线扫描相机标定及畸变矫正方法
PT0018_相机标定及图像畸变矫正原理和实现-----计算机学习实战
➢ 得到空间坐标系和图像坐标系的对应关系。
相机标定的意义
随着相机在成像分辨率、图像采样速率、图像处理速率的提高，在诸如视
觉检测、运动测量及航空航天领域，都需要提高测量精度，这就需要对相机进
点之间有差异，造成图像产生畸变。
图像畸变
畸变矫正原理
图像畸变会随着视场增大而迅速增大，虽然并不影响图像清晰度，但是光学系统的畸
变却直接影响成像的几何位置精度。由于畸变的存在，空间中的一条直线就会在图像中以
曲线的形式呈现，这就造成图像的失真。在视场较小的光学系统中畸变不明显，但在大视
场光学系统就必须采取措施来消除畸变带来的影响。
变化成矩阵相乘形式（如第n个像素点）：
( − 0, )(2 + 2 ) ( − 0, )((2 + 2 ))2 1
ො −
=
ො −
( − 0, )(2 + 2 ) ( − 0, )((2 + 2 ))2 2
当有N幅图像的方程组叠加组合时，这样就可以简化Dk=d，利用线性最小二乘的方法解出径向
ො = + [1 2 + 2 + 2 2 + 2 2 ]
ො = + [1 2 + 2 + 2 2 + 2 2 ]
(,
ො )为校正后的图像坐标，（x,y）为校正前的图像坐标，
ො
1 ，2 为径向畸变系数。同时可将
连续图像坐标系的畸变方程组推至像素坐标系中得到：
相机标定及图像畸变矫正
相机标定是什么？
基本任务之一是从相机获取的图像信息获得三维空间中的物体的几何信息，重
一种线阵相机镜头畸变的标定方法
一种线阵相机镜头畸变的标定方法方素平;夏晓华;肖燕;郭瑞【摘要】To accurately calibrate the lens distortion in linear array cameras, a simplified distortion model for the actual application is proposed, and a new corresponding calibration method is suggested to guarantee the stability of calibration results. The imaging characteristic of equidistant collinear feature points is used to calculate the distortion and nonlinear optimization is used to calibrate the distortion parameters. The experiments show that the calibration results of the simplified model are consistent with ones of the normal model. In the calibrated image, the distribution of feature points gets uniform, the maximum distortion is not more than 0. 5 pixels and the correction accuracy is not lower than 9 μm. Compared with the traditional calibrations, the newly introduced method has better robustness.%为实现线阵相机中镜头畸变的精确标定,提出了一种新的标定模型,并在实际应用中对标定模型进行了简化.根据等间距共线特征点的成像特性,通过比较两种畸变算法的差异,用非线性优化方法实现了镜头畸变参数的标定.实验结果表明,简化模型的标定结果与标准模型的标定结果相一致,标定后相邻特征点之间的距离变得更为均匀,校正后图像的最大形变量不高于0.5像素,校正精度不低于9μm,与传统的标定方法相比,该标定方法具有较好的稳定性.【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2013(047)001【总页数】4页(P11-14)【关键词】镜头畸变;线阵相机;非线性优化【作者】方素平;夏晓华;肖燕;郭瑞【作者单位】西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安【正文语种】中文【中图分类】TP206线阵相机以其分辨率高、测量精度好、抗干扰性强［1-2］等优势，在无接触实时测量系统、文物高清数字化领域中获得了广泛应用。
镜头畸变矫正标定
镜头畸变矫正标定
镜头畸变矫正是一种计算机视觉技术，旨在纠正照片或视频中由镜头畸变引起的图像形变。
镜头畸变分为桶形畸变和垫形畸变两种类型。
桶形畸变是一种常见的镜头畸变，它会使图像中心部分凹陷，形成一个桶状的形变。
垫形畸变则使图像中心部分凸起，呈现垫状形变。
这些畸变会影响图像的几何形状，使直线变形或弯曲。
为了纠正镜头畸变，需要进行相机的标定，即确定相机内参和外参参数。
相机内参包括焦距、光轴偏移和像素尺寸等参数，而相机外参包括相机的位置和姿态参数。
在标定过程中，通常使用棋盘格或者标定板这样的模板作为标定物体。
通过拍摄多张包含标定物体的照片，可以计算出相机的内参和外参参数。
一旦相机标定完成，就可以利用得到的参数进行镜头畸变矫正。
通过对每个像素进行坐标变换，可以将畸变图像恢复为无畸变的原始图像。
这样，人们可以看到更真实、更准确的图像。
镜头畸变矫正在很多领域都有应用，比如计算机视觉、机器人导航和增强现实等。
它可以改善图像质量，提高计算机算法的准确性。
因此，对于需要准确图像的应用来说，镜头畸变矫正是一个重要的步骤。
彩色线阵相机空间校正
彩色线阵相机空间校正引言彩色线阵相机是一种常见的计算机视觉设备，它使用多个单色相机组成的线阵来捕捉彩色图像。
然而，由于光学系统和相机构造的复杂性，彩色线阵相机在图像采集过程中往往会出现空间畸变。
为了提高图像质量和准确性，需要对彩色线阵相机进行空间校正。
本文将介绍彩色线阵相机空间校正的基本原理和常用方法。
彩色线阵相机空间校正原理彩色线阵相机空间校正旨在消除光学系统和相机构造引起的空间畸变，以获得准确的图像几何特征和颜色信息。
在进行空间校正之前，需要先了解彩色线阵相机的构成和原理。
彩色线阵相机由红、绿、蓝三个单色相机组成，每个单色相机分别负责捕捉对应颜色通道的图像。
然后，将这三个通道的图像进行合成，得到最终的彩色图像。
空间校正的原理是通过建立几何模型和颜色校正模型来对相机进行校正。
几何模型主要用于校正空间畸变，如镜头畸变和透视畸变。
颜色校正模型主要用于校正颜色偏差和颜色一致性问题。
彩色线阵相机空间校正方法几何校正几何校正是彩色线阵相机空间校正中的重要步骤，它主要包括镜头畸变校正和透视畸变校正。
镜头畸变校正镜头畸变是相机光学系统不完美造成的一种畸变，通常分为径向畸变和切向畸变。
常用的镜头畸变校正方法有以下几种：•畸变模型校正：根据畸变模型对图像进行校正，常用的畸变模型有径向畸变模型和切向畸变模型。
通过对畸变模型参数的估计和调整，可以实现对图像的畸变校正。
•特征点匹配校正：在校正过程中，选择图像上的特征点，并与预先标定好的真实坐标进行匹配。
通过特征点的匹配关系，可以计算出畸变参数并进行校正。
•网格校正：利用网格结构对图像进行校正。
校正前后的图像可以根据网格的形状和变形程度来判断畸变校正的效果。
透视畸变校正透视畸变是由于相机与被拍摄对象之间的透视关系造成的一种畸变。
透视畸变校正可以通过以下方法实现：•透视矫正：通过透视矫正算法对图像进行校正，将透视畸变转化为直接坐标系下的图像。
常用的透视矫正算法有齐次坐标变换和透视投影变换。
photoscan处理流程--相机标定--畸变改正
一、相机标定
主要利用PhotoScan强大的空三处理功能解算准确的相机内参数和畸变参数，其数据处理流程和生成正射影像的处理流程类似，包括添加影像—对齐影像（选择高精度）--优化相机参数—导出相机参数。
1、添加影像
2、对齐影像，类似于空三
3、优化相机参数
菜单：工具—优化相机，勾选需要优化的相机参数
4、导出相机参数
二、利用PhotoScan进行畸变参数改正
当测区影像数量较多，利用全部影像进行相机的畸变参数解算计算量是非常大的，且影像质量不好的影像会降低估计参数的精度，因此畸变参数估计时可以只选取纹理比较丰富的部分区域影像，利用导出的相机参数文件实现全部影像的畸变改正，需要指出的是如果是利用PhtotoScan改正畸变，需要导出PhtotoScan自己的格式，其他格式无法使用。
操作步骤为添加影像—导入畸变参数—导出未畸变影像。
1、添加影像
2、导入相机畸变参数
在相机参数界面导入相机畸变参数文件。
3、导出未畸变影像
菜单：工具—导出—未畸变影像，在对话框内选择所有相机，然后点击OK选择保存文件夹路径。
一种畸变矫正方法
一种畸变矫正方法引言在图像处理领域，畸变是指由于光学系统的非理想特性引起的图像形状扭曲。
畸变矫正是一项重要的任务，广泛应用于计算机视觉、机器人、无人驾驶等领域。
本文将介绍一种基于相机标定和透视变换的畸变矫正方法。
相机标定相机标定是畸变矫正的第一步，旨在确定相机的内部参数和畸变系数。
一般采用棋盘格标定法，通过拍摄多张棋盘格图片，利用角点检测算法和相机几何校正模型，计算出相机的内部参数和畸变系数。
畸变模型常见的畸变模型有径向畸变和切向畸变。
径向畸变是由于相机镜头的形状引起的，使得图像的直线弯曲。
切向畸变是由于相机镜头与图像传感器之间的不完全平行引起的，使得图像的直线偏离了水平或垂直。
畸变模型可以用数学表达式表示：- 径向畸变：
相机畸变校正参数摘要：一、相机畸变校正的重要性二、畸变校正参数的设置方法1.垂直方向畸变校正2.水平方向畸变校正3.色彩失真校正4.像素级畸变校正三、畸变校正软件推荐与使用教程四、校正过程中应注意的问题正文：相机畸变校正参数在摄影和图像处理领域，畸变校正一直是一个热门话题。
畸变是指镜头在拍摄过程中对图像产生的失真现象，主要包括垂直方向畸变、水平方向畸变、色彩失真和像素级畸变等。
畸变校正的目的就是消除这些失真，还原图像的本来面目。
本文将详细介绍相机畸变校正参数的设置方法，以及一些实用的畸变校正软件和注意事项。
一、相机畸变校正的重要性相机畸变校正的重要性不言而喻。
畸变校正可以提高图像质量，使画面更加真实、自然。
在进行畸变校正之前，我们先来了解一下畸变的类型。
1.垂直方向畸变：当镜头焦距变化时，图像的四角会出现不同程度的变形。
2.水平方向畸变：镜头在水平方向上对图像产生的失真。
3.色彩失真：由于镜头材料、光线反射等因素，图像的色彩可能会产生偏差。
4.像素级畸变：像素尺寸和镜头焦距的比值会导致图像边缘的像素变形。
二、畸变校正参数的设置方法在进行畸变校正时，我们需要针对不同类型的畸变进行相应的参数设置。
以下为常见的畸变校正参数设置方法：1.垂直方向畸变校正：通过调整镜头的垂直方向畸变参数，可以有效消除图像四角的变形。
大多数相机和图像处理软件都提供了垂直方向畸变校正功能，用户可以根据实际拍摄效果进行调整。
2.水平方向畸变校正：水平方向畸变校正相对简单，一般可通过裁剪图像或使用图像处理软件进行校正。
3.色彩失真校正：色彩失真校正需要针对不同镜头进行调整。
用户可以通过相机提供的白平衡设置、后期处理软件的色彩调整功能等方式进行校正。
4.像素级畸变校正：像素级畸变校正较为复杂，通常需要使用专业的图像处理软件进行。
这类软件可以对图像进行像素级别的调整，使画面更加平整。
三、畸变校正软件推荐与使用教程市面上有许多畸变校正软件，这里推荐几款较为实用的：1.Adobe Lightroom：一款强大的图像处理软件，内置了畸变校正功能。
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。
Halcon 摄像机标定流程
使用halcon相机标定初始值确定富士伺服富士伺服初始参数是0.0195,注意halcon里单位是m k是畸变系数，可以初始为0 sx和sy是相邻像元的水平和垂直距离，1/4"可以查得分别宽和高尺寸是3.2和2.4mm，用320×240去除，得到sx和sy分别是0.01mm，那么应该初始为sx=1.0e-005和sy=1.0e-005,Cx和Cy分别是图像中心点行和列坐标，可以初始化为160和120，最后两个参数是ImageWidth和ImageHeight直接就用320和240。
Halcon 摄像机标定流程摄像机分两种，一种是面扫描摄像机（Area Scan Camera），一种是线扫描摄像机（Line Scan Camera）。
准确来说，叫摄像机系统比较正确。
所谓的面扫描摄像系统是指可以通过单纯曝光取得面积影像，而线扫描摄像机，必须利用运动速度才能取得影像。
两种不同的摄像系统由于成像的过程有区别，所以标定的过程也有区别，这里仅讨论面扫描摄像系统。
流程如下：1、初始摄像机参数：startCamPar：＝[f,k,Sx,Sy,Cx,Cy,NumCol,NumRow]f 焦距k 初始为0.0Sx 两个相邻像素点的水平距离Sy 两个相邻像素点的垂直距离Cx、Cy 图像中心点的位置NumCol NumRow图像长和宽2、caltab_points读取标定板描述文件里面描述的点到X[],Y[],z[],描述文件由gen_caltab生成。
3、fin_caltab找到标定板的位置4、find_marks_and_pose 输出标定点的位置和外参startpose5、camera_calibration输出内参和所有外部参数到第五步时，工作已经完成了一半，计算出各个参数后可以用map_image来还原形变的图像或者用坐标转换参数将坐标转换到世界坐标中。
彩色线阵相机空间校正
彩色线阵相机空间校正
彩色线阵相机空间校正是一种用于纠正彩色线阵相机图像
的畸变和对齐的过程。
它包括以下几个步骤：
1. 相机标定：首先需要对相机进行标定，以获取相机的内
参和外参。
内参包括相机的焦距、主点位置、畸变系数等
参数，外参包括相机的旋转矩阵和平移向量。
2. 畸变校正：根据相机的内参和外参，可以使用畸变模型
来校正图像中的畸变。
常见的畸变模型包括径向畸变和切
向畸变。
径向畸变主要是由于镜头的非线性形状引起的，
而切向畸变则是由于镜头和图像平面之间的不平行引起的。
3. 对齐校正：彩色线阵相机通常由多个线阵相机组成，每
个线阵相机对应一个颜色通道。
在对齐校正中，需要将不
同线阵相机采集到的图像对齐到同一坐标系下。
这可以通
过计算不同线阵相机之间的相对位置和姿态关系来实现。
4. 色彩校正：由于不同线阵相机的感光元件和滤光片的特
性不同，彩色线阵相机在不同颜色通道上的响应可能存在
差异。
因此，需要进行色彩校正来保证不同颜色通道之间
的一致性。
色彩校正可以通过采集一组已知颜色的参考图像，并根据参考图像和实际图像之间的差异来调整颜色通
道的响应。
以上就是彩色线阵相机空间校正的详细步骤。
通过这些校
正步骤，可以使得彩色线阵相机采集到的图像更加准确和
可靠，为后续的图像处理和分析提供更好的基础。
线扫描频场矫正
• 平场校正最重要的一步是选择质量比较好的标定板， 最好是选择同被测物体是同种材料的，表面均匀纯 净；有时可以选纯白或灰色的陶瓷、塑料、聚酯薄 膜片等，如果是使用背光源，可以用背光源直接校 正，也可以通过一个干净的薄膜来校正 • 不要选择包含颜色的织物或有条纹的材料，会导致 错误的标定结果. • 注意：明场校正的时候镜头要处于非聚焦状态
6.6、平场校正步骤： • • • • STEP 1. 设置平场校正模式为: Calibration STEP 2. 设置校正目标: 240 NOTE: 期望校正后的灰度值 STEP 3. 执行暗场校正(FPN) 盖上镜头盖按FPN STEP 4. 执行明场校正(PRNU) 按 PRNU NOTE: 打开镜头该，并使镜头处于失焦状态，如果不能设置失焦可以选择 “LOW PASS”标定算法，见下图 STEP 5. 保存标定“Save Calibration : Press” STEP 6. 设置平场校正模式为：Active
• 3. 选择 “IO Controls” 设置外触发和编码器输入 • • • • • • • 外部触发 设置LINE2为外触发信号，信号类型为为24V EXT. TRIGGER ENABLED TRG. SOURCE = LINE 2 LINE 2 INPUT SINGLE-ENDED LINE 2 DETECTION LEVEL = 24V 1.4. CamExpert : I/O Controls
2. 选择“Sensor Control” 设置曝光时间和行频
•
NOTE: The Acquisition Line Rate is set to a very high line rate (i.e. 50 Khz) to speed-up the acquisition used in the flat-field calibration procedure shown in a section to follow. Free-run acquisition is used temporarily to calibrate the camera, but in the actual application setup, the ENCODER is used to drive the camera.
线扫激光3d相机标定原理
线扫激光3d相机标定原理1. 概述线扫描激光3D相机是一种常用于三维测量和建模的设备，可以快速获取物体的三维形状信息。
在使用线扫描激光3D相机进行测量之前，需要对相机进行标定，以确保测量结果的准确性和可靠性。
2. 相机内参标定相机内参标定是指确定相机的内部参数，包括相机的焦距、主点坐标和畸变参数等。
这些参数与相机自身的硬件特性有关，不同型号的相机参数可能会有所不同。
相机内参标定可以通过拍摄特定的标定板并利用标定算法来实现。
标定板通常有特定的图案，如棋盘格。
在标定过程中，将标定板放置在相机的视野范围内，通过移动标定板和相机，拍摄一系列不同位置和角度的图像。
然后，通过分析这些图像，计算出相机的内部参数。
3. 相机外参标定相机外参标定是指确定相机与测量目标之间的位置和姿态关系。
通过相机外参标定，可以将相机坐标系与世界坐标系建立联系，从而将相机拍摄到的图像坐标转换为三维世界坐标。
相机外参标定通常需要使用已知位置和姿态的物体作为参考。
在标定过程中，将物体放置在相机视野内的不同位置和角度下，通过拍摄一系列图像来获取数据。
然后，利用标定算法，计算出相机与物体之间的位置和姿态关系。
4. 标定结果验证在完成相机内参和外参标定之后，需要对标定结果进行验证。
验证的目的是确定标定结果的准确性，并评估测量结果的可靠性。
标定结果验证可以通过比较已知尺寸的物体在相机坐标系和世界坐标系中的测量结果来实现。
通过对比测量结果和真实值，可以评估标定的准确性和误差范围。
5. 标定误差补偿在实际应用中，由于各种因素的影响，标定结果可能存在误差。
为了提高测量的准确性，需要对标定误差进行补偿。
标定误差补偿可以通过对测量结果进行校正来实现。
通过对测量结果进行误差分析，可以得到误差模型。
然后，根据误差模型，对测量结果进行修正，从而提高测量的准确性和可靠性。
6. 结论线扫描激光3D相机的标定是确保测量结果准确性和可靠性的重要步骤。
相机内参标定和相机外参标定是实现标定的基础，通过标定结果验证和误差补偿，可以进一步提高测量的准确性。
一种线阵相机镜头畸变的标定方法
相机去畸变算法
相机去畸变算法相机去畸变算法（Camera Distortion Correction Algorithm）导言摄影是一项重要的视觉艺术和技术，已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
在摄影过程中，相机镜头的畸变是一个常见的问题，它会导致图像失真和变形。
为了解决这个问题，我们需要对相机采集到的图像进行去畸变处理。
本文将介绍相机去畸变的基本原理和算法。
我们将首先介绍相机畸变的类型，然后探讨不同的去畸变方法，包括基于几何模型和基于图像处理的方法。
最后，我们会详细讲解相机去畸变的算法流程。
一、相机畸变的类型相机镜头畸变是由于镜头的非理想光学设计而引起的。
主要有两种类型的畸变：径向畸变和切向畸变。
1.径向畸变（Radial Distortion）径向畸变是指图像中的直线被弯曲。
它是由于镜头在图像边缘处的光线被弯曲导致的。
径向畸变又分为桶形畸变（Barrel Distortion）和枕形畸变（Pincushion Distortion）两种形式。
桶形畸变使图像中心处的线段朝外弯曲，而枕形畸变则使图像边缘处的线段朝外弯曲。
2.切向畸变（Tangential Distortion）切向畸变是指图像中的直线变形了。
它是由于镜头与图像平面不完全平行而引起的。
切向畸变会使图像中的线段弯曲或者交叉。
二、相机去畸变方法相机去畸变的方法可以分为两类：基于几何模型的方法和基于图像处理的方法。
1.基于几何模型的方法基于几何模型的方法是通过对相机镜头的畸变原理进行建模，并根据模型对图像进行校正。
最常见的模型是Brown模型或者更精确的棋盘格模型。
这些模型通过参数化的方式描述了相机的畸变情况。
然后，通过对这些参数进行估计，可以了解图像中的畸变情况，并对图像进行校正。
2.基于图像处理的方法基于图像处理的方法不需要对相机进行建模，而是直接对图像进行处理。
基于图像处理的方法通常通过图像的特征点来进行去畸变。
首先，通过特定的算法提取图像中的特征点，例如角点或者角点的描述符。
相机畸变矫正算法
相机畸变矫正算法是一种用于校正相机镜头畸变的技术，它可以通过对图像进行畸变检测和校正，提高图像的清晰度和准确性。
以下是该算法的简要介绍：1. 畸变检测：相机镜头在拍摄过程中会产生畸变，导致图像失真。
畸变检测的目的是确定镜头畸变的大小和类型，以便进行后续的校正。
常用的畸变检测方法包括图像畸变测量、径向畸变模型和切向畸变模型等。
2. 校正方法：相机畸变校正的方法有多种，包括径向畸变校正、切向畸变校正、全局畸变校正和局部畸变校正等。
其中，径向畸变校正算法是最常用的方法之一，它可以通过提取图像中的径向对称性来估计畸变参数，并进行校正。
常用的径向畸变校正算法包括基于点匹配的方法、基于特征检测的方法和基于深度学习的方法等。
在实现过程中，算法通常会采用以下步骤：1. 采集畸变图像：使用带有畸变的相机拍摄一组标准图像，这些图像包含多种不同的场景和物体，以便于检测和校正镜头畸变。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高后续检测和校正的准确性。
3. 提取畸变参数：使用图像处理算法，如径向畸变模型，提取图像中的畸变参数，包括径向畸变的中心点、半径和角度等。
4. 校正图像：根据提取的畸变参数，使用校正算法对图像进行畸变校正，以恢复原始图像的清晰度和准确性。
在实际应用中，相机畸变矫正算法可以提高图像的质量和准确性，广泛应用于相机标定、视觉定位、机器人导航等领域。
同时，随着计算机视觉技术的不断发展，深度学习和神经网络等算法也在相机畸变矫正领域得到了广泛应用，提高了算法的准确性和效率。
总之，相机畸变矫正算法是一种重要的技术，它通过检测和校正相机镜头畸变，提高图像的清晰度和准确性，为视觉应用提供了更好的支持。
相机标定的来龙去脉（详解标定原理、畸变矫正原理、使用经验）
相机标定的来龙去脉（详解标定原理、畸变矫正原理、使用经验）1、相机标定的意义在机器视觉领域，相机的标定是一个关键的环节，它决定了机器视觉系统能否有效的定位，能否有效的计算目标物。
相机的标定基本上可以分为两种，第一种是相机的自标定；第二种是依赖于标定参照物的标定方法。
前者是相机拍摄周围物体，通过数字图像处理的方法和相关的几何计算得到相机参数，但是这种方法标定的结果误差较大，不适合于高精度应用场合。
后者是通过标定参照物，由相机成像，并通过数字图像处理的方法，以及后期的空间算术运算计算相机的内参和外参。
这种方法标定的精度高，适用于对精度要求高的应用场合。
本文主要写一写后者，至于前者，是一个研究的难点和热点，以后有空再写。
2、坐标系的变换2.1、小孔成像的原理小孔成像的原理可以用下图来说明：2.2、各个坐标系的定义为了说明白，建议先介绍图像的坐标系，再逐步推广到世界坐标系，最后说明各个坐标系是如何变化的，从而给出相机的内参和外参。
2.2.1、像素坐标系像素坐标就是像素在图像中的位置。
一般像素坐标系的左上角的顶点就是远点，水平向右是u，垂直向下是v轴。
例如，在上图中，任意一个像素点的坐标可以表示为（ui,vi）。
2.2.2、图像坐标系在像素坐标系中，每个像素的坐标是用像素来表示的，然而，像素的表示方法却不能反应图像中物体的物力尺寸，因此，有必要将像素坐标转换为图像坐标。
将像素坐标系的原点平移到图像的中心，就定为图像坐标系的原点，图像坐标系的x轴与像素坐标系的u轴平行，方向相同，而图像坐标系的y轴与像素坐标系的v轴平行，方向相同。
在图中，假设图像中心的像素坐标是（u0,v0），相机中感光器件每个像素的物力尺寸是dx * dy，那么，图像坐标系的坐标（x,y）与像素坐标系的坐标（u,v）之间的关系可以表示为：写成矩阵的形式就为改写为齐次坐标的形式2.2.3、相机坐标系相机坐标系是以相机的光轴作为Z轴，光线在相机光学系统的中心位置就是原点Oc（实际上就是透镜的中心）,相机坐标系的水平轴Xc与垂直轴Yc分别于图像坐标系的X轴和Y轴平行。
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ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｒ ｏ ｍ ｏ ｎ ｅ ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｔ ｗｏ ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗｉ ｔ ｈ ｏ ｕ ｔ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ａ ｌ ｏ ｎ ｅ ｓ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ
消 除 了由 于 图像 变形 而产 生 的 测 量误 差 ，有 效 解 决 了由 于镜 头畸 变 而降 低 图像 中物体 的 几何 位 置 精 度
的 问题 。
关键 词 图像 处 理 相机 标 定 畸 变矫 正 线扫 描相 机
中图 分 类号 ： Ｖ５ ５ ７ ． １ 文 献 标志 码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ０ ０ ９ — ８ ５ １ ８ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ６ ． ０ ０ ４ ６ — ０ ８ ＤＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９ ８ ５ １ ８ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ６ ． ０ ０ ６
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摘 要 线扫描相机 由于其 高分辨率以及 高数据处理效率的优 势，使得其在测量领域的应用越来越 广泛。但线扫描相机 也会 因光学系统畸变的存在影响成像 的几何位置精度 ，造成 图像 的失真。文章面向 线扫描相机标定及畸变矫正的应 用需求， 提 出一种将一 维数据 映射到二维数据 而不改变原始数据的方法 ， 以利用面阵相机 的标定方法来标定线扫描相机。在标定过程 中，采用新型的标定板来创建世界 坐标 系与 图像 坐标 系之 间的关系。文章利用数 字图像 处理 的方法，对光 学镜 头 自身畸变进行 标定和矫正 ，基本
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航 天 返 回与 遥感
Ｓ ＰＡＣＥＣＲＡＦＴ ＲＥＣＯＶＥＲＹ ＆ ＲＥＭ ＯＴＥ ＳＥＮＳＩ Ｎ Ｇ
第３ ８卷 第 ６ 期
２ ０ １ ７年 １ ２月
线扫描相机 标定及 畸变矫滨工业 大学航天 学院 ，哈尔滨 １ ５ ０ ０ ０ １ ）
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