光学畸变与TV畸变的转换关系。-ITADN社区

光学畸变与TV畸变的转换计算

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本研究探讨了光学系统中的畸变效应，并提出了将光学畸变参数转化为电视显示（TV）畸变表示的有效算法，以实现更精确的图像校正和质量优化。光学畸变和TV畸变的计算方法以及它们之间的换算方式。

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本视频深入浅出地解析了摄影中的基础概念——桶形畸变与枕形畸变，帮助摄影师了解并掌握如何修正这两种常见的镜头畸变现象。 “畸变”是指透镜成像过程中由于视场不同区域影像放大率的差异而产生的变形现象，这种扭曲在画面边缘更为显著。桶形畸变：除中心十字线外的直线会向内弯曲（即凸度向外），形成类似桶状的效果。使用广角镜头时尤其明显，鱼眼镜头就是典型的例子。枕形畸变：与之相反，影像中的直线会在远离中心的位置变得向外弯曲（即凸度向内）。这种现象在长焦距拍摄中更为突出，尤其是当画面边缘存在直线结构时表现得最为明显。此外，在使用变焦镜头而非定焦镜头的情况下，同一焦距下的枕形畸变会更加严重。

MATLAB畸变模拟

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本项目利用MATLAB软件进行光学系统的像差仿真与分析，旨在研究不同参数变化对系统成像质量的影响，并提出优化方案。在MATLAB中的畸变仿真主要模拟光线通过透镜时产生的弯曲现象。这种现象导致了径向畸变的产生，主要包括桶形畸变和枕形畸变两种类型。进行畸变仿真的核心在于坐标变换：根据给定的畸变模型计算出每个像素点的新位置，并将原图像中该像素点的灰度值赋予新坐标上的相应位置；在生成的畸形图上，则需要对附近的各个贡献点进行线性插值运算，以获得更平滑和准确的结果。

基于相机内参和畸变系数的图像去畸变方法

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本研究提出了一种利用相机内参及畸变系数进行图像去畸变的方法，有效改善了图像边缘区域的失真问题，提高了图像质量。本程序实现了一个去畸变的功能，使用的是OpenCV的库函数。本人使用的版本是OpenCV3.1，主要用到了cv::undistort() 函数。为了适应不同版本的OpenCV用户，需要自行配置好相应的环境。程序的主要功能是从已知相机内参及畸变系数中实现去畸变处理（可以来自摄像头或保存序列帧文件的目录）。此外还包括从指定目录读取所有相关文件以及创建目录等次要功能。

Halcon标定与畸变校正学习

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本课程专注于教授使用Halcon软件进行相机标定和图像畸变校正的方法和技术，帮助学员掌握精准的机器视觉应用技能。使用Halcon采集标定板图像后进行标定，并根据结果计算出畸变率。通过对比不同分辨率（8mm、25mm）镜头的畸变率差异，欢迎批评指正。

OpenCV 畸变校正通过反透视变换

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本项目介绍如何使用OpenCV库实现图像畸变矫正技术，具体方法是通过反透视变换来改善图像失真问题，以获得更加清晰准确的画面效果。 ### 程序说明： - 采用的是 OpenCV3.X 版本。 - 针对不同的图片，需要手动调整阈值 `g_threshVal, g_threshMax`。 - 程序参考了一篇博客编写，在调试通过后分享给大家。 - 因为是自动找点功能，如果设置不合理的话可能会出现奇怪的现象，后果可能很严重。

OpenCV标定与畸变校正

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《OpenCV标定与畸变校正》是一篇详细介绍如何使用OpenCV库进行相机参数标定和图像畸变矫正的技术文档。在计算机视觉领域，相机标定及畸变校正是非常重要的步骤。它们能够纠正因镜头光学特性引起的图像扭曲问题，并提高图像质量和后续处理的准确性。OpenCV是一个强大的开源库，提供了完整的功能来实现这一过程。首先，我们探讨一下相机标定的概念及其意义。相机标定涉及确定相机内在参数（如焦距、主点坐标）和外在参数（即相对于世界坐标的姿态）。内参描述了摄像机的光学特性，而外参则反映了摄像机的位置信息。OpenCV中的`calibrateCamera()`函数可以利用一系列已知特征点图像来计算这些参数。为了进行标定，我们需要一个棋盘格图案作为标准物。这种模式通常由交替排列的黑白方块组成，并且通过使用OpenCV库内的`findChessboardCorners()`和 `cornerSubPix()` 函数实现角点检测及精确定位。完成上述步骤后，我们将多个图像中的这些特征点输入到`calibrateCamera()`函数中。同时提供棋盘格大小的参数信息以帮助计算。该过程会返回一个包含相机内参矩阵、失真系数、旋转和翻译向量的结果集。畸变校正是基于标定过程中获得的数据进行的，主要目标是消除或减少镜头导致的图像变形现象。“undistort()”函数用于执行这一任务，通过接受原始图片以及内参数与失真系数作为输入来生成矫正后的图像。另外，“initUndistortRectifyMap()”可以创建一个映射表，该表可应用于整个图像以进行线性插值校正，在处理大型图像或实时视频时尤其有用。畸变校正是提高目标检测、跟踪和3D重建等任务性能的关键步骤之一。例如在自动驾驶汽车或者无人机应用中，精确的图像矫正对于识别道路标志和其他障碍物至关重要。总之，OpenCV提供了一套全面的功能来执行相机标定及畸变校正操作，在计算机视觉项目中扮演着不可或缺的角色。通过掌握这些技术，我们可以显著提升系统的准确性和可靠性。

快速校正光学图像几何畸变的算法

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本段介绍一种高效算法，专门用于迅速纠正光学图像中的几何畸变问题，提升图像质量与精度。描述了一种基于空间坐标变换的几何畸变校正算法，能够有效处理径向畸变和透视畸变等问题；此外，通过分片技术降低了多项式的次数，从而提高了计算效率。

图像校准与畸变修正

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《图像校准与畸变修正》是一本专注于摄影和计算机视觉领域的技术指南，详细介绍了如何纠正光学系统引起的图像失真问题。书中内容涵盖了从基础理论到高级算法的应用实践，适合于从事相关研究和技术开发的专业人士阅读参考。图像标定及畸变矫正包括标定相机参数以及进行图像的畸变矫正。

MATLAB 畸变矫正代码

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本项目提供一套MATLAB脚本和函数，用于图像处理中的畸变矫正。通过输入原始图像及相机参数，可自动校正几何畸变，恢复清晰画面。适用于摄影测量、机器视觉等领域。可以将有畸变的相机照片矫正为正常的无畸变图像。

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