图像畸变校正

测绘技术中的畸变校正与影像配准随着科技的不断发展，测绘技术在我们的生活中发挥着重要的作用。

从城市规划到农田管理，从环境保护到交通规划，测绘技术都扮演着重要的角色。

在测绘技术的发展过程中，畸变校正与影像配准是两个关键的环节。

一、畸变校正畸变是指由于光学系统或传感器的设计和制造不完美，导致图像在采集过程中发生形变的现象。

这种畸变会严重影响到图像的准确性和可用性，在测绘领域尤为重要。

对于正常的拍摄照片，我们无需考虑畸变问题，但对于测绘图像来说，畸变校正是不可或缺的。

测绘图像中最常见的畸变是摄影畸变。

这种畸变包括径向畸变和切向畸变。

径向畸变是由于镜头成像时光线的非线性传播导致的，使得图像的边缘出现拉伸或压缩的现象。

而切向畸变则是由于镜头的装配错误或使用不当导致图像出现倾斜和弯曲的情况。

为了消除畸变对测绘结果的影响，测绘技术中采用了畸变校正的方法。

畸变校正的目标是将图像返回到其原始形态，恢复成准确的视觉信息。

在传统的测绘技术中，畸变校正是通过测量畸变参数，并利用数值计算方法对图像进行变换来实现的。

但这种方法比较繁琐，并需要相对较高的计算资源。

近年来，随着计算机视觉的发展，畸变校正的方法也得到了革新。

利用计算机视觉技术，可以通过分析图像的特征点来估计畸变参数，并对图像进行校正。

这种方法不仅简化了操作流程，还提高了校正的精度和效率。

二、影像配准影像配准是指将不同来源或不同角度拍摄的影像进行几何变换或空间对齐，使得它们在同一参考坐标系下能够精确对应。

影像配准在测绘技术中扮演着重要的角色。

通过将多个影像进行配准，可以生成更加准确的测量结果，提高测绘产品的质量和可用性。

影像配准的方法根据应用需要和数据类型的不同，可以分为基于特征点的配准和基于区域的配准两种。

基于特征点的配准方法适用于具有明显特征点的影像，通过提取、匹配特征点来确定影像之间的关系，并进行几何变换。

这种方法具有较高的配准精度和效率，广泛应用于卫星影像、航空影像等。

放射科医学图像的几何校正与影像畸变的矫正放射科医学图像在诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。

为了确保图像的准确性和可靠性，需要进行几何校正和影像畸变的矫正。

本文将介绍放射科医学图像的几何校正和影像畸变的矫正方法，以提高医学图像的质量和准确性。

一、放射科医学图像的几何校正放射科医学图像的几何校正是指通过数学方法，对图像进行几何变换，以纠正由于成像设备或体位不准确导致的图像形变和尺寸失真。

几何校正可以分为图像旋转、平移、缩放和扭曲等几个方面。

1. 图像旋转图像旋转一般是通过调整图像中某一角度的旋转来实现。

旋转角度的选择取决于成像设备的角度偏差和体位错位的程度。

常用的旋转方法包括仿射变换、旋转矩阵和旋转向量等。

通过旋转操作，可以将图像中的主要结构和解剖部位调整到正确的位置，提高医学图像的可读性和解释性。

2. 平移校正平移校正是指通过图像的平移操作，将图像中的解剖部位从一个位置移动到另一个位置，以纠正由于体位错误或成像设备位置不准确导致的图像偏差。

平移校正一般使用平移矩阵或平移向量进行计算，并通过调整图像中的像素值实现。

平移校正可以保持图像的比例关系和尺寸不变，仅调整图像位置，提高图像的空间定位准确度。

3. 缩放校正在放射科医学图像中，由于成像设备的参数误差或成像距离的变化，图像的尺寸可能发生缩放。

为了纠正图像中的尺寸失真，可以使用缩放校正方法进行处理。

缩放校正一般通过调整图像中的像素间距和像元大小来实现。

常用的缩放校正方法包括线性插值、双线性插值和双三次插值等。

通过缩放校正，可以恢复图像的准确比例和尺寸。

4. 扭曲校正扭曲校正是指纠正图像中的形变和畸变，使其更符合真实的解剖形态。

扭曲校正的方法较为复杂，一般利用非刚性变换模型进行计算。

在扭曲校正中，常用的方法包括B样条插值、流体变形模型和非线性拟合等。

通过扭曲校正，可以消除图像中的非线性形变和畸变，提高医学图像的形态学准确性。

二、影像畸变的矫正影像畸变是指由于成像设备本身的特性或成像过程中的干扰因素导致的图像形态和结构失真。

数字图像处理图像畸变及校正1 图像畸变介绍从数字图像处理的观点来考察畸变校正, 实际上是一个图像恢复的过程, 是对一幅退化了的图像进行恢复。

在图像处理中，图像质量的改善和校正技术，也就是图像复原，当初是在处理从人造卫星发送回来的劣质图像的过程中发展、完善的。

目前，图像畸变校正的应用领域越来越广，几乎所有涉及应用扫描和成像的领域都需要畸变校正。

图像在生成和传送的过程中，很可能会产生畸变，如：偏色、模糊、几何失真、几何倾斜等等。

前几种失真主要是体现在显示器上，而后一种失真则多与图像集角度有关。

不正确的显影，打印、扫描，抓拍受反射光线的影响等方式，都会使图像产生偏色现像。

模糊、几何畸变主要是在仪器采集图片过程中产生，大多是因机器故障或操作不当影响导致，如在医学成像方面。

而几何空间失真广泛存在于各种实际工程应用中，尤其是在遥感、遥测等领域。

2 畸变产生的原因在图像的获取或显示过程中往往会产生各种失真（畸变）：几何形状失真、灰度失真、颜色失真。

引起图像失真的原因有：成像系统的象差、畸变、带宽有限、拍摄姿态、扫描非线性、相对运动等;传感器件自身非均匀性导致响应不一致、传感器件工作状态、非均匀光照条件或点光源照明等；显示器件光电特性不一致；图像畸变的存在影响视觉效果，也是影响图像检测系统的形状检测和几何尺寸测量精度的重要因素之一。

3 图像畸变校正过程所用到的重要工具灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图象中灰度级分布的统计。

灰度直方图是将数字图象中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。

通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为想像素个数。

直方图上的一个点的含义是，图像存在的等于某个灰度值的像素个数的多少。

这样通过灰度直方图就可以对图像的某些整体效果进行描述。

从数学上讲，图像的灰度直方图是图像各灰度值统计特征与图像灰度值出现的频率。

从图形上来讲，它是一个一维曲线，表征了图像的最基本的统计特征。

作为表征图像特征的信息而在图像处理中起着重要的作用。

cv畸变图像校正（使⽤openCV）获取镜头的畸变参数1 基于平⾯标定版的畸变参数计算。

使⽤既定的标定版，从多个⾓度进⾏拍照，如下：2 使⽤openCV中的标定板⾓点检测函数，检测出⾓点。

int cvFindChessboardCorners(const void* image, CvSize patternSize, CvPoint2D32f* corners, int* cornerCount=NULL,int flags=CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESHParameters:image – Source chessboard view; it must be an 8-bit grayscale or color imagepatternSize – The number of inner corners per chessboard row and column ( patternSize =cvSize(points_per_row,points_per_colum) = cvSize(columns,rows) )corners – The output array of corners detectedcornerCount – The output corner counter. If it is not NULL, it stores the number of corners foundflags – Various operation flags, can be 0 or a combination of the following values:CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH - use adaptive thresholding to convert the image to black and white, rather than afixed threshold level (computed from the average image brightness).CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE - normalize the image gamma with EqualizeHist before applying fixed or adaptivethresholding.CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS - use additional criteria (like contour area, perimeter, square-like shape) to filter outfalse quads that are extracted at the contour retrieval stage.3 找到亚像素⾓度位置，函数：cvFindCornerSubPix4 赋值给像点坐标和对应地⾯点坐标size.height = img_->height;size.width = img_->width;float dImage[CornerNumbers*2];float dObject[CornerNumbers*3];int dCount[NumberImages];float dIntrin[9];//float dDistor[4];//float dRot[NumberImages*3];float dTrans[NumberImages*3];CvMat object_points, image_points, point_counts;CvMat intrinsic, distortion, rot, trans;cvInitMatHeader(&object_points,CornerNumbers ,3, CV_32FC1, dObject);cvInitMatHeader(&image_points, CornerNumbers, 2, CV_32FC1, dImage);cvInitMatHeader(&point_counts, NumberImages, 1, CV_32SC1, dCount);cvInitMatHeader(&intrinsic, 3, 3, CV_32FC1, dIntrin);cvInitMatHeader(&distortion, 1, 4, CV_32FC1, dDistor);cvInitMatHeader(&rot, NumberImages, 3, CV_32FC1, dRot);cvInitMatHeader(&trans, NumberImages, 3, CV_32FC1, dTrans);for (int i = 0; i < NumberImages; i++){dCount[i] = ROWS*COLS;// *****每⼀⾏⾓点数（ROWS），每⼀列⾓点数（COLS）for (int j = 0; j < COLS; j++)for (int k = 0; k < ROWS; k++){dImage[i*COLS*ROWS*2 + 2*ROWS*j + 2*k + 0] = p[i*COLS*ROWS+j*ROWS+k].x;dImage[i*COLS*ROWS*2 + 2*ROWS*j + 2*k + 1] = p[i*COLS*ROWS+j*ROWS+k].y;dObject[i*COLS*ROWS*3 + 3*ROWS*j + 3*k + 0] = k*10;dObject[i*COLS*ROWS*3 + 3*ROWS*j + 3*k + 1] = j*10;dObject[i*COLS*ROWS*3 + 3*ROWS*j + 3*k + 2] = 0;}}5 计算内外⽅位元素cvCalibrateCamera2(&object_points, &image_points, &point_counts, size, &intrinsic, &distortion, &rot, &trans, CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT);根据畸变参数纠正影像int width=image->width;int high=image->height;CvSize sz= buildSize(width,high);IplImage* dst = cvCreateImage( sz, IPL_DEPTH_8U, 1);//转换为灰度图cvCvtColor( image, ImageGry, CV_RGB2GRAY);//cvFlip( ImageGry, NULL, 0);// 有时候需要翻转double *mi= new double[3*3];double *md = new double[4];CvMat intrinsic_matrix,distortion_coeffs;//摄像机内参数cvInitMatHeader(&intrinsic_matrix,3,3,CV_64FC1,mi);//镜头畸变参数cvInitMatHeader(&distortion_coeffs,1,4,CV_64FC1,md);//****** 畸变参数赋值 *******double fc1,fc2,cc1,cc2,kc1,kc2,kc3,kc4;fc1 = 533.817749;fc2 = 534.484619 ;cc1 = 319.5;cc2 = 239.5;kc1 = -0.302179;kc2 = 0.148561;kc3 = 0.001140 ;kc4 = -0.000979;cvmSet(&intrinsic_matrix, 0, 0, fc1);cvmSet(&intrinsic_matrix, 0, 1, 0);cvmSet(&intrinsic_matrix, 0, 2, cc1);cvmSet(&intrinsic_matrix, 1, 0, 0);cvmSet(&intrinsic_matrix, 1, 1, fc2);cvmSet(&intrinsic_matrix, 1, 2, cc2);cvmSet(&intrinsic_matrix, 2, 0, 0);cvmSet(&intrinsic_matrix, 2, 1, 0);cvmSet(&intrinsic_matrix, 2, 2, 1);cvmSet(&distortion_coeffs, 0, 0, kc1);cvmSet(&distortion_coeffs, 0, 1, kc2);cvmSet(&distortion_coeffs, 0, 2, kc3);cvmSet(&distortion_coeffs, 0, 3, kc4);//******** 矫正畸变(opencv)***********cvUndistort2( ImageGry, dst, &intrinsic_matrix, &distortion_coeffs); //******** 显⽰结果 (opencv)***********cvNamedWindow( "矫正", 1 );//创建窗⼝cvShowImage("矫正", dst);cvWaitKey(1);cvReleaseImage( &dst );原图和纠正的图。

相机畸变校正参数摘要：一、相机畸变校正的重要性二、畸变校正参数的设置方法1.垂直方向畸变校正2.水平方向畸变校正3.色彩失真校正4.像素级畸变校正三、畸变校正软件推荐与使用教程四、校正过程中应注意的问题正文：相机畸变校正参数在摄影和图像处理领域，畸变校正一直是一个热门话题。

畸变是指镜头在拍摄过程中对图像产生的失真现象，主要包括垂直方向畸变、水平方向畸变、色彩失真和像素级畸变等。

畸变校正的目的就是消除这些失真，还原图像的本来面目。

本文将详细介绍相机畸变校正参数的设置方法，以及一些实用的畸变校正软件和注意事项。

一、相机畸变校正的重要性相机畸变校正的重要性不言而喻。

畸变校正可以提高图像质量，使画面更加真实、自然。

在进行畸变校正之前，我们先来了解一下畸变的类型。

1.垂直方向畸变：当镜头焦距变化时，图像的四角会出现不同程度的变形。

2.水平方向畸变：镜头在水平方向上对图像产生的失真。

3.色彩失真：由于镜头材料、光线反射等因素，图像的色彩可能会产生偏差。

4.像素级畸变：像素尺寸和镜头焦距的比值会导致图像边缘的像素变形。

二、畸变校正参数的设置方法在进行畸变校正时，我们需要针对不同类型的畸变进行相应的参数设置。

以下为常见的畸变校正参数设置方法：1.垂直方向畸变校正：通过调整镜头的垂直方向畸变参数，可以有效消除图像四角的变形。

大多数相机和图像处理软件都提供了垂直方向畸变校正功能，用户可以根据实际拍摄效果进行调整。

2.水平方向畸变校正：水平方向畸变校正相对简单，一般可通过裁剪图像或使用图像处理软件进行校正。

3.色彩失真校正：色彩失真校正需要针对不同镜头进行调整。

用户可以通过相机提供的白平衡设置、后期处理软件的色彩调整功能等方式进行校正。

4.像素级畸变校正：像素级畸变校正较为复杂，通常需要使用专业的图像处理软件进行。

这类软件可以对图像进行像素级别的调整，使画面更加平整。

三、畸变校正软件推荐与使用教程市面上有许多畸变校正软件，这里推荐几款较为实用的：1.Adobe Lightroom：一款强大的图像处理软件，内置了畸变校正功能。

Photoshop中的图像校正工具：修复失真的关键Photoshop是一款强大的图像处理工具，它提供了许多有用的功能来修复和校正图像中的失真问题。

在这篇文章中，我将详细介绍Photoshop中的图像校正工具，以及修复失真的关键步骤。

一、Photoshop中的图像校正工具概述图像校正工具是Photoshop中用于纠正图像中失真问题的功能。

它们可以修复图像中的扭曲、畸变、色彩失真等问题，并提升图像的质量和准确性。

以下是几个常用的图像校正工具：1. 镜头校正：这是一个非常有用的工具，它可以校正因摄像机镜头导致的图像畸变问题。

通过输入相机和镜头的参数，镜头校正工具可以自动纠正图像中的畸变，并使图像更加真实和准确。

2. 透视校正：透视校正工具主要用于纠正图像中因透视摄影而导致的失真。

它可以调整图像的透视和变形，使得直线变得更加平直和垂直，提升图像的逼真度和专业性。

3. 畸变校正：畸变校正工具是用于修复图像中其他类型的失真，如鱼眼效果、形变等。

它可以通过调整图像中不同区域的变形参数，恢复图像的原貌，并提升视觉效果。

二、修复失真的关键步骤1. 导入图像：打开Photoshop软件，点击菜单栏的“文件”，选择“打开”命令，导入需要修复的图像。

2. 选择适当的图像校正工具：根据图像中的失真问题，选择合适的图像校正工具。

如需要修复镜头导致的畸变，可以使用镜头校正工具；如果出现透视失真，可以选择透视校正工具；对于其他类型的失真，可以使用畸变校正工具。

3. 调整参数：根据图像的具体情况，调整校正工具的参数。

比如，在镜头校正工具中，可以输入相机和镜头的参数，或者使用预设参数进行修正。

4. 应用校正效果：点击校正工具界面上的“应用”按钮，对图像应用校正效果。

根据图像的复杂性和失真程度，可能需要多次调整参数和应用校正效果来达到最佳效果。

5. 保存图像：完成校正后，可以点击菜单栏的“文件”，选择“保存”命令，保存修复后的图像。

图像处理中的畸变矫正方法在图像处理中，畸变指的是相机在拍摄时由于技术或物理原因引起的图像形变。

这种畸变的存在可能会使得图像的质量下降，影响图像的识别、分析和应用。

因此，在很多应用场景中需要进行畸变矫正。

畸变矫正方法的研究一直是图像处理领域的热点之一。

本文将介绍几种常见的畸变矫正方法。

一、几何矫正方法几何矫正方法是一种基于相机内外参数的畸变矫正方法。

这种方法的原理是通过计算相机的内部和外部参数，从而估计出畸变矫正所需要的变换矩阵。

在实现上，一般需要先标定相机，即通过多次拍摄特定的标定物件，得到相机的内部和外部参数。

然后再利用这些参数来进行畸变矫正。

几何矫正方法的优点是矫正效果比较好，可以达到很高的精度。

但是，这种方法需要相机标定的前提，而相机标定要求高精度的相机和标定物。

此外，该方法还需要大量的计算和复杂的算法，因此实现起来比较困难。

二、校正板矫正方法校正板矫正方法是一种简单而有效的畸变矫正方法。

这种方法的原理是通过先拍摄一张已知形状的校正板的图像，然后在图像中测量校正板的形状，最后利用测量结果进行畸变矫正。

校正板矫正方法的优点在于实现简单，只需要用一个已知形状的校正板即可。

而且这种方法的矫正精度也比较高。

但是，该方法的缺点是需要在每次拍摄之前先拍摄一张校正板的图像，这会增加系统的运行时间。

三、基于自适应滤波的方法自适应滤波是一种基于图像的局部特征进行滤波的方法。

该方法的思想是根据图像局部的特征来确定畸变的程度，并对其进行滤波，从而达到畸变校正的目的。

这种方法的优势在于可以适应不同的畸变类型和程度，并且可以在没有标定物的情况下进行畸变矫正。

自适应滤波方法的实现可分为两个步骤。

首先，需要提取图像的局部信息，确定畸变的程度和类型。

然后，根据提取的信息进行图像滤波，从而实现畸变矫正。

该方法的缺点在于需要大量的计算和运行时间，因此实现起来比较困难。

四、基于卷积核矫正方法基于卷积核的矫正方法是一种基于变换矩阵的方法。

图像校正原理
图像校正原理是一种将图像进行调整和变换以去除畸变和畸变的技术。

它通过对图像进行几何和光学变换，使得图像在几何上更加平直，色彩更加准确，从而提高图像的质量和可视性。

主要的图像校正原理包括几何校正和色彩校正。

几何校正是通过对图像进行几何变换来去除畸变。

它主要包括几何矫正、透视矫正和形变矫正。

几何矫正是通过调整图像的角度和比例来使图像更加平直。

它可以通过旋转、剪裁和缩放等操作来实现。

透视矫正是通过调整图像的透视关系来消除形变。

它可以通过校正图像的投影和变换矩阵来实现。

形变矫正是通过调整图像的形状和曲率来使图像更加平直。

它可以通过对图像进行扭曲和拉伸等操作来实现。

色彩校正是通过对图像的色彩信息进行调整来使图像的色彩更加准确。

它主要包括亮度校正、对比度校正和颜色校正。

亮度校正是通过调整图像的亮度值来使图像的光照更加均匀。

它可以通过调整图像的亮度和对比度来实现。

对比度校正是通过调整图像的对比度值来使图像的色彩更加鲜明。

它可以通过调整图像的色调和饱和度来实现。

颜色校正是通过调整图像的色彩值来使图像的颜色更加准确。

它可以通过调整图像的色温和色彩平衡来实现。

综上所述，图像校正原理是通过几何和色彩变换来调整和变换图像以去除畸变和畸变。

它可以提高图像的质量和可视性，使图像更加真实和准确。

摄影测量中的畸变校正技术与方法解析摄影测量是一种通过相机和传感器来测量地理信息的技术方法。

然而，在实际的摄影测量过程中，由于光学系统的限制和成像环境的不完美，图像中常常存在着各种畸变，这些畸变会严重影响测量的精度和准确性。

为了解决这一问题，研究人员们提出了各种畸变校正技术与方法。

一、镜头畸变的分类在摄影测量中，常见的镜头畸变主要有径向畸变和切向畸变两类。

1. 径向畸变：径向畸变又称为径向畸变，是由于光学系统的透镜形状不完美而导致的。

径向畸变会使得图像中心和边缘的像素变形，通常呈现出一种鱼眼形状，也就是所谓的“鱼眼畸变”。

2. 切向畸变：切向畸变是由于相机的成像平面与透镜的光轴之间不完全平行而引起的。

切向畸变会使得图像的水平和垂直线条弯曲，失去真实的几何形状。

二、畸变校正的需求畸变校正在摄影测量中非常重要。

首先，畸变会严重影响图像中目标物体的几何形状和尺寸，从而影响后续的测量和分析工作。

其次，在数字图像处理中，畸变也会对图像配准、图像拼接和三维重建等任务造成困扰。

因此，畸变校正是提高摄影测量精度和数据可靠性的关键技术之一。

三、畸变校正技术与方法1. 基于几何模型的畸变校正方法：基于几何模型的畸变校正方法主要是采用数学方法对图像进行几何校正，以恢复图像中目标物体的真实形状和几何特征。

常见的方法有极向投影法、鱼眼校正法、逆向映射法等。

2. 基于数学模型的畸变校正方法：基于数学模型的畸变校正方法主要是通过建立适当的数学模型来描述畸变，并通过参数估计和优化方法来对畸变进行校正。

常用的数学模型有多项式畸变模型和透镜失真模型。

3. 基于特征匹配的畸变校正方法：基于特征匹配的畸变校正方法主要是通过在图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来进行畸变校正。

常见的特征匹配算法有SIFT、SURF和ORB等。

四、畸变校正的应用领域畸变校正技术与方法在众多领域中都有广泛的应用。

其中，地理信息系统（GIS）、计算机视觉、机器人视觉和虚拟现实等领域对畸变校正有着较高的需求。

桶形畸变的校正方法
桶形畸变是由于成像设备的透视原理造成的图像畸变，即图像中心部分被拉伸，四周部分被压缩，呈现出桶形形状。

为了纠正这种畸变，可以采用图像处理算法进行校正。

具体介绍如下：
1. 直接形变法
直接形变法是最简单的校正方法，直接将图像中心部分的图案压缩，四周部分的图案拉伸，从而达到校正桶形畸变的目的。

该方法操作简单，但是会导致图像失真，适用于校正较小的桶形畸变。

2. 均衡化法
均衡化法是将图像中心部分局部进行扩展，四周部分局部进行压缩，然后对整幅图像进行全局均衡化处理，使得图像的灰度分布更加平均，以达到校正桶形畸变的目的。

该方法能够更好地保持图像中心的形状，但是计算量较大。

3. 映射变换法
映射变换法是基于人眼视觉的特点，将原始图像坐标系和目标图像坐标系建立对应关系，通过对坐标点的映射变换，将原始图像校正为目标图像。

该方法可以校正任意形状的桶形畸变，但是需要进行精确的计算，操作复杂。

综上所述，针对桶形畸变的校正方法有直接形变法、均衡化法和映射变换法，可根据实际情况选择合适的方法进行图像校正。