CN105869142A - 虚拟现实头盔的成像畸变测试方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种虚拟现实头盔的成像畸变测试方法及装置，所述方法包括：输入原始黑白棋盘格图像，获取经虚拟现实头盔对其桶形变形处理后显示在屏幕上，且经透镜成像后的反畸变黑白棋盘格图像，由其确定含畸变的黑白格交叉点坐标，并由其水平中心线和垂直中心线上的交叉点确定相对理想的交叉点坐标，计算上述两类交叉点中对应点的均方根误差和，以确定成像畸变的大小。本发明的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法及装置利用黑白棋盘格图像的特殊性，先获取反畸变黑白棋盘格图像，再确定含畸变的交叉点坐标和相对理想的交叉点坐标，根据上述两类交叉点坐标对应误差的大小，可以测试出虚拟现实头盔的图像畸变大小。

Description

虚拟现实头盔的成像畸变测试方法及装置

技术领域

本发明涉及虚拟现实技术领域，尤其涉及一种虚拟现实头盔的成像畸变测试方法及装置。

背景技术

随着虚拟现实技术(Virtual Reality,简称VR)的迅速发展，出现了一种头盔式显示器，也称为虚拟现实头盔。利用虚拟现实头盔，将人的对外界的视觉、听觉封闭，引导用户产生一种身在虚拟环境中的感觉。其显示原理是左右眼屏幕分别显示左右眼的图像，人眼获取这种带有差异的信息后在脑海中产生立体感。虚拟现实头盔作为虚拟现实的显示设备，具有小巧和封闭性强的特点，在军事训练、虚拟驾驶及虚拟城市等项目中具有广泛的应用。

现有的虚拟现实头盔中与双眼对应的位置分别设置有凸透镜，根据凸透镜的特性，经过凸透镜成像的图像会发生枕形形变，因此现有技术中通常采用先将原始图像进行桶形变形处理，再经过凸透镜成像的方法，使用户得到的图像近似于原始图像。将原始图像进行桶形变形处理的技术已经是非常成熟的技术。

但是，用户最终得到的图像只是原始图像的近似图像，目前缺乏对于这种处理方法得到的近似图像的成像效果的量化的评价。

发明内容

本发明提供一种虚拟现实头盔的成像畸变测试方法及装置，以克服现有技术中用户最终得到的图像只是原始图像的近似图像，目前缺乏对于这种处理方法得到的近似图像的成像效果的量化的评价的技术问题。

本发明提供一种虚拟现实头盔的成像畸变测试方法，所述虚拟现实头盔的屏幕与人眼之间设置有用于图像放大的透镜，所述虚拟现实头盔上显示的黑白棋盘格图像由相间的黑白格组成，包括：

获取虚拟现实头盔屏幕上显示的原始黑白棋盘格图像；

对所述原始黑白棋盘格图像进行桶形变形处理，得到桶形变形处理后的黑白棋盘格图像；

获取经透镜成像后的反畸变黑白棋盘格图像，并确定所述反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标；

根据所述反畸变黑白棋盘格图像的水平中心线和竖直中心线，确定对应的理想黑白棋盘格图像以及所述理想黑白棋盘格图像上黑白格交叉点的坐标；

计算所述反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点坐标与对应的所述理想黑白棋盘格图像的黑白格交叉点坐标的均方根误差和，以确定成像畸变的大小。

进一步可选地，所述计算所述反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格的交叉点坐标与对应的所述理想黑白棋盘格图像的黑白格的交叉点坐标的均方根误差和之前还包括：

对所述反畸变黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定所述反畸变黑白棋盘格图像的黑白格的交叉点的坐标；

对所述理想黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定所述理想黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点的坐标。

进一步可选地，所述根据所述反畸变黑白棋盘格图像的水平中心线和竖直中心线，确定对应的理想黑白棋盘格图像包括：

检测所述反畸变黑白棋盘格图像的水平格数和竖直格数；

以所述反畸变黑白棋盘格图像上的水平中心线和竖直中心线为基准，按照所述水平格数和竖直格数确定所述理想黑白棋盘格图像。

进一步可选地，所述均方根误差和的计算公式如下：

$S=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}({{\mathrm{dx}}_i}^2+{{\mathrm{dy}}_i}^2)}$

其中，n为所述黑白格交叉点的数量，i为所述黑白格交叉点的序号，dx_i为所述黑白棋盘格的第i个交叉点的水平方向的误差，dy_i为所述黑白棋盘格的第i个交叉点的垂直方向的误差。

本发明还提供一种虚拟现实头盔的成像畸变测试装置，包括：

获取模块，用于获取虚拟现实头盔屏幕上显示的原始黑白棋盘格图像；

变形模块，用于对所述原始黑白棋盘格图像进行桶形变形处理，得到桶形变形处理后的黑白棋盘格图像；

所述获取模块，还用于获取经透镜成像后的反畸变黑白棋盘格图像，并确定所述反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标；

确定模块，根据所述反畸变黑白棋盘格图像的水平中心线和竖直中心线，确定对应的理想黑白棋盘格图像以及所述理想黑白棋盘格图像上黑白格交叉点的坐标；

计算模块，计算所述反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点坐标与对应的所述理想黑白棋盘格图像的黑白格交叉点坐标的均方根误差和，以确定成像畸变的大小。

进一步可选地，所述计算模块具体用于：

对所述反畸变黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定所述反畸变黑白棋盘格图像的黑白格的交叉点的坐标；

对所述理想黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定所述理想黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点的坐标。

进一步可选地，所述确定模块具体用于：

检测所述反畸变黑白棋盘格图像的水平格数和竖直格数；

以所述反畸变黑白棋盘格图像上的水平中心线和竖直中心线为基准，按照所述水平格数和竖直格数确定所述理想黑白棋盘格图像。

进一步可选地，所述均方根误差计算公式如下：

$S=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}({{\mathrm{dx}}_i}^2+{{\mathrm{dy}}_i}^2)}$

其中，n为所述黑白格交叉点的数量，i为所述黑白格交叉点的序号，dx_i为所述黑白棋盘格的第i个交叉点的水平方向的误差，dy_i为所述黑白棋盘格的第i个交叉点的垂直方向的误差。

本发明的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法及装置，利用黑白棋盘格图像的特殊性，先获取与原始图像对应的经过桶形形变后的黑白棋盘格图像，再获取透过透镜显示的反畸变黑白棋盘格图像，再确定理想黑白棋盘格图像，根据黑白格交叉点坐标均方根误差和的大小，可以测试出虚拟现实头盔的图 像畸变大小。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的理想的黑白棋盘格图像的示意图；

图2为本发明的桶形变形后的黑白棋盘格图像的示意图；

图3为本发明的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法的实施例一的示意图；

图4为本发明的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法的实施例二的示意图；

图5为本发明的虚拟现实头盔的成像畸变测试装置的实施例一的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

现有的虚拟现实头盔，为防止屏幕上原始图像经过透镜后产生枕形畸变，需要先对原始图像进行预处理，即先对原始图像进行桶形变形处理，该桶形变形处理后的图像经过透镜后可反畸变成与原始图像相接近的反畸变黑白棋盘格图像。但是对于该反畸变黑白棋盘格图像的畸变校正情况缺乏量化的评测，本发明针对此问题，提出一种虚拟现实头盔的成像畸变测试方法及装置，利用黑白棋盘格图像的特殊性，由于黑白棋盘格即使在变形以后也能够准确地确定每个黑白格交叉点的坐标，因此根据交叉点的畸变情况，即可获知整个虚拟现实头盔所显示头像的反畸变情况，原始的黑白棋盘格图像如图1所 示，桶形形变后的黑白棋盘格图像如图2所示。具体实施例如下：

图3为本发明的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法实施例一的示意图，如图3所示，本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法，具体可以包括如下步骤：

S11，获取虚拟现实头盔屏幕上显示的原始黑白棋盘格图像。

在具体实施时，本实施例利用黑白棋盘格图像的特殊性，由于黑白棋盘格即使在变形以后也能够准确地确定每个黑白格交叉点的坐标，因此根据交叉点的畸变情况，即可获知整个图像的畸变情况。首先需要获取虚拟现实头盔屏幕上显示的是没有经过处理的原始黑白棋盘格图像。

S12，对原始黑白棋盘格图像进行桶形变形处理，得到桶形变形处理后的黑白棋盘格图像。

在具体实施时，由于虚拟现实头盔中设置的透镜一般为凸透镜，且该凸透镜的凸面朝向屏幕图像，另一面朝向人眼。根据公知常识可知，经过凸透镜后显示的图像会发生枕形变形。为获得正常显示的图像，预先对原始黑白棋盘格图像进行桶形变形处理，以抵销凸透镜所产生的枕形变形。

S13，获取经透镜成像后的反畸变黑白棋盘格图像，并确定反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标。

在具体实施时，反畸变黑白棋盘格图像实际就是人眼所接收到的图像，这个图像据透镜的折射率等参数是可以确定的。根据计算机图像处理方法还可以确定反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标。

S14，根据反畸变黑白棋盘格图像的水平中心线和竖直中心线，确定对应的理想黑白棋盘格图像以及理想黑白棋盘格图像上黑白格交叉点的坐标。

在具体实施时，根据公知常识，经过桶形变形的图像中心点向外突，周边向内缩，但是其水平中心线和竖直中心线却不会变形。反畸变黑白棋盘格图像虽然经过透镜的反畸变处理，但仍是存在误差的图像，根据黑白棋盘格的特征，黑白棋盘格的格数即使变形后仍是确定的，保持水平中心线和竖直中心线不变，将整个图像按照黑白棋盘格的格数等分整个图像，即可获得理想黑白棋盘格图像。

S15，计算反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格的交叉点坐标与对应的理想黑白棋盘格图像的黑白格交叉点坐标的均方根误差和，以确定成像畸变的 大小。

在具体实施时，根据现有技术即可确定反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格的交叉点坐标与对应的理想黑白棋盘格图像的黑白格的交叉点坐标，根据交叉点坐标可计算出所有交叉点的均方根误差和，均方根误差和越大，畸变越大，均方根误差和越小，畸变越小。本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法，利用黑白棋盘格图像的特殊性，先获取与原始图像对应的经过桶形形变后的黑白棋盘格图像，再获取透过透镜显示的理想的黑白棋盘格图像，根据黑白格交叉点坐标误差的大小，可以测试出虚拟现实头盔的图像畸变大小。

图4为本发明的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法的实施例二的流程图，本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法在上述实施例一的基础上，进一步更加详细地介绍本发明的技术方案。如图4所示，本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法，具体可以包括如下步骤：

S21，获取虚拟现实头盔屏幕上显示的原始黑白棋盘格图像。

在具体实施时，本实施例利用黑白棋盘格图像的特殊性，由于黑白棋盘格即使在变形以后也能够准确地确定每个黑白格交叉点的坐标，因此根据交叉点的畸变情况，即可获知整个图像的畸变情况。首先需要获取虚拟现实头盔屏幕上显示的是没有经过处理的原始黑白棋盘格图像。

S22，对原始黑白棋盘格图像进行桶形变形处理，得到桶形变形处理后的黑白棋盘格图像。

在具体实施时，为抵消透镜对原始图像发生的变形，预先使原始的黑白棋盘格图像发生桶形变形。从而透过透镜获得理想的黑白棋盘格图像。

S23，获取经透镜成像后的反畸变黑白棋盘格图像，并确定反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标。

在具体实施时，反畸变黑白棋盘格图像实际就是人眼所接收到的图像，这个图像据透镜的折射率等参数是可以确定的。根据计算机图像处理方法还可以确定反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标。

S24，检测经过桶形变形处理后的黑白棋盘格图像的水平格数和竖直格数。

在具体实施时，图像虽然经过变形，但是图像中的元素不会有损失，只 是在边界处发生变形。对于黑白棋盘格图像来说，发生变形后的黑白棋盘格图像的水平格数和竖直格数是保持不变的。

S25，以反畸变黑白棋盘格图像上的水平中心线和竖直中心线为基准，按照水平格数和竖直格数确定理想黑白棋盘格图像。

在具体实施时，根据公知常识，经过桶形变形的图像中心点向外突，周边向内缩，但是其水平中心线和竖直中心线却不会变形。根据桶形变形图像的特性，再根据黑白棋盘格的特性，即黑白棋盘格的格数即使变形后仍是确定的，即可确定理想黑白棋盘格图像。可保持水平中心线和竖直中心线不变，将整个图像按照黑白棋盘格的格数等分整个图像，即可获得理想黑白棋盘格图像。

S26，对反畸变黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定反畸变黑白棋盘格图像的黑白格的交叉点的坐标。

在具体实施时，边界检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边界检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。据此，采用边界检测方法，可以得到反畸变黑白棋盘格图像中各个黑白格交叉点的坐标。

S27，对理想黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定理想黑白棋盘格图像的每个黑白格的交叉点的坐标。

在具体实施时，根据在步骤S25中介绍的边界检测法，同样可以确定理想黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点的坐标。

S28，计算反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格的交叉点坐标与对应的理想黑白棋盘格图像的黑白格交叉点坐标的均方根误差和，以确定成像畸变的大小黑白格交叉点黑白格交叉点黑白格交叉点。

在具体实施时，根据桶形变形处理后的黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点坐标与理想黑白棋盘格图像的黑白格交叉点坐标的对应关系，确定理想黑白棋盘格图像上的黑白格交叉点坐标的均方根误差。

具体地，均方根误差计算公式如下：

$S=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}({{\mathrm{dx}}_i}^2+{{\mathrm{dy}}_i}^2)}$

其中，n为黑白格交叉点的数量，i为黑白格交叉点的序号，dx_i为黑白棋盘格的第i个交叉点的水平方向的误差，dy_i为黑白棋盘格的第i个交叉点 的垂直方向的误差。

本发明的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法及装置，利用黑白棋盘格图像的特殊性，先获取与原始图像对应的经过桶形形变后的黑白棋盘格图像，再获取透过透镜显示的理想的黑白棋盘格图像，利用边界检测法可以确定黑白格交叉点坐标和理想黑白棋盘格图像中黑白格交叉点的坐标，从而可以计算出理想黑白棋盘格中各个黑白格交叉点的误差，继而计算出所有黑白格交叉点的均方根误差。

图5为本发明的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法的实施例一的示意图，如图5所示，本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试方法可以包括获取模块11、变形模块12、确定模块13和计算模块14。

其中，

获取模块11，用于获取虚拟现实头盔屏幕上显示的原始黑白棋盘格图像；变形模块12，与获取模块11相连，用于对原始黑白棋盘格图像进行桶形变形处理，得到桶形变形处理后的黑白棋盘格图像；获取模块11，还用于获取经透镜成像后的反畸变黑白棋盘格图像，并确定反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标；确定模块13，与变形模块12相连，用于根据反畸变黑白棋盘格图像的水平中心线和竖直中心线，确定对应的理想黑白棋盘格图像以及理想黑白棋盘格图像上黑白格交叉点的坐标；计算模块14与确定模块13相连，用于计算反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点坐标与对应的理想黑白棋盘格图像的黑白格交叉点坐标的均方根误差和，以确定成像畸变的大小。

本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试装置，利用黑白棋盘格图像的特殊性，先获取与原始图像对应的经过桶形形变后的黑白棋盘格图像，再获取透过透镜显示的理想的黑白棋盘格图像，根据黑白格交叉点坐标误差的大小，可以测试出虚拟现实头盔的图像畸变大小。

本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试装置的实施例二的示意图与图5一致，具体可参见图5，本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试装置在上述图5所示的实施例一的基础上，进一步更加详细地介绍本发明的技术方案。如图5所示，本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试装置可以包括获取模块11、变形模块12、确定模块13和计算模块14。

其中，

获取模块11，用于获取虚拟现实头盔屏幕上显示的原始黑白棋盘格图像；变形模块12，与获取模块11相连，用于对原始黑白棋盘格图像进行桶形变形处理，得到桶形变形处理后的黑白棋盘格图像；获取模块11，还用于获取经透镜成像后的反畸变黑白棋盘格图像，并确定反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标；确定模块13，与变形模块12相连，用于根据反畸变黑白棋盘格图像的水平中心线和竖直中心线，确定对应的理想黑白棋盘格图像以及理想黑白棋盘格图像上黑白格交叉点的坐标；计算模块14与确定模块13相连，用于计算反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点坐标与对应的理想黑白棋盘格图像的黑白格交叉点坐标的均方根误差和，以确定成像畸变的大小。

进一步可选地，计算模块14具体用于：

对反畸变黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定反畸变黑白棋盘格图像的黑白格的交叉点的坐标；

对理想黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定理想黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点的坐标。

进一步可选地，确定模块13具体用于：

检测反畸变黑白棋盘格图像的水平格数和竖直格数；

以反畸变黑白棋盘格图像上的水平中心线和竖直中心线为基准，按照水平格数和竖直格数确定理想黑白棋盘格图像。

进一步可选地，均方根误差计算公式如下：

$S=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}({{\mathrm{dx}}_i}^2+{{\mathrm{dy}}_i}^2)}$

其中，n为黑白格交叉点的数量，i为黑白格交叉点的序号，dx_i为黑白棋盘格的第i个交叉点的水平方向的误差，dy_i为黑白棋盘格的第i个交叉点的垂直方向的误差。

本实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试装置，通过采用上述模块实现虚拟现实头盔的成像畸变测试的实现机制与上述图4所示实施例的虚拟现实头盔的成像畸变测试的实现机制相同，详细可以参考上述图4所示实施例的记载，在此不再赘述。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种虚拟现实头盔的成像畸变测试方法，所述虚拟现实头盔的屏幕与人眼之间设置有用于图像放大的透镜，所述虚拟现实头盔上显示的黑白棋盘格图像由相间的黑白格组成，其特征在于，包括：

获取虚拟现实头盔屏幕上显示的原始黑白棋盘格图像；

对所述原始黑白棋盘格图像进行桶形变形处理，得到桶形变形处理后的黑白棋盘格图像；

获取经透镜成像后的反畸变黑白棋盘格图像，并确定所述反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标；

根据所述反畸变黑白棋盘格图像的水平中心线和竖直中心线，确定对应的理想黑白棋盘格图像以及所述理想黑白棋盘格图像上黑白格交叉点的坐标；

计算所述反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点坐标与对应的所述理想黑白棋盘格图像的黑白格交叉点坐标的均方根误差和，以确定成像畸变的大小。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格的交叉点坐标与对应的所述理想黑白棋盘格图像的黑白格的交叉点坐标的均方根误差和之前还包括：

对所述反畸变黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定所述反畸变黑白棋盘格图像的黑白格的交叉点的坐标；

对所述理想黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定所述理想黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点的坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述反畸变黑白棋盘格图像的水平中心线和竖直中心线，确定对应的理想黑白棋盘格图像包括：

检测所述反畸变黑白棋盘格图像的水平格数和竖直格数；

以所述反畸变黑白棋盘格图像上的水平中心线和竖直中心线为基准，按照所述水平格数和竖直格数确定所述理想黑白棋盘格图像。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述均方根误差和 的计算公式如下：

其中，n为所述黑白格交叉点的数量，i为所述黑白格交叉点的序号，dx_i为所述黑白棋盘格的第i个交叉点的水平方向的误差，dy_i为所述黑白棋盘格的第i个交叉点的垂直方向的误差。

5.一种虚拟现实头盔的成像畸变测试装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取虚拟现实头盔屏幕上显示的原始黑白棋盘格图像；

变形模块，用于对所述原始黑白棋盘格图像进行桶形变形处理，得到桶形变形处理后的黑白棋盘格图像；

所述获取模块，还用于获取经透镜成像后的反畸变黑白棋盘格图像，并确定所述反畸变黑白棋盘图像上黑白格的交叉点坐标；

确定模块，根据所述反畸变黑白棋盘格图像的水平中心线和竖直中心线，确定对应的理想黑白棋盘格图像以及所述理想黑白棋盘格图像上黑白格交叉点的坐标；

计算模块，计算所述反畸变黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点坐标与对应的所述理想黑白棋盘格图像的黑白格交叉点坐标的均方根误差和，以确定成像畸变的大小。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述计算模块具体用于：

对所述反畸变黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定所述反畸变黑白棋盘格图像的黑白格的交叉点的坐标；

对所述理想黑白棋盘格图像进行边界检测，以确定所述理想黑白棋盘格图像的每个黑白格交叉点的坐标。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

检测所述反畸变黑白棋盘格图像的水平格数和竖直格数；

以所述反畸变黑白棋盘格图像上的水平中心线和竖直中心线为基准，按照所述水平格数和竖直格数确定所述理想黑白棋盘格图像。

8.根据权利要求5-7任一所述的方法，其特征在于，所述均方根误差计算公式如下：

其中，n为所述黑白格交叉点的数量，i为所述黑白格交叉点的序号，dx_i为所述黑白棋盘格的第i个交叉点的水平方向的误差，dy_i为所述黑白棋盘格的第i个交叉点的垂直方向的误差。