一种基于GPU处理器的双目3D畸变矫正方法

摘要

本发明公开了一种基于GPU处理器的双目3D畸变矫正方法，使用GPU对左右眼画面进行分割，获取主要前景物体，将中心点附件物体置于零平面；对前景物体进行特征点筛选配准；对左右眼画面进行旋转和缩放校正；根据平移量调节视差，处理后的左右眼画面，对比左右眼原始画面，首先是图像边缘畸变减小了很多，其次原先的左右眼图像不在同一平面的问题也得到了解决，然后图像边缘黑边问题也基本不存在了，最后再对比左右眼画面视差，图像视差也减小了，目的画面相比原始画面明显提升了观看的舒适度。

主权项

一种基于GPU处理器的双目3D畸变矫正方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1：对摄像机拍摄的左右眼画面LImg1和RImg1进行摄像机标定，计算出摄像机的内部参数，得到径向畸变和切向畸变信息，计算公式如下：$x_u=x_d(1+k_1{r}_d^2)+k_3(3x_d^2+y_d^2)+2k_4{x}_d{y}_d$$y_u=y_d(1+k_2{r}_d^2)+k_4(x_d^2+3y_d^2)+2k_3{x}_d{y}_d$其中，为理想投影坐标，(x_u,y_u)为实际投影坐标，(k₁,k₂)为摄像机径向畸变，(k₃,k₄)为切向畸变；S2：将左右眼画面LImg1和RImg1上行到GPU中，使用S1得到的公式，逐像素对原始左右眼画面进行内部参数的畸变校正，得到LImg2和RImg2；S3：对畸变校正后的左右眼画面LImg2和RImg2在GPU中进行边缘提轮廓提取和图像分割，分别获取左右眼画面的主要前景物体序列LObj和RObj；S4：在GPU中对左右眼画面的主要前景物体序列LObj和RObj进行特征提取，分别得到LObj和RObj的旋转、平移和缩放信息；S5：计算LObj和RObj的平均平移量，进而计算出拍摄3D视频画面的摄像机间的相对距离；S6：根据LObj和RObj的平均旋转和缩放信息，对左右眼画面LImg2和RImg2进行相向的旋转和缩放校正，从而将左右眼画面旋转至同一个角度和保证左右眼画面主要前景物体大小一致，得到左右眼校正匹配后的画面LImg3和RImg3；S7：根据校正结果画面LImg3和RImg3，计算出左右眼中距离中心点最近的主要前景物体作为摄像机零平面，并依据左右眼最佳视差在2％到3％之间的经验值，结合3D视频拍摄时左右眼摄像机的距离，参考LObj和RObj的平均平移量，对左右眼画面的视差进行调节，最后得到处理完毕的左右眼画面LImgD和RImgD。