本发明专利技术实施例公开了一种快速实现视频反畸变的方法及装置，方法包括：输出显示目标虚拟影像，并投射目标虚拟影像，形成目标投影影像；获取目标投影影像；将投影影像划分为多个影像区域，多个影像区域为围绕投影影像的几何中心点的多个同心封闭区域；分别对划分后的多个影像区域进行建模，计算多个影像区域模型的参数值；利用多个影像区域模型的参数值对显示目标虚拟影像进行反畸变处理，以得到反畸变处理后的虚拟影像；输出显示反畸变处理后的虚拟影像；装置包括：第一输出单元；获取单元；区域划分单元；第一建模单元；反畸变处理单元；第二输出单元；提高了反畸变处理效率。提高了反畸变处理效率。提高了反畸变处理效率。
【技术实现步骤摘要】
一种快速实现视频反畸变的方法及装置
[0001]本专利技术实施例涉及虚拟现实
，尤其涉及一种快速实现视频反畸变的方法及装置。
技术介绍
[0002]在虚拟现实设备中，一般是利用透镜将显示装置上的影像投射到用户的眼睛中，由于透镜本身的边缘部本身的物理特性，会造成投射到用户的眼睛的影像会产生畸变、色散等失真情况，从而影像用户的观看效果。
[0003]为了避免影像用户的体验效果，可以采用对显示设备的显示的影像本身进行反畸变处理，也就是提前进行反失真处理，现有技术中，一般采用统一高级畸变模型，对现实画面的影像进行处理，但是该种方法通常计算量大，模型中参数的求解难度高，所以运算效率低。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种快速实现视频反畸变的方法，降低运算率，提高运算效率，从而能够快速实现反畸变处理。
[0005]本专利技术实施例第一方面提供了一种快速实现视频反畸变的方法，包括如下步骤：
[0006]步骤S1，输出显示目标虚拟影像，并投射所述目标虚拟影像，形成目标投影影像；
[0007]步骤S2，获取所述目标投影影像；
[0008]步骤S3，将所述投影影像划分为多个影像区域，所述多个影像区域为围绕所述投影影像的几何中心点的多个同心封闭区域；
[0009]步骤S4，分别对划分后的多个影像区域进行建模，得到多个影像区域模型，并计算多个影像区域模型的参数值；其中，将所述多个影像区域模型中位于最内的影响区域模型采用高阶的模型，其余的影像区域模型采用低阶模型，且阶数相同；
[0010]步骤S5，利用所述多个影像区域模型的参数值对显示目标虚拟影像进行反畸变处理，以得到反畸变处理后的虚拟影像；
[0011]步骤S6，输出显示所述反畸变处理后的虚拟影像。
[0012]进一步地，步骤S4中，分别对划分后的多个影像区域进行建模，得到多个影像区域模型，并计算多个影像区域模型的参数值，包括如下步骤：
[0013]步骤S41，对所述多个影像区域模型进行梯形校正处理，得到梯形校正后影像模型以及所述梯形校正后影像模型的单应矩阵；
[0014]步骤S42，提取所述梯形校正后影像模型的网格线得到畸变后网格线；
[0015]步骤S43，获取所述梯形校正后影像区域模型的最大的内接矩形，提取所述最大内接矩形的网格线得到等分网格线；
[0016]步骤S44，根据所述畸变后网格线与所述等分网格线的位置对应关系，计算得到所述多个影响区域模型的参数值。
[0017]进一步地，所述同心封闭区域为同心圆或同心矩形区域。
[0018]进一步地，在步骤S4之后还包括：对所述多个影像区域模型进行加权求和得到重叠区域模型。
[0019]进一步地，所述其余的影像区域模型采用二阶模型。
[0020]根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种快速实现视频反畸变的装置，包括：
[0021]第一输出单元，用于输出显示目标虚拟影像，并投射所述目标虚拟影像，形成目标投影影像；
[0022]获取单元，用于获取所述目标投影影像；
[0023]区域划分单元，用于将所述投影影像划分为多个影像区域，所述多个影像区域为围绕所述投影影像的几何中心点的多个同心封闭区域；
[0024]第一建模单元，用于分别对划分后的多个影像区域进行建模，得到多个影像区域模型，并计算多个影像区域模型的参数值；其中，将所述多个影像区域模型中位于最内的影响区域模型采用高阶的模型，其余的影像区域模型采用低阶模型，且阶数相同；
[0025]反畸变处理单元，用于利用所述多个影像区域模型的参数值对显示目标虚拟影像进行反畸变处理，以得到反畸变处理后的虚拟影像；
[0026]第二输出单元，用于输出显示所述反畸变处理后的虚拟影像。
[0027]进一步地，所述第一建模单元包括：
[0028]梯形校正单元，用于对所述多个影像区域模型进行梯形校正处理，得到梯形校正后影像模型以及所述梯形校正后影像模型的单应矩阵；
[0029]网格线获取单元，提取所述梯形校正后影像模型的网格线得到畸变后网格线；
[0030]等分网格线获取单元，用于获取所述梯形校正后影像区域模型的最大的内接矩形，提取所述最大内接矩形的网格线得到等分网格线；
[0031]参数计算单元，用于根据所述畸变后网格线与所述等分网格线的位置对应关系，计算得到所述多个影响区域模型的参数值。
[0032]进一步地，所述同心封闭区域为同心圆或同心矩形区域。
[0033]进一步地，还包括第二建模单元，用于对所述多个影像区域模型进行加权求和得到重叠区域模型。
[0034]进一步地，所述其余的影像区域模型采用二阶模型。
[0035]本专利技术实施例提供的一种快速实现视频反畸变的方法及装置，分别对划分后的每个区域进行建模，得到多个区域模型，且所述多个影像区域模型中位于最内的影响区域模型采用高阶的模型，其余的影像区域模型采用低阶模型，且阶数相同。因此，降低了参数运算的运算量，提高了运算效率。
附图说明
[0036]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0037]图1是本专利技术实施例提供的一种快速实现视频反畸变的方法的步骤流程图；
[0038]图2是本专利技术实施例提供的一种快速实现视频反畸变装置框架图。
具体实施方式
[0039]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将结合本专利技术实施例中的附图，通过具体实施方式，完整地描述本专利技术的技术方案。显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下获得的所有其他实施例，均落入本专利技术的保护范围之内。
[0040]参照图1，示出本专利技术实施例提供的一种快速实现视频反畸变的方法，包括如下步骤：
[0041]步骤S1，输出显示目标虚拟影像，并投射所述目标虚拟影像，形成目标投影影像；
[0042]步骤S2，获取所述目标投影影像；
[0043]步骤S3，将所述投影影像划分为多个影像区域，所述多个影像区域为围绕所述投影影像的几何中心点的多个同心封闭区域；
[0044]步骤S4，分别对划分后的多个影像区域进行建模，得到多个影像区域模型，并计算多个影像区域模型的参数值；其中，将所述多个影像区域模型中位于最内的影响区域模型采用高阶的模型，其余的影像区域模型采用低阶模型，且阶数相同；
[0045]步骤S5，利用所述多个影像区域模型的参数值对显示目标虚拟影像进行反畸变处理，以得到反畸变处理后的虚拟影像；
[0046]步骤S6，输出显示所述反畸变处理后的虚拟影像。
[0047]需要说明的是对影像进行分区域处理时，可以是技术人员根据经验进行的，也可以是根据预设的规则自动区分的。
[0048]进一步地，步本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种快速实现视频反畸变的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，输出显示目标虚拟影像，并投射所述目标虚拟影像，形成目标投影影像；步骤S2，获取所述目标投影影像；步骤S3，将所述投影影像划分为多个影像区域，所述多个影像区域为围绕所述投影影像的几何中心点的多个同心封闭区域；步骤S4，分别对划分后的多个影像区域进行建模，得到多个影像区域模型，并计算多个影像区域模型的参数值；其中，将所述多个影像区域模型中位于最内的影响区域模型采用高阶的模型，其余的影像区域模型采用低阶模型，且阶数相同；步骤S5，利用所述多个影像区域模型的参数值对显示目标虚拟影像进行反畸变处理，以得到反畸变处理后的虚拟影像；步骤S6，输出显示所述反畸变处理后的虚拟影像。2.根据权利要求1所述的一种快速实现视频反畸变的方法，其特征在于，步骤S4中，分别对划分后的多个影像区域进行建模，得到多个影像区域模型，并计算多个影像区域模型的参数值，包括如下步骤：步骤S41，对所述多个影像区域模型进行梯形校正处理，得到梯形校正后影像模型以及所述梯形校正后影像模型的单应矩阵；步骤S42，提取所述梯形校正后影像模型的网格线得到畸变后网格线；步骤S43，获取所述梯形校正后影像区域模型的最大的内接矩形，提取所述最大内接矩形的网格线得到等分网格线；步骤S44，根据所述畸变后网格线与所述等分网格线的位置对应关系，计算得到所述多个影响区域模型的参数值。3.根据权利要求1所述的一种快速实现视频反畸变的方法，其特征在于，所述同心封闭区域为同心圆或同心矩形区域。4.根据权利要求1所述的一种快速实现视频反畸变的方法，其特征在于，在步骤S4之后还包括：对所述多个影像区域模型进行加权求和得到重叠区域模型。5.根据权利要求1所述的一种快速实现视频反畸变的方法，其特征在于，所述其余的影像区域模型采用二阶模型。6...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海涛，王良东，
申请(专利权)人：上海盈赞通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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