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    雙目圖像校正VLSI硬件電路結(jié)構(gòu)設(shè)計

    2019-06-11 08:48:56衛(wèi)欽智
    關(guān)鍵詞:雙目畸變標(biāo)定

    衛(wèi)欽智,陳 松

    (中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 國家示范性微電子學(xué)院,安徽 合肥 230026)

    0 引言

    雙目立體視覺是一種重要的虛擬現(xiàn)實技術(shù),通過模擬人類雙眼的成像原理,即由左右兩臺攝像機(jī)拍攝同一場景,得到左右兩幅圖像,在同一設(shè)備中顯示出來。

    目前市場上的所有便攜設(shè)備,諸如手機(jī)、平板、筆記本電腦等,都配備了具有強(qiáng)大功能的普通或者廣角攝像頭,獲取更多信息的同時也帶來視頻圖像的不同程度的畸變,畸變的引入不符合人眼的視覺感官,也不利于對圖像進(jìn)行特征提取、圖像識別、圖像分割等后續(xù)的處理。為了消除畸變,通常假設(shè)一個包含徑向和切向畸變的模型[1],利用該模型校正圖像。因此,圖像校正一般也作為圖像處理中的預(yù)處理操作。

    一般,左右攝像機(jī)在實際中的擺放不完全滿足理想配置,導(dǎo)致獲得的左右圖像不僅含有畸變,還存在一定的垂直視差,不利于后續(xù)的立體匹配[2]或者三維重建,所以合理的雙目校正非常關(guān)鍵?;贔PGA的硬件雙目圖像幾何校正處理方式不僅效果理想,還可以滿足對實時性具有更高要求的場合。由于雙目圖像幾何校正模型具有較高的計算復(fù)雜度,傳統(tǒng)的硬件雙目圖像校正方式通常是基于查找表來實現(xiàn)雙目畸變圖和校正圖像之間的映射[3],避免了在硬件內(nèi)部復(fù)雜的計算,但是會消耗大量的緩存去存儲原始的畸變圖像,不適用于高分辨率雙目圖像。

    鑒于以往的幾何校正模型較高的計算復(fù)雜度,不適合硬件實現(xiàn)以及需要消耗大量緩存的缺點,本文設(shè)計了一種循環(huán)式緩存方式[4]存儲圖像和一種適合硬件實現(xiàn)的高效的雙目幾何校正模型。

    1 雙目圖像校正幾何原理與過程

    圖像產(chǎn)生幾何畸變是指像素點在空間中發(fā)生位移,造成圖像局部的變形。造成幾何畸變的主要原因有光敏器件質(zhì)量差、相機(jī)視場角度問題、視覺系統(tǒng)理論誤差等。對于雙目相機(jī)而言,還存在因左右相機(jī)空間位置差異和極線不平行造成的相同物體的成像點偏離理論位置,給雙目圖像匹配帶來誤差的問題。針對左右相機(jī)的空間位置變形,也需要對左右圖像進(jìn)行立體校正,減少后續(xù)深度信息計算誤差。

    如圖1所示,F(xiàn)l和Fr為左右相機(jī)光心,它們的連線即為基線,基線與左右成像平面的交點分別為對極點el和er,目標(biāo)點p在原始畸變圖中的位置分別為左圖中的l1和右圖中的r1,el和l1連線即為左極線,er和r1連線即為右極線,Rl和Rr為p點在校正圖中的位置。

    經(jīng)過雙目校正后得到的無畸變圖像,使得左、右兩幅圖無畸變,目標(biāo)點在校正后的兩幅圖像中對齊無垂直差距,左右極線二維坐標(biāo)系重合,便于對校正好的雙目圖像進(jìn)行立體匹配等操作。

    圖1 雙目校正示意圖

    本文設(shè)計的雙目校正幾何模型主要是針對具有桶形畸變的廣角雙目圖像,使得校正后的圖像視頻呈現(xiàn)出更好的視覺效果,更加符合人類感官,便于對獲得的信息進(jìn)行立體匹配、目標(biāo)識別、對象跟蹤、圖像分割和圖像特征提取等后續(xù)處理。

    圖2為雙目圖像幾何校正流程。相機(jī)標(biāo)定法:用于標(biāo)定單目相機(jī)的網(wǎng)格模板標(biāo)定法,獲取畸變校正參數(shù)后進(jìn)行畸變校正;基于MATLAB標(biāo)定工具箱[4-5]的雙目相機(jī)標(biāo)定法,得到外部標(biāo)定參數(shù)進(jìn)行雙目圖像立體校正。根據(jù)畸變模型和空間位置關(guān)系,利用雙線性插值[6-7]進(jìn)行像素重建。

    圖2 雙目校正結(jié)構(gòu)流程圖

    2 單目畸變校正模型和雙目校正模型

    如果用f(x,y)來表示輸入的畸變圖像的灰度函數(shù),同樣用g(x,y)來表示輸出的校正圖像的灰度函數(shù),那么,輸入和輸出之間的空間點的對應(yīng)關(guān)系就可以用數(shù)學(xué)方法來描述,其一般定義如下:

    f(x′,y′)=g(x,y)=g[a(x,y),b(x,y)]

    (1)

    其中,x′=a(x,y),y′=b(x,y),x′、y′表示輸入的畸變像素點,x、y是輸出的校正圖像素點。為了描述相機(jī)的成像幾何關(guān)系,需要選定畸變校正模型并且對使用的雙目廣角相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,本文使用的標(biāo)定方法有2種,分別為網(wǎng)格模板標(biāo)定和基于MATLAB工具箱的黑白棋盤標(biāo)定。

    圖像映射通常被應(yīng)用于縮放、平移、旋轉(zhuǎn)和拼接等多種圖像處理方式中[8]。圖像映射方式分為:向前映射和向后映射[9]。

    向前映射:又稱像素移交映射,是一種由畸變圖像(輸入圖像)到校正圖像(輸出圖像)的映射方式。其在校正過程中可能出現(xiàn)映射超出索引維度,即由畸變圖像得到的校正圖像像素超出圖像分辨率維度,導(dǎo)致圖像像素丟失。

    向后映射:向后映射是一種由校正圖像到畸變圖像映射,又稱圖像填充映射。已知輸出圖像像素(整點坐標(biāo))在原圖像中的坐標(biāo)位置,通常是非整數(shù)坐標(biāo);利用畸變圖像中非整數(shù)坐標(biāo)點周圍的整數(shù)坐標(biāo)的像素的灰度值進(jìn)行插值得到校正圖像中對應(yīng)整數(shù)點的像素灰度值,一般不會導(dǎo)致像素浪費或丟失現(xiàn)象,實現(xiàn)時效率更高。因此,本文所采用的校正模型是基于向后映射的校正方式。圖3即為向后映射原理。

    圖3 向后映射方式

    2.1 單目畸變校正模型

    畸變校正模型的選擇應(yīng)該切合實際,需要考慮實現(xiàn)的效果和算法實現(xiàn)時的計算復(fù)雜度,更要考慮是否適合硬件實現(xiàn)及其資源消耗和實現(xiàn)效果。

    校正模型實現(xiàn)時要準(zhǔn)確對應(yīng)所在坐標(biāo)系。坐標(biāo)系的變換順序為:相機(jī)坐標(biāo)系→像素坐標(biāo)系→圖像坐標(biāo)系→像素坐標(biāo)系,其中圖像坐標(biāo)系用來實現(xiàn)畸變校正,輸入輸出對應(yīng)圖像數(shù)據(jù)則是在像素坐標(biāo)系中。

    圖4給出了對應(yīng)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系,p為目標(biāo)點,OcYcXcZc為相機(jī)坐標(biāo)系,oxy是圖像坐標(biāo)系,ouv是像素坐標(biāo)系。

    圖4 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系圖

    對于廣角相機(jī)產(chǎn)生的桶形畸變,其主要由徑向畸變和切向畸變組成。下面給出幾組適用于廣角相機(jī)的畸變校正模型:

    (2)

    公式(2)的模型考慮主要的桶形畸變中的徑向畸變量,復(fù)雜度大大降低,能達(dá)到基本校正效果,易于計算和實現(xiàn),但是缺乏靈活性。

    (3)

    公式(3)模型精度高,效果理想,但是參數(shù)眾多,計算復(fù)雜度較高,硬件實現(xiàn)上沒有優(yōu)勢,并且通常的桶形畸變以徑向畸變?yōu)橹?,即第一個括號內(nèi)的值。故本文提出了一種更為適合硬件實現(xiàn)的畸變校正模型,見公式(4):

    (4)

    模型(4)參數(shù)數(shù)量適中,復(fù)雜度不高,適合硬件實現(xiàn)。

    2.2 單目畸變標(biāo)定參數(shù)獲取

    網(wǎng)格標(biāo)定法,首先制作標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格點圖,本文的網(wǎng)格點8×10的網(wǎng)格圖,由邊長為1 cm的正方形方格組成。

    獲得網(wǎng)格點后,利用雙目相機(jī)拍攝對應(yīng)網(wǎng)格點,得到畸變的網(wǎng)格圖,通過匹配標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格和變形網(wǎng)格中的網(wǎng)格點,得到每個網(wǎng)格點的坐標(biāo)偏移量,從而建立畸變圖和校正圖之間的幾何關(guān)系,求得畸變校正模型參數(shù),圖5為對應(yīng)網(wǎng)格標(biāo)定流程。

    圖5 網(wǎng)格標(biāo)定流程圖

    利用網(wǎng)格標(biāo)定分別對模型(2)、(3)、(4)進(jìn)行了驗證,模型(4)能有效去除畸變,并且適合硬件實現(xiàn),同時,在4個校正參數(shù)中k1,k2,k3,k4不僅可以控制校正效果,還可以對圖像內(nèi)容的損失作調(diào)整,因此選定了模型(4)作為畸變校正模型。

    2.3 雙目校正模型及標(biāo)定參數(shù)獲取

    使用MATLAB標(biāo)定工具箱對雙目相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,本文使用的是BOUGUET J Y發(fā)布的Calibration Toolbox for Matlab,與HEIKKILTI J和SILVEN O的四步標(biāo)定法[10]也極為相似。其內(nèi)部畸變模型與公式(3)大致相同,區(qū)別在于本文將坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換單獨處理。

    本文主要是用標(biāo)定工具箱的雙目標(biāo)定確定外部參數(shù),完成幾何校正模型中的立體校正環(huán)節(jié)。下面介紹本文雙目標(biāo)定的實施過程:

    (1)用雙目相機(jī)拍攝足量黑白棋盤圖,分別重命名為左圖像和右圖像;

    (2)要標(biāo)定雙目相機(jī),首先要對單目相機(jī)內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,啟動單目標(biāo)定程序,先讀入左圖的20幅圖依次進(jìn)行標(biāo)定,如圖6所示,將標(biāo)定得到的結(jié)果分別命名保存,然后對右圖的20幅圖進(jìn)行同樣操作,完成標(biāo)定,得到左右2相機(jī)內(nèi)部參數(shù);

    圖6 待標(biāo)定的左右棋盤圖

    (3)啟動雙目立體標(biāo)定,加載左右相機(jī)內(nèi)部標(biāo)定參數(shù),進(jìn)行立體標(biāo)定得到外部標(biāo)定參數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣om和平移矩陣T,om、T都是3維列向量。

    圖7給出了模擬的雙目相機(jī)的空間位置關(guān)系圖,可以用公式(5)的立體校正模型表示。根據(jù)左右相機(jī)之間位置關(guān)系得到右圖像相對于左圖像的新的坐標(biāo)。

    XR=R*XL+T

    (5)

    其中,XL,XR是左右圖像對應(yīng)的三維坐標(biāo),R由om經(jīng)羅德里格斯變換得到。

    圖7 模擬的雙目相機(jī)位置關(guān)系

    3 雙目校正VLSI硬件實現(xiàn)

    本文提出的雙目圖像硬件電路設(shè)計架構(gòu)如圖8所示。

    圖8 雙目圖像校正電路硬件架構(gòu)圖

    本文所提出的硬件架構(gòu),采用同步時鐘設(shè)計,具體步驟如下:

    (1)使用隨機(jī)存取存儲器作為緩存設(shè)備,控制左右圖像的像素數(shù)據(jù)的寫入、讀出,并且基于隨機(jī)存取存儲器設(shè)計line-buffer控制模塊;

    (2)計算幾何校正模型,將計算結(jié)果輸出至line-buffer模塊讀取像素信息,同時,將插值參數(shù)輸出至像素重建模塊;

    (3)根據(jù)插值參數(shù)和來自line-buffer模塊的像素信息,利用雙線性插值進(jìn)行像素重建硬件電路結(jié)構(gòu)設(shè)計。

    3.1 基于隨機(jī)存取存儲器的line-buffer控制模塊電路結(jié)構(gòu)

    圖9所示是line-buffer控制模塊電路結(jié)構(gòu),左右圖像具有相同結(jié)構(gòu)的line-buffer。line-buffer由指定數(shù)量隨機(jī)存取存儲器RAM組成,然后進(jìn)行分組,每組由相同數(shù)量的RAM組成。RAM數(shù)量與圖像畸變大小有直接關(guān)系,畸變越大所需要的RAM就越多,本文采用的廣角相機(jī)具有一定幅度畸變,故需要一定數(shù)量的RAM用來緩存部分圖像數(shù)據(jù)信息。

    寫入和讀出的控制模塊均相同,讀數(shù)據(jù)的信號是根據(jù)line-buffer得到來自畸變圖像和校正圖像之間對應(yīng)像素的空間位置關(guān)系來決定。

    3.2 雙目圖像幾何校正模型電路結(jié)構(gòu)

    本文幾何校正模型包括單目畸變校正模型和立體校正模型。左右圖像的單目畸變校正模型相同。首先將標(biāo)定得到的畸變校正參數(shù)和外部參數(shù)做定點化處理,作為參數(shù)內(nèi)置于硬件電路中,其中畸變校正參數(shù)k1、k2、k3、k4分別對應(yīng)para_x0、para_x1、para_y0、para_y1。

    圖9 line-buffer電路結(jié)構(gòu)圖

    圖10和圖11分別給出了幾何校正中單目畸變校正模型和立體校正模型的電路結(jié)構(gòu)?;冃UP蜑?級流水線設(shè)計。將公式(4)展開,先處理3級流水線的乘法樹結(jié)構(gòu),然后處理3級流水線的加法樹結(jié)構(gòu),輸出畸變圖像與校正圖像之間的行里對應(yīng)關(guān)系,整數(shù)部分給到line-buffer模塊作為讀信號去讀取相應(yīng)數(shù)據(jù),小數(shù)部分給到像素重建模塊作為插值參數(shù)。立體校正主要的作用在于做空間坐標(biāo)變換,使得左右圖像坐標(biāo)平行對齊,在硬件設(shè)計中根據(jù)實際情況做二維圖像坐標(biāo)的變換即可。

    圖10 畸變校正模型電路結(jié)構(gòu)圖

    圖11 立體校正電路結(jié)構(gòu)

    3.3 雙目圖像校正的像素重建模塊電路結(jié)構(gòu)

    本模塊是基于雙線性插值設(shè)計的電路結(jié)構(gòu),雙線性插值原理如圖12所示。

    圖12 雙線性插值原理圖

    假設(shè)p點為所求像素,設(shè)f(x)為求對應(yīng)點像素值的函數(shù),其中x2-x1=1,y2-y1=1。

    (6)

    (7)

    (8)

    如圖13所示,左圖和右圖的像素重建模塊結(jié)構(gòu)相同。電路結(jié)構(gòu)采用2級流水線設(shè)計,對來自line-buffer模塊的4個圖像像素數(shù)據(jù)和來自幾何校正模型的插值參數(shù)重新插值計算校正后的像素。

    4 實驗結(jié)果

    本文使用的是分辨率為1 280×960的130°雙目廣角相機(jī),雙目相機(jī)基線長為8.0 cm,焦距為2.6 mm。

    實驗軟件版本為Xilinx Vivado2017.1,實驗平臺為Xilinx 7z020開發(fā)板,頻率為85 MHz。主要的資源消耗見表1,圖14 給出了雙目圖像左右原圖像和校正圖像對比結(jié)果。

    表1 資源消耗表

    圖13 像素重建電路結(jié)構(gòu)圖

    圖14 雙目校正左右原圖與校正圖對比

    5 結(jié)果分析

    本文在研究前人關(guān)于雙目視覺校正的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種高效雙目圖像幾何校正硬件架構(gòu),效果較好,適合硬件實現(xiàn)。

    對于具有較大畸變的雙目相機(jī)能夠完成雙目幾何校正,完成校正后圖像邊界不會出現(xiàn)大面積的黑色區(qū)域或像素缺失,將所有缺失都轉(zhuǎn)換到右圖像下邊界或者右邊界區(qū)域,利于后續(xù)的圖像裁剪,且分辨率損失較小,實現(xiàn)效果較好。

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