(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211110490.1 (22)申请日 2022.09.13 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115222631 A (43)申请公布日 2022.10.21 (73)专利权人 武汉中导 光电设备有限公司 地址 430000 湖北省武汉市武汉经济技 术 开发区高科技产业园16号楼4楼 (72)发明人 孙杰　杨义禄　张国栋　李波　 (74)专利代理 机构 武汉智权专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 42225 专利代理师 罗成 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 3/40(2006.01)G06T 7/13(2017.01) G06T 7/73(2017.01) (56)对比文件 CN 106815823 A,2017.0 6.09 US 2008187239 A1,20 08.08.07 CN 107767422 A,2018.0 3.06 任桢 等； . 《大视场红外成像系统畸变校正 方法研究》 . 《第三届红外成像系统仿真、 测试与 评价技术研讨会论文集》 .201 1, 审查员 陈静 (54)发明名称 畸变图像校正方法、 装置、 设备及可读存储 介质 (57)摘要 本发明提供一种畸变图像校正方法、 装置、 设备及可读存储介质。 该方法包括： 将第一产品 图像按照预设方向和预设距离移动， 得到第二产 品图像， 计算第一产品图像以及第二产品图像中 各个特征点的偏差值， 基于各个偏 差值以及新的 产品图像中每个像素点的实际坐标对新的产品 图像进行校正， 通过本发明， 不需要基于多次拍 摄的标准板多次调节相机内外部参数， 所以更为 简便， 不易出错， 同时， 本发明不需要购买标准 版， 也不会 出现客户产品图像中最小重复单元尺 寸比标准板中最小重复单元尺 寸小时， 校正结果 的精准度较低的情况， 所以， 成本较低， 没有局限 性， 因此， 解决了目前镜头畸变校正算法矫正过 程较为繁琐， 容易出错， 且成本高， 局限性较强的 问题。 权利要求书3页 说明书16页 附图5页 CN 115222631 B 2022.12.13 CN 115222631 B 1.一种畸变图像校正方法， 其特 征在于， 所述畸变图像校正方法包括： 将第一产品图像按照预设方向和预设距离移动， 得到第二产品图像； 计算第二产品图像中每个角点的实际坐标和理论坐标， 以及第 二产品图像与第 一产品 图像相交 处的每个交叉像素点的实际坐标和理论 坐标； 计算第一产品图像中每个角点的实际坐标和理论坐标之间的第 一偏差值、 第 二产品图 像中每个角点的实际坐标和理论坐标之 间的第二偏差值， 以及每个交叉像素点的实际坐标 与理论坐标之间的第三偏差值， 至此完成一次循环； 以第二产品图像作为第 一产品图像， 返回执行将第 一产品图像按照预设方向和预设距 离移动， 得到第二产品图像的步骤； 当循环次数达到预设次数时， 基于第一偏差值、 第二偏差值、 第三偏差值、 第二产品图 像中每个其他像素点的理论坐标、 第一产品图像中每个角点的实际坐标、 第二产品图像中 每个角点的实际坐标和每个交叉像素点的实际坐标， 通过双线性插值法计算得到第二产品 图像中每个其他像素点的实际坐标和理论坐标之间的第四偏差值， 其中， 第一产品图像中 每个角点、 第二产品图像中每个角点以及每个交叉像素点以外的像素点为其他像素点， 第 一偏差值包括每次循环得到的第一偏差值， 第二偏差值为最后一次循环得到的第二偏差 值， 第三偏差值包括每次循环得到的第三偏差值； 基于第一偏差值、 第二偏差值、 第 三偏差值、 第四偏差值以及新的产品图像 中每个像素 点的实际坐标对新的产品图像进行 校正。 2.如权利要求1所述的畸变图像校正方法， 其特征在于， 在所述将第 一产品图像按照预 设方向和预设距离移动， 得到第二产品图像的步骤之前， 包括： 获取第一产品图像以及第一产品图像中任一 最小重复单 元的尺寸； 通过特征提取算法计算得到第一产品图像中每 个角点的实际坐标； 基于每个角点的实际坐标， 通过最小二乘法获取第一产品图像的旋转角度； 基于第一产品图像的旋转角度、 距离第 一产品图像中心角点的理论坐标最近的一个角 点的实际坐标以及第一产品图像中任一最小重复单元的尺寸计算得到第一产品图像中每 个角点的理论 坐标。 3.如权利要求2所述的畸变图像校正方法， 其特征在于， 所述基于第 一产品图像的旋转 角度、 距离第一产品图像中心角点的理论坐标最近的一个角点的实际坐标以及第一产品图 像中任一最小重复单元的尺寸计算得到第一产品图像中每个角点的理论坐标的步骤， 包 括： 获取第一产品图像中心角点的理论 坐标； 从每个角点的实际坐标中选取距离中心角点的理论 坐标最近的一个角点的实际坐标； 将第一产品图像的旋转角度、 距离第 一产品图像中心角点的理论坐标最近的一个角点 的实际坐标以及第一产品图像中任一最小重复单元的尺寸代入第二预设公式， 计算得到第 一产品图像中每 个角点的理论 坐标， 第二预设公式如下： 其中， (xn， yn)为第一产品图像中第n个角点的理论坐标， (x0， y0)为距离第一产品图像中权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115222631 B 2心角点的理论坐标最近的一个角点的实际坐标， θ表示第一产品图像的旋转角度， (x ′， y′) 为第一产品图像中任一最小重复单元的尺寸， i和j为整数， i的取值范围为 j的 取值范围为 4.如权利要求1所述的畸变图像校正方法， 其特征在于， 所述计算第 二产品图像中每个 角点的实际坐标和理论坐标， 以及第二产品图像与第一产品图像相交处的每个交叉像素点 的实际坐标和理论 坐标的步骤， 包括： 通过特征提取算法计算得到第二产品图像中每 个角点的实际坐标； 基于第二产品图像中每个角点的实际坐标计算得到第二产品图像与第一产品图像相 交处的每个交叉像素点的实际坐标； 基于第一产品图像中每个角点的理论坐标、 预设方向和预设距离计算得到第 二产品图 像中每个角点的理论坐标， 以及第二产品图像与第一产品图像相交处的每个交叉像素点的 理论坐标。 5.如权利要求4所述的畸变图像校正方法， 其特征在于， 所述基于第 一产品图像中每个 角点的理论坐标、 预设方向和预设距离计算得到第二产品图像中每个角点的理论坐标的步 骤， 包括： 若预设方向为x轴正方向， 则第一产品图像中每个角点的理论坐标的横坐标与预设距 离之和， 即为第二产品图像中每 个角点的理论 坐标的横坐标； 若预设方向为x轴负方向， 则第一产品图像中每个角点的理论坐标的横坐标减去预设 距离的差值， 即为第二产品图像中每 个角点的理论 坐标的横坐标； 若预设方向为y轴正方向， 则第一产品图像中每个角点的理论坐标的纵坐标与预设距 离之和， 即为第二产品图像中每 个角点的理论 坐标的纵坐标； 若预设方向为y轴负方向， 则第一产品图像中每个角点的理论坐标的纵坐标减去预设 距离的差值， 即为第二产品图像中每 个角点的理论 坐标的纵坐标。 6.如权利要求1所述的畸变图像校正方法， 其特征在于， 所述基于第一偏差值、 第二偏 差值、 第三偏差值、 第四偏差值以及新的产品图像中每个像素点的实际坐标对新的产品图 像进行校正的步骤， 包括： 基于第一偏差值、 第二偏差值、 第 三偏差值、 第四偏差值以及新的产品图像 中每个像素 点的实际坐标确定新的产品图像中每个像素点的理论坐标， 以新的产品图像中每个像素点 的理论坐标处的灰度值作为对应的实际坐标处的灰度值。 7.如权利要求6所述的畸变图像校正方法， 其特征在于， 所述基于第一偏差值、 第二偏 差值、 第三偏差值、 第四偏差值以及新的产品图像中每个像素点的实际坐标确定新的产品 图像中每 个像素点的理论 坐标的步骤， 包括： 基于第一偏差值确定第一偏差值对应的每 个角点的实际坐标； 基于第二偏差值确定第二偏差值对应的每 个角点的实际坐标； 基于第三偏差值确定第三偏差值对应的每 个交叉像素点的实际坐标； 基于第四偏差值确定第四偏差值对应的每 个其他像素点的实际坐标； 基于第一偏差值、 第二偏差值、 第三偏差值和第 四偏差值对应的实 际坐标确定新的产权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115222631 B 3