6-图像畸变校正
基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法
２２６
此特点，对丁均匀分割的同心蚓曲线映射成方形曲 线的ｌｑ时，根摧Ｉ刮心旧榷近边缘ｆ自稗度，可以相麻 的对校正斤的＾彤曲线问的距离进行微调，使得图 像的校正教粜更理想。 微调算ｊ王如Ｆ：
５结论
本文研究丁一种基ｊ圆分割ｆ日鱼眼镜头校正算 法。通过将鱼眼州像舒割成若Ｔ同心吲线，利刖投
ｆ“’＝Ⅳ＋ｍ（０≤¨≤ｗＪ
具有相同的，０坐标值．如图中Ｈ和世点在无扭曲的
３基于圆分割的鱼眼镜头校正算法
本文提出的基于圆分割的鱼眼校正算法采用 了同心圆分割的方法，将鱼眼图像分割成一系列的 圆线，再利用函数法，将畸变图像中的圆线经过一 定的算法映射成方形线，这样从图像中心的小圆开 始，将畸变的鱼眼圆形图像校正为人们习惯的透视 投影图像。有效的解决了基于经度校正方法还存在 的拱形失真问题，
的距离成正比．，取值越大．则边缘处微调物件之
法中采用的嘲分割山沾，充分利用了鱼崛图像的圆 对称返特征，ＪＥ其对于鱼眼ｌ割像边缘处的｛交『Ｆ敏 粜，与墓＿’经度的畸变校正算法比较．本文提出的 算泣赦果更理想。微调系数的引入，使得算泣更灵
问的距离就越远，，的驭值可以根据宴％－情Ｉ兄设定。
４
ＭａｔＬａｂ实验结果
ｕｓｅｓ
ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｍａｇｅ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ．Ｍａｔｌａｂ
ｏｕｒ
ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ
ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ
ｃａｎ
ｔｈｅ
ｆｉｓｈｅｙｅ
ｉｍａｇｅ
ｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｉｌｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔａｋｅｓ ｌｅｓｓ ｔｉｍｅ，ＳＯ ｔｈａｔ ｉｔ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｆｉｓｈ－ｅｙｅ ｌｅｎｓ；ｉｍａｇｅ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ；ｃｉｒｃｌｅ
MEMS振镜扫描共聚焦图像畸变机理分析及校正
2021年2月Feb. 2021第50卷第2期Vol.50 No.2红外与激光工程Infrared and Laser EngineeringMEMS 振镜扫描共聚焦图像畸变机理分析及校正缪 新叫李航锋1,张运海心，王发民込施 辛彳(1.中国科学技术大学，安徽合肥230026；2.中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏省医用光学重点实验室，江苏苏州215163;3.苏州大学附属第二医院，江苏苏州215000)摘要：在皮肤反射式共聚焦显微成像过程中，针对MEMS 振镜二维扫描引起的共聚焦图像畸变，开 展了光束偏转理论分析，得出了投影面扫描图像的具体形状表征,理论畸变图像与真实畸变图像一致， 明确了畸变机理，提出一种有效的畸变校正算法，实现对图像二维畸变的校正。
首先记录原始光栅畸变图像，然后基于Hessian 矩阵提取光栅中心线，拾取特征点并设置基准参考线，通过基于最小二乘法 的7次多项式插值法标定二维方向像素畸变校正量，采用加权平均法填补间隙像素灰度值，最终实现图像畸变校正。
利用网格畸变测试靶实验得出7次多项式插值后的校正决定系数最高、均方根误差值 最低，整幅512行图像在7次多项式插值后最优行数占379行，比例为74%,通过残差分析，二维方向 上残差最大为4个像素，最小为0个像素，平均为1.15个像素，校正结果较为精确。
皮肤在体实时成像实验显示，图像畸变校正后组织结构特征更加真实准确，表明这种校正算法有效可行，有助于皮肤疾 病的准确诊断。
关键词：图像二维畸变；机理分析；Hessian 矩阵；光栅；多项式插值 中图分类号：TH742.9文献标志码：A DOI ： 10.3788/IRLA20200206Analysis and correction of image distortion in MEMSgalvanometer scanning confocal systemMiao Xin 12, Li Hangfeng 1, Zhang Yunhai 1,2*, Wang Famin 1,2, Shi Xin 3(1. University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China;2. Jiangsu Key Laboratory of Medical Optics, Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology,Chinese Academy of Sciences, Suzhou 215163, China;3. The Second Affiliated Hospital of Soochow University, Suzhou 215000, China)Abstract: Aiming at the distorted confocal images caused by the two-dimensional scanning of MEMS galvanometer during skin imaging by reflectance confocal microscopy, the theoretical analysis of beam deflectionwas carried out, and the specific shape representation of projection plane scanning image was obtained. It was concluded that the theoretical distortion image was consistent with the real distortion image. The distortionmechanism was clarified and a distortion correction method was proposed. First, the original distorted grating image was recorded, then the center lines of grating were obtained based on the Hessian matrix, after that feature points were picked and datum reference lines were set. Finally, the correction to the distorted confocal images wasrealized by calibrating the corrections of the two-dimensional pixel distortions using polynomial interpolation收稿日期：2020-10-12；修订日期:2020-11-15基金项目:国家重点研发计划(2017YFC0110305)；山东省自然科学基金(ZR2019BF012)；济南市“高校20条”资助项目(2018GXRC018)；苏州市民生科技项目(SS201643)红外与激光工程第50卷第2期based on the least square method and filling the gray value of gap pixels by weighted average method.By the experiment of measuring target with grid distortion,the correction coefficient was the highest and the root mean square error was the lowest after polynomial interpolation of degree7.Also,the optimal number of512rows was 379,accounting for74%.The residual distortions were accurately evaluated,in two dimensional,the maximum value is4pixels,the minimum value was0pixel and the average value was L15pixels,so the results were accurate.The experiment of in vivo real-time skin imaging shows that the organizational structure features are more real and accurate after corrections.So this method is effective and feasible,which is helpful for accurate diagnosis of skin diseases.Key words:two-dimensional distortions of images;polynomial interpolation0引言作为一款新型影像学临床诊断设备，皮肤反射式共聚焦显振镜利用皮肤中血红蛋白、黑色素和角蛋白等不同组织成分的折射率差异进行成像，为皮肤组织的实时观测提供有效的技术手段，在恶性皮肤肿瘤早期诊断、治疗后随访等方面发挥了愈发重要的作用"役为进一步实现皮肤病检查时的便捷性,需要发展手持式皮肤共聚焦显振镜，由于受到系统体积和重量限制，系统中的核心部件扫描振镜要采用单镜面式MEMS振镜实现二维扫描成像,该扫描方式使得采集到的图像存在较为严重的二维畸变，扭曲了皮肤组织真实的结构形态.如不对这种图像畸变进行校正，将不利于医生观察皮损组织真实形态、边界轮廓、结构特征等信息，直接影响临床诊断结果因此，需要在分析产生图像畸变机理的基础之上，实现畸变校正，将真实图像信息准确呈现，为皮肤疾病诊断奠定基础。
matlab校正课程设计
matlab校正课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解Matlab在校正技术中的应用，掌握基本的图像校正原理和方法；2. 学生能运用Matlab软件进行图像的几何变换、灰度变换等校正操作；3. 学生了解图像校正技术在现实生活中的应用，如摄影、遥感图像处理等。
技能目标：1. 学生能熟练使用Matlab软件进行图像校正操作，包括读取、显示、保存图像等基本操作；2. 学生能运用所学知识解决实际问题，如对图像进行畸变校正、对比度增强等；3. 学生具备分析图像校正结果的能力，能够根据需求调整校正参数以获得满意的效果。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习Matlab校正课程，培养对图像处理技术的兴趣，提高学习的积极性和主动性；2. 学生在学习过程中，养成合作、探究的学习习惯，培养团队协作能力；3. 学生能够认识到图像校正技术在实际应用中的重要性，激发他们将所学知识应用于实际问题的热情。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，要求学生具备一定的Matlab编程基础和图像处理知识。
学生特点：学生具备一定的编程能力和图像处理知识，对Matlab校正技术有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：结合课程性质和学生特点，注重实践操作，培养学生的动手能力和解决问题的能力。
通过案例教学，使学生能够将所学知识应用于实际问题。
同时，注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行有效的教学设计和评估。
二、教学内容1. 图像校正原理- 图像几何变换：旋转、缩放、翻转等；- 图像灰度变换：线性、对数、幂次等变换。
2. Matlab图像校正操作- 图像读取、显示和保存；- 几何变换函数：imrotate、imresize等；- 灰度变换函数：imadjust、histeq等。
3. 实践案例- 摄影图像畸变校正；- 遥感图像对比度增强；- 其他实际应用场景的校正处理。
4. 教学大纲安排- 第1周：图像校正原理介绍，学习图像几何变换和灰度变换；- 第2周：Matlab图像校正操作学习，掌握相关函数的使用；- 第3周：实践案例1，学生分组进行摄影图像畸变校正；- 第4周：实践案例2，学生分组进行遥感图像对比度增强；- 第5周：课程总结与展示，学生分享学习成果。
摄影中的镜头畸变与校正技巧
摄影中的镜头畸变与校正技巧摄影是一门充满艺术性和技术性的创作形式。
在摄影过程中，摄影师常常会面临各种技术挑战，其中之一就是镜头畸变。
镜头畸变是在拍摄过程中产生的图像变形现象，它可能会影响到照片的质量和真实性。
为了解决这一问题，摄影师需要熟悉镜头畸变的类型和校正技巧。
一、什么是镜头畸变镜头畸变是指镜头在成像过程中引起的图像变形。
它主要分为三种类型：桶形畸变、枕形畸变和畸形畸变。
1. 桶形畸变桶形畸变是在照片中出现图像向中心收缩的现象，形状类似于桶子。
这种畸变通常出现在广角镜头和鱼眼镜头中，由于广角镜头的视角较大，所以图像边缘会向中心收缩。
2. 枕形畸变枕形畸变是在照片中出现图像向边缘收缩的现象，形状类似于枕头。
这种畸变通常出现在长焦镜头中，由于长焦镜头的视角较窄，所以图像边缘会向中心收缩。
3. 畸形畸变畸形畸变是在照片中出现一些不规则的图像变形现象，如弯曲或拉伸等。
这种畸变通常由于镜头的质量较差或者使用不当造成。
二、镜头畸变的校正技巧镜头畸变可以通过以下几种方法进行校正，以保证照片的质量和真实性。
1. 镜头校正大部分相机和摄像机都具有镜头校正功能，可以通过设置菜单中的参数进行校正。
通过选择恰当的校正参数，可以有效减轻或消除镜头畸变。
2. 后期校正在后期处理中，我们可以使用专业的图像编辑软件来进行镜头畸变的校正。
这种方法可以更加精确和灵活地处理畸变问题，同时也可以对图像进行其他的调整和修饰。
3. 畸变校正镜头一些专业的摄影镜头具有畸变校正的功能。
这些镜头内部集成了特殊的光学组件，可以在成像过程中主动校正镜头畸变，提供更加真实和准确的图像。
4. 构图和摄影技巧在实际拍摄中，合理的构图和摄影技巧也可以帮助减轻或掩盖镜头畸变。
通过选择恰当的角度、距离和焦距等因素，可以最大程度地优化图像的透视和比例关系，减少畸变的出现。
总结：镜头畸变是摄影过程中常见的技术挑战之一。
摄影师可以通过了解镜头畸变的类型和校正技巧，有效地解决这一问题，保证照片的质量和真实性。
图像的校正
次对每个原始图像像元点位用变换函数 F （ x,y ）
（正解变换公式）求得它在新图像中的位置，并将该 像元灰度值移置到新图像的对应位置上。 2)间接校正:从空白的新图像阵列出发，按行列的顺 序依次对新图像中每个像元点位用变换函数 f (X,Y)
（反解变换公式） 求其在原始图像中的位置，然后
把算得的原始图像点位上的灰度值赋予空白新图像相 应的像元。
35
G2
G3
双线性插值效果
原始图像
纠正（双线性插值）
36
三次卷积法:以实际位置临近的16个像元值，确定输出
像元的灰度值。公式为：
g（m , n）
pg
i i 1 16
16
i
p
i 1
i
式中，g(m,n)为输出像元 灰度值gi为邻近点i的灰度 值pi为邻近点对投影投影 点的权重(pi=1/di,di表示邻 近点到投影点的距离，最 近者权重最大)
10
1）遥感平台位置和运动状态变化的影响
航高：当平台运动过程中受到力学因
素影响标，或者说卫星运行的轨道本
身就是椭圆的。航高始终发生变化，
而传感器的扫描视场角不变，从而导 致图像扫描行对应的地面长度发生变 化。航高越向高处偏离，图像对应的 地面越宽。
11
航速：卫星的椭圆轨道本身就导致了卫星飞行
速度的不均匀，其他因素也可导致遥感平台航 速的变化。航速快时，扫描带超前，航速慢时， 扫描带滞后，由此可导致图像在卫星前进方向 上(图像上下方向)的位置错动。
原始图像
校正后图像（最邻近插值）
34
双线性法：以实际位置临近的4个像元值，确定输出像
元的灰度值。公式为：
p1 g 1 p 2 g 2 p 3 g 3 p 4 g 4 p1 p 2 p 3 p 4
平面几何测量中的图像畸变校正
文献标识码 ： Ａ ｄ ｉ １ ． ７ ８ ＯＰ ２ １ １ ０ ． １ １ ｏ ： ０ ３ ８ ／ Ｅ． ０ １ ９ １ ０ ６
中 图分 类 号 ： ＴＰ３ １ ４ ９ ．
Ｄｉｔ ｒ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ｔｏ ｏ ｍ ａ ｅ ｎ ｐ ａ ａ ｅ ｒ ｌ ｇ ｓ ｏ ｔｏ ｏ ｒ ｃ ｉ ｎ ｆ ｒ ｉ ｇ ｓ ｉ ｌ ｎ ｒ ｍ ｔ ｏ ｏ ｙ
ｌｙ ｏ ｈ ａ ｂｅ ｔｐａ ｅ ｈ ｒｄ ｂ ａ ｄｉ ｉｅ ｔｙｕ ｅ Ｓｔ ｅｃ ｒｅ ｔｎ ａｉ ｒ ｔ ｎ ｏ ｍ ａ ｅｄｓ ａ ｎ ｔ ｅｓ ｍｅｏ ｊｃ ｌｎ ，ｔ ｅｇ ｉ ｏ ｒ ｓｄｒ ｃ ｌ ｓ ｄ ３ ｈ ｏ ｒｃ ｉｇ ｃ ｌ ａ ｉ ｆｉ ｇ ｉ— ｂ ｏ
平 面 几 何 测 量 中 的 图 像 畸 变 校 正
苏成志 ， 王恩 国， 江涛 ， 国华 ， 郝 曹 徐洪吉
（ 长春理工大学 机电工程学院， 吉林 长春 １０ ２ ） ３ ０２
摘 要 ： 对 图 像 畸 变 对 平 面 图像 几 何 线 度 精 密 测 量 精 度 的 影 响 ， 出 一 种 直 接 利 用 标 准 网格 板 作 为 测 量 基 准 的 畸 变 校 正 针 提 方 法 。根 据 待 测 物 体 与 网格 板 处 于 相 同物 面 时 ， 图 像 畸 变 与 网格 板 图像 畸变 相 同 ， 测 点 在 网格 板 图像 中 相 对 网 格 的 其 待
Photoshop中的纠正镜头畸变方法
Photoshop中的纠正镜头畸变方法Photoshop是一款功能强大的图像编辑软件，它不仅可以对图片进行修饰、调整和美化，还可以进行纠正镜头畸变的操作。
镜头畸变是指由于镜头设计或拍摄角度而引起的图像变形现象，常见的有鱼眼畸变、桶形畸变和枕形畸变等。
在这篇文章中，我将详细介绍使用Photoshop纠正镜头畸变的方法和步骤。
纠正镜头畸变的方法如下：1. 打开图像：首先，在Photoshop中打开需要进行镜头畸变纠正的图像。
可以选择“文件”-“打开”命令，或者使用快捷键“Ctrl+O”进行文件的导入。
2. 将图像转换为智能对象：在图层面板中，选中背景图层，并右键点击选择“转换为智能对象”。
这一步的目的是将图像转换为智能对象，以便后续的非破坏性编辑。
3. 选择滤镜：在顶部菜单栏中选择“滤镜”-“镜头校正”-“去畸变”。
这个滤镜可以自动校正图像的畸变，但需要设置一些参数以适应具体的畸变情况。
4. 调整参数：在弹出的“去畸变”窗口中，可以看到几个参数选项。
首先，选择针对何种类型的畸变进行校正，常见的有鱼眼畸变、桶形畸变和枕形畸变。
根据实际情况选择合适的畸变类型。
5. 设置畸变度：接下来，在“去畸变”窗口中，可以看到一个滑块，用于设置畸变度。
根据图像的具体情况，逐渐调整滑块的位置，观察图像的变化，直到达到满意的效果为止。
6. 应用滤镜：点击“确定”按钮后，滤镜将会应用到图像上，纠正镜头畸变。
可以通过对比原始图像和纠正后的图像来验证效果。
7. 保存图像：最后，保存经过纠正的图像。
选择“文件”-“另存为”命令，选择保存格式和存储位置，点击“保存”按钮即可。
需要注意的是，纠正镜头畸变是一项相对复杂的工作，具体的参数设置和效果预览需要根据实际情况进行调整。
在进行纠正之前，最好先观察图像的畸变情况，并确定适当的处理方法。
总结：使用Photoshop纠正镜头畸变是一项相对简单且非破坏性的编辑操作。
通过转换为智能对象并使用“去畸变”滤镜，可以快速有效地纠正图像的镜头畸变。
Photoshop镜头校正：纠正照片中的畸变和失真
Photoshop镜头校正：纠正照片中的畸变和失真Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，其中的镜头校正功能可以有效地纠正照片中的畸变和失真。
在本文中，我将详细介绍如何使用Photoshop进行镜头校正，并分步骤列出具体操作方法。
步骤1：导入照片在打开Photoshop软件后，点击菜单栏中的"文件"，然后选择"打开"，将需要校正的照片导入到软件中。
步骤2：选择镜头校正工具在Photoshop的工具栏中，找到"滤镜"工具，并点击展开菜单。
在菜单中找到"镜头校正"选项，点击进入镜头校正界面。
步骤3：选择校正模式在镜头校正界面中，有多种校正模式可供选择。
根据不同的畸变类型选择相应的模式。
常见的校正模式有：- 鱼眼透视：适用于鱼眼镜头或产生浓重透视效果的照片。
- 全景：适用于全景照片或宽广景象的照片。
- 矩形：适用于纠正照片中出现的比例失真或平面透视。
步骤4：调整校正参数在选择了相应的校正模式后，可以根据具体照片的情况调整校正参数。
这些参数包括：- 校正度：控制纠正的程度，可以根据实际需要进行微调。
- 倾斜：用于调整照片的倾斜程度，使之恢复为正常的水平状态。
- 放大/缩小：用于调整照片的大小比例。
- 旋转：用于对照片进行旋转调整。
- 缩放：可以根据具体数值进行放大或缩小。
步骤5：应用校正效果在调整了相应的校正参数后，可以点击"应用"按钮，将校正效果应用到照片中。
此时，可以实时查看照片的校正效果。
步骤6：进一步编辑在应用了校正效果后，可以进一步编辑照片，使其更加完美。
可以使用Photoshop中的其他功能，如亮度/对比度调整、色彩平衡、磨皮等，来进一步改善照片的品质。
步骤7：保存照片在编辑完成后，可以点击菜单栏中的"文件"，然后选择"保存"，将编辑好的照片保存在本地文件夹中。
遥感数字图像处理-第6章 几何校正
二、几何校正原理
几何校正涉及两个过程： ➢ 一是空间位置（像元坐标）的变换 ➢ 二是像元灰度值的重新计算（重采样）
4
二、几何校正原理
坐标转换 （a）直接法；（b）间接法
5
三、几何校正步骤
几何精校正不需要空间位置变化数据，回避了成像的空间 几何过程，主要借助地面控制点实现校正。其主要校正步 骤为：
第6章
几何校正
几何校正
一、几何校正原理 二、几何校正步骤 三、几何校正类型 四、图像匹配 五、投影转换
难点：图像匹配 重点：几何校正方法
2
一、几何校正原理
几何校正和几何配准
➢ 几何配准是指将不同时间、不同波段、不同传感器系统所获得的同一 地区的图像（数据），经几何变换使同名像点在位置上和方位上完全 叠合的操作。
➢ 对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影。 ➢ 选择地面控制点（GCP），按照GCP选择原则，在畸变图像
和基准图像上寻找相同位置的地面控制点对。 ➢ 选择校正模型，利用选择的GCP数据求取校正模型的参数，
然后利用校正模型实现畸变图像和基准图像之间的像元坐 标变换。 ➢ 选择合适的重采样方法对畸变图像的输出图像像元进行灰 度赋值。 ➢ 几何校正的精度分析。
9
四、图像匹配
3.图像匹配方法 根据图像特征的选择，图像匹配方法一般可以分为基于灰
度的图像匹配和基于特征的图像匹配。
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➢ 几何配准与几何校正的原理是完全相同的，即都涉及到空间位置（像 元坐标）变换和像元灰度值重采样处理两个过程。
➢ 二者的区别主要在于其侧重点不相同：几何校正注重的是数据 本身的处理，目的是为了对数据的一种真实性还原。而几何配 准注重的是图和图（数据）之间的一种几何关系，其目的是为 了和参考数据达成一致，而不考虑参考数据的坐标是否标准、 是否正确。也就是说几何校正和几何配准最本质的差异在于参 考的标准。另外，几何校正更像前期数据处理，几何配准更像 后期处理。
鱼眼图像畸变校正算法
鱼眼图像畸变校正算法司 磊 朱学玲（安徽新华学院 信息工程学院 安徽 合肥 230088）摘 要： 根据鱼眼镜头成像的特点，选择合适的图像畸变校正算法，标定鱼眼图像的中心和半径，用标定得到的参数进行校正，推出校正模型，方法简单，易于实现，并对鱼眼图的畸变矫正问题提出意见与看法。
关键词： 鱼眼图像；畸变矫正；图像预处理；图像增强中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）1110166－02鱼眼图像的畸变矫正是以某种独特的变换方式将一副鱼眼 2 有关鱼眼图片的粗略校正图像转换为理想图像的操作，这种操作在全方位视觉导航中具1）求取鱼眼图像行和列的比值有重要的作用，是系统自动识别、跟踪和定位目标所必须的基将投射生成标准圆变换为鱼眼图片并求取图片中心点的方础操作。
法与普通相机照相原理不同，对于提取出来的鱼眼图片的轮1 畸变图像的校正原理廓，我们先假定一个阈值，比如设一个灰度值30，用软件勾勒描绘出校正鱼眼图片大概的轮廓，然后先求出该轮廓的中心点根据畸变图像特点标定坐标图，求取标定点像素的理想值坐标，根据轮廓的图形和鱼眼图像的中心点的坐标，可计算出和实际值，同时生成坐标映射表，再把坐标映射表用于畸变图畸变图像的圆半径，从而求取鱼眼图像的中心点坐标和鱼眼图像的校正程序后，即可得到无畸变图像，具体处理过程如下：像的粗略轮廓的图像的半径相对比，以便于将鱼眼图像的大概1）标定坐标轮廓重新调整处理，变的更为精确和直观。
假定畸变校正的鱼镜头中心的畸变可以忽略为零，以镜头为中心，离镜头越眼图片的半径中的行坐标曲线和列坐标曲线不相等，则我们需远的地方畸变越大。
以镜头为中心标定坐标图，对图像进行坐要将畸变校正的鱼眼图像中的园的半径的曲线与下面的公式相标的标定，按正方形均匀排列圆点，如图1所示。
乘，然后就可以变换为普通的标准圆的图像。
下面公式中（u，v）是畸变校正的鱼眼图片的中心点，β为畸变校正的鱼眼图像行和列的比值。
医用电子内窥镜图像畸变校正方法的研究
Vol. 44N o.l22480计算机与数字工程Computer &Digital Engineering总第326期2016年第12期医用电子内窥镜图像畸变校正方法的研究$宋璐1卫亚博2冯艳平3(1.陕西中医药大学医学技术学院咸阳712046)!.平顶山学院平顶山467000)(3.郑州职业技术学院郑州450121)摘要医用电子内窥镜大多采用广角镜头，极易产生较为严重的几何畸变。
针对这种情况，提出了一种基于FPGA 的图像畸变校正方法。
采用Matlab辅助FPG A设计，结合基于参数的校正方法，对最为常见的桶形畸变进行校正。
系统使用FPG A作为图像处理芯片，利用Matlab对要设计的F P G A图像处理系统进行仿真，并设计相应的算法，最终移植到FP-G A中。
实验结果表明,该方法对广角镜头所产生的桶形畸变有良好的校正效果，使得畸变率从校正前的一7. 3%变为0. 9%，提高诊断的准确率。
关键词医用电子内窥镜；M atlab;畸变校正；FPGA中图分类号TP301 D O# 10. 3969/j. issn 1672-9722. 2016. 12. 039Image Distortion Correction Technology ofMedical Electronic EndoscopeSONGLu1WEIYabo2FENG Yanping3(1. Department of Medical Technology，Shaanxi University of Chinese Medicine，Xianyang 712046)(2. Pingdingshan College，Pingdingshan 467000)(3. Zhengzhou Technical College，Zhengzhou 450121)Abstract Most of medical electronic endoscope use wide angle lens，which is extremely easy to produce serious geometric distortion. In view of this situation , an image distortion correction method based on FPGA is aided FPGA design，combined with the correction method based on the parameters，the correction of most common barrel distortion is finished. Using FPGA as image processing chip, the system Matlab is used to simulate FPGA image processing system，and design the corresponding algorithm，eventually transplant to FPGA. E xperimental results od has a good correction effect on barrel distortion caused by wide angle lens，which makes the distortion rate change from 一7. 3% to 0. 9%，and improve the accuracy of diagnosis.Key Words medical electronic endoscope, Matlab, distortion correction, FPGAClass Number TP3011引言随着电子技术和计算机技术的飞速发展，医用 电子内窥镜系统已经广泛的应用于多种疾病的诊 断和治疗当中。
快速修复照片中的扭曲和畸变Photoshop技巧
快速修复照片中的扭曲和畸变Photoshop技巧修复照片中的扭曲和畸变是在数码时代常见的需求之一。
不规则的相机镜头形状或者镜头在拍摄过程中的意外移位等原因，都可能导致照片中出现扭曲和畸变。
在这篇文章中，将介绍一些利用Photoshop软件来快速修复这些问题的技巧。
1. 选择合适的工具在修复扭曲和畸变的过程中，我们可以使用多种Photoshop工具。
首先，我们需要使用相机校正工具，可以在“编辑”菜单下的“自动校正图片”中找到。
这个功能可以根据图像中的直线来自动校正镜头扭曲。
2. 修复图像的垂直或水平扭曲有时候我们拍摄的照片中会存在水平或垂直扭曲的情况，这时我们可以使用“变换”工具来进行修复。
在工具栏中找到“变换”工具，可以通过拖动图像的边缘或角落来纠正扭曲。
3. 修复图像的鱼眼畸变鱼眼畸变是指照片中出现的凸起或凹陷的效果，通常是由于广角镜头的使用而导致的。
为了修复这种畸变，我们可以使用“滤镜”菜单中的“镜头校正”功能。
通过调整滑块，可以减轻或完全消除鱼眼畸变。
4. 修复图像的透视畸变透视畸变是指照片中出现的垂直线条变形的问题，通常是由于拍摄角度或距离造成的。
要修复透视畸变，我们可以使用“滤镜”菜单中的“变换”功能。
调整水平和垂直滑块，可以将图像中的线条调整为垂直。
5. 修复图像的失真有时候我们在拍摄照片时，可能会出现图像的拉伸或压缩等失真问题。
为了修复这种失真，我们可以使用“滤镜”菜单中的“变形”功能。
通过拖动和调整控制点，可以还原图像的原本比例和形状。
6. 修复图像的边缘伸展边缘伸展是指照片中出现的边缘变形或伸展的现象，通常是由于图像编辑或裁剪过程中的误操作导致的。
要修复边缘伸展，我们可以使用“编辑”菜单中的“内容识别”功能。
选择需要修复的区域，然后点击“填充”按钮，Photoshop会自动识别并修复伸展的边缘。
以上就是利用Photoshop软件快速修复照片中扭曲和畸变的技巧。
通过选择合适的工具和功能，我们可以轻松地修复这些问题，使照片达到更好的效果。
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实验五 图像形状及颜色畸变的校正一、 实验目的与要求让学生了解数字图像的数学表达及相关概念，通过实验让学生加深对数学在相关学科的应用价值的认识，培养学生的实际操作能力，并引导他们建立基础学科在处理具体问题时方法上联系。
二、 问题描述对于在颜色或形状上发生畸变的图像，通过数学的方法实现校正。
三、问题分析先由教师讲授数字图像的基本概念（包括图像的数学化、采样、量化、灰度、各种数学图像的文件格式、表色系、颜色映像等），再通过具体的实例给学生示范对于在颜色或形状上发生畸变的图像如何通过数学的方法实现校正的过程。
最后让学生动手完成对某些特殊畸变的图像的校正，写出数学原理和实验报告。
四、背景知识介绍1. 数字图像的数值描述及分类图像是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述，是物体的一种不完全的不精确的描述。
数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。
采样是将空域上或时域上连续的图像变换成离散采样点（像素）集合的一种操作。
对一幅图像采样后，若每行像素为M 个，每列像素为N 个，则图像大小为M ⨯N 个像素。
例如，一幅640⨯480的图像，就表示这幅连续图像在长、宽方向上分别分成640个和480个像素。
显然，想要得到更加清晰的图像质量，就要提高图像的采样像素点数，即使用更多的像素点来表示该图像。
客观世界是三维的，从客观场景中所拍摄到的图像是二维信息。
因此，一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),其中x,y 是空间坐标。
对任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f(x,y)，成为表示图像在该点上的强度或灰度，或简称为像素值。
因为矩阵是二维结构的数据，同时量化值取整数，因此，一幅数字图像可以用一个整数矩阵来表示。
矩阵的元素位置(i,j)，就对应于数字图像上的一个像素点的位置。
矩阵元素的值f(i,j)就是对应像素点上的像素值。
值得注意的是矩阵中元素f(i,j)的坐标含义是i 为行坐标，j 是列坐标。
而像素f(x,y )的坐标含义一般指直角坐标系中的坐标，两者的差异如下图：对应于不同的场景内容，数字图像可以大致分为二值图像，灰度图像，彩色0列坐标(j) 行坐标(i) 矩阵元素f (i ,j) 0纵坐标(y) 横坐标(x) 像素f(x,y) 图 1.1 矩阵坐标系与直角坐标系图像三类。
1）二值图像它是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过度的图像。
二值图像对画面的细节信息比较粗略，适合于文字信息图像的描述。
它的矩阵取值非常简单，即f(i,j)=0(黑),或f(i,j)=1(白)，除此之外没有其他的取值。
当然，0和1表示黑或白都只是人定义的，可以人为地反过来定义。
这种图像具有数据量小的优点。
2）灰度图像它是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不包含彩色信息。
标准灰度图像中每个像素的灰度有一个字节表示，灰度级数位256级，每个像素可以是0~255（从纯黑到纯白）之间的任何一个值。
值越接近0就越黑，越接近255就越白。
3）彩色图像常用的图像彩色模式有RGB模式、CMYK模式和HIS模式，一般情况下只使用RGB模式。
它是根据三基色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。
这一原理认为，自然界中的所有颜色都可以由红，绿，蓝（R,G,B）三基色组合而成。
如果三种基色的灰度分别用一个字节（8bit）表示，则三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。
2.数字图像质量决定因素数字图像的效果与以下几个评价参数有关。
1）图像分辨率即采样所获得的图像总像素的多少。
2）采样密度即在图像上单位长度所包含的采样点数。
采样密度的倒数是像素间距。
3）采样频率即一秒钟采样的次数。
它反映了采样点之间的间隔大小，采样频率越高，丢失的信息越少，图像的质量越好。
4）扫描分辨率表示一台扫描仪输入图像的细微程度，指每英寸扫描所得的点，单位是DPI（DotPerInch）。
数字越大，表示被扫描的图像转化为数字化图像越逼真，扫描仪质量也越好。
3.彩色空间1）三基色原理近代的三色学说研究认为,人眼的视网膜中存在着三种锥体细胞,它们包含不同的色素,对光的吸收和反射特性不同,对于不同的光就有不同的颜色感觉.研究发现,第一种锥体细胞专门感受红光,第二和第三种锥体细胞则分别感受绿光和蓝光.它们三者共同作用,使人们产生了不同的颜色感觉. 这三种色光以不同比例混合,几乎可以得到自然界中的一切色光,混合色域最大;而且这三种色光具有独立性,其中一种原色不能由另外的原色光混合而成,由此,称红,绿,蓝为色光三原色. 为了统一认识,1931年国际照明委员会(CIE)规定了三原色的波长nmR0.700=λ,nmG1.546=λ,nmB8.435=λ。
2）彩色的基本特征色调(hue) 色调又称为色相,是当人眼看到一种或多种波长的光时所产生的彩色感觉,它反映颜色的种类,是决定颜色的基本特性.色调用红,橙,黄,绿,青,蓝,靛,紫等术语来刻画. 不透明物体的色调是指该物体在日光的照射下,所反射的各光谱成分作用于人眼的综合效果;透明物体的色调则是透过该物体的光谱综合作用的效果。
饱和度(saturation) 饱和度是指颜色的纯度,即色彩含有某种单色光的纯净程度,它可用来区别颜色的深浅程度.对于同一色调的彩色光,饱和度越深颜色越鲜明或说越纯,例如鲜红色饱和度高,而粉红色的饱和度低.完全饱和的颜色是指没有渗入白光所呈现的颜色,例如仅由单一波长组成的光谱色就是完全饱和的颜色。
亮度(brightness) 亮度是视觉系统对可见物体辐射或者发光多少的感知属性.亮度是光作用于人眼时所引起的明亮程度的感觉,它与被观察物体的发光强度有关.由于其强度的不同,看起来可能会亮一些或暗一些.对于同一物体,照射光越强,反射光也越强,感觉越亮;对于不同的物体在相同照射情况下,反射越强者看起来越亮。
通常把色调和饱和度通称为色度.亮度是用来表示某彩色光的明亮程度,而色度则表示颜色的类别与深浅程度。
五、实验过程1．图像畸变介绍从数字图像处理的观点来考察畸变校正, 实际上是一个图像恢复的过程, 是对一幅退化了的图像进行恢复。
在图像处理中，图像质量的改善和校正技术，也就是图像复原，当初是在处理从人造卫星发送回来的劣质图像的过程中发展、完善的。
目前，图像畸变校正的应用领域越来越广，几乎所有涉及应用扫描和成像的领域都需要畸变校正。
图像在生成和传送的过程中，很可能会产生畸变，如：偏色、模糊、几何失真、几何倾斜等等。
前几种失真主要是体现在显示器上，而后一种失真则多与图像集角度有关。
不正确的显影，打印、扫描，抓拍受反射光线的影响等方式，都会使图像产生偏色现像。
模糊、几何畸变主要是在仪器采集图片过程中产生，大多是因机器故障或操作不当影响导致，如在医学成像方面。
而几何空间失真广泛存在于各种实际工程应用中，尤其是在遥感、遥测等领域。
2．图像畸变校正过程所用到的重要工具灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图象中灰度级分布的统计。
灰度直方图是将数字图象中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。
通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为想像素个数。
直方图上的一个点的含义是，图像存在的等于某个灰度值的像素个数的多少。
这样通过灰度直方图就可以对图像的某些整体效果进行描述。
从数学上讲，图像的灰度直方图是图像各灰度值统计特征与图像灰度值出现的频率。
从图形上来讲，它是一个一维曲线，表征了图像的最基本的统计特征。
作为表征图像特征的信息而在图像处理中起着重要的作用。
由于直方图反映了图像的灰度分布状况，所以从对图像的观察与分析，到对图像处理结果的评价，灰度直方图都可以说是最简单、最有效的工具。
3．图像颜色畸变校正介绍图像颜色畸变现象可以是由摄像器材导致，也可以是由于真实环境本身就偏色导致，还有的是由于图像放置过久氧化、老化导致。
无论其产生的原因如何，其校正方法都是类似的。
图像颜色畸变校正在社会生活、工作中应用十分广泛。
小到家庭生活图像处理，大到医学成像应用、罪犯识别和国防侦察，都离不开它。
由于灰度图比较简单，因此本文跳过灰度图，直接研究彩色图的颜色畸变校正，但无论是灰度图还是彩色图，其校正原理都是一样的，程序实现上只须对程序进行小小的调整。
如果用Matlab显示颜色畸变的图像RGB基色直方图，发现相对正常图像，颜色畸变的图像的直方图的三种基色的直方图中至少有一个直方图的像素明显集中集中在一处，或则集中在0处或则集中在255处，而另一部分有空缺，或则集中在中间而两边空，因此通过调整该直方图的像素点的像素值在区间[0，255]上的分布来解决图像颜色畸变问题。
如果直方图中像素集中在0一边则说明该基色偏暗，如果集中在255处则说明该基色偏亮。
下图是一有颜色畸变的图像的基色B的直方图。
图1 基色B的直方图很明显几乎所有像素点都集中在区间[a，b]上，这是偏暗的情况。
那么要做的是把代表基色B的矩阵的数据拉伸，使得区间[a，b]扩大为区间[a，c]。
只要做以下处理即可得到以上目的。
对每一个x ，x在[a，b]上，x *（c-a）/（b-a），而所有的y，y在区间[b，c]上，y=c，c=255。
其算法流程图为：MATLAB中的算法实现如下：function dealcolor(pic,k,d)a=imread(pic); %提取指定图像到矩阵ab=double(a); %将矩阵a的数据转化为double型[m,n]=size(b(:,:,k)); %取图像矩阵的行列数fr=255/d; %设定拉伸系数for i=1:m % 二重循环对矩阵内的每一个数据进行处理for j=1:nbm=b(i,j,k)*fr; % 拉伸处理if bm>255 %将所有值大于255的点都设为255bm=255;endb(i,j,k)=bm;endendc=uint8(b); %将矩阵b转化为8个字节的整型数据image(c); %显示处理过的图像注释：a ———要处理的图像矩阵，是一个三维矩阵pic ———要处理的图像的路径k ———要处理的第几个基色矩阵，1、2、3分别代表R、G、Bd ———向量，它的值是要拉伸的像素值中的最大值，0~255之间4．图像颜色畸变校正实例对于已经发生颜色失真的图像（下图），通过数学变换进行校正。
图2 发生了颜色畸变的图像可以看出，图像明显偏黄。
下面研究它的RGB直方图，确定拉伸系数。
图 3 图2的RGB直方图由于R、G的直方图则在0到255之间分布较为均匀，而在基色B的直方图中，像素值的分布明显是集中在140以下的部分，而基本没有多少点在140到255之间，这说明基色B偏暗。
像素值在0~255之间分布偏向一边是导致这幅图像颜色畸变的原因，因此从基色B着手处理。