公开(公告)号：CN111476104B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202010187422.X

申请日：2020-03-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李银国 ,  周中奎 ,  罗啟飞 ,  史豪豪 ,  李科

IPC: G06V40/20 ,  G06V40/18 ,  G06V10/20 ,  G06T7/70

Abstract: 本发明涉及一种动态眼位下AR‑HUD图像畸变矫正方法、装置、系统，属于图像处理技术领域，包括步骤：在眼位可调整的空间范围内选取若干眼位；分别建立由投影虚像平面上的点向原输入图像像平面上的点的映射关系；对于当前时刻处于EyeBox内的某个眼位，利用其与已选定的眼位的相对关系，估计其线性权系数，并利用此同等的权系数，估计出在当前眼位下由虚像面上的每一点到原输入图像中点的映射关系，由此求出应输入的像平面中的图像，从而达到畸变校正的效果。本发明解决了驾驶员眼部位置不同所看到的HUD虚像畸变不同的问题，动态眼位下AR‑HUD虚像畸变矫正精度高、准确度高。

公开(公告)号：CN111242866A

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN202010032672.6

申请日：2020-01-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李银国 ,  李科 ,  王强 ,  周中奎 ,  罗啟飞 ,  史豪豪

IPC: G06T5/00 ,  G06T19/00 ,  H04N13/117 ,  H04N13/327 ,  H04N13/366 ,  G06F3/01

Abstract: 本发明涉及一种观测者动态眼位条件下AR-HUD虚像畸变校正的神经网络插值方法，属于车辆显示技术领域。该方法包括：S1：建立基于多层前向神经网络的虚像畸变形成的多元输入-输出映射关系；S2：利用棋盘格图像的映射关系建立神经网络学习训练样本集；S3：利用获得的训练样本集进行网格离线学习训练；S4：基于神经网络非线性拟合与连续插值的AR-HUD虚像预畸变处理，即得到AR-HUD网络模型，实现AR-HUD虚像畸变实时校正过程。本发明解决了固定眼位带来的虚像畸变问题，能够获得动态条件下良好的观测效果，具有很强的可操作性。