Advertisement

桶形和枕形透镜畸变校正是通过 I = LENSDISTORT(I, k) 函数实现的,该函数用于校正径向对称畸变。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该函数LENSDISTORT(I, k)用于校正径向对称失真,其中I代表输入图像,k则表示失真参数。 镜头畸变通常可分为两种主要类型:桶形失真和枕形失真。 在桶形失真的情况下,图像的放大率会随着离光轴的距离而变化,从而导致图像被映射到一个球体(或桶)的周围,产生较为明显的视觉效果。 相反,在枕形畸变中,图像的放大倍数会随着距离增加而增大,并使其向光轴中心弯曲,呈现出类似于枕形的形状 [1]。 通过LENSDISTORT(...,PARAM1,VAL1,PARAM2,VAL2,...) 函数创建并生成一个经过校正的新图像,该函数允许用户指定控制各种方面图像畸变校正细节的参数以及其对应的数值。 参数名称的大小写不敏感。 该函数包含多种参数,例如bordertype,它控制着图像处理时边缘的处理方式;有效字符串包括“fit”和“crop”。 默认情况下,bordertype 的设置值为“crop”。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • :使LENSDISTORT(I,k)-MATLAB开发
    优质
    本项目介绍如何利用MATLAB中的LENSDISTORT(I,k)函数,实现桶形和枕形透镜产生的径向对称畸变的自动校正。 函数I = LENSDISTORT(I, k) 用于校正径向对称失真图像,其中 I 是输入的原始图像数据,k 表示镜头畸变参数值。这种类型的光学缺陷主要有两种:桶形失真与枕形失真。 在“桶形失真”中,随着距离光轴(即相机中心)的距离增加,放大率也相应增大;这导致整个画面仿佛被投射到了一个球状表面或类似桶的结构上。而“枕形畸变”的情况则相反——图像远离中心部分会向内弯曲,呈现出一种枕头形状的效果。 通过使用 I = LENSDISTORT(...,PARAM1,VAL1,PARAM2,VAL2,...) 的形式可以创建一个新的、经过校正后的图像,并允许用户指定一些参数来控制不同的方面: - 参数 bordertype 用于定义如何处理边缘区域。有效的选项包括 fit 和 crop,默认情况下会选择后者。 - 另一个相关的重要参数是 interpolation,它会影响输出图像中像素值的计算方式。 这些设置帮助更精确地调整和优化畸变校正过程的结果。
  • 头基础知识讲解:
    优质
    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。
  • OpenCV
    优质
    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。
  • 1111.rar_CCD_基Matlab图像_图像_matlab
    优质
    本项目为1111.rar文件,专注于使用MATLAB进行CCD相机拍摄图像的畸变校正。通过开发和应用专门算法来矫正由镜头引起的图像失真问题,提高图像质量与精度。 CCD图像畸变校正源码可以实现对畸变图像的校正功能。
  • 广角
    优质
    本文探讨了如何使用软件和算法对广角镜头拍摄的照片进行畸变校正,以达到更好的视觉效果和准确性。 该程序使用 MATLAB 编写,用于广角镜头的畸变校正。根据相机内参进行图像矫正,适合初学者学习基本的图像操作技巧,并包含详细注释以帮助理解。
  • MATLAB图像梯
    优质
    本研究利用MATLAB软件开发了一种有效的算法来检测并纠正图像中的梯形畸变问题,提升图像质量。 使用Matlab实现的图像梯形矫正方法基于投影变换技术,非常适合初学者学习。该实现包含测试图片以供参考。
  • 相机(C#, C, C++)
    优质
    本文介绍了一种使用C#、C和C++编程语言实现相机畸变校正的方法,提供了一个跨平台且高效的解决方案。 笔者仿照MATLAB相机畸变校正算法,在获取相机内外参数的前提下,使用代码实现了相机畸变的校正。该代码经过试验后可以在C#、C以及C++编程环境中完美运行。
  • OpenCV标定与
    优质
    《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。
  • FPGA鱼眼算法.pdf
    优质
    本文档探讨了在FPGA平台上实现鱼眼镜头图像畸变矫正算法的方法与技术,通过硬件优化提高处理效率和性能。 关于鱼眼镜头畸变校正算法在FPGA上的实现的论文探讨了一种用于矫正鱼眼镜头产生的图像失真的方法,并详细描述了如何利用现场可编程门阵列(FPGA)来高效地执行这一算法。
  • OpenCV进行张
    优质
    本项目详细介绍如何使用OpenCV库实现张正友相机标定法,以消除图像中的镜头畸变,提升视觉系统的精度和可靠性。 在计算机视觉领域,图像畸变矫正是一项至关重要的技术,它用于修复由于镜头光学特性或拍摄条件导致的图像失真。本教程将深入讲解如何利用OpenCV库进行张正友(Zhangs)方法的畸变矫正,以提高图像质量和后续处理的准确性。 OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库,提供了丰富的功能,包括图像处理、特征检测和对象识别等。在畸变矫正方面,OpenCV支持多种算法,其中张正友方法是一种广泛应用且实用的校正模型,尤其适用于摄像头标定及失真校正。 张正友畸变矫正模型主要由以下几个步骤构成: 1. **棋盘格图案**:我们需要一组棋盘格图像作为标定对象。这些图片用于捕捉不同视角下的棋盘格角点,帮助计算相机内参和外参。 2. **角点检测**:使用OpenCV中的`findChessboardCorners()`函数可以自动检测棋盘格的角点。这个过程是关键,因为它为后续计算提供必要的数据。 3. **图像校正**:通过`cornerSubPix()`进一步细化角点位置后,我们利用`calibrateCamera()`来估计相机内参和外参,包括镜头畸变系数、主点坐标及相机矩阵。 4. **建立畸变模型**:根据得到的畸变系数构建一个畸变模型以描述图像的径向和切向失真。 5. **矫正图像**:使用`undistort()`函数将原始图像输入到该模型,计算出失真校正后的图像。这一步修正了透视变形,使其更接近实际场景。 在实际应用中,这个过程通常仅需一次,在开发阶段完成标定后即可保存相机参数用于后续处理所有图像的矫正。对于28张棋盘图来说,这意味着有足够的样本准确估计镜头畸变特性。 基于OpenCV的张正友畸变矫正方法是解决摄像头图像失真的有效途径,它在自动驾驶、无人机航拍和工业检测等领域有着广泛的应用。理解并掌握这一技术对提升计算机视觉项目的效果与精度具有重要意义。