畸变矫正过程涉及到图片的映射，映射是随机存储过程，处理比较耗时。在此，我们提出了一种新的矫正方法 —— 阵列点阵标定板法。为了达到更快的矫正速度，矫正部分也在FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)上进行硬件加速处理，这样可以分别将摄像机标定部分和矫正部分做成硬件加速模块，并结合FPGA并行处理，利用乒乓操作以及流水线等优势进行设计,从而实现图像实时处理。
1 相关理论
稳压电源模块
本次实验不采用物理标定版，而是在LCD屏幕中生成pattern标定图，然后通过摄像机采集得到畸变图。通过pattern标定图的已知信息，可以得到畸变图的信息，在畸变图和pattern图之间建立映射关系，就可以计算出畸变参数。传统的畸变算法比较复杂，实时性差，其主要作用在于实现非线性变换[1-3]。
通过透视变换将空间中的点投影到图像平面即形成视图，投影公式如下：
S·m′=A·[R|t]·M′
(1)
(2)
式中：S为摄像机平面空间，以(X,Y,Z)为某一点的世界坐标；(u,v)为点投影在图像平面的坐标；以像素为单位，A被称作摄像机矩阵，或者内参数矩阵；(cx,cy)为基准点，通常在图像的中心；fx、fy为以像素为单位的焦距。如果针对摄像机所拍的某幅图像进行升采样或者降采样，参数fx、fy、cx，cy都将缩放同样比例。内参数矩阵不依赖于场景视图，只需固定焦距即可，矩阵计算数据可以重复使用。旋转-平移矩阵[R|t]为外参数矩阵，用于描述摄
像机相对于某个固定场景的运动轨迹，或者场景相对于摄像机的运动轨迹。如果场景围绕摄像机作刚性运动，也就是[R|t]将点(X,Y,Z)的坐标变换到某个坐标系，这个坐标系相对于摄像机来说是固定不变的。真正的镜头通常有一些形变，主要的变形为径向形变，也会有轻微的切向形变。模型可以扩展为：
(3)
x′=x/z
y′=y/z
(4)
x″=x′(1+k1·r2+k2·r4)+2p1x′y′+
p2(r2+2x′2)
(5)
y″=y′(1+k1·r2+k2·r4)+2p1x′y′+
p1(r2+2x′2)
(6)
r2=x′2+y′2
u=fx·x″+cx
v=fy·y″+cy,
式中：k1和k2是径向形变系数，p1和p2是切向形变系数。
根据以上模型来完成以下步骤：
(1) 给定内参数和外参数，将点投影到图像平面。
(2) 给定内参数，根据几个点坐标和其对应的图像坐标计算外参数。
(3) 根据已知的定标模式，从几个角度的照片来计算摄像机的外参数和内参数，运用最小二乘法估计相关参数[4-5]。
2 系统设计
2.1 系统标定方案
设计系统标定总体方案。图1所示为标定方案总体框图。这是针对畸变矫正效果要求非常苛刻的情况所作的设计。标定只需要做一次，标定时间很长，但是整个系统对一次标定的时间并不是非常敏感，故考虑在下层实现标定。
方案总体包括二值化角点粗提取、腐蚀和膨胀、Blob分析、外参摄像机标定、坐标生成和坐标映射等部分，各部分均挂在系统总线上，与微处理器相互交换数据。
图1 标定方案总体框图
摄像机标定步骤如下：
(1) 棋盘标定板平面中的角点。在此过程中，要保证角点数目正确，精确到每行、每列各多少个点，不能多检或漏检。此步骤只是粗略提取角点，如果精度不高，矫正效果就会严重受损。
双挂调法(2) 对角点进行提取，保证达到亚像素级别。
(3) 按照一定规则对角点进行排序。
通风道(4) 计算角点的世界坐标系和图像坐标系，对内外参数进行初始化。
(5) 计算摄像机单应性矩阵等内部参数，对单应性矩阵归一化处理，利用最小二乘法原理计算出4个内参数。
(6) 利用畸变模型求解畸变参数，然后利用非线性最小二乘法进行参数优化。
通风道(7) 计算外参数。根据内参数、畸变参数和已知点分别求解畸变坐标、单应性矩阵、旋转矩阵和平移矩阵，然后通过高斯-牛顿法对旋转矩阵和平移矩阵进行优化提炼(大约进行20次迭代)，每次迭代都需要进行一次投影映射变换。
(8) 利用高斯-牛顿方法对所有的参数进行优化提炼，迭代30次，以最后一次的结果作为最终参数值。
本方案基于FPGA平台来实现标定，系统从上层发出指令，在下位机进行标定。当接收到
命令后，系统会立即进行图片采集，并将图片送入下位机进行标定，然后分别计算出内参数、外参数和畸变参数。此过程只需要进行一次标定，后期只需进行矫正即可。
2.2 畸变矫正
当下位机计算出参数之后，立即进入畸变矫正过程。在此过程中，将原始图像按照一定大小分块，并通过畸变模型出畸变图中对应块的大小，然后进行坐标映射。考虑到FPGA资源情况，选择了8个图像块同时进行处理，这样可以大大缩短矫正时间。
畸变矫正的理想图分辨率为6 576× 4 384，畸变图分辨率为6 576×4 384。将理想图按照行列自行分块，每块大小为822×548。横向分为8个块，纵向分成8个块,一共64个块。
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