一种VR一体机自动计算反畸变系数的方法与流程

本发明属于虚拟现实技术领域，具体是一种vr一体机自动计算反畸变系数的方法。

背景技术：

vr头显设备由于体积有限，屏幕距离人眼的位置很近，因此普遍采用光学透镜将屏幕成像在人眼的明视范围内，由于光学透镜结构的引入，其固有的成像缺陷即像差会给设备带来体验度的下降，畸变是由于透镜对距光轴不同距离的物点的线放大率不同所造成，从而导致像的形状相对于物发生形变，这是一种单色像差。目前主要的一种修复方式就是通过对输出图像反畸变处理，从而补偿透镜本身相应的像差，使得最终的输出图像尽可能达到原始正常情况下的效果，因此，如何获取vr一体机的畸变参数至关重要。

目前设置vr一体机畸变的方式一般为两种，一种是通过人眼观察，根据经验设置畸变参数，这种设置比较主观，依赖调试人员经验，效果不稳定；另一种是根据透镜设计软件输出的畸变数据，推算vr一体机需要的畸变参数，但因最终生产出的透镜与设计值有一定偏差，且vr一体机系统图像处理复杂，这种推算出的畸变参数效果一般也并不好。

技术实现要素：

本发明针对背景技术中存在的问题，提供一种行之有效且简便的方法去获取vr头显设备的畸变参数。

技术方案：

一种vr一体机自动计算反畸变系数的方法，它包括以下步骤：

s1、将相机固定在vr一体机佩戴时人眼观看的位置；将相机连接电脑，电脑实时显示相机图像；将vr一体机连接电脑，通过电脑将畸变参数输入至vr一体机；

s2、在电脑端输入畸变参数范围、初始步长、精确度t；

s3、根据畸变参数范围和初始步长穷举出具体畸变参数，按顺序将不同畸变参数输入到vr一体机中；

s4、vr一体机根据收到的畸变参数显示对应反畸变网格图像；

s5、相机拍摄vr一体机显示的图像，并将图像传输到电脑端；

s6、电脑判断精确度是否满足要求，如果满足要求则结束并输出结果；如果不满足要求则进行s7；

s7、缩小畸变参数范围及步长，并返回步骤s3。

优选的，s6中，电脑判断精度是否满足要求的具体步骤为：

s6-1、电脑端收到相机拍摄的图像，检测该图像的曲线弯曲程度，得到弯曲度s及对应的畸变参数；

s6-2、自s6-1中得到最大弯曲度smax，最小弯曲度smin及其对应的畸变系数；

s6-3、如果则输出最小弯曲度smin对应的畸变参数作为结果；否则进行步骤s7；t为s2中确定的精确度。

更优的，s7中，根据最小弯曲度smin对应的畸变参数，缩小畸变参数范围及步长，并返回步骤s3。

更优的，s7中，新的畸变参数范围为：(k-原步长)-(k+原步长)，k为本循环中获得的最小弯曲度smin对应的畸变参数；新的步长为：原步长/a，a为大于1的自然数。

作为s6中电脑判断精确度的另一种实施方式，电脑通过检测水平和竖直方向网格线上各像素点的差异，获得曲线的弯曲程度，从而获得最终相机得到图像的畸变程度，进而判断精度是否满足要求。

作为相机的第一种选择方式，所述相机为无畸变相机。

作为相机的第二种选择方式，所述相机为输出图像已经进行畸变校正的有畸变相机。

本发明的有益效果

1、因只需要一台相机和电脑，并且只需要固定结构，操作中不需要移动装置，所以方法简单；不是直接将图像输入到vr一体机，而是让vr一体机系统根据畸变参数直接处理图像输出，避免中间环节带来的变化。

2、通过电脑穷举基本参数可能情况，避免了人工输入的遗漏；可根据实际情况，决定畸变参数范围和步长，所以适用范围广；根据实际情况优化畸变参数范围，程序将逐步提高畸变参数精确度。

3、根据客观参数曲线弯曲度s来衡量畸变程度，避免人眼主观观察带来的误差。

4、运行结果可直接应用于vr一体机，不需要再进行额外换算，所以实用性比较强。

附图说明

图1为本发明的装置连接图

图2为本发明的操作流程图

图3为实施例中vr一体机输入图像的初始网格图

图4为实施例中相机拍摄vr一体机的畸变图像

图5为实施例中畸变参数矫正后vr一体机的畸变图像

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步说明，但本发明的保护范围不限于此：

实施例：一种vr一体机自动计算反畸变系数的方法，参照图2它包括以下步骤：

s1、结合图1，将相机2固定在vr一体机1佩戴时人眼观看的位置；将相机2通过数据线4连接电脑3，电脑3实时显示相机2的图像；将vr一体机1通过数据线4连接电脑3，通过电脑3将畸变参数输入至vr一体机1；

s2、在电脑端输入畸变参数范围、初始步长、精确度t＝90％：

设置k1：范围0-1，步长0.1；k2：范围0-1，步长0.1；k3：范围0-1，步长0.1；

s3、根据畸变参数范围和初始步长穷举出具体畸变参数：

第一组：k1＝0，k2＝0，k3＝0；

第二组：k1＝0.1，k2＝0，k3＝0；

第三组：k1＝0，k2＝0.1，k3＝0；

第四组：k1＝0，k2＝0，k3＝0.1；

第五组：k1＝0.1，k2＝0.1，k3＝0；

……

第n组：k1＝1，k2＝1，k3＝1；

按顺序将不同畸变参数输入到vr一体机中；

s4、将图3所示图像输入至vr一体机，vr一体机根据收到的第一组畸变参数显示对应反畸变网格图像如图4所示，图4的畸变图像由于是中间凸，边缘凹，采用一般方法不好矫正，但是通过本申请方法是可以矫正的；

s5、相机拍摄vr一体机显示的图像，并将图像传输到电脑端；

s6、电脑判断精确度是否满足要求：

s6-1、电脑端收到相机拍摄的图像，检测该图像的曲线弯曲程度，得到弯曲度s及对应的畸变参数；

s6-2、本实施例中，自s6-1中得到最大弯曲度smax＝20，最小弯曲度smin＝1及其对应的畸变系数；

s6-3、如果进行步骤s7；

s7、根据最小弯曲度smin对应的畸变参数，缩小畸变参数范围及步长，并返回步骤s3；本实施例中，最小弯曲度smin对应的k值为：k1＝0.3，k2＝0.4，k3＝0.5，故缩小畸变参数范围及步长为：k1范围0.2-0.4，步长0.01；k2范围0.3-0.5，步长0.01；k3范围0.4-0.6，步长0.01(a＝10)。

返回步骤3循环计算，在新的循环中获得最大弯曲度smax＝1.09，最小弯曲度smin＝0.99，故最小弯曲度smin＝0.99对应的k值：k1＝0.25，k2＝0.36，k3＝0.56作为最终的畸变参数输出，程序结束。畸变参数矫正后vr一体机的畸变图像如图5所示。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神做举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。