镜头基础知识讲解：桶形畸变与枕形畸变

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

镜头基础知识讲解：桶形畸变与枕形畸变

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。

桶形与枕形透镜畸变矫正：使用LENSDISTORT(I,k)函数矫正径向对称畸变-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。

镜头视觉畸变矫正

优质

本项目专注于研发先进的图像处理技术，旨在自动检测并修正由相机光学特性引起的图像失真问题，提升影像清晰度与真实感。视觉镜头畸变校正是图像处理领域的一项关键技术，在摄影、无人机航拍、自动驾驶及监控系统等多种应用场景中有广泛应用，其主要目的是消除由于光学镜头特性导致的图像失真问题，从而提升图像的真实感与清晰度。通常情况下，这种技术要应对两种类型的畸变：径向畸变和切向畸变。径向畸变在远离镜头中心的位置更为明显，表现为直线弯曲（桶形）或靠近中心区域被拉伸（枕形）。而切向畸变则是因为镜头不完全平行于传感器所导致的图像边缘倾斜。进行视觉镜头畸变校正的具体步骤包括： 1. **数据采集**：需要拍摄一系列包含已知几何形状，如棋盘格图案的照片。这些照片应涵盖不同角度以获取全面的信息。 2. **特征点检测**：对上述图片中的角点位置进行识别和定位。在理想情况下，这些角落的分布应该是均匀且规则排列；然而实际中由于畸变的影响会导致偏离。 3. **模型建立**：利用已知几何形状的照片信息来创建一个描述镜头畸变情况的数学模型，如布朗-康宁汉模型，并从中获取径向和切向的系数值。 4. **参数估计**：通过优化算法（例如最小二乘法）计算出最佳拟合度的畸变系数。 5. **图像矫正**: 利用上述步骤得到的结果来修正原始图片中的失真现象，这通常涉及到像素坐标系之间的转换和映射关系调整。 6. **验证与改进**：对比校正前后效果，并根据需要进一步优化特征点检测方法或增加额外的校准照片以提高模型精度。 7. **实时应用实施**: 在实际设备中（如无人机、自动驾驶汽车等），畸变矫正过程通常会借助硬件加速技术，例如GPU或者ISP来实现实时处理能力。通过视频演示和示例图像可以直观展示校正效果的变化情况。实践中可以根据具体需求调整参数设置以达到最佳的视觉体验质量标准。总的来说，镜头畸变校正是为了改善光学系统成像质量的关键步骤之一；借助精确建模与优化算法的应用能够显著提高影像的真实度及实用性，无论是对于专业摄影师还是自动化系统的研发人员来说都具有重要的价值。

广角镜头的畸变校正

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。

镜头畸变矫正算法.zip

优质

本资源提供了一种有效的镜头畸变矫正算法，适用于摄影和计算机视觉领域，能够自动校正图像中的变形问题，提升图片质量。以下是关于镜头畸变算法FPGA实现及相关技术的论文列表： 1. 镜头畸变算法在FPGA上的实现。 2. 夏候耀涛撰写的《高速CMOS相机驱动设计及光学图像预处理》一文探讨了高速CMOS相机的设计及其应用中的图像预处理方法。 3. 林艳星的研究文章《广角图像畸变校正算法的研究及FPGA实现》，讨论了一种用于矫正广角镜头造成的图像变形的算法，并介绍了如何在FPGA上进行实现。 4. 齐志强的文章《基于FPGA的全方位视觉图像畸变校正》提出了一个利用FPGA技术来解决全方位相机系统中出现的画面失真问题的方法。 5. 李云虎撰写的论文《基于FPGA的全景相机系统设计与实现》，描述了如何在FPGA平台上构建和优化全景相机系统的架构及功能模块。 6. 杨锟的研究报告《基于FPGA图像采集处理测量系统研究》分析了一种以FPGA为硬件基础，用于实时图像捕获、数据处理以及精确度量的综合解决方案。 7. 谢时岳撰写的论文《面向视频流的畸变矫正算法的研究及其FPGA实现》，介绍了一套针对连续视频帧进行自动校正的技术方案，并详细说明了如何将该算法部署到FPGA上运行。 8. 赖世铭的文章《全景凝视系统中的关键技术研究》探讨了一系列与基于广角镜头或鱼眼镜头的全景监控相关的技术挑战和解决方案。

MATLAB 畸变图形矫正源码

优质

本段MATLAB代码旨在提供一套高效的方法来检测并校正图像中的几何畸变。适用于科研和工程应用中需要精确图像分析的情景。畸变图形矫正的MATLAB源码以及贝叶斯方法的相关内容。

基于MATLAB的图像梯形畸变校正

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。

光学畸变与TV畸变的转换计算

优质

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。

鱼眼镜头畸变矫正【已修改，可使用】

优质

本教程详解如何利用专业软件或手动技术修正鱼眼镜头拍摄时产生的扭曲效果，帮助摄影师获得更加自然、清晰的画面。读图后进行灰度化处理。接着检测图像中的角点，并使用亚像素技术提高角点的精度。可以绘制出这些角点以便于观察（虽然我没有调用imshow函数显示结果）。之后计算世界坐标系下的位置，然后求解相机内参矩阵K和畸变系数D。根据得到的信息生成矫正后图片所需的映射坐标mapx和mapy，并通过remap函数将图像重投影到新的坐标系统中。最后可以使用imshow函数展示最终的处理结果。

基于CCD摄像系统的镜头畸变测量方法

优质

本研究提出了一种利用CCD摄像系统进行镜头畸变测量的方法，通过图像处理技术分析并校正透镜产生的几何失真。 CCD摄像系统镜头的畸变测量方法及其实现方式可以作为思路引导。