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申请/专利权人：厦门大学

摘要：一种基于自适应网格的广角人像照片畸变矫正方法，涉及图像变形领域。包括以下步骤：1输入广角透视图像，设定相关参数；2计算相应的人像显著性密度图；3根据密度图生成自适应三角网格剖分；4根据本发明提出的度量畸变的能量函数计算三角网格顶点的新位置，并将各顶点移动到相应的新位置上；5根据三角网格的移动驱动图像变形，重新渲染图片，得到边缘人物无明显变形的广角图片。利用三角网格的强自适应性，可以最大程度地减少三角网格的顶点和面片数，提高最小化畸变的效率，达到良好的视觉效果。能量函数设计具有较强的扩展性，可以加入特定的几何约束，通过适当交互以满足用户的个人需求。解决广角照片边缘处的人像畸变问题。

主权项：1.一种基于自适应网格的广角人像照片畸变矫正方法，其特征在于包括以下步骤：1输入透视投影图片，输入图像对应的相机参数；所述透视投影图片是由透视投影的成像方式得到的广角透视人像图片，要求图片的边缘存在有明显畸变的人像；2利用人像分割算法计算图片的初始人像蒙版，然后计算人像区域和背景区域之间的过渡区域生成最终的人像蒙版，根据人像蒙版计算每一个像素点的概率密度值，生成图片的概率密度图；所述生成图片的概率密度图的具体步骤为：首先利用人像分割算法计算图片的初始人像蒙版M0；然后进行蒙版扩展，即计算人像区域和背景区域之间的过渡区域，以防止初始人像蒙版分割得不够准确；蒙版扩展是根据与人像区域之间的最近距离来设定亮度，离初始人像蒙版越近，则亮度越强，最终得到带有过渡区域的人像蒙版Mt；亮度设置公式为： 其中，di是在图像I中的像素pi距离初始人像蒙版M0的最近距离；根据图像蒙版和对应的径向距离设计一个离散的概率密度函数，分别计算每一个像素点的概率密度值，可视化后得到密度图；概率密度计算公式为： 其中，ri是像素点pi距离图像中心的径向距离，Rm是最大径向距离，Dm是设置的最大概率密度；3根据人像蒙版生成初始自适应三角网格，再根据步骤2中的概率密度图利用CVT方法迭代优化自适应网格；所述CVT方法是通过计算重心的方法不断更新顶点的位置，使得三角网格的顶点分布根据相应的概率密度函数进行调整；计算公式为： 其中，V为顶点v对应得Voronoi单元区域，ρ为在区域V中定义的概率密度函数，即为步骤2中的概率密度计算公式2，g为区域V的重心；对边界点更新后重新投影到边界处，以使三角网格覆盖图片的所有区域；通过2～3次的Lloyd迭代，使三角网格在人像区域和背景区域之间的过渡会变得更加平滑，更好地拟合人物的轮廓；4最小化度量图像畸变的能量函数以去除畸变，得到矫正后的网格；所述最小化度量图像畸变的能量函数以去除畸变是根据度量畸变的能量函数计算三角网格顶点的新位置，并将各顶点移动到相应的新位置上，具体步骤为：分别从人像区域，背景区域和边界区域出发，根据自适应三角网格的特点设计相应的能量函数来度量图像的畸变，将图像矫正问题转化成一个非线性最小二乘问题，要去除畸变只需得到最小二乘的解即得到矫正后的三角网格： 其中，为最终的矫正的网格顶点位置，Epor为人像项，Ebac为背景项，Ebou为边界项，wpor，wbac，wbou分别为对应的权重系数；各项能量函数的公式如下：1人像项 其中，Mdvi≠0代表顶点vi不在人像或者过渡区域内，ωi为顶点vi对应的人像权重，权重根据步骤2中的概率密度计算公式2来设置，si为顶点vi对应的立体投影的成像坐标，由透视投影和立体投影的成像点坐标之间的几何转换得到： 其中，pi为透视投影的成像坐标，si为对应的立体投影的坐标，f为该图片的焦距；S为相似变换矩阵 t为2维平移向量，通过引入变量S和t调整顶点的分布；为人像收缩项，以控制变形后的人像大小，ωs为人像收缩项的权重；2背景项Ebac＝Eedg+Elin，8 其中，Eedg为控制网格保持原有拓扑结构的项，pi为原来透视投影的成像坐标，Elin为直线保持项，u∈Ln表示点u在第n条直线上，u由所在三角面片的三个顶点线性表示；3边界项 其中，Bl、Br、Bt、Bb分别为左、右、上和下边界的顶点集，W和H分别为图片的宽度和高度；5根据矫正后的网格重新渲染图片，得到去除畸变后的图像。

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