图像畸变矫正

本篇文章将介绍图像畸变矫正的相关知识及实现方法。

一、畸变问题的定义

在图像采集或者图像处理的过程中，由于摄像头的物理结构等因素，会导致照片出现失真或变形的情况，这种现象就是图像畸变。

图像畸变问题主要分为两种类型：

径向畸变：摄像头的透镜对着物体进行成像时，由于透镜的非线性变形等因素，使得图像出现像球面一样扭曲的情况，这种现象被称为径向畸变。
切向畸变：摄像头的透镜对着物体进行成像时，由于透镜可能不是平行于成像方向的，或者图像处理过程中对图像进行旋转等操作，这些因素都可能导致图像出现歪斜或倾斜的情况，这种现象被称为切向畸变。

二、畸变矫正的方法

针对图像畸变问题，常见的矫正方法主要有以下三种：

基于查找表的畸变矫正法

该方法通过在成像时获取透镜的畸变校正参数，进行一系列的坐标转换等计算，生成一个查找表，将大量需要矫正的图像映射到查找表中进行匹配，从而实现畸变的矫正。这种方法的优点是处理速度快，适用于大量数据的畸变矫正需求。

基于校正模型的畸变矫正法

该方法通过对透镜畸变的建模和分析，预测或者估计透镜对图像进行变换的参数，然后根据这些参数对图像进行矫正。这种方法的优点是可以根据特定的环境或者透镜配置对畸变进行更精准的矫正，并且可以处理复杂的畸变情况。

基于直接法的畸变矫正法

该方法将图像畸变的问题看作是一种优化问题，在不需要额外的校准信息的情况下通过最小化图像变形的指标函数来进行畸变矫正，从而达到最优化的效果。这种方法的优点是适用于各种类型的畸变问题，并且可以进行迭代优化，不断提高畸变矫正的准确性。

三、代码示例

下面展示一个基于OpenCV库的畸变矫正实现代码：

import cv2
import numpy as np

# 图像畸变矫正
def undistort(img, mtx, dist, newcameramtx):
    # 获取图像大小
    h, w = img.shape[:2]

    # 根据OpenCV官方文档创建映射表
    mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx, dist, None, newcameramtx, (w, h), cv2.CV_32FC1)

    # 矫正图像
    dst = cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)

    return dst

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 读取图像
    img = cv2.imread('test.jpg')

    # 将图像从BGR转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 获取相机校正参数和畸变系数
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

    # 获取新相机矩阵
    newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 1, (w, h))

    # 畸变矫正
    dst = undistort(img, mtx, dist, newcameramtx)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Original', img)
    cv2.imshow('Undistorted', dst)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()