基于仿射变换和透视投影的摄像机镜头畸变校正方法

基于仿射变换和透视投影的摄像机镜头畸变校正方法
刘涌;黄丁发;刘志勤;贾渊
【期刊名称】《西南科技大学学报》
【年(卷),期】2010(025)003
【摘要】依照摄像机成像过程,提出了一种方便快捷的摄像机镜头畸变精确校正方法.基于逆向摄像机镜头校正模型、仿射变换和透视变换,推导了从标准靶标图像坐标到理想图像坐标之间的精确函数关系,采用最小二乘估计对畸变参数求解,利用双线性插值法还原理想图像,并给出了详细的实验过程和实验结果.结果表明,该方法具有对实验条件要求低、算法运行速度快、校正结果精确等特点,适用于自动实时校正环境.
【总页数】6页(P76-81)
【作者】刘涌;黄丁发;刘志勤;贾渊
【作者单位】西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳,621010;西南交通大学土木工程学院,四川成都,610031;西南交通大学土木工程学院,四川成都,610031;西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳,621010;西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳,621010
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.短焦距摄像机镜头的畸变校正方法 [J], 曾峦
2.摄像机镜头非线性畸变校正方法综述 [J], 杨必武;郭晓松
3.基于改进球面透视投影的鱼眼图像畸变校正方法 [J], 王向军;白皓月;吴凡璐;叶秀玲;;;;
4.基于改进球面透视投影的鱼眼图像畸变校正方法 [J], 王向军;白皓月;吴凡璐;叶秀玲
5.基于IACPSO算法的摄像机镜头畸变校正 [J], 任晓奎;靳琳;缴文斌
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镜头畸变的校正方法
1、根据畸变图像特点标定坐标图，求取标定点像素的理想值和实际值，同时生成坐标映射表，再把坐标映射表用于畸变图像的校正程序后，即可得到无畸变图像。

2、标定坐标，镜头中心的畸变可以忽略为零，以镜头为中心，离镜头越远的地方畸变越大。

以镜头为中心标定坐标图，对图像进行坐标的标定，按正方形均匀排列圆点。

3、先通过图像的、突出边缘细节；然后再用二值化处理增强调节对比度的图像，但部分样板点和背景的对比的差值较大，所以是设定一个阈值对整幅图像进行二值化，最后再对二值化后的图像再次进行中值滤波的方法处理，再次使用中值滤波方法可以有效的去除畸变图像中的部分椒盐噪声的影响。

二值化的主要作用是可以提高畸变校正图像的质量，预处理图像可以为点阵样板圆点中心的确定提供重要的作用。

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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。

在Lightroom中校正镜头与透视畸变建筑与城市，都是摄影师津津乐道的拍摄题材。

但是因为器材和空间的限制，拍摄这类题材的时候我们经常需要将镜头扬得很高，才能记录下它们的全貌。

这样一来，原本平行的线条就出现了汇聚感，导致画面看上去并不够理想。

除了专门以建筑题材为职业的摄影师，很少有人愿意花大价钱购买昂贵的移轴镜头，在其专门的光学机构帮助下来解决线条汇聚的问题。

幸运的是，Adobe同样也发明了对应的工具来帮助我们校正这类问题。

镜头配置文件首先，我们在镜头校正面板中应用镜头配置文件。

如果照片中带有信息，程序就能自动识别照片拍摄时使用的镶头。

部分相机与镜头组合无法在程序中被自动识别，这时候我们就需要从下拉列表中手动选择。

執行校正打开变换面板，这里提供了各式各样的画面校正选项。

水平是以横向线条作为参考，垂直则以纵向线条作为参考。

自动根据画面内容自行判断，完全同时执行水平和垂直校正。

引导式需要我们手动校正。

自动校正除非我们明确只需要校正画面中的水平倾斜问题，否则大多数时候都应该从自动选项开始。

对于建筑物拍摄来说，完全选项也是个不错的选择。

本例我们使用了自动校正，不过也许引导模式能得到更好的结果。

引导模式引导模式需要手动操作。

单击引导按钮，或者从面板左上方选择引导工具。

在画面中我们认为的垂直或水平边缘上拖动鼠标创建引导参考线。

拖动鼠标时，勾选下方工具栏中的“显示放大窗口”选项有助于提高参考线的精度。

调整设置沿着另一道边缘创建参考线。

引导模式最多可以添加4条参考线，但添加2条也可以。

我们在建筑两侧建立2条参考线，这2条参考线会让建筑的边缘变成平行状态。

操作的时候，可以在工具栏中勾选显示网格命令同样有助于提高精度。

最终优化调整透视可能改变画面原本的长宽比，所以在调整之后最好使用下方的长宽比滑块对画面的长宽比例做一些额外的优化调整。

最后，使用快捷键R选择裁切工具移除不需要的画面边缘，并对照片作相应的影调、色彩调整。

摄影中的镜头透视与畸变问题摄影是一门艺术，通过镜头捕捉到的画面可以展现出丰富的视觉效果。

然而，在摄影过程中，我们常常会遇到镜头透视与畸变问题。

镜头透视是指在摄影中，由于镜头的特性，远近物体的大小和距离会呈现出一定的变化。

而畸变则是指由于镜头的形状和设计不同，导致画面中的直线出现弯曲或变形的现象。

本文将探讨摄影中的镜头透视与畸变问题，并提供一些解决方法。

一、镜头透视问题镜头透视是指在摄影中，由于镜头的特性，远近物体的大小和距离会呈现出一定的变化。

这是由于镜头的焦距和视角的关系所导致的。

当我们使用长焦距镜头拍摄远处的物体时，远处的物体会显得更大，而近处的物体则会显得较小。

相反，当我们使用广角镜头拍摄近处的物体时，近处的物体会显得更大，而远处的物体则会显得较小。

为了解决镜头透视问题，我们可以采取以下方法：1. 使用适当的焦距：根据拍摄的主题和需要，选择合适的焦距。

如果想要突出远处的物体，可以选择长焦距镜头；如果想要拍摄广阔的景象，可以选择广角镜头。

2. 调整拍摄角度：通过改变拍摄的角度和位置，可以改变透视效果。

例如，如果想要突出远处的物体，可以选择一个较高的拍摄角度；如果想要突出近处的物体，可以选择一个较低的拍摄角度。

3. 使用景深控制：通过调整光圈大小和焦点位置，可以控制景深，从而改变透视效果。

较大的光圈和近距离对焦可以产生较浅的景深，使近处的物体显得更大；较小的光圈和远距离对焦可以产生较深的景深，使远处的物体显得更小。

二、畸变问题畸变是指由于镜头的形状和设计不同，导致画面中的直线出现弯曲或变形的现象。

主要有两种类型的畸变：桶形畸变和枕形畸变。

1. 桶形畸变：桶形畸变是指画面中的直线向中间弯曲的现象。

这种畸变主要出现在广角镜头中，特别是在拍摄建筑物等垂直线条较多的场景时。

为了解决桶形畸变问题，我们可以使用软件进行后期校正，或者使用特殊的镜头进行拍摄。

2. 枕形畸变：枕形畸变是指画面中的直线向外弯曲的现象。

一种畸变矫正方法引言在图像处理领域，畸变是指由于光学系统的非理想特性引起的图像形状扭曲。

畸变矫正是一项重要的任务，广泛应用于计算机视觉、机器人、无人驾驶等领域。

本文将介绍一种基于相机标定和透视变换的畸变矫正方法。

相机标定相机标定是畸变矫正的第一步，旨在确定相机的内部参数和畸变系数。

一般采用棋盘格标定法，通过拍摄多张棋盘格图片，利用角点检测算法和相机几何校正模型，计算出相机的内部参数和畸变系数。

畸变模型常见的畸变模型有径向畸变和切向畸变。

径向畸变是由于相机镜头的形状引起的，使得图像的直线弯曲。

切向畸变是由于相机镜头与图像传感器之间的不完全平行引起的，使得图像的直线偏离了水平或垂直。

畸变模型可以用数学表达式表示：- 径向畸变：![径向畸变公式](- 切向畸变：![切向畸变公式](![切向畸变公式](其中![徑向畸變公式]( 是畸变前后的半径比例，![徑向畸變公式]( 是径向畸变系数，![切向畸变公式]( 是切向畸变系数，![徑向畸變公式]( 是畸变后的像素坐标，![徑向畸變公式]( 是畸变前的像素坐标，![徑向畸變公式]( 是像素点到图像中心的距离。

畸变矫正畸变矫正的目标是将畸变后的图像转换为无畸变的图像。

本文采用透视变换的方法进行畸变矫正。

透视变换是一种二维坐标变换方法，可以将平面上的任意四边形变换为另一个平面上的任意四边形。

畸变矫正的具体步骤如下：1. 输入畸变后的原始图像和相机标定的参数。

2. 根据相机的内部参数和畸变系数，计算畸变后图像的畸变映射表。

3. 遍历原始图像的所有像素，根据畸变映射表，计算畸变后的像素坐标。

4. 使用透视变换方法，将畸变后的像素坐标映射回无畸变的像素坐标。

5. 根据透视变换后的像素坐标，对原始图像进行重采样，得到无畸变的图像。

实验结果本文使用了标准的计算机视觉库OpenCV实现了上述畸变矫正方法，并进行了实验评估。

实验结果表明，该方法能有效地进行畸变矫正，使得图像恢复为无畸变的形式，减少了视觉系统的误判和偏差。

镜头透视与畸变矫正的处理方法摄影是一门艺术，通过镜头的透视和畸变矫正，可以使照片更加真实、美观。

在摄影中，透视和畸变是常见的问题，但是通过一些处理方法，我们可以有效地解决这些问题，让照片更加出色。

一、镜头透视的处理方法镜头透视是指在拍摄过程中，由于镜头的特性，远离镜头中心的物体会出现透视效果，使得物体的大小和形状发生变化。

为了解决这个问题，我们可以采取以下几种处理方法：1. 使用长焦镜头长焦镜头具有较小的视角，可以有效地减少透视效果。

通过使用长焦镜头，我们可以将物体拉近，使其更加真实地呈现在照片中。

2. 调整拍摄角度透视效果与拍摄角度有关，通过调整拍摄角度，我们可以改变透视效果。

例如，如果想要拍摄高楼大厦，可以选择一个较低的角度拍摄，这样可以减少透视效果，使楼房更加挺拔。

3. 使用透视校正工具现在的相机和手机都配备了透视校正功能，通过这个功能，我们可以在拍摄后对照片进行透视校正。

这样可以有效地减少透视效果，使照片更加真实。

二、畸变矫正的处理方法畸变是指在拍摄过程中，由于镜头的特性，物体的形状会发生扭曲。

为了解决这个问题，我们可以采取以下几种处理方法：1. 使用低畸变镜头现在市面上有很多低畸变镜头，这些镜头具有较小的畸变效果。

通过使用低畸变镜头，我们可以有效地减少畸变问题。

2. 调整拍摄距离畸变问题与拍摄距离有关，通过调整拍摄距离，我们可以改变畸变效果。

例如，如果想要拍摄人像照片，可以选择一个适当的距离，使人物的形状更加真实。

3. 使用畸变校正工具现在的相机和手机都配备了畸变校正功能，通过这个功能，我们可以在拍摄后对照片进行畸变校正。

这样可以有效地减少畸变问题，使照片更加真实。

总结：镜头透视和畸变是摄影中常见的问题，但是通过一些处理方法，我们可以有效地解决这些问题。

通过使用长焦镜头、调整拍摄角度、使用透视校正工具等方法，可以减少镜头透视效果。

通过使用低畸变镜头、调整拍摄距离、使用畸变校正工具等方法，可以减少畸变问题。

基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法
透视畸变是指在采集照片或视频时，由于相机镜头的物理属性，导致图像中的直线在空间中不再是直线，而是呈现出弯曲的形状。

在摄影、计算机视觉和图像处理领域中，透视畸变的矫正是一个重要的问题。

相机标定是确定相机内部参数和外部参数的过程，以便于对从相机中采集的图像进行准确的测量和分析。

基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法可以消除相机图像中的畸变，从而提高测量和分析的准确性。

以下是一种基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法的步骤：
1. 采集图像：使用已经设置好的实验场景，采集一组由不同位置和姿态的标定板填充的图像。

2. 提取角点：对于每张图像，使用角点检测算法（如Harris角点检测）提取标定板上的角点。

3. 对角点进行特征匹配：将每张图像的角点与其他图像进行特征匹配，以确定相同角点的对应关系。

4. 估计相机参数：使用角点的对应点对，利用相机模型和几何约束等方法，估计相机的内部参数（如焦距、主点位置）和外部参数（如旋转矩阵和平移向量）。

5. 透视畸变矫正：根据估计的相机参数，对采集的图像进行透
视畸变矫正，将图像中的直线变为直线。

6. 评估标定结果：使用畸变矫正后的图像，评估相机标定的准确性和精度。

可以利用重投影误差等指标来评估。

7. 优化相机参数：根据评估结果，通过优化算法（如Levenberg-Marquardt算法）对相机参数进行优化，进一步提高标定的准确性。

这种基于透视畸变矫正的高精度相机标定方法可以在各种应用中使用，如计算机视觉、机器人导航、虚拟现实等。

通过消除透视畸变，并准确估计相机参数，可以使相机采集的图像更符合实际场景，提高测量和分析的准确度。

基于改进透视变换的畸变图像校正方法研究戴雯惠1，樊凌2（1.苏州经贸职业技术学院信息技术学院，江苏苏州215009；2.苏州市职业大学信息中心，江苏苏州215014）摘要：传统畸变图像校正方法存在一定局限性，为了提高畸变图像的校正能力，提出了基于改进透视变换的畸变图像校正方法研究。

根据透视变换的原理，将图像上的点映射到参数空间中，提取出图像中的直线，通过计算直线的交点，对透视变换进行改进，根据摄像机的投影过程，分析图像边缘出现变形的原因，利用透视变换镜头的图像成像模型，计算畸变图像的半径大小和圆心位置，结合有效畸变图像的提取流程，提取出有效畸变图像，采用经向畸变模型计算畸变图像的理想半径，通过计算两条线段之间的间距大小，求得畸变参数，将畸变图像定位到经纬图中，确定畸变图像的校正坐标，完成畸变图像校正算法的设计，结合畸变图像的校正流程设计，实现畸变图像的校正。

实验结果表明，基于改进透视变换的畸变图像校正方法不仅可以提高畸变图像的分辨率，还可以有效提高畸变图像的校正准确率，提高了畸变图像的校正能力。

关键词：改进透视变换；畸变图像；图像校正；矫正算法；畸变参数；中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1673-1131（2020）11-0063-030引言传统的畸变图像校正方法虽然可以提高畸变图像的校正精度，但是在畸变图像的预处理阶段和计算过程中就显得十分复杂。

对不同畸变相机拍摄的畸变图像，应采用不同的图像校正算法，畸变相机的参数通常应是已知的[1]。

这种限制使其不能广泛应用于多种场景和多种畸变相机中[2]。

畸变图像校正是指从畸变图像中去除畸变的过程，以及对几何畸变进行的几何校正。

图像的畸变在实际应用中，通常是由于输入设备姿态和位置的改变而造成的几何畸变，如缩放、旋转等[3-5]。

这些畸变可以通过原图坐标与畸变图坐标之间的关系来描述。

将消除几何畸变、恢复原始图像的问题转化为根据畸变图像与两坐标间的关系，寻找无几何畸变的图像。

仿射变换的原理及其误差纠正的方法仿射变换是计算机视觉和图形处理领域中常用的一种变换方法，可以对图像进行平移、缩放、旋转和倾斜等操作。

在实际应用中，由于图像采集设备的误差和图像本身的畸变等因素，会导致仿射变换后的图像出现误差。

本文将介绍仿射变换的原理以及常见的误差纠正方法。

一、仿射变换的原理仿射变换是一种线性变换，它可以用矩阵相乘的形式表示。

给定一个二维坐标系上的点P(x, y)，经过仿射变换后的新点P'(x', y')可以表示为：\[ \begin{bmatrix} x' \\ y' \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1\end{bmatrix} \]矩阵\[ \begin{bmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \]表示了仿射变换的矩阵形式。

矩阵中的a、b、c、d、e、f分别代表了平移、缩放、旋转和倾斜的参数，通过调整这些参数可以实现对图像的各种变换。

二、误差纠正方法1. 直线误差纠正在进行仿射变换后，原本在图像上的直线可能会出现畸变，呈现为曲线或者扭曲。

为了纠正这种误差，可以利用直线的特性来进行纠正。

通过检测图像中的直线，并计算仿射变换后的直线方程，然后通过调整变换矩阵的参数来使得变换后的直线更接近于真实的直线，从而达到误差纠正的目的。

2. 四边形畸变校正在仿射变换中，四边形可能会出现形变或者畸变的情况，这时需要对四边形进行畸变校正。

一种常见的方法是通过寻找四边形的内部特征点，利用这些特征点来计算仿射变换的变换矩阵，然后对四边形进行变换，使得畸变被纠正。