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【技术文章】基于后视镜的车载镜头技术分析

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原文：《Technical analysis of vehicle lens based on rearview mirror》
作者：Shicai.Liao
编译：屈鼎然，郭雨欣
指导：林燕丹


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简介：本文对车载镜头的发展做了简要的介绍，着重对后视镜镜头的光学结构，基于人类视觉的视觉效果分析、有效视场的视觉效果及雾气对镜片成像清晰度的影响进行了比较。通过分析不同时间点的阳光对图像亮度的影响。获得亮度变化与时间的关系曲线。对于失真的图像通过图像处理的方式进行修正。这些系统的分析可以让我们对后视镜镜头的性能有一个全面的了解，也可以为其他车载镜头提供参考。

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CMS介绍  

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CMS(Camera Monitor System)是视觉间接领域设备领域的革命性产品，它利用相机捕捉传统后视镜视野中的路况并显示在汽车的显示器上。不仅可以有效的扩大驾驶员的视野，改善恶劣环境的后视镜效果，避免盲区，还可以减少汽车的空气阻力，增加汽车的未来造型设计感。传统后视镜的视场角度约为20°，而本文由于采用鱼眼镜头，设计的视场角度可达160°左右。CM的原理图如下，其主要功能是将摄像机捕捉到的图像信息最终传输到显示屏上。

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图1. CMS示意图

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基于zemax的镜头系统设计与优化

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A. 鱼眼镜头介绍

鱼眼镜头是一种具大视场和大孔径的光学成像系统。一般使用两个或三个负半月板透镜作为前光组，将物体压缩到所要求的视场(Fov)内。光束以大入射角射向前光学组的光学表面，经光学系统成像时，子午面和矢状面焦点位置可能与波面参数完全不同。鱼眼镜头是一种具有大量管状畸变的反拍远摄镜头，即由前负透镜和后正透镜组成的光学透镜，通常鱼眼镜头前面的负透镜组的前透镜的前表面向前凸出，增加后表面的曲率，其主要作用是使入射光的强度和视角足够大，因此，正面半透明具有较大的负功率绝对值。鱼眼镜头系统模型如图2所示。

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图2.逆向长焦光学系统结构的理想模型

B. 鱼眼镜头的光学设计标准

鱼眼镜头设计指标要求如表1所示。表一、鱼眼镜头指标要求

表1.鱼眼镜头指标要求
参数类型
数值
备注
数值孔径 f
1.55
确定光学系统的光通量
有效焦距 f '
1.9 mm
F = F'd, 光瞳直径 1.23 mm
适用波长 λ
R、g、B
可见光
探测器像素点尺寸 P
8.3μm×8.3μm
决定光学系统的分辨率
场地角度 2ω
160°
决定光学系统观测
半像高 y'
1.75mm
通过Y'= Ftan 近似计算
奈奎斯特截止频率
120lp/mm
由 1/2p 计算

C. 鱼眼镜头光学设计初始结构的选择

初始结构的选择有两种方法，一种是PW方法，但该方法复杂且耗时。第二种是在光学设计手册中选择系统参数(孔径数、视场角度、工作波长)相近的初始结构，利用ZEMAX软件的变焦功能，可以得到与目标焦距相同的初始结构。我们选择了一个双高斯目标作为初始优化结构，如图3所示。

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图3.鱼眼光学系统的初始结构

D. 鱼眼镜头光学设计流程

汽车镜头材料的选择应该从其使用环境的角度考虑，最重要的影响是高温和低温对镜头的影响，尤其是对塑料镜头的影响。第一片镜头通常是玻璃材质，要选用硬度高、易加工、化学稳定性好的肖特氏Lakn7等流动性强、吸水率低、耐高温、不易发黄的材料，如日本三井化学OKP系列等。偶阶非球面的添加:引入偶阶非球面可以增加光学系统变量的数量，提高成像质量，简化系统结构，减小系统的尺寸，降低透镜的成本。透镜的光学参数如图4所示。

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图4.镜头参数

透镜中心厚度和边缘厚度的因素:在优化过程中，在控制像差和提升像差的同时，应充分考虑加工的可行性和装配的简单性，特别是光学透镜中心厚度和边缘厚度的控制。对于双凸正透镜，边缘厚度不应小于规定的值，对于双凹负透镜，中心厚度不应小于规定的最小值。否则会违反边界条件(参考李氏光学设计手册)。

E. 2.5鱼眼镜头的光学设计结果及像质评价

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图5.优化后的鱼眼镜头光路图

优化后的光学系统由3个球透镜透镜组成，其中1个为保护玻璃，材料为H-K9L。也有2个非球面玻璃透镜和2个非球面塑料透镜。系统总长度为18.6mm，后期工作距离大于3mm，工作距离大于300mm。扩散点的均方根半径分别为6.279 um、5.807 um和6.396 um。在每个视场中存在一定的垂轴色差，在0.7视场外存在一定的彗差。

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图6. 点列图

在截止频率为120 LP/mm时，各视场的光学传递函数曲线均大于0.3，表明该系统能够匹配8.3 um像素的探测器。离轴视场子午面与弧矢面之间存在一定的像散。

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图7. FFT-MT

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基于SPEOS镜头系统的视觉分析

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基于Ansys SPEOS的SUV驾驶室仿真分析主要包括导入SUV的三维数值、座舱特征模型、座舱材料及光学特性、环境光源、仪器及中央控制光源模型、模型搭建、视觉传感器搭建及计算机仿真。某型SUV驾驶室仿真技术路线如图所示。

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图8.SPEOS模拟流程图

由于传统的后视镜，其形状、大小及镜面曲面和位置都是固定的，一些盲点往往无法测量。不仅如此，由于其固定点，驾驶员需要不断转动头部，以保持对车辆周围环境的关注。电子后视镜配有可旋转摄像头，可测范围明显比传统后视镜大得多。它允许司机无需剧烈的改变视角。利用SPEOS的相机传感器功能，我们可以将相机的视场可视化。

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图9.视场视觉仿真

F. 照片亮度与日照时数的关系

SPEOS可以导入标准环境光源，并根据时间、尺寸、高度、亮度、HDRI图像等定义光参数。频谱使用软件带来的频谱类型，重点说明下环境类型通用选择HDRI文件。HDR文件是高动态范围图像，比普通图像提供更多的动态范围和图像细节，能更好地反映真实环境的视觉效果。通过亮度伪色度分布，将仿真结果与实验结果进行了比较。为了模拟SUV在不同工况和环境下的光学性能，可以根据不同的环境HDR文件建立不同的环境光源模型。

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图10.上海，4月22日8:00           图11.上海，4月22日12:00
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图12.上海，4月22日14:00         图13.上海，4月22日18:00

SPEOS软件提供高动态范围成像(HDRI)格式文件作为数字化的外部文件。高动态范围成像(HDRI)格式文件作为数字外部环境输入的接口，可以通过定义相应的环境光来模拟真实人眼的视觉效果。鱼眼镜头在四个时段捕捉到的图像亮度伪影如下:

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图14.上海4月22日8:00             图15.上海4月22日12:00
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图16.上海4月22日16:00              图17.上海4月22日18:00
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图18.最大亮度值与时间的关系

以1小时为间隔，从晚上7:00到18:00进行仿真分析，得到图像的最大亮度值与时间的关系曲线如图18所示。从曲线上可以看出，最大亮度从7增加到14，从14减少到18。

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基于opencv的图像畸变校正

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G. 摄像机标定和畸变校正

在图像测量或机器视觉的应用中，摄像机参数的标定是非常重要的。标定结果的准确性和算法的稳定性直接影响到标定结果的准确性。由于每个镜头的畸变程度不同，镜头产生的畸变可以通过相机标定进行校正。因此，相机标定是后续工作的前提，提高标定精度是科学研究的重点。在下图中，我们把相机想象成一个针孔，现实世界中的点P通过相机的光学中心O投射到物理成像平面上，成为点P’。

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图19.从世界到图像平面坐标的像素转换示意图

其中，fx， fy 为x、y方向焦距，单位为像素;(cx，cy)为主点，图像中心，单位为像素。

H. 畸变校正

透镜的畸变可以分为径向畸变和切向畸变。径向畸变是一种沿镜头半径的畸变，是由于光线在主镜头的中心处比靠近中心处更弯曲，而切向畸变是由于镜头本身与相机的传感平面(像面)或像面不平行而引起的。畸变模型可以用两个附加参数p1和p2来描述:

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图20.枕形变形                           图21.桶形变形

在实际应用中，采用泰勒级数展开在r=0处的前几项来近似径向畸变。因此，摄像机标定和畸变校正实际上就是确定摄像机的内外参数、畸变参数的过程。

I. 图片校正

介绍了“棋盘”的概念:棋盘是由黑白方块组成的校准板。我们使用它作为相机校准对象(从现实世界映射到数字图像中的对象)。我们之所以使用棋盘作为标度器，是因为平面棋盘图案比较容易处理(与复杂的三维物体相比)，但与此同时，二维物体相比三维物体缺少一些信息，所以我们会多次改变棋盘的位置来捕捉图像，以便获取更丰富的坐标信息。在SPEOS中，通过在几何图形的表面应用棋盘纹理，从不同的角度模拟图像。

图片图22.基于SPEOS的棋盘图多视图模


以下是图像经过处理后使用OpenCV中的calibrateCamera函数获得校准参数:
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv.calibrateCamera
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图23.图像预处理

MTX为摄像机内部参数矩阵;Dist是相机的畸变参数;Rvecs是从棋盘世界坐标系到摄像机坐标系的旋转参数;旋转矢量，ttvcs是矢量，主要用于平移参数。得到这些参数后，可以找到畸变图像与法线图像之间的映射函数，重新映射后得到最终的校正结果。

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图24.校正前                                图25.校正后

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  总结  

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本文利用ZEMAX光学设计软件设计了一种大口径、160°视场、1.55孔径的车载鱼眼镜头。参考相关文献的原始结构的评估函数用于局部优化和锤形优化。最后，在截止频率120LP/mm下，每个视场的光学传递函数都大于0.3。此外，导入HDRI文件，获取道路的照片，以及相机图像的能量分布。通过不同时间日照的影响，得到了眩光值与时间的关系曲线。由于镜头本身的畸变，该算法用于提取棋盘的交叉控制点，建立映射矩阵并获得失真校正参数，用于重新映射畸变图像以获得校正图像。仿真图像和真实图像的实验结果表明，该算法可以高精度地校正畸变图像，相比其他算法更灵活、通用性更广。

本文源于IFAL2022会议论文集P027-P03