图像的畸变校正

资 源 简 介

图像的畸变校正

详 情 说 明

图像畸变是摄影测量和计算机视觉中常见的问题，尤其在广角或鱼眼镜头的使用中更为明显。鱼眼镜头能够提供超宽的视野，但也会引入严重的桶形畸变，导致图像边缘的直线出现弯曲。为了恢复图像的真实几何形状，需要进行畸变校正。

畸变校正的核心在于准确标定鱼眼镜头的畸变参数。标定过程通常基于相机标定板（如棋盘格）或已知特征点，通过拍摄多张不同角度的图像，计算镜头的内参（如焦距、主点）和畸变系数。其中，鱼眼镜头的畸变模型通常采用多项式或等距投影模型来描述。

在鱼眼镜头校正过程中，圆分割是一个关键步骤。由于鱼眼镜头的成像特点，捕捉到的图像通常为一个圆形区域，而非传统相机的矩形区域。通过边缘检测和霍夫变换，可以提取出该圆形有效区域的范围，排除无效的黑色背景，从而更精准地计算畸变校正映射。

得到畸变参数后，可以利用逆向映射方法进行图像校正。即对目标校正图像的每一个像素点，依据畸变模型反向计算该点在原始畸变图像中的对应位置，并通过插值（如双线性或双三次插值）得到校正后的像素值。这种方法能够有效消除鱼眼镜头的桶形畸变，恢复图像的几何真实性。

畸变校正广泛应用于自动驾驶、无人机航拍、虚拟现实（VR）等领域，确保后续的计算机视觉任务（如目标检测、三维重建）能够基于准确的图像数据进行。