matlab 代码实现 图像的畸变矫正 可直接运行 ，附实验数据图像，有注释

资 源 简 介

matlab 代码实现 图像的畸变矫正 可直接运行 ，附实验数据图像，有注释

详 情 说 明

图像畸变矫正是计算机视觉中的常见任务，主要用于消除由镜头特性引起的图像变形。MATLAB提供了完整的工具链来实现这一过程，主要包括相机标定和畸变校正两个关键步骤。

相机标定是畸变矫正的基础，需要通过拍摄标定板图像来获取相机内参和畸变系数。MATLAB的Camera Calibrator工具箱能自动检测棋盘格角点，计算相机的焦距、主点位置以及径向畸变系数（k1,k2,k3）和切向畸变系数（p1,p2）。

获得标定参数后，矫正过程采用反向映射法：对于矫正后图像的每个像素坐标，通过畸变模型计算其在原始图像中的对应位置，然后通过插值获取像素值。这种方法避免了正向映射可能出现的空洞问题。MATLAB的undistortImage函数封装了这一过程，内部使用双线性插值保证图像质量。

实验中使用的测试图像应包含明显的畸变特征，如直线弯曲或边缘变形。矫正后的图像会恢复直线的线性特征，整个处理流程完全自动化。对于需要更高精度的情况，可以调整标定板图像的数量和分布，或在标定后手动验证角点检测的准确性。

该实现直接集成了MATLAB的计算机视觉工具箱功能，避免了手动实现复杂的畸变模型计算，适合快速验证和实际应用部署。实验数据包含不同畸变程度的样本，便于对比矫正前后的效果差异。