智能车摄像头图像畸变矫正的研究
测绘技术中的畸变校正与影像配准
测绘技术中的畸变校正与影像配准随着科技的不断发展，测绘技术在我们的生活中发挥着重要的作用。
从城市规划到农田管理，从环境保护到交通规划，测绘技术都扮演着重要的角色。
在测绘技术的发展过程中，畸变校正与影像配准是两个关键的环节。
一、畸变校正畸变是指由于光学系统或传感器的设计和制造不完美，导致图像在采集过程中发生形变的现象。
这种畸变会严重影响到图像的准确性和可用性，在测绘领域尤为重要。
对于正常的拍摄照片，我们无需考虑畸变问题，但对于测绘图像来说，畸变校正是不可或缺的。
测绘图像中最常见的畸变是摄影畸变。
这种畸变包括径向畸变和切向畸变。
径向畸变是由于镜头成像时光线的非线性传播导致的，使得图像的边缘出现拉伸或压缩的现象。
而切向畸变则是由于镜头的装配错误或使用不当导致图像出现倾斜和弯曲的情况。
为了消除畸变对测绘结果的影响，测绘技术中采用了畸变校正的方法。
畸变校正的目标是将图像返回到其原始形态，恢复成准确的视觉信息。
在传统的测绘技术中，畸变校正是通过测量畸变参数，并利用数值计算方法对图像进行变换来实现的。
但这种方法比较繁琐，并需要相对较高的计算资源。
近年来，随着计算机视觉的发展，畸变校正的方法也得到了革新。
利用计算机视觉技术，可以通过分析图像的特征点来估计畸变参数，并对图像进行校正。
这种方法不仅简化了操作流程，还提高了校正的精度和效率。
二、影像配准影像配准是指将不同来源或不同角度拍摄的影像进行几何变换或空间对齐，使得它们在同一参考坐标系下能够精确对应。
影像配准在测绘技术中扮演着重要的角色。
通过将多个影像进行配准，可以生成更加准确的测量结果，提高测绘产品的质量和可用性。
影像配准的方法根据应用需要和数据类型的不同，可以分为基于特征点的配准和基于区域的配准两种。
基于特征点的配准方法适用于具有明显特征点的影像，通过提取、匹配特征点来确定影像之间的关系，并进行几何变换。
这种方法具有较高的配准精度和效率，广泛应用于卫星影像、航空影像等。
基于SIFT特征匹配的图像扭曲纠正方法研究
基于SIFT特征匹配的图像扭曲纠正方法研究随着数字图像处理技术的发展，对于图像质量、准确性的要求越来越高。
然而，在现实应用中，由于各种因素影响，例如摄像机视角、拍摄距离等，图像出现扭曲、变形等问题已经成为常见问题。
为了解决这一难题，目前普遍应用的图像扭曲纠正方法是基于SIFT特征匹配的。
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）技术是基于尺度空间理论的一种特征提取算法，该算法可以提取不受旋转、尺度、光照等影响的图像特征点。
因此，SIFT在图像匹配及图像拼接等领域有着广泛的应用。
在图像扭曲纠正领域，SIFT特征匹配可以实现对于两张图像的相似度计算，为后续图像变换提供基础。
首先，对于匹配图像的特征点进行提取，得到两张图像中的特征点集合。
然后，对于这两个特征点集合进行SIFT特征匹配。
通过对于两张图像之间的SIFT特征点进行匹配，可以实现对于两张图像的相似度计算。
在特征点匹配过程中，需要根据对应特征点的距离计算两张图像之间的相似度。
通常，根据距离阈值筛选出匹配度较高的特征点对。
接下来，对于得到的特征点对进行RANSAC（Random Sample Consensus）算法，从而可以得到最优的变换矩阵，进而将扭曲图像进行纠正。
RANSAC算法是一种鲁棒性较高的随机采样算法，可以从一系列观测值中筛选出最佳的模型参数。
在图像扭曲纠正中，RANSAC可以得到对于图像的最优旋转、平移等变换矩阵，从而实现对于图像扭曲的纠正。
最后，通过建立变换矩阵，将扭曲图像进行纠正。
在图像纠正的过程中，需要根据变换矩阵对于原始图像进行变换，实现从扭曲图像到纠正图像的转换。
通常，变换矩阵的计算及变换过程可以利用OpenCV等图像处理工具实现。
在变换的过程中，需要注意变换后图像的边界问题，通过拓展边界或裁剪图像等方式进行处理。
综上，基于SIFT特征匹配的图像扭曲纠正方法在实现图像扭曲纠正中具有重要意义。
影像几何纠正的原理与方法
影像几何纠正的原理与方法影像几何纠正是一种处理数字图像的方法，它旨在消除由于摄像机或摄影机位姿不正确或相机系统误差引起的图像畸变。
影像几何纠正的目标是获得准确的几何尺寸和形状的图像，从而能够进行精确的测量和分析。
以下是影像几何纠正的原理和方法的介绍。
一、影像畸变原理畸变是由于相机光学系统中的各种因素引起的，例如透镜形状、透镜组件组装不正确、镜头中心点的不对称等。
它会导致图像中的线条弯曲和形状变形现象。
影像畸变可以分为径向畸变和切向畸变两种类型。
径向畸变是由相机透镜的形状引起的，主要表现为图像中心与边缘的特征点与几何理想位置之间的距离不一致，以及边缘特征点的扩散变形。
径向畸变可以通过数学模型进行建模和校正，最常用的模型是径向对称畸变（radial symmetric distortion）和径向非对称畸变（radial asymmetric distortion）。
切向畸变是由于相机透镜组件的组装误差而引起的，主要表现为图像中特征点的扭曲和形状变形。
切向畸变可以通过数学模型进行建模和校正，最常用的模型是切向对称畸变（tangential symmetric distortion）和切向非对称畸变（tangential asymmetric distortion）。
二、影像畸变校正方法1.标定法：这是一种将相机的畸变参数与几何透视进行校正的方法。
标定法需要在摄像过程中采集一系列已知几何形状的校准物体的图像，并利用这些已知物体的几何特征进行优化求解，从而获取相机的畸变参数，并据此对所有图像进行校正。
2.特征点检测法：这种方法是通过检测图像中的特征点，并将其与理想的几何位置进行比较，从而估计并校正畸变。
特征点可以是直线的端点、圆的周长上的点等。
该方法通过对图像中的特征点进行配准和校正，可以获得较高精度的几何校正结果。
3.基于几何模型的校正法：这种方法通常利用已知的相机几何模型对图像进行纠正，例如针孔相机模型或透镜模型。
小鹏avm 原理
小鹏avm 原理AVM（Around View Monitor），中文名为全景环视系统，是一种在自动驾驶领域中广泛应用的自动泊车辅助系统。
AVM系统通过结合多个超大广角鱼眼摄像头，拍摄车辆四周的图像，并经过一系列的数据处理和图像处理技术，将这些图像进行畸变矫正、拼接融合，最终生成一个360度环绕的全景图像，为驾驶员提供车身四周的俯视图像，有效消除驾驶员的视野盲区。
AVM系统的工作原理可以分为以下几个步骤：1.摄像头拍摄：系统通过安装在车身前后左右四个方向的鱼眼摄像头捕捉车辆周围的图像。
这些摄像头具有超大的广角视野，能够覆盖更广泛的区域，从而获取更全面的车辆周围环境信息。
2.畸变矫正：由于摄像头镜头本身存在的畸变，拍摄到的图像需要进行畸变矫正处理。
这一步的目的是为了消除镜头畸变对图像质量的影响，使图像更加真实、准确。
3.图像拼接：经过畸变矫正后的图像需要进行拼接处理，将四个不同方向的图像按照车身周围的实际环境进行无缝拼接。
这一步的目的是为了生成一个完整的360度环绕全景图像。
4.鸟瞰图生成：通过投影变换等图像处理技术，将拼接后的全景图像转换为车辆上方的俯视图（鸟瞰图）。
这种视图方式更符合驾驶员的视觉习惯，有助于驾驶员更直观地观察车辆周围的障碍物和环境。
5.显示与交互：生成的鸟瞰图会显示在车辆的多媒体屏幕上，供驾驶员观察。
同时，系统还可以根据车身信号自动切换视角，使得不同场景下给用户呈现出恰当的视角和有用的图像。
驾驶员可以通过观察这些图像信息，轻松泊车或进行其他驾驶操作。
AVM系统作为图像处理技术和计算机视觉技术快速进步的成果，在交通领域有着广泛的运用。
随着技术的不断发展和完善，AVM系统未来有望配合超声波雷达系统、激光雷达系统、车联网系统等其他技术，进一步提升智能驾驶的安全性和便利性。
以上内容仅供参考，如需了解更多关于小鹏AVM系统的原理和技术细节，建议查阅小鹏汽车的官方技术文档或咨询相关技术人员。
摄像机镜头非线性畸变校正
将(2)式代入(1)式有：
像点的径向畸变在X 和Y方向上的分量
δ xr = k1 x ( x 2 + y 2 ) + Ο [( x , y ) 5 ] δ yr = k1 y ( x 2 + y 2 ) + Ο [( x , y ) 5 ]
高阶 分量
摄像机镜头非线性畸变数学模型
图.具有非线性畸变的示意图
影响摄像机镜头非线性畸变的因素
从针孔模型的成像原理和数码摄相机的结构分析， 可能产生镜头非线性 畸变的因素有如下几方面: CCD的制造误差:数码摄像机获取图像是由CCD板上 电荷偶合元件作为像素点来实现的，每个电荷偶合元 件的位置精度也就是像素点的位置精度。尤其是能够 接受真彩信号的CCD，因为每一像素点的信号是由三 个电荷偶合元件分别采集红、绿、蓝的信号组合而成 的，不同的颜色也会产生像素点的位置误差。
摄像机镜头非线性畸变数学模型
上述三种类型的非线性畸变都存在于光学镜头拍 摄的图像中，摄像机镜头的非线性畸变是这三种畸 变的叠加，由此可以建立图像坐标系中的非线性畸 变模型：
δx (x, y) = s1(x2 + y2) +2p1xy + p2 y3 +3p2 x2 +k1x(x2 + y2) δy (x, y) = s2(x2 + y2) +2p2 xy + p1x3 +3p1 y2 +k1y(x2 + y2) （1）
Φ像点所在的径向线 与Y轴的夹角， φ0最 大切向畸变处的径向 线与Y轴的夹角
摄像机镜头非线性畸变数学模型
离心畸变在x、y方向的分量与其在径向和切向分量之 间的关系如下： δ xd sin φ cos φ δ rd = δ yd cos φ − sin φ δ td 令 p1 = − j1 sin φ0 , p2 =
畸变矫正原理
畸变矫正的原理主要是通过建立数学模型描述畸变前和畸变后的点位置的对应关系，然后通过反向映射，将畸变后的位置的像素值赋给原位置，从而得到校正后的图像。
具体来说，畸变矫正可以分为两个步骤：
1. 建立畸变模型：这个步骤主要是通过找到畸变前和畸变后的点位置的对应关系，建立数学模型。
一般来说，这个模型可以描述切向畸变和径向畸变等不同类型的畸变。
2. 执行矫正操作：这个步骤主要是通过反向映射，将畸变后的位置的像素值赋给原位置，从而得到校正后的图像。
这个过程中需要进行插值或者取整操作。
在完成这两个步骤之后，就可以得到校正后的图像了。
畸变矫正的原理主要是基于几何畸变模型，这些模型可以描述图像中像素位置的偏移或变形。
常见的几何畸变模型包括径向畸变、切向畸变、离心畸变等。
在建立畸变模型时，需要选择适当的模型来描述图像中的畸变。
一旦建立了畸变模型，就可以使用该模型来估计每个像素的正确位置。
然后，可以使用插值算法将周围的像素值分配给这些正确的位置，从而生成校正后的图像。
常用的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
在某些情况下，也可以使用深度学习技术来进行畸变矫正。
例如，卷积神经网络（CNN）可以用于学习如何将畸变图像转换为校正后的图像。
这种方法的优点是可以在不考虑具体相机参数的情况下自动适应各种类型的畸变。
最后，需要指出的是，畸变矫正是一个复杂的过程，需要仔细的调整和优化。
同时，也需要对不同的相机和镜头进行测试和分析，以确定最佳的矫正方法。
图像处理中的畸变矫正方法
图像处理中的畸变矫正方法在图像处理中，畸变指的是相机在拍摄时由于技术或物理原因引起的图像形变。
这种畸变的存在可能会使得图像的质量下降，影响图像的识别、分析和应用。
因此，在很多应用场景中需要进行畸变矫正。
畸变矫正方法的研究一直是图像处理领域的热点之一。
本文将介绍几种常见的畸变矫正方法。
一、几何矫正方法几何矫正方法是一种基于相机内外参数的畸变矫正方法。
这种方法的原理是通过计算相机的内部和外部参数，从而估计出畸变矫正所需要的变换矩阵。
在实现上，一般需要先标定相机，即通过多次拍摄特定的标定物件，得到相机的内部和外部参数。
然后再利用这些参数来进行畸变矫正。
几何矫正方法的优点是矫正效果比较好，可以达到很高的精度。
但是，这种方法需要相机标定的前提，而相机标定要求高精度的相机和标定物。
此外，该方法还需要大量的计算和复杂的算法，因此实现起来比较困难。
二、校正板矫正方法校正板矫正方法是一种简单而有效的畸变矫正方法。
这种方法的原理是通过先拍摄一张已知形状的校正板的图像，然后在图像中测量校正板的形状，最后利用测量结果进行畸变矫正。
校正板矫正方法的优点在于实现简单，只需要用一个已知形状的校正板即可。
而且这种方法的矫正精度也比较高。
但是，该方法的缺点是需要在每次拍摄之前先拍摄一张校正板的图像，这会增加系统的运行时间。
三、基于自适应滤波的方法自适应滤波是一种基于图像的局部特征进行滤波的方法。
该方法的思想是根据图像局部的特征来确定畸变的程度，并对其进行滤波，从而达到畸变校正的目的。
这种方法的优势在于可以适应不同的畸变类型和程度，并且可以在没有标定物的情况下进行畸变矫正。
自适应滤波方法的实现可分为两个步骤。
首先，需要提取图像的局部信息，确定畸变的程度和类型。
然后，根据提取的信息进行图像滤波，从而实现畸变矫正。
该方法的缺点在于需要大量的计算和运行时间，因此实现起来比较困难。
四、基于卷积核矫正方法基于卷积核的矫正方法是一种基于变换矩阵的方法。
智能车中摄像头的图像畸变矫正
Ａ ＝ ０ Ｄ ５ ，ＭＸＮ ＝４ ×６ 。使用表达式（） Ｂ ８ ，Ｃ ＝ ０ ０ ０ １可以
图４ 真实 距离Ｙ 和成 像行 数ｖ 的曲线 图
算 出才交到 的分布数据如下 ：
图 １世 界坐标 系与 图像 坐标 系的映 射关 系
８ ２ 信息系 统工程 Ｉ ０２ ． １ ２ ２ ７０
像头 的垂直高度 ，Ｏ Ｆ 表示摄像的纵 向视角范 围， ｏ 为
ＴＣＮ ＬＧ 技 廑 ；＞ ＥＨ ＯＯ Ｙ 旦 ： ＞ ＞
摄像头俯仰角 ， ａ为摄像头张角 ，ｆ 为摄像 头焦距。 远端 的数据 比较密集 ，可 以对摄像头压缩图像起到补偿 作用 ，利用这种不均匀 的方式使得空 间上的采集数据变
性 的畸变。对 于线性畸变 ，只需要根据 图像的映射关系 线性补偿就可以消除畸变 。使用 的公式如下 ：
： “
在地平 面上 任意地 取一个 点 Ｉ ，那 么Ｉ，在 图像坐标 系中的映射为 ０ ） Ｉ ’，图像坐标系中的坐标 为（ ，ｖ。连接点Ｉ ｕ ） ’与摄像
＜
ＴＣ Ｎ ＬＧ 技 应 ＥＨ ＯＯ Ｙ 术 用
智能车 中摄像头 的图像 畸变矫正
◆ 张 迪
摘要 ：本文针对智能车中摄像头拍摄 图像 的畸 变问题 ，提 出了合理
的 解 决 方 案 。首 先 ，构 造 了摄 像 头拍摄 路 面 的 几何 模 型 ， 引入 世 界 坐标
系和 图像 坐标 系。接 着文章 对图像产 生畸变的原理进行 了探讨 ，对于纵 向畸 变提 出了非均 匀行采集方案 ，对 于横向畸变提 出了线性补偿 方案 。 最后 ，文章还通过 实际的测试数据表 明，文 中提 出的畸 变矫 正方案可以 有效地解决摄像 头拍摄 的畸变问题 ，给智能车的控制模块提供 了准确 可 靠的路 面信 息。本文的方案原理 简单 ，计算容 易，效果较好 ，对于硬件 资源有限的智能车控制 系统有非常好的 实用性 。 关键词 ：图像 畸变；摄像 头；智能车 ；路径识别
基于神经网络的图像旋转纠正技术研究
基于神经网络的图像旋转纠正技术研究近年来，随着计算机科学的迅速发展和深度学习技术的广泛应用，基于神经网络的图像旋转纠正技术逐渐成为了研究热点。
这种技术能够自动纠正图像旋转角度，从而提高图像处理效率和准确性，广泛应用于数字图像处理、医学图像诊断、安防监控等领域。
图像旋转纠正是指将旋转倾斜的图像恢复到水平或垂直方向，使其在处理和识别时更加方便。
传统的方法主要包括三步：首先检测图像的旋转角度，然后根据旋转角度将图像做逆时针旋转，最后对旋转后的图像进行裁剪和缩放操作。
然而，这种方法需要对图像像素逐一进行处理，而且过程繁琐，效率低下，且精度不够理想。
与传统方法相比，基于神经网络的图像旋转纠正技术具有更高的准确度和更快的处理速度。
这种技术的核心思想是利用神经网络的自学习能力，通过输入大量已知旋转角度的图像数据来训练神经网络模型。
训练完成后，将待纠正图像作为模型的输入，神经网络将自动输出其旋转角度，并将图像进行自动旋转到正确的位置。
该方法不仅能够有效提高图像处理速度和精度，还能够适应各种不同角度的旋转，适用性广泛。
目前，基于神经网络的图像旋转纠正技术主要分为两种：基于卷积神经网络（CNN）和基于旋转感知神经网络（RP-Net）。
基于CNN的旋转纠正方法是首先将图像通过卷积神经网络进行特征提取，特别是与旋转相关的特征，然后根据这些特征来识别旋转角度。
该方法具有一定的鲁棒性和可扩展性，但仍然需要大量的图像数据来进行训练，并且存在一定的计算复杂度。
基于RP-Net的旋转纠正方法是通过利用旋转感知神经网络，来快速准确地纠正待处理图像。
该方法具有较高的准确度和处理速度，能够更好地适应实时图像处理场景。
然而，该方法对于旋转角度的范围有一定的限制，并且需要根据具体应用场景调整网络结构。
综上所述，基于神经网络的图像旋转纠正技术具有很大的优势和应用前景。
未来，随着算法和硬件的不断改进，该技术的精度和速度还将得到进一步提高，为图像处理和人工智能的发展做出更多的贡献。
基于机器学习的仿射变换图像纠正技术研究
基于机器学习的仿射变换图像纠正技术研究近年来，随着计算机科学和人工智能技术的快速发展，机器学习技术已经成为了各个领域的热门话题。
其中，基于机器学习的仿射变换图像纠正技术应用广泛，成为了图像处理领域的研究热点之一。
一、背景介绍在图像处理中，由于各种因素的影响，图像往往存在着一些畸变。
这些畸变不仅会影响图像本身的美观度，还会对后续处理产生一定的影响。
因此，图像纠正技术就应运而生，用来去除图像中的畸变，使图像更加清晰、美观。
在图像纠正过程中，仿射变换是一种常用的变换模型，其可以将一个图像变换为另一个图像，并保持图像中的形状和角度不变。
因此，仿射变换图像纠正技术具有广泛的应用前景。
二、基本原理机器学习技术在图像纠正中的应用主要包括两个方面：一是通过学习样本图像的特征，自动检测和纠正图像中的畸变；二是通过构建仿射变换模型，将畸变图像变换为标准图像。
具体来说，机器学习算法可以通过训练大量的图像样本，学习到图像中存在哪些畸变，并自动对图像进行识别和纠正。
同时，机器学习算法可以根据训练得到的数据，构建仿射变换模型，实现对图像的准确纠正。
三、实现方法基于机器学习的仿射变换图像纠正技术的实现，主要包括以下几个步骤：1. 数据集准备：准备训练数据集和测试数据集，建立数据集的标注和分类规则，为后续的训练和测试做好准备。
2. 特征提取：对图像进行特征提取，提取图像中的关键点、边缘等信息，并用数学模型进行描述。
3. 模型训练：根据提取出的数据特征和标注结果，训练机器学习模型，学习图像中存在的各种畸变，并建立相关的数据模型。
4. 参数调整：优化机器学习模型的参数，提高模型的准确性和精度。
5. 图像纠正：使用训练好的机器学习模型和仿射变换模型，对畸变图像进行纠正，还原出清晰、美观的原始图像。
四、应用前景基于机器学习的仿射变换图像纠正技术具有广泛的应用前景。
例如，在医疗领域中，该技术可以用于医学图像的处理和分析；在安防领域中，可以用于监控摄像头图像的纠正和处理；在游戏开发领域中，可以用于游戏角色动画的制作和处理等等。
图像畸变对智能车控制的影响及对策研究
5555 5& @' 摄像头垂直拍摄55555& ]' 摄像头向下倾斜拍摄
图 $ 图像畸变示意图 )&$&$ 横向畸变 如图 $ 所示"在摄像头垂直拍摄输出的道路图像中"两条 车道线是平行关系"当摄像头向下倾斜拍摄"图像中两条车道 线却变为不平行"且横向距离不断被压缩# 这表明摄像头对不 同距离处的地平面进行了不同程度的横向压缩"而且距离越 远" 压缩越严重# )&$&) 纵向畸变 如图 $ 所示"道路中间的等间隔引导线在摄像头垂直拍摄 时表现为等间隔均匀分布"当摄像头向下倾斜拍摄"引导线出 现了不同程度的纵向压缩"而且距离摄像头越远"压缩越严重# )&) 图像畸变对智能车控制的影响 采用+ 标识线图像识别法, 实现智能车轨迹跟踪控制"一般 是基于识别的路沿车道线"通过对左右边界取中值"提取轨迹 实际中线进行寻迹跟踪# 但是当图像发生畸变时"车道线会出 现变形"提取的轨迹中线会出现如图 ) 所示的+ 丢线, 现象"得 到的轨迹中线与实际中线相比出现较大偏差# 根据图 ) 的结果可知"对畸变的弯道图像进行处理得到的 轨迹中线与实际中线出现了较大的偏差"在进行方向控制时"
图 3 非均匀行采集示意图 采样间隔长度 L与采样行数 m的规则函数可以采用+ 拟合 曲线法,来获取# 在路面设置等间隔的引导线"经摄像头均匀 行采集输出后"等间隔的引导线会出现如图 $& ]' 所示的纵向 压缩# 摄像头输出图像的引导线间隔与引导线行数的关系函 数就是采样间隔长度 L与采样行数 m的规则函数# 输出图像 的间隔与引导线行数的关系如表一所示!
基于FPGA的镜头畸变矫正技术研究
基于FPGA的镜头畸变矫正技术研究近年来，随着摄影和视频技术的快速发展，人们对画面质量的要求越来越高，而摄像机和相机镜头的畸变问题成为了影响画面质量的一个重要因素。
针对这一问题，基于FPGA的镜头畸变矫正技术应运而生，被广泛应用于工业视觉、智能安防、医疗影像等领域。
一、镜头畸变的原因1.透镜结构：透镜的成型、摆放等问题会产生不同程度的畸变。
2.光路形状：在光学系统中，光线的路径会受到闪光、散射、投影等多种因素的影响，从而导致镜头畸变的产生。
3.镜头本身制造问题：镜头在设计、制造过程中因各种各样的因素（如制造工艺、材料问题等）可能会出现畸变问题。
不同类型的畸变包括：径向畸变、切向畸变、像散、畸变中心偏移等。
其中，径向畸变指图像中心区域和角区域遭受不同程度拉伸的现象，而切向畸变则是指不同位置受到的图像放大比例不同。
二、 FPGA技术在镜头畸变矫正中的应用基于FPGA的镜头畸变矫正技术是通过对输入图像进行数字信号处理和计算，将畸变的图像变形，以使图像尽量还原出实际场景中的比例和结构。
相对于通常的基于CPU或GPU的畸变矫正方法，基于FPGA的方案更加实时、准确、可靠。
FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，具有高速数据处理和低时间延迟、高效能的特征，适用于复杂数据处理和逻辑控制的场景。
目前，FPGA已广泛应用于高速数据采集、图像处理、机器视觉等领域。
在基于FPGA的镜头畸变矫正技术中，首先需要对输入的图像进行数字化，以便进行数码信号处理。
然后，基于准确的图像畸变参数模型对图像进行畸变矫正。
最后，通过数字仿真和计算，输出畸变矫正后的图像。
具体而言，基于FPGA的镜头畸变矫正技术主要包括以下步骤：提取图像畸变参数、建立畸变矫正模型、FPGA加速计算、实现畸变矫正、输出矫正后的图像。
其中，提取图像畸变参数和建立畸变矫正模型是实现畸变矫正的核心和难点。
在实现过程中，需要对FPGA进行针对性的设计和优化，以使硬件实现更高效，从而提高畸变矫正的效率和准确性。
基于深度学习的图像严重畸变矫正技术研究
基于深度学习的图像严重畸变矫正技术研究随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域中被广泛应用，如摄影、医疗、安防等等。
由于拍摄场景的限制或者拍摄条件的影响，有些图片会出现严重的畸变，这也给图像处理带来了很大的挑战。
如何矫正这些畸变成为了当前的研究热点之一。
本着这种背景，学者们建立基于深度学习的图像严重畸变矫正技术，以提高图像质量和准确性。
一、研究意义首先介绍一下，什么是图像畸变？图像畸变是指图像的形状失真，包括图像伸缩、旋转、扭曲等现象。
它是由于拍摄环境的影响，例如物体不在成像平面上、相机和物体之间的位置关系或相机内外参数等造成的。
与此同时，由于图像畸变会影响到信息提取的准确度、扰动识别和目标跟踪，非常有必要研究图像畸变的矫正技术。
深度学习是近几年来的研究热点，其应用场景非常广泛，包括图像处理。
深度学习技术通过人工神经网络对数据的特征进行提取和学习，并通过训练数据自动构建模型，实现自主学习、自动处理图像。
因此，基于深度学习技术的图像畸变矫正技术，能够更好的实现图像质量和准确性的提高。
二、研究方法1. 单一视角矫正单一视角矫正是基于传统的图像处理技术的矫正方式，通过利用相机标定中得到的各种参数，采用数学方法对图像进行矫正。
这种方法虽然具有很高的准确性，但是需求各项参数都清楚明确。
2. 多视角矫正多视角矫正是通过多个不同角度视角的图像进行融合来实现矫正。
它基于图像差异性，将多个视角的图像进行拼接，以期获得一个全景和无畸变图像。
这种方法更加普适性，并且能够处理所有的图像畸变。
这种方法需要多个视角的图像，提高了矫正的复杂性，但是也推广了更多的应用场景。
3. 深度学习矫正深度学习矫正是一种全新的、快速高效的图像畸变矫正技术。
利用深度学习算法对输入的畸变图像进行学习，构建模型进行特征提取和学习，输出矫正后的图像，达到最优化的处理目标。
这一技术已经得到了广泛的应用，并且被日趋完善。
三、研究难点图像严重畸变矫正技术的研究面临诸多困难，包括：1. 数据集稀缺，难以实现准确的模型训练测试。
相机变换矩阵和畸变矫正
相机变换矩阵和畸变矫正
首先，让我们来谈谈相机变换矩阵。
相机变换矩阵通常用于将三维世界中的点映射到二维图像平面上，这个过程也被称为投影。
相机变换矩阵通常由内参矩阵和外参矩阵组成。
内参矩阵描述了相机的内部参数，比如焦距、主点坐标和像素大小等；外参矩阵描述了相机的外部参数，包括相机的位置和朝向。
通过相机变换矩阵，我们可以将三维世界中的点坐标映射到二维图像坐标系中。
接下来是畸变矫正。
由于相机镜头的制造和安装等因素，图像中的物体可能会出现畸变，主要包括径向畸变和切向畸变。
径向畸变是由于镜头形状不完美引起的，使得图像中心的物体比边缘的物体更大或更小；切向畸变则是由于镜头安装不平行引起的，使得物体在图像中出现倾斜。
为了消除这些畸变，我们可以使用畸变矫正方法，它通过对图像进行逆畸变变换，将畸变图像转换为无畸变的图像。
在实际应用中，相机变换矩阵和畸变矫正经常被用于摄像机校准、三维重建、图像配准等领域。
通过准确的相机变换矩阵和畸变矫正，我们可以获得更准确的图像信息，为后续的图像处理和分析
提供可靠的基础。
同时，这些概念也为计算机视觉和图像处理领域的进一步研究和应用提供了重要的理论支持。
镜头畸变的校正原理
镜头畸变的校正原理
镜头畸变是指在摄影过程中，由于摄像机镜头的特性，图像可能会出现形变的现象。
常见的镜头畸变包括畸变、径向畸变和像差。
校正镜头畸变的原理主要依赖于数学模型。
以下是两种常用的校正方法：
1. 基于几何校正的方法：该方法通过对图像的几何结构进行调整来校正畸变。
这种方法通常需要先建立一个几何模型，描述图像中的畸变情况。
然后使用这个模型来校正图像中的畸变。
例如，对于畸变，可以通过在图像上应用透视变换来进行校正。
透视变换可以将曲线的形状改变为直线或加密或拉伸。
2. 基于数值校正的方法：该方法依靠计算机图形学和图像处理技术来校正畸变。
这种方法通过分析图像中的畸变模式并应用相应的变换来校正畸变。
例如，径向畸变可以通过对图像中的像素进行重新映射来校正。
这可以通过应用逆径向畸变函数来实现，将每个像素从畸变图像位置映射到校正后的图像位置。
无论使用哪种方法，校正镜头畸变的目标是尽量恢复图像的几何结构和形状，使其符合真实场景中的实际情况。
不同的摄像机镜头和畸变类型可能需要不同的校正算法和参数配置。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的校正方法来处理不同类型的镜头畸变。
摄影测量中的畸变校正技术与方法解析
摄影测量中的畸变校正技术与方法解析摄影测量是一种通过相机和传感器来测量地理信息的技术方法。
然而，在实际的摄影测量过程中，由于光学系统的限制和成像环境的不完美，图像中常常存在着各种畸变，这些畸变会严重影响测量的精度和准确性。
为了解决这一问题，研究人员们提出了各种畸变校正技术与方法。
一、镜头畸变的分类在摄影测量中，常见的镜头畸变主要有径向畸变和切向畸变两类。
1. 径向畸变：径向畸变又称为径向畸变，是由于光学系统的透镜形状不完美而导致的。
径向畸变会使得图像中心和边缘的像素变形，通常呈现出一种鱼眼形状，也就是所谓的“鱼眼畸变”。
2. 切向畸变：切向畸变是由于相机的成像平面与透镜的光轴之间不完全平行而引起的。
切向畸变会使得图像的水平和垂直线条弯曲，失去真实的几何形状。
二、畸变校正的需求畸变校正在摄影测量中非常重要。
首先，畸变会严重影响图像中目标物体的几何形状和尺寸，从而影响后续的测量和分析工作。
其次，在数字图像处理中，畸变也会对图像配准、图像拼接和三维重建等任务造成困扰。
因此，畸变校正是提高摄影测量精度和数据可靠性的关键技术之一。
三、畸变校正技术与方法1. 基于几何模型的畸变校正方法：基于几何模型的畸变校正方法主要是采用数学方法对图像进行几何校正，以恢复图像中目标物体的真实形状和几何特征。
常见的方法有极向投影法、鱼眼校正法、逆向映射法等。
2. 基于数学模型的畸变校正方法：基于数学模型的畸变校正方法主要是通过建立适当的数学模型来描述畸变，并通过参数估计和优化方法来对畸变进行校正。
常用的数学模型有多项式畸变模型和透镜失真模型。
3. 基于特征匹配的畸变校正方法：基于特征匹配的畸变校正方法主要是通过在图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来进行畸变校正。
常见的特征匹配算法有SIFT、SURF和ORB等。
四、畸变校正的应用领域畸变校正技术与方法在众多领域中都有广泛的应用。
其中，地理信息系统（GIS）、计算机视觉、机器人视觉和虚拟现实等领域对畸变校正有着较高的需求。
摄像机畸变矫正研究的综述
1 引言镜头畸变实际上是光学透镜固有的因为透视原因造成的失真的总称,这种失真对于照片的成像质量非常不利。
由于透镜的固有特性(凸透镜汇聚光线、凹透镜发散光线),所以无法消除,只能改善。
高档镜头光学设计以及用料考究,利用镜片组的优化设计、选用高质量的光学玻璃(如萤石玻璃)来制造镜片,可以使透视变形降到很低的程度。
但是完全消除畸变是不可能的,目前最高质量的镜头在极其严格的条件下测试,在镜头的边缘也会产生不同程度的变形和失真。
一些特殊用途的镜头,必须进行畸变矫正,如广角镜头的透视畸变,远摄镜头的透视畸变。
畸变主要由两类组成,径向畸变和切向畸变,而实际应用中,由于切向畸变可以忽略,因而只考虑到径向畸变问题,本文中所阐述几种畸变模型都是只考虑了径向畸变问题。
图像坐标准确性直接影响到图像的配准,摄像机的标定及三维坐标的重建等处理,而摄像机畸变是由光学镜头本身工艺所造成,这些畸变是不可避免,因此,对不同的应用场合,我们如何采用更好畸变模型,这是进行图像配准等处理的前提,是不可或缺的一步,是做好后续工作的前提。
本文通过文献调研,对目前常用几种畸变模型进行简单的介绍和分析,希望能给相关科研人员做个参考。
摄像机畸变矫正就是在求解出相机投影矩阵的前提下,然后利用畸变模型(变换函数)将实际的图像点平面映射到理想图像点平面。
核心问题是对畸变模型中的参数的求解。
不同的畸变模型采用不同的方法进行畸变系数的求解,同时结合一些优化算法,从而能够得到高精度的畸变模型,对图像上的特征点或者所有点进行矫正,从而为后面的图像标定、图像配准和图像重建奠定基础。
2 畸变矫正算法模型关于畸变矫正模型有很多,根据不同镜片的本身特征推导出不同模型,或者是同一个模型根据特殊的应用场合,结合相应的场合约束条件进行畸变模型求解,在这些模型中用的最多最广泛的是高阶多项式模型[1],根据不同场合精度要求,选择不同畸变阶数,其核心问题就是求解畸变系数。
下面分别对各个模型进行了简单的介绍和说明。
畸变矫正算法
畸变矫正算法畸变矫正算法在计算机视觉领域扮演着重要的角色，它能够对图像或者视频中的畸变进行校正，提高图像质量和准确性。
本文将深入探讨畸变矫正算法的原理、应用以及未来发展方向。
畸变是指在光学成像过程中由于摄像机或摄像设备本身的特性，导致图像失真的现象。
常见的畸变包括径向畸变和切向畸变。
径向畸变是指由于镜头形状导致距离光轴越远的像素位置出现形变的情况，而切向畸变则是由于镜头和图像平面不平行而导致图像弯曲的现象。
畸变矫正算法的基本原理是通过对图像中的畸变区域进行变换，使图像恢复到与真实场景一致的状态。
其中，径向畸变矫正算法常用的方法包括多项式畸变模型和透镜畸变模型。
多项式畸变模型适用于较小的畸变，通过对图像坐标和畸变系数进行多项式拟合，来估计和矫正图像中的畸变点。
透镜畸变模型更加通用，通过建立相机成像中的数学模型，利用摄像机标定参数来矫正图像畸变。
畸变矫正算法在计算机视觉领域有着广泛的应用。
例如在智能车辆领域中，畸变矫正能够提高图像在车载摄像头中的准确性，帮助车辆感知和自动驾驶系统更好地理解道路环境。
在机器人领域中，通过畸变矫正可以改善机器人视觉传感器的精度和定位能力，提高机器人的自主导航和目标识别能力。
此外，畸变矫正还在医学影像处理、航空航天、工业检测等领域发挥着重要的作用。
未来，畸变矫正算法仍有待进一步发展。
一方面，随着计算机处理能力的提升，畸变矫正算法可以更加高效地应用于实时图像处理和视频流中。
另一方面，畸变矫正算法与深度学习的结合可以提高矫正的准确性和自动性，同时也可以扩展矫正算法的适用范围。
此外，针对特定领域和应用场景的畸变矫正算法也有待研究和探索，以满足不同行业的需求。
综上所述，畸变矫正算法在计算机视觉领域具有重要意义。
通过对图像或视频中的畸变进行校正，可以提高图像质量和准确性，进而为智能汽车、机器人、医疗影像等领域的应用带来更好的效果。
随着科技的不断进步，畸变矫正算法将不断发展和完善，为各个行业带来更多的机会和挑战。
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中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-2552(2011)01-0052-04智能车摄像头图像畸变矫正的研究甄红涛,齐晓慧,白勇博(军械工程学院光学与电子工程系,石家庄050003)摘 要:建立了智能车摄像头成像的几何模型,并对图像畸变原理进行了分析,针对图像的纵向畸变和横向畸变分别提出了非均匀行采集和线性补偿的矫正方法,并推导出了坐标变换公式。
实验证明,这种方法能够对摄像头图像进行有效矫正,为智能车导航路径参数的提取提供了准确的图像信息。
该方法原理简单,适应性强,效果理想,在工程上具有较高的实用价值。
关键词:智能车;图像矫正;非均匀行采集Study on ca m era i m age rectifying for s mart carZ HEN H ong tao,Q I X iao hu,i BA IY ong bo(D epart m en t of O pt i cs and E l ec tron ics En gi neer i ng,O rdnance Eng i neer i ng College,Sh iji azhuan g050003,Ch i na)Abstract:The geo m e tric mode l o f s m art car ca m era i s buil,t and the truth of i m age distortion is discussed.Against the l o ng itud i n al d istortion and transversa l distorti o n,non un ifo r m li n es co llection and li n ear co m pensati n g are proposed,and the conversi o n of coor d i n ates for m ula is deduced.The experi m ent result show s that th i s i m age rectifying m ethod is effic ient and can supp l y accurate i m age infor m ation to ex tract routing para m eter for s m art car.For the si m p le theo r y,h i g h adaptability and ideal effect of th is m ethod,it has h i g h use value on eng i n eeri n g i m p le m entation.Key words:s m art car;i m age rectify i n g;non un ifo r m li n es co llection0 引言利用摄像头传感器,通过识别路面条带状引导线实现自主导航是现阶段智能车较常用的导航方法[1-2]。
智能车工作在一个结构化的环境中,有明显的导航线参照物,智能车通过图像处理提取导航线信息,然后根据导航参数进行实时的控制。
这种方式要求的图像处理较为简单,处理速度快,控制的实时性好。
在这种导航方式中,智能车需检测的目标导航线大多都在地平面中,图像点与产生图像的空间点存在唯一的对应关系,因此在这种约束条件下,利用单目视觉可以得到图像中目标点的深度信息。
利用这些深度信息,可以更好地制定导航策略,提高智能车的控制精度和性能[3]。
摄像头在拍摄图像的时候,最理想的位置是能垂直于拍摄平面,这样才能保证图像能按原来的几何比例重现。
然而在智能车的实际运用中,受到智能车车体结构的限制和车体控制需摄像头有一定预瞄距离的要求,摄像头一般与地平面成一定角度安装。
这种角度的存在会造成一定的成像畸变,图像的畸变会产生一系列问题:垂直线被拍摄成斜线导致斜率计算错误,远处的弯道被压缩导致曲率计算错误等等。
在这种情况下,直接利用目标引导线在图像中的相对位置制定控制策略,会造成较大的误差,甚至使小车严重偏离导航线。
针对此问题,本文给出了一种可用于一些实际场景的摄像头图像畸变的矫正算法,该算法简单、计算速度快,在精度和速度上都可以满足智能车实时控制的需求。
1 图像畸变的产生1.1 建立坐标系要建立摄像机数学模型,必须建立坐标系,以便确立图像像素与各坐标之间的几何关系。
在本文的收稿日期:2010-08-19作者简介:甄红涛(1986-),男,在读硕士研究生,主要从事控制理论与控制工程的研究。
52算法中只需建立两个坐标系,且坐标系均为二维。
世界坐标系XO 1Y 。
坐标原点为智能车摄像头视野下边沿的中心,Y 轴方向为智能车的前进方向,X 轴方向为与Y 轴垂直的右方向。
(x,y )表示物点在世界坐标系下的坐标,单位为c m 。
!图像坐标系UO 2V 。
坐标原点为摄像头图像平面的右上角,图像最底部的一行像素为U 轴,方向向左,图像最右边的一列像素为V 轴,方向向下。
(u,v)表示物点在图像坐标系中所对应的像素点位于图像数组的列数和行数,单位为像素。
根据摄像头成像的几何模型,图像坐标系与世界坐标系的关系以及地平面与其图像的投影变换如图1所示[4]。
图1 图像坐标系与世界坐标系变换示意图在图1中,梯形区域ABCD 是摄像头的视野可以看到的地面区域,该区域经过摄像头成的像为矩形区域A ∀B ∀O 2D ∀。
M ∀为图像的中心像素点,其对应的地平面点为M 。
1.2 图像畸变的产生由以上投影变换示意图可知,摄像头图像与实际地平面之间存在着图像畸变,产生的畸变主要有两种,如图2所示。
图2 图像畸变示意图纵向畸变。
在垂直方向上(Y 轴方向),地平面中等间距的白色引导线段经摄像头输出后,距摄像头较远处的线段间距被压缩,且距离越远,压缩越严重,下文将证明这种压缩是非线性的。
!横向畸变。
在水平方向上(X 轴方向),地平面中原本有一定夹角的黑白两条引导线,在摄像头输出的图像中却表现出了平行关系,这表明摄像头对不同距离处的地平面进行了不同程度的横向压缩,而且距离越远,压缩越严重,这种压缩可近似认为线性的。
2 畸变原理分析及矫正算法2.1 纵向畸变沿图1世界坐标系中Y 方向的纵向切面如图3所示,其中Y 轴为摄像头正前方,即智能车前进方向;V 轴为摄像头输出的图像行数方向;M ∀M 为摄像头光轴;H 为摄像头高度;O 1F 为摄像头纵向视野范围; 为摄像头俯仰角; 为摄像头张角;f 为摄像头焦距。
图3 纵向示意图任取地平面中Y 轴上的一点I ,则其在世界坐标系中的坐标为(0,y ),其在图像中的映射点为I ∀,在图像坐标系中的坐标为(u,v )。
令点I ∀与摄像头中心O 的连线I ∀O 与光轴的夹角I ∀OM ∀= ,由图3中的几何对应关系可得到各坐标与参数变量间的数学关系:v =f tan -f tan ( - )(1)y =htan -tna ( - )1+tan tna ( - )(2)结合式(1)和式(2)可得v 与y 的关系为:y =htan +v /f -tan 1+tan (tan -v /f )(3)当摄像头的型号选定、位置固定后,式(3)中除v 与y 外各参数均为常量,该式即为图像坐标系与世界坐标系之间的纵坐标转换公式。
图像行数v 与世界坐标y 的关系曲线如图4所示。
由图可知,图像行数与其所反映的实际距离之间是非线性关系,距离越远,图像中两行间的实际距离越大,即摄像头对远处的路平面进行了纵向的压缩,而且距离越远,压缩越严重。
智能车图像处理模块得到摄像头图像后,根据式(3)的坐标变换关系,可以计算出图像点对应的53图4 图像行数与实际距离关系曲线世界坐标,从而实现图像纵向的矫正。
但由于智能车处理器运算速度的限制,该畸变矫正方法往往不能满足智能车实时控制的需求。
为此,本文系统采用了#非均匀行采集∃的方法来矫正这种畸变。
该方法回避了图像处理模块中坐标变换的大计算量运算,在图像采集模块中实现了图像纵向畸变的矫正,提高了智能车控制的实时性。
所谓非均匀行采集是与均匀行采集相对应的。
在均匀行采集中,智能车控制器图像采集模块所采集的图像行均匀分布于摄像头输出的图像中,这种采集方式保证了智能车采集的图像与摄像头输出的图像相对无畸变,由以上分析可知,这种方法所采集的图像与实际路平面间存在畸变。
而非均匀行采集是指,图像采集模块所采集的图像行按某种规则非均匀地分布在摄像头输出的图像中,这种规则通过采集行数的非线性弥补了图像行数与实际距离的非线性,从而保证了智能车控制器采集得到的图像在纵向上与实际路平面间相对无畸变或畸变较小。
采集示意图如图5所示。
该图像采集方法在距离较远处采集的行数较密,用来弥补摄像头对远处图像的压缩,通过在图像中的非均匀行采集,实现等空间间距的均匀采样,从而对垂直方向上的纵向畸变进行了矫正。
经非均匀行采集进行纵向畸变矫正后,图像坐标系与世界坐标系之间的纵坐标变换公式为: y=vd(4)d为世界坐标系中两采样行的间隔。
2.2 横向畸变摄像头采集的图像反映到实际路平面是一个梯形区域,如图6所示。
距离越远,摄像头在水平方向上的视野越宽,而摄像头的行像素是一定的,所以摄图5 非均匀行采集示意图像头采集的图像每行中两像素间反映的实际横向距离不同,距离越远,两像素间距离所代表的实际横向距离越大,即横向压缩越严重。
图6 梯形畸变如图6所示,由于摄像头视野为等腰梯形[4],所以摄像头的横向畸变是线性的,因而只需根据图像映射的几何关系对采集的图像数据加以线性补偿即可。
图像横向畸变矫正公式如下:u=u1+(ABCD-1)vM-1(5)式中,M为采集图像的总行数。
横向畸变矫正后,图像坐标系与世界坐标系之间的横坐标变换公式为:x=CDN-1(u-N2)(6)式中,CD为摄像头视野底边的宽度,N为采集图像的总列数。
3 实验与分析在实际应用中,纵坐标变换公式(3)中的参数:摄像头俯仰角 ,摄像头张角 和f焦距是很难精确测量的,可以根据摄像头视野的梯形特性,通过测量54其他参数根据几何关系将上述参数计算得出,实际上这样得到的参数值较之直接测量的方式更加精确。
根据图5中的几何关系,可得参数间的数学关系为:tan =OMh(7)tan( - )=OO1h(8)根据以上两式,可以通过测量摄像头视野范围和摄像头高度计算得到摄像头俯仰角 和摄像头张角 的值。
对于焦距f的确定则可以通过选取特征点的方法计算出来。
文献[5]中已经证明,图5中梯形对角线的交点M在摄像头图像中的像点就是图像的中心,因此通过计算M点的实际坐标和图像坐标,根据公式(3)将摄像头焦距参数f计算出来。