图像的 Homography 矫正

资 源 简 介

图像的 Homography 矫正

详 情 说 明

Homography矫正是一种用于处理图像几何畸变的技术，通常用于透视变换或平面物体的视角校正。这种技术通过计算源图像与目标图像之间的单应性矩阵（Homography Matrix），将原始图像中的坐标映射到一个新的平面上，从而消除透视畸变带来的影响。

在Matlab中实现Homography矫正通常需要以下几个关键步骤： 特征点匹配：首先需要在源图像和目标图像上选取对应的特征点，这些点通常位于同一物体的不同视角下。可以使用SIFT、SURF或手动选取特征点的方法来建立匹配关系。 计算单应性矩阵：利用匹配的特征点，通过最小二乘法或其他优化方法求解单应性矩阵，该矩阵描述了源图像到目标图像的变换关系。 应用几何变换：得到单应性矩阵后，将其作用于源图像，使用插值方法（如双线性插值）对图像进行重采样，生成矫正后的图像。

在`RectifyImg.m`中，这些步骤被封装成一个完整的处理流程。用户只需提供原始图像和对应的目标特征点坐标，即可自动完成矫正。这种方法在文档扫描、车牌识别或三维重建中都有广泛应用，能够提升后续处理的精度和稳定性。

扩展思考： 单应性矩阵的精度直接影响矫正效果，因此特征点选取要足够准确且分布均匀。 对于大视角变化或强畸变图像，可能需要结合相机标定或RANSAC算法来提高鲁棒性。 在实时应用中，可以进一步优化计算速度，例如采用GPU加速或预计算变换参数。