一種新型魚眼圖像輪廓提取算法

江鳳婷　郭子興

摘 要：提取魚眼圖像輪廓是利用魚眼圖像的前提。傳統提取魚眼圖像輪廓的掃描線逼近法對噪點抑制能力不強，精度差。本文提出了一種改進后的掃描線逼近算法，通過圖像二值化，和切點的多級判定，增強了抑制噪點的能力，提高了算法的準確度。實驗結果表明，算法能夠精確快速地計算出魚眼圖像輪廓參數。

關鍵詞：魚眼圖像；二值化；掃描線；噪點

中圖分類號：TP391

在普通的圖像監控領域中，監測區域的范圍很小，用一般的攝像頭就可以完成監測任務，但是，在全景車輛泊車系統中，需要實時監測車身周圍360度的景物，用普通的鏡頭達不到要求。因此，選擇魚眼鏡頭完成圖像采集任務。

魚眼鏡頭屬于超廣角鏡頭中的一種特殊鏡頭，它可以囊括180度甚至更大范圍內的景物。不過，魚眼圖像一般存在很大的桶形畸變，需要對魚眼圖像進行校正才能進一步拼接成全景圖像。魚眼圖像輪廓參數的計算是魚眼圖像校正的前提條件，常用的方法有掃描線逼近算法[1]和面積統計法[2]。有時魚眼圖像成像區域噪點比較多，采用傳統的掃描線逼近算法誤差很大。為此，本文提出了一種新型的掃描線逼近算法，該算法能有效克服傳統掃描線算法對魚眼圖像噪點敏感這一不足之處，可以快速準確的算出有效區域的半徑和圓心的位置。

1 魚眼鏡頭的成像原理

假設一魚眼鏡頭具有180度的視場角，且滿足球面投影模型。該投影過程可以分為2個步驟：

（1）某一個空間點A和投影中心O相連接，得到直線OA，同時與半球面S相交于點B；

（2）把點B線性映射到像平面OXY上，如圖1所示。

其中魚眼相機放置在坐標原點O，拍攝的方向為OZ軸方向，則像平面是OXY面。S面是以點O為球心的半球面。將A與O相連接，與S相交于B點，過B點作Z軸的平行線，與OXY面相交于C點，則C就是魚眼鏡頭得到的像點。當拍攝景物的范圍達到180度時，最終得到的魚眼圖像是一個圓形的圖像。

2 魚眼圖像輪廓提取

2.1 算法原理

一般魚眼相機得到的圖像，四周為無效區域，像素點的灰度值很低，但有效區域內部像素點的灰度值都比較高。除去四周的無效區域，最終得到的圓形區域就是魚眼圖像的有效區域。第一步要計算每一個魚眼圖像像素點的灰度值，計算公式在RGB模型下為[3]：

I=0.3R+0.59G+0.11B （1）

其中R表示圖像像素點的紅色分量，G表示綠色分量，B表示藍色分量。

其中魚眼圖像無效區域的灰度值都很小，與有效區域灰度值有明顯差別?？紤]到一般數碼相機噪點的灰度大部分小于30，因此取閾值T為30，對圖像進行二值化處理。其中，灰度值小于30的像素點的灰度值置0，灰度值大于30的像素點的灰度值置1。然后，通過判斷灰度值為1的像素點的范圍，就可以得到魚眼圖像有效區域的輪廓信息。

2.2 算法步驟

（1）計算圖像灰度值，將魚眼圖像二值化。

（2）如圖2所示建立直角坐標系，0為魚眼圖片左下角的頂點，以圖像像素點陣的列和行為基準建立掃描線（圖中的top、bottom、left、right），從圖像的四周向中心點掃描。

（3）計算掃描線上各點的灰度值。如圖2所示，其中不穿過有效區域的直線，各點的灰度值都是0，將直線予以舍棄；而圓形的割線上會有多個像素點的灰度值為1，將該直線舍棄；如果掃描線恰好是圓形的切線，則該直線上灰度值為1的像素點將為一個，該直線應予以保存。

（4）用步驟（3）對魚眼圖像進行掃描后，得到4條切線（如圖2中所示）。兩條為水平切線y=yT和y=yB，和魚眼圖像的交點為T和B。兩條為垂直切線x=xL和x=xR，和魚眼圖像的交點為L和R。根據這四個點的坐標，可以利用切線法求取魚眼圖像的圓心坐標和半徑。由于圖像存在噪點，得到的這四個切點可能不是魚眼圖像輪廓上的切點。本文對此進行了改進，在此基礎上，進行進一步判定。以左掃描線為例，在直線x=xL上，灰度值為1的點恰有一個，則在直線x=xL+1上，灰度值為1的點至少有兩個，在直線x=xL+2上，灰度值為1的點至少有三個。若滿足上述三級判定條件，則L點是魚眼圖像的左切點，否則，舍棄L點，重新掃描。其它三個切點采取類似的判定方法進行進一步判定。

（5）正常情況下該4條切線圍成的圖形是正方形。魚眼圖像的有效區域為該正方形的內切圓。其圓心坐標和半徑為：

（6）若Rx≠RY，則魚眼圖像的有效區域不是標準圓，而是橢圓。這時圖像需要乘以下面的公式（4）來校正[4]：

式中x，y為校正后的圖像坐標，x′，y′為校正前的圖像坐標。K為魚眼圖像有效區域行數和列數的比值，x0和y0為魚眼圖像圓心坐標。

2.3 算法流程圖（以左掃描線為例）：

3 實驗結果

本文對同一幅魚眼圖像（圖4）采用了傳統的掃描線逼近算法和改進后的算法來計算圖像輪廓參數。所得結果如圖5和圖6所示。圖5顯示的是掃描線逼近算法的效果圖。圖6顯示的是本文算法的效果圖。結果證明，對于噪點明顯的圖像，本文算法更加準確、有效。

4 結束語

本文提出了一種改進后的魚眼圖像輪廓提取算法，克服了傳統掃描線逼近算法對噪點敏感的問題。實驗證明利用本文算法計算魚眼圖像的圓心坐標和有效區域半徑，快速，準確，適用范圍廣。

參考文獻：

[1]王大宇，崔漢國，陳軍.魚眼圖像輪廓提取及校正研究[J].計算機工程與設計，2007（12）：2878-2882.

[2]唐俊，趙為民，谷峰.基于魚眼圖像的全景漫游模型[J].微機發展.2003（02）：69-70

[3]岡薩雷斯.數字圖像處理（第二版）[M].阮秋琦，阮宇智譯.北京：電子工業出版社.2006

[4]肖詩勤，楊關良.一種改進的魚眼圖像輪廓提取算法[J].計算機與數字工程，2010（01）：147-150.

作者簡介：江鳳婷（1992-），女，安徽霍山人，本科在讀，研究方向：圖像處理。

作者單位：中南大學 物理與電子學院，長沙 410012

基金項目：中南大學本科生自由探索計劃項目：基于圖像拼接的360度全景泊車系統的研究（項目編號：2282014bks115）。