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不规则曲面视频投影校正技术研究
李恩成李建占贞强
（哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001）
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摘要：传统的由面儿何校正方法通常是采用多次多项式法或基于神经网络日的类似算法及其行生方法。前者对于时变图像日的儿何校正速度较快但是精度难以保证，普适性不高；后者虽然校正精度比较高但是对硬件设备运算能力的要求很高。本文设计一种基于则塞尔曲线拟合H的儿何校正系统，该系统核心儿何校正算法是利用CUDA的高性能并行计算能力、以Linux平台的v42税频传输枢案和开源的mpeg视频框架为基础的。采用本文所设计的曲线拟合算法，能够兼顾校正建度快、精度高的优点，最大限度地降低了对硬件设备
的要求。
关键词：儿何校正；CUDA；曲面拟合 1概述
随着视频投影技术和投影终端制造技术的不断发展.用户对于投影的视觉享受和要求也越来越高，因此环屏和球形屏幕得到较为广泛的应用。本文针对大屏幕系统中投影存在失真间题，利用几何校正方法对其进行校正。鉴于几何校正方法中得矩阵变换方法校正出的图像精度不高以及无法实现快速计算和对计算机硬件处理能力要求较高的弊端，本文设计一种满足实际投影操作的几何校正系统。
2算法概述
首先，我们将预处理图片通过投影设备投到屏幕上。再利用照
Fyote no
图4选取[3,3]点为例
图5特征点排序表（8*8控制点为例）
按照三张列图片和三张行图片进行分组，将选取基准点坐标位置上的像素值和图4进行比对，结果分别得到了(0,1.0)=3；(01,0） =3。确定了基准点的坐标排序。以此类推。
3.3求一重控制点
将预畸变的图片和预处理图片中心对齐，根据特征点坐标P(x，
y)，利用贝塞尔曲线矩阵，将P(x,y)视为曲线上的点，计算出曲线的
相机在设备一侧正对投影幕采集图像。之后我们再利用此图片进行
曲线拟合和校正，得出图像的几何控制点，再根据贝塞赛尔曲线和插值重构图片，最后输出到投影设备
3校正过程和实验仿真 3.1直投确定特征点
将图1的图片经过投影机对屏幕直投。我们第一步要确定特征点。要注意的是：我们在识别特征点的时候，使用普通点识别算法，能达到的最高精度只有0.5像索。我们使用了一种基于函数拟合的像素点识别技术。用二次函数对特征点集拟合，把得到的二次函数峰值也就是极值作为特征点。识别步骤如下：首先，投影机投影特征图像，我们选取的基准网格图片。其中特征点为容易与背景色区别出来的色彩。拍摄图像，去噪、得到特征点灰度图像，从中找出每个特征点所在区域。对每个特征点所在区域进行像素处理。根据像素亮度值，利用最小二乘法拟合抛物曲面，求抛物曲面的最大值所在坐标即是特征点像素值坐标。
3.2特征点排序
我们需要对特征点排序，便于计算。如图2三张基准图片，我们用六张图片(三张竖放三张横)来对每个特征点进行坐标排序。选取图像中下标为[3.3]的红色点为例。如图3所示。从网格图片中找到下标为[3,3]点的位置。再用这六张基准图片（值为0或255)从投影机投出。将下标为3.3的基准点映射到这六张图片中，
图1预处理图片
结果：(0.1.0)=3 结果(0.1.0)=3
图2三张基准图片
图3选取坐标为[3,3]点为例
控制点共取n个并记录坐标。多阶贝赛尔曲线公式为：
P()=()B(1-)""(1)其中,p(t)为曲线上的点B;为几何控制
随曲线上的点由曲线起点一直运动到终点从0趋近
点的坐标。
到 1。递归表达： P()=()8,(1+(:)8(1)* +-+(),(1)
3.4求二重控制点和映射
(2)
对上一步得到的控制点进行坐标映射。预处理图片中的网格交叉点处于直线上，把它们看成既是线上的点又是原图像的控制点。与上一步得到的B·.·-B进行几何坐标映射
CrF,(r,)=2×P,(,y)B,(x,J) (3)其中, CariP,(,J)—重控制点 nxn 个。按照图片横向曲线来计算。竖直方向上的控制点曲线，用它们计算每一条曲线的n个控制点。而在整直方向上这些控制点组成了n条曲线，将整直方向上的控制点作为一条曲线上的点，再做一次贝塞尔拟合求这些控制点即二重控制点n*8个。利用2式，用二重控制点来描绘条竖直方向上的曲线，那么这条曲线的线上的所有点即为预投影图像的所有横向曲线的控制点即整张图像的控制点。最后，用得到的控制点播绘图像各点坐标和像素值。下面图6是我们用来做实验的源图片，图7是投影到环形投影幕上的畸变图像，面经过上面的校正过程之后，我们得到了如图8的预处理图片。
图6实例源图片
图7实例预处理图片
结束语
图8双重控制点校正算法得到的图片
本文针对传统图像校正算法的一些不足，提出了一种适用于 CUDA的并行运算的曲线拟合校正方法，简化了为了追求校正精度的复杂处理过程，保证精度，速度也能够满足实时传输系统的需求，
参考文献
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作者简介：李思成(1990-)，男，项士研究生，主要研究领域为视频信号处理