基于Matlab图像处理的鱼眼图像矫正

MATLAB技术图像矫正方法MATLAB技术在图像矫正中的应用引言：图像是我们日常生活中非常普遍的一种媒介，在各个领域都得到了广泛的应用。

然而，由于摄像设备的限制以及环境因素的影响，图像中往往会存在各种各样的畸变现象。

为了获得更加真实准确的图像，我们需要对这些畸变进行矫正。

本文将介绍MATLAB技术中常用的图像矫正方法。

一、几何矫正方法几何矫正方法主要用于纠正图像中由于成像设备本身造成的畸变，如镜头畸变、透视畸变等。

其中，常用的方法有摄像机标定和透视变换。

1. 摄像机标定摄像机标定是一种通过获取摄像机参数来矫正图像畸变的方法。

它通过拍摄特定的棋盘格图案，在摄像机视野范围内进行多个角度和位置的变换，从而计算出摄像机的内参和外参。

通过这些参数，可以将图像进行几何矫正，消除镜头畸变。

MATLAB提供了内置的相机标定工具箱，可以方便地进行摄像机的标定。

它提供了棋盘格图案的自动检测、校正板的自动提取等功能，大大简化了标定的过程。

2. 透视变换透视变换是一种通过投影变换矫正图像透视畸变的方法。

透视畸变是由于成像平面和实际场景之间的角度关系引起的，常见于拍摄建筑物或者远处景物时。

透视变换可以将图像中的平行线在成像平面上呈现为平行线，从而消除透视畸变。

在MATLAB中，可以利用仿射变换函数和透视变换函数实现透视矫正。

通过选取图像中的多个关键点，计算出变换矩阵，再进行透视变换，即可实现图像的透视矫正。

二、亮度矫正方法亮度矫正方法用于调整图像亮度和对比度，使图像更加清晰明亮。

其中，常用的方法有直方图均衡化和灰度拉伸。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过增强图像对比度来提高图像亮度的方法。

它通过分布图像中像素值的频率来调整图像灰度级的分布情况，使其更加均匀。

这样可以使得图像的细节更加清晰，颜色更加鲜艳。

MATLAB中提供了直方图均衡化的函数，只需输入待矫正的图像，就可以得到均衡化后的图像。

同时，还可以通过调整直方图均衡化函数的参数，进一步调整亮度和对比度的效果。

鱼眼图像校正算法（基于⼏何模型）（2D）这是根据2013⼀个期刊上的⼩论⽂《基于⼏何成像模型的鱼眼镜头图像校正算法和技术研究》中的校正原理式(11)和式(12)编写的，其实这两个式⼦给出的是⼆维的校正⽅法，就跟之前的经度坐标校正差不多都是平⾯校正，所以我不知道这篇论⽂中给出式(6)⼲嘛？有什么⽤？还有这论⽂⾥说校正后的图像宽为w，⾼为h，这两个参数怎么确定呢？在没校正之前我怎么知道校正后的图像是怎样⼤⼩的？有谁知道吗，如果有，请告诉我。

这⾥，根据这两个式⼦编程其实很简单，我令校正和畸变鱼眼图⼀样⼤⼩，即2Rx2R。

function C=jihemoxing(A,R)%基于⼏何成像模型的鱼眼镜头图像校正算法和技术研究w=2*R;h=2*R;xo=w/2;yo=h/2;f=2*R/pi;for u=1:wfor v=1:hho=sqrt((u-xo)^2+(v-yo)^2);h1=f*atan2(ho,f);x=h1*(u-xo)/ho+xo;y=h1*(v-yo)/ho+yo;x=round(x);y=round(y);C(u,v,1)=A(x,y,1);C(u,v,2)=A(x,y,2);C(u,v,3)=A(x,y,3);endendC=uint8(C);这是M⽂件其中A是鱼眼图，R是鱼眼图半径实验结果如下：A=imread('F:\orl_zhifangtu\s3.jpg');[A,R]=kuaisusaomiao(A,40);C=jihemoxing(A,R);>> imshow(C)⽽原畸变鱼眼图是这样的：可以看到⽤这篇论⽂的⽅法校正其实不怎么好丢失了原图的信息当然这可能和我将校正后的图规定为2Rx2R有关于是我将M⽂件⾥的校正后的图的⼤⼩改⼤改成了3Rx3R这样重新试了下A=imread('F:\orl_zhifangtu\s3.jpg');[A,R]=kuaisusaomiao(A,40);>> w=3*R;>> h=3*R;>> xo=w/2;yo=h/2;f=2*R/pi;for u=1:wfor v=1:hho=sqrt((u-xo)^2+(v-yo)^2);h1=f*atan2(ho,f);x=h1*(u-xo)/ho+xo;y=h1*(v-yo)/ho+yo;x=round(x);y=round(y);if(x>2*R || y>2*R || x<1 || y<1)continue;endC(u,v,1)=A(x,y,1);C(u,v,2)=A(x,y,2);C(u,v,3)=A(x,y,3);endendC=uint8(C);>> imshow(C)结果：所以应该不是改预设图像⼤⼩的问题有谁知道那个wxh怎么确定的告诉我啊我⽐较了⼀下经度坐标校正的效果经度坐标校正的效果如下：这样⼀⽐较很明显看到这篇论⽂的校正效果不够好和经度坐标校正⽐起来差了很多都是尚未插值的⽐较的明显看得出来感觉是不是这个算法不好还有⼀个期刊上发表的《鱼眼图像校正和配准算法研究》这上⾯的校正原理我觉得没交代清楚⽽是直接给出了公式，从⽬标图像到鱼眼图像反向映射的公式(3)(4)(5)，既然给出来了那就按照这个直接写哦：A=imread('F:\orl_zhifangtu\s3.jpg');[A,R]=kuaisusaomiao(A,40);[m,n,k]=size(A);for i=1:mfor j=1:ntheta=i/R;fi=j/R;x=R*cos(fi)*sin(theta);y=R*sin(fi);z=R*cos(fi)*cos(theta);u=R*cos(1/tan(y/x))/tan(sqrt(x^2+y^2)/z);v=R*sin(1/tan(y/x))/tan(sqrt(x^2+y^2)/z);u=round(u);v=round(v);if(u<1||v<1||u>m||v>n)continue;endC(i,j,1)=A(u,v,1);C(i,j,2)=A(u,v,2);C(i,j,3)=A(u,v,3);endend>> imshow(C)结果原图和校正图如下：这是什么东西明明按照公式写的很简单啊是期刊上那三个公式错了没原理？？我觉得我没写错这个乱七⼋糟的图是公式的原因吧。

基于Matlab图像处理的鱼眼图像矫正一、问题描述通过鱼眼摄取图像，可以在相同的条件下获得更大的视野，但与此同时，所带来的负面影响就是图像的失真，直线变为曲线，平面变为曲面等等，为了获得更大的视野，有做到获取更为真实的图像，需要对鱼眼图像进行矫正，通过与真实图像，和鱼眼图像的对应控制点对比，推导出相应的几何关系，通过几何变换，获取更为真实的图像。

二、基本方法基于matlab图像处理的鱼眼图像矫正主要包括：真实图像的载入与控制点的选择、鱼眼图像的读取与控制点的选择、控制点间几何变换关系推导、鱼眼图像的矫正四个关键环节。

基本流程如图所示：三、参考文献1.《基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法》作者张琨王翠荣东北大学学报：自然科学版2011,32（9）tp391.412.鱼眼图像矫正算法的matlab实现提供者：林庆道 四、小组成员及初步分工崔孝洋（102685）：控制点的选取，几何关系的推导王文浩（102631）：图像矫正，算法判别及优化下面资料为赠送的地产广告语不需要的下载后可以编辑删除就可以，谢谢选择，祝您工作顺利，生活愉快！地产广告语1、让世界向往的故乡2、某沿河楼盘：生活，在水岸停泊3、一江春水一种人生4、某钱塘江边楼盘：面对潮流经典依旧5、海景房：站在家里，海是美景；站在海上，家是美景6、以山水为卖点的楼盘：山水是真正的不动产7、某城区的山腰上的楼盘：凌驾尊贵俯瞰繁华8、某地势较高的楼盘：高人，只住有高度的房子9、某学区房：不要让孩子输在起跑线上10、尾盘：最后，最珍贵11、回家就是度假的生活12、生命就该浪费在美好的事情上我们造城——2、我的工作就是享受生活——3、我家的客厅，就是我的生活名片——4、在自己的阳台看上海的未来——5、公园不在我家里我家住在公园里——6、这里的花园没有四季——7、***，装饰城市的风景——8、***，我把天空搬回家——9、房在林中，人在树下——10、生活，就是居住在别人的爱慕里——11、到〖星河湾〗看看好房子的标准——12、好生活在〖珠江〗——13、爱家的男人住〖百合〗城市岸泊：城市的岸泊，生活的小镇生活之美不缺少，在于发现情趣不在于奢华，在于精彩生活有了美感才值得思考……玫瑰庄园：山地生态，健康人生卓越地段，超大社区一种完整且完善的环境，像原生一样和谐原生景象自然天成人本理念精品建筑知名物业智能安防诚信为本实力铸造比华利山庄：海岸生活——引领世界的生活方式海岸生活——22公里的奢华海岸生活——高尚人生的序曲海岸生活——人与自然的融合苹果二十二院街：人文自然现代铺的蔓伸荣和山水美地：让世界向往的故乡香港时代：时代精英开拓未来领衔建筑，彰显尊贵绿地崴廉公寓：金桥40万平方米德国音乐艺术生活汇都国际：昆明都心，城市引擎财富之都风情之都梦幻之都文化之都商贸之都西部首座巨型商业之城颠峰商圈的原动力，缔造西部财富新领地新江湾城：绿色生态港国际智慧城新江湾城，一座承载上海新梦想的城区上海城投，全心以赴建设知识型，生态型花园城区风和日丽：入住准现楼，升值在望湾区大户，空中花园大格局下的西海岸市中心：市中心少数人的专属颠峰珍贵市中心的稀世名宅正中心城市颠峰领地颠峰勾勒稀世名宅繁华不落幕的居家风景地利皇者尽得先机稀世经典180席阳光国际公寓：阳光金桥来自纽约的生活蓝本钟宅湾：海峡西岸生态人居休闲商务区汇聚国际财富与人居梦想的绝版宝地二十一世纪是城市的世纪，二十一世纪也是海洋的世纪谁控制了海洋，谁就控制了一切站在蓝色海岸的前沿，开启一个新的地产时代东南门户海湾之心海峡西岸生态人居休闲商务区让所有财富的目光聚集钟宅湾，这里每一天都在创造历史上海A座（科维大厦）：创富人生的黄金眼掘金上海！创富人生！远东大厦：花小公司的钱，做大公司的事未来城：无可挑战的优势无可限量的空间绿地集团：居住问题的答疑者，舒适生活的提案人茶马驿栈：精明置业时机享受附加值财富最大化雪山下的世外桃源茶马古道上千年清泉之乡金地格林春岸：城市精英的梦想家园繁华与宁静共存，阔绰身份不显自露建筑覆盖率仅20%，令视野更为广阔占据最佳景观位置，用高度提炼生活完美演绎自然精髓，谱写古城新篇章创新房型推陈出新，阔气空间彰显不凡365天的贴身护卫，阔度管理以您为尊金地格林小城：心没有界限，身没有界限春光永驻童话之城我的家，我的天下东渡国际：梦想建筑，建筑梦想齐鲁置业：传承经典，创新生活比天空更宽广的是人的思想创新远见生活嘉德中央公园：一群绝不妥协的居住理想家完成一座改变你对住宅想象的超越作品极至的资源整合丰富住家的生活内涵苛求的建造细节提升住家的生活品质地段优势，就是永恒价值优势设计优势，就是生活质量优势景观优势，就是生命健康优势管理优势，就是生活品味优势空中华尔兹：自然而来的气质，华尔兹的生活等级享受，没有不可逾越的极限所谓完美的习惯，是舒适空间的心情定格！临江花园：经典生活品质风景中的舞台美林别墅：源欧美经典纯自然空间住原味别墅赏园林艺术淡雅怡景温馨自然钱江时代：核心时代，核心生活核心位置创意空间优雅规划人文景观财富未来城市精神，自然风景，渗透私人空间泰达时尚广场：是球场更是剧场城市经济活力源时尚天津水舞中国未来都会休闲之居创意时尚天天嘉年华健康快乐新境界商旅新天地缔造好生意城市运营战略联盟，参与协作，多方共赢华龙碧水豪园：浪漫一次，相守一生东方莱茵：品鉴品位宜家宜人建筑一道贵族色彩品鉴一方美学空间品位一份怡然自得荡漾一股生命活力坐拥一处旺地静宅体会一种尊崇感受常青花园（新康苑）：新康苑生活感受凌驾常规大非凡生活领域成功人士的生活礼遇拥有与自己身份地位相等的花园社区在属于自己的宴会餐厅里会宾邀朋只与自己品味爱好相同的成功人士为邻孩子的起步就与优越同步酒店式物管礼遇拥有[一屋两公园前后是氧吧]的美极环境水木清华：住在你心里福星惠誉（金色华府）：金色华府，市府街才智名门——释放生命的金色魅力真正了解一个人，要看他的朋友，看他的对手。

Matlab中的模糊图像处理和图像模糊恢复技术随着数字图像的广泛应用和发展，图像模糊成为一个重要的问题。

由于摄像器材或传输媒介等方面的限制，图像的清晰度可能受到一定程度的影响，导致图像模糊。

在实际应用中，图像的模糊问题会给图像解析、目标跟踪、计算机视觉等许多领域带来困扰。

为了改善模糊图像的质量，并解决图像模糊问题，Matlab提供了一系列的模糊图像处理和图像模糊恢复技术。

一、图像模糊的产生原因图像模糊一般是由光学系统的缺陷、运动物体、相机抖动等因素引起的。

光学系统的缺陷包括镜头的失真、散射、衍射等；运动物体指的是图像中的物体在拍摄过程中出现运动造成模糊；相机抖动是由于相机本身的不稳定性或者手持摄影造成的。

二、模糊图像处理的方法1.滤波方法滤波方法是最基本也是最常用的图像模糊处理方法。

在Matlab中，可以使用各种滤波器对图像进行处理，例如平滑滤波、高斯滤波、中值滤波等。

这些滤波器可以消除图像中的高频噪声，同时也会导致图像的模糊。

2.图像退化模型图像退化模型是描述图像模糊过程的数学模型。

常见的图像退化模型有运动模糊模型、模糊核模型等。

通过了解图像退化模型的特性，可以更准确地恢复图像的清晰度。

在Matlab中，可以根据图像退化模型进行图像恢复的研究和实现。

3.频域方法频域方法是一种基于图像频谱的模糊图像处理方法。

通过对图像进行傅里叶变换，可以将图像从空间域转换到频率域，然后在频率域进行处理，最后再进行逆傅里叶变换得到恢复后的图像。

在Matlab中，可以利用fft2函数进行傅里叶变换和逆傅里叶变换，实现频域方法对图像的处理。

三、图像模糊恢复技术1.盲去卷积算法盲去卷积算法是一种不需要知道图像退化模型的图像恢复方法。

通过对模糊图像进行去卷积处理，可以尽可能地恢复图像的清晰度。

在Matlab中，可以使用盲去卷积相关的函数和工具箱实现图像模糊恢复。

2.基于深度学习的图像超分辨率重建技术深度学习技术如今在计算机视觉领域取得了巨大的成功。

鱼眼相机标定 matlab鱼眼相机是一种广角相机，具有大视场角和畸变较大的特点。

在使用鱼眼相机进行图像处理时，必须先进行相机标定，以消除图像畸变，保证图像处理的准确性。

相机标定是指确定相机的内外参数的过程。

内参数是指相机的焦距、像元尺寸等固有参数，而外参数则是相机在世界坐标系下的位姿。

鱼眼相机的标定相对于普通相机而言更加复杂，因为鱼眼相机的畸变较大，无法使用简单的针孔相机模型进行标定。

在 Matlab 中，可以使用 Computer Vision Toolbox 提供的相机标定工具箱进行鱼眼相机标定。

首先，需要准备一组已知的世界坐标系下的特征点和相应的图像坐标系下的特征点。

这些特征点可以是棋盘格的角点或者其他已知的几何形状。

接下来，需要调用 Matlab 中的相机标定函数，通过输入世界坐标系下的特征点和图像坐标系下的特征点，可以得到相机的内外参数。

其中，内参数包括相机的焦距、主点位置等，外参数则包括相机在世界坐标系下的旋转和平移矩阵。

在进行鱼眼相机标定时，需要注意选取合适的标定板和特征点。

由于鱼眼相机的畸变较大，建议选取具有较大畸变的区域进行标定，以提高标定的准确性。

同时，为了获得更好的标定结果，可以使用多组特征点进行标定，并取平均值作为最终的标定结果。

除了使用 Matlab 自带的相机标定工具箱，也可以使用 OpenCV 等其他软件进行鱼眼相机标定。

这些软件提供了更多的标定方法和调试功能，可以根据实际需求进行选择。

在鱼眼相机标定完成后，可以将标定结果应用于图像处理中。

首先，需要对采集到的图像进行畸变校正，即通过标定结果对图像进行去畸变处理。

然后，可以根据相机的内外参数进行尺度恢复、三维重建等图像处理操作。

鱼眼相机标定是使用鱼眼相机进行图像处理的重要步骤。

通过使用Matlab 提供的相机标定工具箱，可以方便地进行鱼眼相机标定，并获得准确的内外参数。

这为后续的图像处理操作提供了可靠的基础。

同时，也可以使用其他软件进行鱼眼相机标定，以满足不同的需求。

MATLAB中的图像增强与图像修复方法近年来，随着数字图像处理技术的迅速发展，图像的质量得到了大幅度的提升。

而在图像的处理过程中，图像增强和图像修复是两个重要的技术领域。

在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像增强和图像修复方法。

一、图像增强方法图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果，使其更适合人眼观察和分析。

在MATLAB中，有多种图像增强方法可供选择。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，通过重新分布图像的像素值，以增加图像的对比度。

在MATLAB中，可以使用`histeq`函数来实现直方图均衡化。

该函数将图像的直方图调整为均匀分布，从而提高了图像的视觉效果。

2. 拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔是一种多尺度图像增强方法，可以在不同的尺度上提取图像的细节信息。

在MATLAB中，可以使用`pyramid_blending`函数来构建拉普拉斯金字塔。

该函数将图像分为不同的层级，然后通过合并各个层级的细节信息来增强图像的效果。

3. 双边滤波双边滤波是一种通过保持边缘信息的图像增强方法，在去除图像噪声的同时也能保留图像的边缘细节。

在MATLAB中，可以使用`bfilter2`函数来实现双边滤波。

该函数通过同时考虑像素的空间和灰度信息来进行滤波，从而提高图像的质量。

二、图像修复方法图像修复是指通过恢复被损坏或受到噪声污染的图像，使之恢复到原本的状态。

在MATLAB中，也有多种图像修复方法可供选择。

1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种广泛应用于图像修复的数学方法。

通过将图像转换到频域，并进行频域滤波操作，可以去除图像中的噪声和损坏部分。

在MATLAB中，可以使用`fft2`和`ifft2`函数来进行傅里叶变换和逆傅里叶变换，从而实现图像的修复。

2. 小波变换小波变换是一种基于多尺度分析的图像修复方法，可以在不同的尺度上提取图像的细节信息。

在MATLAB中，可以使用`wavelet denoise`函数来进行小波变换修复。

matlab 相机鱼眼等距模型内参标定Matlab相机鱼眼等距模型内参标定为了能够准确测量和理解三维物体和场景，在计算机视觉和机器人领域中，相机标定是一个至关重要的步骤。

而在相机标定中，确定相机的内参是其中一个关键任务。

本文将介绍如何使用Matlab进行相机鱼眼等距模型内参标定。

一、相机鱼眼等距模型简介相机鱼眼等距模型是一种常用的广角相机模型之一，适用于广角镜头或者鱼眼镜头。

其模型假设相机的透镜遵循等距投影，即光线自相机中心出发，经过透镜后到达成像平面。

相机鱼眼等距模型的内参主要包括焦距、主点位置、畸变系数等。

二、相机鱼眼等距模型内参标定流程1. 准备标定板在进行相机标定时，我们需要使用一个已知尺寸的标定板。

标定板可以是一个平面的棋盘格或者一个二维码标志等，选取标定板时需要考虑具体应用场景的需求。

2. 拍摄标定图像将标定板放置在不同的位置和角度，并使用相机拍摄包含标定板的图像。

为了获取更好的标定结果，建议拍摄多张不同位置的标定图像。

3. 提取角点使用Matlab中的相机标定工具箱，可以方便地提取图像中的角点。

在标定板上的角点可以通过检测图像中的交点来实现。

4. 标定相机使用Matlab中的相机标定工具箱对相机进行标定。

在标定过程中，工具箱将自动计算相机内参矩阵、旋转矩阵和平移向量等。

5. 评估标定结果一旦完成相机标定，可以使用标定结果进行图像畸变矫正和三维重建等任务。

同时，可以使用工具箱提供的标定误差评估指标来评估标定的准确性。

三、Matlab相机鱼眼等距模型内参标定实例下面将通过一个简单的实例来演示如何使用Matlab进行相机鱼眼等距模型内参标定。

1. 准备标定板选择一个平面的棋盘格作为标定板，并将其打印出来。

2. 拍摄标定图像将棋盘格标定板放在不同的位置和角度，使用相机拍摄至少10张包含标定板的图像。

3. 提取角点使用Matlab的标定应用程序，加载拍摄的图像，并使用角点检测算法自动提取角点。

鱼眼相机标定 matlab鱼眼相机是一种广泛应用于计算机视觉领域的特殊相机。

它的镜头呈现出鱼眼的形状，可以捕捉到更广阔的视野。

然而，由于鱼眼相机的镜头特殊性质，其图像会产生畸变，这就需要进行标定来修正这些畸变。

在计算机视觉领域，相机标定是一个重要的任务，它是对相机内部和外部参数进行估计的过程。

相机内部参数包括焦距、主点位置等，而外部参数包括相机的位置和朝向。

相机标定的目的是为了能够准确地将图像中的点对应到世界坐标系中的点，从而实现图像与现实世界的对应关系。

对于鱼眼相机的标定，一般会使用鱼眼相机模型来描述它的畸变特性。

鱼眼相机模型是一种非线性模型，通过对鱼眼图像中的畸变进行建模，可以将畸变校正到一定程度。

鱼眼相机模型有多种形式，常用的包括全视角模型、等距模型和正切模型等。

在Matlab中，可以使用相机标定工具箱来进行鱼眼相机的标定。

该工具箱提供了一系列函数，可以方便地进行相机标定的各个步骤。

首先，需要采集一组具有已知三维坐标的图像，这些图像可以是由标定板或者其他已知几何形状的物体拍摄得到的。

然后，通过使用相机标定工具箱提供的函数，可以对这些图像进行处理，从而得到相机的内部和外部参数。

在标定过程中，首先需要对图像进行去畸变处理。

通过使用鱼眼相机模型，可以将图像中的畸变进行校正，从而得到畸变较小的图像。

然后，可以使用标定板上的已知三维坐标和对应的图像坐标，利用相机标定算法估计相机的内部和外部参数。

最后，可以通过对标定结果进行评估，以确定标定的准确性和可靠性。

相机标定的结果可以用于多个应用领域。

例如，在计算机视觉中，相机标定是进行三维重建、目标检测和跟踪等任务的基础。

在增强现实和虚拟现实领域，相机标定可以用于将虚拟对象与现实世界进行对齐。

此外，在机器人视觉中，相机标定可以用于导航和场景理解等任务。

鱼眼相机标定是计算机视觉领域中的重要任务之一。

通过对鱼眼相机进行标定，可以修正图像中的畸变，从而提高图像的质量和准确性。

鱼眼镜头畸变校正算法的设计作者：王赛男刘涛左震宇来源：《科技创新导报》2020年第17期摘; ;要：鱼眼镜头的拍摄角度大，成像角度宽，但是在进行图像采集和成像的过程中存在大量畸变，直接使用采集而来的图像很难满足实际需求，因此需要对图像进行后续处理。

本文根据摄像机参数和机器视觉技术进行鱼眼镜头图像畸变矫正算法的研究，首先介绍了鱼眼镜头的成像原理，然后介绍了常用鱼眼镜头校正算法，并基于经纬度的校正算法提出了一种基于圆分割的鱼眼图像畸变校正算法。

通过Matlab验证算法表明：本算法可以对鱼眼镜头产生的畸变进行快速校正。

关键词：鱼眼镜头; 桶形畸变; 画圆弧曲线拟合; 畸变校正算法中图分类号：TP391; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1674-098X（2020）06（b）-0009-02鱼眼镜头是一种超广角镜头的特殊镜头，因与鱼的眼睛颇为相似而因此得名“鱼眼镜头”[1]。

鱼眼镜头是建立全景视觉系统最有效的方法之一。

它具有视角大、被摄范围广、结构紧凑、成像清晰等特点，因其视场很大经常应用在车载影像系统中，用于汽车全景影像的图像采集[2]。

鱼眼镜头虽然具有超大视角特点，但是它也有严重的畸变，当距离很近的时候，镜头所产生的桶形畸变会明显增大。

1; 常用畸变校正算法1.1 经纬校正算法经纬校正算法是运用逆向映射的方法，从二维平面目标图出发，逆向计算鱼眼图像上相对点的方法，然后通过双线性插值法计算对应像素值。

其具体过程是首先将目标图像的坐标（i，j）进行坐标转化，转化为双精度值（α，β），然后将双精度值转化为球面三点坐标系坐标（x，y，z），根据球面坐标映射到鱼眼图像对应的坐标（u，v），最后利用双线性插值法得到目标图像点（i，j）的灰度值[3-4]。

1.2 边缘直线拟合算法边缘直线拟合算法在相机参数已知的情况下，基于边缘直线拟合技术进行畸变校正[5]。

matlab 鱼眼矫正公式鱼眼矫正是一种常见的图像处理技术，用于将鱼眼镜头拍摄的图像进行畸变校正，使其更符合人眼的观察习惯。

在Matlab中，可以使用不同的方法来实现鱼眼矫正，其中一个常见的方法是使用多项式畸变校正模型。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何在Matlab中实现鱼眼矫正：matlab.% 假设有一个鱼眼图像fisheyeImage需要进行矫正。

fisheyeImage = imread('fisheyeImage.jpg');% 获取图像尺寸。

[height, width, ~] = size(fisheyeImage);% 定义畸变校正参数。

focalLength = 800; % 焦距。

k1 = 0.2; % 畸变参数。

% 计算图像中心。

centerX = width / 2;centerY = height / 2;% 生成网格。

[X, Y] = meshgrid(1:width, 1:height);% 将网格坐标转换为极坐标。

theta = atan2(Y centerY, X centerX);r = hypot(X centerX, Y centerY);% 应用畸变校正公式。

rCorrected = r . (1 + k1 r.^2 / focalLength^2);% 将极坐标转换回直角坐标。

Xcorrected = rCorrected . cos(theta) + centerX; Ycorrected = rCorrected . sin(theta) + centerY; % 对校正后的坐标进行插值，得到校正后的图像。

correctedImage = zeros(height, width, 3);for i = 1:3。

correctedImage(:,:,i) = interp2(X, Y,double(fisheyeImage(:,:,i)), Xcorrected, Ycorrected); end.% 显示原始图像和校正后的图像。

《数字图像处理》课程设计报告设计课题: 桶型畸变校正姓名: 零零发专业: 大内密探学号: 008 日期:福建师范大学闽南科技学院1 设计目的和意义摄像头拍照时为获取较大的视角势必要加入广角,然而加入广角便不可避免的发生图像桶形畸变,即使抓拍的图像产生鱼眼状中间凸起的形变,而这必将影响下一步的图像处理操作,为了准确的还原原始图像则需要利用各种技术对图像桶形畸变进行校正。

2 设计任务和要求1、掌握数字图像桶型畸变校正的一般过程2、采用Matlab实现数字图像桶型畸变校正的方法3、比较校正前后的处理效果（结果详见4 设计结果）3 设计原理和方案3.1 桶型畸变的影响具体问题具体分析，先从问题产生原因入手，才能更好的解决问题。

根据右边样图可知，桶形畸变会造成问题主要为图像像素点会放射式地围绕中心点，使得图片呈桶形膨胀状的失真。

3.2 设计原理原理图其中，r u是非畸变图像中某像素点到图像中心的距离，r d是畸变后该像素点到图像中心的距离，k是畸变因子，与具体的镜头相关。

3.3 设计方案4 设计结果注意事项1、畸变因子K，根据实际情况调整2、图像类型不同，处理方式也稍有改动二值图像5 总结本次所使用的桶型畸变校正方法能够有效的实现对桶型畸变图片的校正，而且经过测试对大部分桶型畸变图像均有有效。

局限在于，要调整相应的K1和K2的值才能呈现一张正常、无畸变且符合人眼视觉的图片，而所付出的仅是边缘的裁剪。

参考文献[1] 冯伟.图像桶形畸变校正的研究与实现[C].中国.中国学术期刊,2011年：41-53.附录1、代码:clc;clear;close allI1=imread('1.jpg');I2=imread('2.jpg');k1=-0.00000085; %畸变参数，根据实际情况调整k2=-0.00000085;k3=-0.00000026; %图3 k1=k2=-0.000002k4=-0.00000026;img_size1=size(I1)img_size2=size(I2)J1=zeros(img_size1);J2=zeros(img_size2);J1=uint8(J1);J2=uint8(J2);for P1=1:img_size1(1) %垂直方向y=P1-img_size1(1)/2;for P2=1:img_size1(2) %水平方向x=P2-img_size1(2)/2;y1=round( y * (1 + k1 * x^2 + k2 * y^2) );x1=round( x * (1 + k1 * x^2 + k2 * y^2) );y1=y1+img_size1(1)/2;x1=x1+img_size1(2)/2;if x1<1 || x1>img_size1(2) || y1<1 || y1>img_size1(1)J1(P1,P2)=0;elseJ1(P1,P2)=I1(y1,x1);endendendfor L0=1:img_size2(3)for L1=1:img_size2(1)n=L1-img_size2(1)/2;for L2=1:img_size2(2)m=L2-img_size2(2)/2;n1=round( n * (1 + k3 * m^2 + k4 * n^2) );m1=round( m * (1 + k3 * m^2 + k4 * n^2) );n1=n1+img_size2(1)/2;m1=m1+img_size2(2)/2;if m1<1 || m1>img_size2(2) || n1<1 || n1>img_size2(1)J2(L1,L2,L0)=0;elseJ2(L1,L2,L0)=I2(n1,m1,L0);endendendendfigure(1);subplot(2,2,1); imshow(I1);title('处理图1');subplot(2,2,2); imshow(J1);title('图1 桶型畸变矫正');subplot(2,2,3); imshow(I2);title('处理图2');subplot(2,2,4); imshow(J2);title('图2 桶型畸变矫正');imwrite(J1,'桶型畸变矫正1.jpg');imwrite(J2,'桶型畸变矫正2.jpg');2、图片：留言希望对你能有所帮助，代码没怎么解释，希望你自己好好理解。

MATLAB技术图像更正方法在当今数字图像处理技术的发展中，图像更正方法在各个领域都起着重要的作用。

无论是摄影、医学成像还是遥感图像处理，图像更正能够有效地提升图像质量和准确性。

MATLAB作为一款强大的数学计算和编程软件，提供了丰富的图像处理工具箱，可以帮助我们实现各种图像更正方法。

下面将介绍几种常见的MATLAB技术图像更正方法。

一、灰度拉伸灰度拉伸是一种常用的图像对比度增强方法，能够调整图像灰度级的分布范围，使得图像的细节信息得以显示。

在MATLAB中，可以使用imadjust函数来实现灰度拉伸。

该函数通过调整输入图像的像素强度范围，线性地映射到指定的输出范围。

二、直方图均衡化直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的非线性方法。

通过对图像的灰度直方图进行改变，使得所有灰度级在统计上具有相同的概率分布。

在MATLAB中，可以使用histeq函数实现直方图均衡化。

该函数将输入图像的直方图分布均匀化，并返回均衡化后的图像。

三、滤波更正图像的退化常常来自于传感器噪声、运动模糊等因素。

为了消除这些影响，可以采用滤波更正方法。

MATLAB中提供了各种滤波器函数，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些函数通过对图像进行滤波操作，能够去除噪声和模糊，恢复图像的细节和清晰度。

四、几何校正几何校正是一种用于修复图像畸变的方法，常用于计算机视觉、遥感图像处理等领域。

MATLAB提供了几何校正工具箱，可以对图像进行旋转、平移、缩放和投影等操作，从而纠正图像的几何形状。

五、颜色校正颜色校正是一种用于调整图像颜色平衡的方法。

在摄影和印刷领域，常常需要保证图像的色彩准确性。

MATLAB中的colorcorrection包提供了一系列用于颜色校正的函数。

这些函数可以根据不同的颜色空间理论进行图像校正，确保图像颜色的一致性和准确性。

六、图像融合图像融合是将多幅图像的信息融合到一幅图像中的过程。

在摄影测量和遥感图像处理中，图像融合常用于增强图像细节和提升图像分辨率。

鱼眼图像校正这两天在做鱼眼图像的校正，也就是鱼眼镜头拍摄的照⽚的校正。

⾸先，先贴两张图，学学siggraph，哈哈哈。

开玩笑。

梦寐以求的图形学年会啊！
这⾥采⽤的⽅法，是从鱼眼图像成像的原理⼊⼿，反投影到平⾯图像，所以，很简单。

⽽且景深可以调节，调节景深，可以看到不同的⽅位的图像。

注意，可以发现，校正后的图像，似乎缺少了很多原图的信息。

是的。

因为，从成像的原理⼊⼿，那么，原来视⾓有200多度的鱼眼图像，校正到平⾯图像，肯定会有⼀些景物，在平⾯图像上是显⽰不出来的。

但是，我们可以调节景深，从⽽可以达到看到更多景物的⽬的。

所以，要从根本上理解成像的原理，才可以理解。

也正应了那句⽼话，理论是最根本的，数学是最根本的。

调节景深，可以得到如下的结果图：
可以看到，发⽣了变化。

所以，从理论上讲，就很容易理解。

这个⽅法，与⼀般的校正不⼀样，尤其是采⽤多项式的图像校正，那些完全是基于图像，⽽与图像的内容以及畸变的机理压根没有关系，没有思考。

不过，话说回来，这⾥还是有⼀些问题的，因为投影⾯，我假设为球，所以，还有很多值得思考，和去完善。

下⼀步⼯作：
1. 如果有时间，采⽤GPU加速，并达到实时，还可以调节窗⼝。

2. 基于鱼眼图像的三维重建。

\(^o^)/ 欧耶！
再来两张图吧，。

鱼眼图像畸变校正算法司 磊 朱学玲（安徽新华学院 信息工程学院 安徽 合肥 230088）摘 要： 根据鱼眼镜头成像的特点，选择合适的图像畸变校正算法，标定鱼眼图像的中心和半径，用标定得到的参数进行校正，推出校正模型，方法简单，易于实现，并对鱼眼图的畸变矫正问题提出意见与看法。

关键词： 鱼眼图像；畸变矫正；图像预处理；图像增强中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）1110166－02鱼眼图像的畸变矫正是以某种独特的变换方式将一副鱼眼 2 有关鱼眼图片的粗略校正图像转换为理想图像的操作，这种操作在全方位视觉导航中具1）求取鱼眼图像行和列的比值有重要的作用，是系统自动识别、跟踪和定位目标所必须的基将投射生成标准圆变换为鱼眼图片并求取图片中心点的方础操作。

法与普通相机照相原理不同，对于提取出来的鱼眼图片的轮1 畸变图像的校正原理廓，我们先假定一个阈值，比如设一个灰度值30，用软件勾勒描绘出校正鱼眼图片大概的轮廓，然后先求出该轮廓的中心点根据畸变图像特点标定坐标图，求取标定点像素的理想值坐标，根据轮廓的图形和鱼眼图像的中心点的坐标，可计算出和实际值，同时生成坐标映射表，再把坐标映射表用于畸变图畸变图像的圆半径，从而求取鱼眼图像的中心点坐标和鱼眼图像的校正程序后，即可得到无畸变图像，具体处理过程如下：像的粗略轮廓的图像的半径相对比，以便于将鱼眼图像的大概1）标定坐标轮廓重新调整处理，变的更为精确和直观。

假定畸变校正的鱼镜头中心的畸变可以忽略为零，以镜头为中心，离镜头越眼图片的半径中的行坐标曲线和列坐标曲线不相等，则我们需远的地方畸变越大。

以镜头为中心标定坐标图，对图像进行坐要将畸变校正的鱼眼图像中的园的半径的曲线与下面的公式相标的标定，按正方形均匀排列圆点，如图1所示。

乘，然后就可以变换为普通的标准圆的图像。

下面公式中（u，v）是畸变校正的鱼眼图片的中心点，β为畸变校正的鱼眼图像行和列的比值。

提取鱼眼图像轮廓的算法改进及图像校正常丹华;赵丹;杨峰明;赵国立【摘要】The use of fisheye lens causes strong distortions in the resulted images. Accurate contour extraction of the fisheye image is a prerequisite for image correction. Traditional algorithm is ineffective to suppress the noises and can not be used when massive black pixels appear in the fisbeye image's circular outline area. So an improved tangent method of fisheye image contour extraction is proposed in this paper. The experiment results show that the proposed algorithm can exact the center and radius of the fisbeye images and has obvious superiority of high precision and good real-time. Finally, a satisfactory effect of fisheye image distortion correction is achieved by applying spherical coordinate orientation.%用鱼眼镜头拍摄的图像具有严重的变形,精确地提取鱼眼图像的轮廓是进行图像校正的前提.针对传统的提取鱼眼图像轮廓的算法对噪点抑制能力不强,在有效区域存在大量黑色像素时算法失效等缺点,本文提出了一种改进的提取鱼眼图像轮廓的切线法.实验表明,该算法能准确定位鱼眼图像的圆心坐标和半径,精度高、实时性好,具有明显的优越性.最后,本文用球面坐标定位法对图像进行变形校正,取得了很好的效果.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2012(042)004【总页数】4页(P448-451)【关键词】鱼眼镜头;轮廓提取;切线法;变形校正【作者】常丹华;赵丹;杨峰明;赵国立【作者单位】燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言在一般的工业光电图像检测中，由于需要监测的视场小，用普通的镜头即可满足要求，但在一些特殊的测量领域，如机器人导航［1］、虚拟实景技术、大视场、大范围公共场所安全监控等，由于需要监测的范围很大，用单一的普通的成像镜头达不到要求，基于鱼眼镜头的全方位视觉系统有广泛的市场需求。