基于深度学习的全景摄像机图像矫正方法研究

• 作者: 张乐江 李晓坤 张伟华 张懋源 陈虹旭 杨磊
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 关键词: 深度学习 图像矫正 摄像机标定 投影变换 全景摄像机
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 系统开发与应用|System development and application
• 页码范围: 132-136
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2020.07.031

摘要

本文针对基于深度学习的全景摄像机图像矫正方法进行了综述.阐述了全景相机图像校正和深度学习模型的基本结构,总结了国内外全景相机图像校正技术的研究现状和应用.基于4台400万像素高清鹰眼全景摄像机的全景拼接,通过光学畸变校正对图像校正,建立了现实中真实情境位置与全景相机成像点位置的关系模型,根据实验和实际测得的数据计算出摄像机图形模型参数.建立全景相机图像与规划点图像之间的几何模型,根据摄像机标定模型的图形空间投影变换关系,通过拟合估计矫正参数.根据图像平方拼接算法的原理和过程,建立了虚拟扫描场景的近似等效成像几何模型,生成高精度的远程过程调用参数,实现全景场景拼接校正.