数字图像处理-畸变校正
镜头畸变的原理及校正方法
镜头畸变的原理及校正方法一、镜头畸变的原理镜头畸变是指在摄影过程中，由于光线通过透镜时的物理特性而导致图像出现扭曲、拉伸或压缩等失真现象。
主要分为两种类型：1.径向畸变：在图像中心呈现正常形态，但越靠近边缘部分，图像会出现拉伸或压缩的现象。
2.切向畸变：在图像中心和边缘部分都会出现失真，表现为图像的水平或垂直线条不再是直的而是弯曲。
二、校正方法1.软件校正法利用数字图像处理软件如Photoshop、Lightroom等进行校正。
具体步骤如下：（1）打开需要校正的图片，在菜单栏选择“滤镜”-“相机失真”。
（2）在弹出的对话框中选择适当的相机模型和镜头型号，并勾选“去除畸变”选项。
（3）点击确定按钮即可完成校正。
2.硬件校正法通过使用特殊设计的镜头来避免或减少畸变。
这种方法比较昂贵，适用于专业摄影师和高端用户。
具体步骤如下：（1）选择适合的镜头，如鱼眼镜头或移轴镜头等。
（2）在拍摄时调整相机和镜头的位置，使其达到最佳效果。
3.手动校正法通过手动调整相机和镜头的位置来避免或减少畸变。
这种方法比较简单易行，但需要一定的技巧和经验。
具体步骤如下：（1）在拍摄前，先观察场景并确定需要调整的部分。
（2）调整相机和镜头的位置，使其达到最佳效果。
（3）在后期处理时可以使用软件进行进一步校正。
总之，在摄影过程中避免畸变是非常重要的，可以通过以上方法进行校正。
不同类型的畸变需要采用不同的校正方法，并且需要针对具体情况进行调整。
只有掌握了正确的校正方法才能拍摄出更加真实、美丽、自然的照片。
数字图像处理_第三版_(冈萨雷斯_整理的知识点)
1.1 图像与图像处理的概念图像(Image)：使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。
包括：·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面；·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。
数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。
图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素（Pixel）。
数字图像处理（Digital Image Processing）：是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。
也称之为计算机图像处理（Computer Image Processing）。
1.2 图像处理科学的意义1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。
在这些信息中，视觉信息占70％。
·视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。
·人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。
2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段非可见光成像。
如：γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。
利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，可对非人类习惯的那些图像源进行加工。
3.图像处理技术对国计民生有重大意义图像处理技术发展到今天，许多技术已日益趋于成熟，应用也越来越广泛。
它渗透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。
1.3 数字图像处理的特点1. 图像信息量大每个像素的灰度级至少要用6bit（单色图像）来表示，一般采用8bit（彩色图像），高精度的可用12bit 或16bit。
遥感数字图像处理影像校正ppt课件
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大气影响辐射纠正
精确的校正公式需要找出每个波段像元亮度值 与地物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时 的大气参数，以求出透过率Tθ、Tφ等因子。如 果不通过特别的观测，一般很难得到这些数据， 所以，常常采用一些简化的处理方法，只去掉 主要的大气影响，使影像质量满足基本要求。
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第二讲 影像校正
1 数字影像的性质和特点 2 影像校正
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1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 1.2 数字影像的特点 1.3 多波段数字影像的数据格式
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1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 – 模拟影像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化 的影像 – 数字影像：把模拟影像分割成同样形状的小单元， 以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作 为该单元的亮度值进行数字化的影像。
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2.2 大气校正
进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散 射和透射。其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。 为消除由大气的吸收、散射等引起失真的辐射校正，称 作大气校正。
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2.2.1 影响遥感影像辐射失真的大气因素
（1）大气的消光（吸收和散射） （2）天空光（大气散射）照射 （3）路径辐射
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大气影响的回归分析法纠正
假定某红外波段，存在程辐射为主的大气影响，且亮 度增值最小，接近于零，设为波段a。现需要找到其他 波段相应的最小值，这个值一定比a波段的最小值大一 些，设为波段b，分别以a，b波段的像元亮度值为坐标， 作二维光谱空间，两个波段中对应像元在坐标系内用 一个点表示。由于波段之间的相关性，通过回归分析 在众多点中一定能找到一条直线与波段b的亮度Lb轴相 交，且
c++畸变坐标矫正算法
c++畸变坐标矫正算法
在计算机视觉和图像处理领域，畸变是指由于摄像头镜头的形状和位置等因素引起的图像失真现象。
为了纠正这种失真，需要使用畸变坐标矫正算法。
而C++作为一种高效的编程语言，可以用于实现这样的算法。
畸变坐标矫正算法的基本思想是通过对图像中的像素进行适当的变换，使得失真后的图像恢复到原始的形状和位置。
这个过程涉及到复杂的数学模型和计算方法，需要高效的算法来实现。
在C++中，可以利用其强大的计算能力和丰富的数学库，来实现畸变坐标矫正算法。
通过对图像进行像素级的操作和变换，可以实现对畸变图像的矫正，从而得到更加真实和准确的图像。
在实现畸变坐标矫正算法时，需要考虑到图像的分辨率、畸变参数、相机内外参数等因素，以及对图像进行适当的插值和变换。
C++提供了丰富的图像处理库和数学计算库，可以方便地实现这些功能。
总之，C++畸变坐标矫正算法是一种非常重要的图像处理技术，
它可以帮助我们纠正图像中的失真现象，得到更加真实和准确的图像。
通过C++的高效计算能力和丰富的库函数，我们可以实现这样的算法，为计算机视觉和图像处理领域的发展做出贡献。
halcon 任意畸变校正方法
随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理在各个领域的应用也越来越广泛。
在图像处理中，由于各种因素的影响，图像中常常会出现各种畸变，例如径向畸变、切向畸变等。
畸变的存在会严重影响图像的质量和后续的图像处理和分析。
畸变校正成为了图像处理中一个重要的环节。
在图像处理中，halcon软件提供了多种畸变校正的方法，可以根据实际情况选择合适的方法来进行畸变校正。
下面将介绍halcon软件中常用的几种畸变校正方法：1. 标定畸变系数：标定畸变系数是一种常用的畸变校正方法，它通过对相机进行标定，获取相机的畸变系数，然后利用这些畸变系数对图像进行校正。
这种方法的优点是校正效果好，缺点是需要事先标定相机，工作量较大。
2. 几何畸变校正：几何畸变校正是一种通过几何变换的方法来进行畸变校正的技术。
它通过对图像进行仿射变换、透视变换等几何变换操作，来消除图像中的畸变。
这种方法的优点是计算量较小，缺点是校正效果受到几何变换的限制。
3. 网格畸变校正：网格畸变校正是一种通过将图像划分成网格，然后对每个网格进行畸变校正的方法。
它通过对每个网格进行局部的校正操作，来消除图像中的畸变。
这种方法的优点是校正效果较好，缺点是计算量较大。
除了以上介绍的几种畸变校正方法之外，halcon软件还提供了其他一些畸变校正方法，例如图像配准、棋盘格校正等。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的畸变校正方法来进行图像处理。
畸变校正是图像处理中一个重要的环节，halcon软件提供了多种畸变校正的方法，可以根据实际情况选择合适的方法来进行畸变校正。
希望通过本文的介绍，能够帮助大家更好地理解和应用畸变校正技术。
畸变校正在计算机视觉和图像处理领域中起着至关重要的作用。
无论是工业检测中的零件定位、医学影像中的疾病诊断，还是无人驾驶汽车中的环境感知，都需要对图像中的畸变进行有效的校正，以确保后续的图像处理和分析工作能够准确、可靠地进行。
在实际应用中，由于不同场景和设备的差异，图像中的畸变也呈现出多样化的特点。
摄影后期处理知识：利用Lightroom调节镜头畸变的方法
摄影后期处理知识：利用Lightroom调节镜头畸变的方法Lightroom是一款数字图像处理软件，可以帮助摄影师完成大量的后期处理工作。
其中，调节镜头畸变是一个比较重要的功能，因为它可以让你的照片变得更加自然真实。
在本文中，我们将讨论利用Lightroom调节镜头畸变的方法。
1.什么是镜头畸变？首先，我们需要了解什么是镜头畸变。
镜头畸变是指在将真实场景转化为数字图像时，出现了失真的情况，照片显示出现变形，例如像中央与边缘的图像失衡，或者出现了弯曲，倒梯形等视觉形态。
镜头畸变可以分为两种：桶形畸变和枕形畸变。
桶形畸变在照片中呈现出圆心往四周外扩张的弧形失真效果；而枕形畸变则是在照片中呈现出圆心往四周内收缩的反弧形图像失真效果。
2. Lightroom调节镜头畸变的方法在Lightroom中，我们可以利用镜头校正和透视校正这两种方法来调节镜头畸变。
2.1镜头校正1)打开Lightroom软件，选择你需要进行后期处理的照片，然后在调整面板中选择“镜头校正”。
2)选择“转换”选项卡，然后勾选“启用笛卡尔透视校正”与“启用手动透视校正”选项。
3)然后选择适应视角，对照片进行校正，直到获得你需要的效果。
4)最后检查一遍图片，进行一些基本的颜色调整等后期处理工作。
2.2透视校正1)打开Lightroom软件，选择你需要进行后期处理的照片，然后在调整面板中选择“透视校正”。
2)根据你的照片需求选择不同的矫正工具：如果你需要垂直或水平校正，直接点击相应的栏目；如果你的图片中有的“拐角”样子有些变形，则使用自定义“透视矫正”工具手工校正。
3)可以在校正完成之后，按需解锁比例校正，进行全局调整，调整完毕之后，对比一下校正前后的视觉效果，进行细节调整。
4)最后检查一遍图片，进行一些基本的颜色调整等后期处理工作。
3.注意事项在Lightroom调节镜头畸变的过程中，需要注意以下事项：1)不要过度调整，否则会引起质量损失和视觉不协调等影响；2)对于特殊的光学镜头，如“鱼眼镜头”等，需要特殊的调整方法；3)要根据照片的需求及特点进行适当的校正，以达到真实自然的效果。
halcon2d畸变校正例程
halcon2d畸变校正例程
Halcon是一种用于机器视觉应用的强大工具，它提供了丰富的
图像处理功能。
在Halcon中，畸变校正是一个重要的图像处理任务，用于校正由于摄像头镜头畸变而引起的图像失真。
畸变校正例程通
常包括以下步骤：
1. 相机标定，首先需要进行相机标定，以获取相机的内部参数（如焦距、主点偏移）和外部参数（如相机的位置和方向）。
Halcon提供了相机标定工具，可以通过拍摄特定的校准板来获取相
机参数。
2. 畸变参数计算，根据相机标定得到的参数，可以计算出畸变
矫正所需的畸变参数。
Halcon提供了相应的函数来进行畸变参数的
计算。
3. 图像畸变校正，一旦获得了畸变参数，就可以使用Halcon
的畸变校正例程对图像进行校正。
这通常涉及到对图像进行透视变换，以消除由于畸变引起的图像失真。
总的来说，畸变校正例程在Halcon中涉及到相机标定、畸变参
数计算和图像校正三个主要步骤。
通过合理使用Halcon提供的函数和工具，可以实现对图像畸变的有效校正。
希望这个回答能够帮助你理解Halcon中的畸变校正例程。
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。
数字图像处理技术在红外图像矫正中的应用
数字图像处理技术在红外图像矫正中的应用随着科技不断发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，红外图像处理的应用越来越受到人们的关注。
红外图像具有独特的特点，但是也常常因为各种因素而存在一定的畸变，这时候数字图像处理技术就能够派上用场。
本文将探讨数字图像处理技术在红外图像矫正中的应用。
一、红外图像矫正技术的研究背景红外成像技术是一种现代高科技技术，被广泛应用于军事、医疗、环保等领域。
红外图像比普通图像更加清晰、详细，可以捕捉到普通图像所不能捕捉到的图像信息。
红外图像的矫正技术是一门比较成熟的技术，主要用于对红外图像中出现的各种畸变进行矫正，提高图像质量。
二、针对红外图像中的各种畸变，数字图像处理技术可以派上用场。
具体来说，数字图像处理技术主要应用于以下几个方面：1. 红外图像去噪红外图像因为成像时的种种因素，常常会伴随着一些噪声。
这些噪声会对图像的质量产生一定的影响。
因此，去噪是红外图像处理的一个非常重要的环节。
数字图像处理技术可以通过滤波、傅里叶变换等技术对红外图像进行去噪操作，对图像的质量进行提高。
2. 红外图像增强在实际应用中，红外图像往往存在着一些细节模糊、对比度较低等问题。
这些问题需要通过图像增强技术进行解决。
数字图像处理技术可以进行直方图均衡、Helmholtz分解、小波变换等技术对红外图像进行增强。
3. 红外图像配准红外图像也常常存在着配准问题，这时候数字图像处理技术也能够发挥作用。
数字图像处理技术可以通过匹配两个或多个不同红外成像系统获取的图像数据，将它们插值成一个一致的参考空间，使它们能够进行互相对照。
4. 红外图像复原红外图像复原是数字图像处理技术的重要应用之一。
它的目的是通过数学计算、算法的计算弥补由传感系统和环境等因素引起的失真。
在红外图像的复原过程中，数字图像处理技术可以通过傅里叶变换、小波变换等技术对图像进行复原。
三、数字图像处理技术在红外图像矫正中的应用案例1. 数字图像处理在红外图像去噪方面的应用针对红外图像中的噪声问题，研究人员通过小波阈值法、自适应样条差值等数字图像处理技术，可以有效地降低图像的噪声，并可在边缘和纹理等信息中保持较好的细节，从而提高图像质量。
如何使用图像处理技术实现图像矫正与校正
如何使用图像处理技术实现图像矫正与校正图像矫正与校正是一种常见的图像处理任务，它可以用来修复和改善图像的外观和几何形状。
通过使用图像处理技术，我们可以自动地对图像进行旋转、平移、缩放和纠正，以达到更好的视觉效果和更准确的图像分析结果。
本文将介绍如何使用图像处理技术实现图像矫正与校正，并探讨一些常见的应用案例。
我们需要了解图像矫正和校正的定义。
图像矫正是指通过旋转、平移和缩放等方式使图像在几何形状上更加规则、对称和准确。
图像校正是指通过校正图像中的畸变、噪点和伪影等问题来改善图像的质量和清晰度。
要实现图像矫正，我们可以使用计算机视觉技术中的几何变换方法，如旋转、平移和缩放。
这些方法可以通过特定的几何变换矩阵来实现。
例如，要旋转图像，我们可以使用旋转矩阵。
要平移图像，我们可以使用平移矩阵。
要缩放图像，我们可以使用缩放矩阵。
通过组合这些变换，我们可以实现复杂的图像矫正效果。
在实际应用中，我们可以使用不同的图像处理库和工具来实现图像矫正。
例如，OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理函数和算法。
使用OpenCV，我们可以轻松地实现图像矫正和校正。
一个常见的图像矫正应用案例是文档扫描。
当我们使用手机或扫描仪扫描纸质文档时，由于扫描角度、纸张曲折或图像质量问题，图像可能会出现倾斜、变形或失真。
在这种情况下，我们可以使用图像矫正技术来校正图像，使其更加清晰、正常和易于阅读。
另一个常见的应用是计算机视觉中的目标检测和识别。
在目标检测任务中，我们可能会遇到图像中目标物体的不同角度和尺度。
通过使用图像矫正技术，我们可以将图像中的目标物体矫正到标准角度和尺度，从而提高目标检测和识别的准确性和鲁棒性。
图像矫正技术还可以应用于图像拼接、增强和纠错等领域。
在图像拼接任务中，我们可以使用图像矫正技术来对拼接图像进行对齐和校正，以达到更平滑和自然的拼接效果。
在图像增强任务中，通过使用图像矫正技术，我们可以改善图像的亮度、对比度、饱和度和清晰度等方面。
图像畸变校正word版
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。
如何处理测绘技术中的图像畸变问题
如何处理测绘技术中的图像畸变问题测绘技术在现代社会中扮演着重要的角色，它以高精度、高清晰度的图像数据为基础，为各个领域提供了可靠的支持。
然而，由于各种原因，测绘技术中的图像畸变问题不可避免地存在。
那么，我们如何处理这些图像畸变问题呢？畸变是指图像在传感器或透镜中扭曲、拉伸或压缩的现象。
它主要分为两种类型：径向畸变和切向畸变。
径向畸变是由于透镜非理想形状或光轴与透镜法线不共线而产生的。
在径向畸变中，图像中心和角点处的像素值不准确，导致图像歪斜或拉伸变形。
为了解决径向畸变问题，我们可以采用校正方法。
校正方法主要有两种：几何校正和数字图像处理校正。
几何校正是通过改变传感器或透镜位置来纠正畸变，它需要高精度的设备和精确的测量。
数字图像处理校正是通过算法对图像进行处理，将畸变区域进行扭曲或拉伸以实现纠正。
这种方法相对较简单，但需要更多的计算资源。
切向畸变是由于相机的透镜组装或镜头的位置偏移而产生的。
在切向畸变中，图像边缘会出现扭曲或拉伸的现象。
为了处理切向畸变问题，我们可以采用标定方法。
标定方法是通过让相机捕捉到一组已知位置或形状的对象，利用这些对象的几何和图像信息进行纠正。
标定过程需要精确的测量和计算，但可以有效地纠正切向畸变。
除了校正和标定方法外，我们还可以使用插值方法来处理图像畸变。
插值方法是利用图像周围的像素值来估计畸变区域的像素值。
这种方法可以在一定程度上减少畸变的影响，但会导致图像损失一定的细节。
另外，相机硬件的选择也可以在一定程度上减少图像畸变。
现代相机已经在设计中考虑到了畸变问题，并通过优化透镜和传感器的组装来减少畸变。
因此，在选择相机时，我们可以选择具有较低畸变率的相机来处理图像畸变问题。
总结起来，处理图像畸变问题的方法有校正、标定和插值。
校正方法可以纠正径向畸变，标定方法可以纠正切向畸变，而插值方法可以减少畸变带来的影响。
此外，选择适合的相机硬件也可以减少图像畸变。
通过综合运用这些方法，我们可以更好地处理测绘技术中的图像畸变问题，提高图像的准确性和可用性。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲电子信息工程专业（本科）课程编号：（）课程名称：数字图像处理参考学时：42 其中实验或上机学时：10说明部分1．课程的地位、性质和任务数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。
由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。
随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。
所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。
本课程是电子信息工程专业的专业课。
本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。
2．课程教学的目的及意义数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。
目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。
要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。
3．教学内容及教学要求教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。
主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。
（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。
如何使用小波变换进行图像矫正
如何使用小波变换进行图像矫正图像矫正是数字图像处理中的一项重要任务，它可以消除图像中的畸变，提高图像的质量和准确性。
小波变换是一种在信号和图像处理中广泛应用的数学工具，它具有多分辨率分析和时间频率局部化的特点，因此被广泛应用于图像矫正领域。
小波变换可以将一幅图像分解为多个不同尺度的子图像，每个子图像代表了原图像在不同频率范围内的信息。
通过对这些子图像进行处理，可以实现图像的矫正和增强。
下面将介绍如何使用小波变换进行图像矫正的具体方法。
首先，我们需要选择合适的小波基函数。
小波基函数是小波变换的核心，它决定了小波变换的性能和效果。
常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波和Symlet小波等。
选择合适的小波基函数需要考虑图像的特点和矫正的目标。
例如，对于具有边缘特征的图像，可以选择具有良好边缘检测能力的小波基函数。
接下来，我们需要将原始图像进行小波分解。
小波分解是将图像在不同尺度上进行分解的过程，可以得到图像的低频部分和高频部分。
低频部分包含了图像的整体信息，而高频部分则包含了图像的细节信息。
通过对这些分解后的图像进行处理，可以实现图像的矫正和增强。
在小波分解后，我们可以对分解后的图像进行滤波和调整。
滤波是通过选择合适的滤波器对图像进行处理，以达到去除噪声和增强图像的效果。
调整是对分解后的图像进行亮度、对比度等参数的调整，以达到矫正图像的目的。
通过滤波和调整，可以使图像更加清晰和真实。
最后，我们需要进行小波重构，将处理后的图像进行重建。
小波重构是将分解后的图像进行逆变换，得到原始图像的过程。
通过小波重构，可以将处理后的图像恢复到原始尺寸和质量，并实现图像的矫正和增强。
总结起来，使用小波变换进行图像矫正的过程包括选择合适的小波基函数、进行小波分解、滤波和调整、以及小波重构。
通过这些步骤，可以实现图像的矫正和增强，提高图像的质量和准确性。
小波变换作为一种强大的数学工具，在图像矫正领域具有广泛的应用前景。
课程设计报告：基于Matlab 桶型畸变校正
《数字图像处理》课程设计报告设计课题: 桶型畸变校正姓名: 零零发专业: 大内密探学号: 008 日期:福建师范大学闽南科技学院1 设计目的和意义摄像头拍照时为获取较大的视角势必要加入广角,然而加入广角便不可避免的发生图像桶形畸变,即使抓拍的图像产生鱼眼状中间凸起的形变,而这必将影响下一步的图像处理操作,为了准确的还原原始图像则需要利用各种技术对图像桶形畸变进行校正。
2 设计任务和要求1、掌握数字图像桶型畸变校正的一般过程2、采用Matlab实现数字图像桶型畸变校正的方法3、比较校正前后的处理效果（结果详见4 设计结果）3 设计原理和方案3.1 桶型畸变的影响具体问题具体分析，先从问题产生原因入手，才能更好的解决问题。
根据右边样图可知，桶形畸变会造成问题主要为图像像素点会放射式地围绕中心点，使得图片呈桶形膨胀状的失真。
3.2 设计原理原理图其中，r u是非畸变图像中某像素点到图像中心的距离，r d是畸变后该像素点到图像中心的距离，k是畸变因子，与具体的镜头相关。
3.3 设计方案4 设计结果注意事项1、畸变因子K，根据实际情况调整2、图像类型不同，处理方式也稍有改动二值图像5 总结本次所使用的桶型畸变校正方法能够有效的实现对桶型畸变图片的校正，而且经过测试对大部分桶型畸变图像均有有效。
局限在于，要调整相应的K1和K2的值才能呈现一张正常、无畸变且符合人眼视觉的图片，而所付出的仅是边缘的裁剪。
参考文献[1] 冯伟.图像桶形畸变校正的研究与实现[C].中国.中国学术期刊,2011年：41-53.附录1、代码:clc;clear;close allI1=imread('1.jpg');I2=imread('2.jpg');k1=-0.00000085; %畸变参数，根据实际情况调整k2=-0.00000085;k3=-0.00000026; %图3 k1=k2=-0.000002k4=-0.00000026;img_size1=size(I1)img_size2=size(I2)J1=zeros(img_size1);J2=zeros(img_size2);J1=uint8(J1);J2=uint8(J2);for P1=1:img_size1(1) %垂直方向y=P1-img_size1(1)/2;for P2=1:img_size1(2) %水平方向x=P2-img_size1(2)/2;y1=round( y * (1 + k1 * x^2 + k2 * y^2) );x1=round( x * (1 + k1 * x^2 + k2 * y^2) );y1=y1+img_size1(1)/2;x1=x1+img_size1(2)/2;if x1<1 || x1>img_size1(2) || y1<1 || y1>img_size1(1)J1(P1,P2)=0;elseJ1(P1,P2)=I1(y1,x1);endendendfor L0=1:img_size2(3)for L1=1:img_size2(1)n=L1-img_size2(1)/2;for L2=1:img_size2(2)m=L2-img_size2(2)/2;n1=round( n * (1 + k3 * m^2 + k4 * n^2) );m1=round( m * (1 + k3 * m^2 + k4 * n^2) );n1=n1+img_size2(1)/2;m1=m1+img_size2(2)/2;if m1<1 || m1>img_size2(2) || n1<1 || n1>img_size2(1)J2(L1,L2,L0)=0;elseJ2(L1,L2,L0)=I2(n1,m1,L0);endendendendfigure(1);subplot(2,2,1); imshow(I1);title('处理图1');subplot(2,2,2); imshow(J1);title('图1 桶型畸变矫正');subplot(2,2,3); imshow(I2);title('处理图2');subplot(2,2,4); imshow(J2);title('图2 桶型畸变矫正');imwrite(J1,'桶型畸变矫正1.jpg');imwrite(J2,'桶型畸变矫正2.jpg');2、图片：留言希望对你能有所帮助，代码没怎么解释，希望你自己好好理解。
参数可调图像畸变校正技术
参数可调图像畸变校正技术[摘要] 随着数字图像畸变校正处理的应用领域的不断扩大,其处理技术也成为研究的热点.大视场成像光学系统中的畸变会降低图像质量,必须预以校正。
本文提出了一种新的校正方法,根据畸变率的定义推导出畸变校正公式, 给出了建立畸变模型的方法。
实践证明,这种模型可以满足大多数镜头的畸变校正要求。
[关键字] 几何畸变畸变模型畸变校正一、畸变的产生图像几何畸变就是在不同的摄入条件下得到图像时,一个物体的图像常会发生几何畸变出现歪斜变形的现象。
例如从太空宇航器拍摄的地球上等距平行线,其图像会变为歪斜或虽平行而不等间距,用光学和电子扫描仪摄取的图像常常会有桶形畸变和枕型畸变,用普通的光学摄影与测试雷达拍摄的同一地区的景物在几何形状上有较大的差异。
以上这类现象统称为几何畸变。
实际工作中常需以某一幅图像为基准,去校正另一种摄入方式的图像,以期校正其几何畸变,这就叫做图像的几何畸变复员或几何畸变校正。
图1畸变的产生数字图像的畸变是由于采用了广角镜头而引入的, 一般来说,随着视场的改变,畸变值也改变,越接近视场的边缘,畸变值就越大。
例如一个垂直于光轴的物体,如图1中(a)所示,它经过有畸变的光学系统成像后,会出现如图(b)或图(c)所示的成像情况。
其中(b)称为枕形畸变,(c)称为桶形畸变。
枕形畸变又称为正畸变,桶形畸变称为负畸变。
畸变产生的原因是由于系统的实际放大率随视场而变化,不再是一个常数。
对于正畸变,实际放大率大于理想的放大率,而负畸变则相反。
畸变对成像的影响使像产生较为严重的失真。
二、畸变的校正及发展现状从数字图像处理的观点来看: 畸变校正实际上是一个图像恢复的问题,即对一幅退化图像的恢复。
畸变主要表现在图像中像素点发生位移,从而使图像中物体扭曲变形。
畸变校正分为两步,第一步是对原图像进行像素坐标空间的几何变换,这样做的目的是使像素点落在正确的位置上;第二步是重新确定新像素点的灰度值。
因为经过上面的坐标变换后,有些像素点可能会被挤压在一起,有时又分散开,使校正的像素不落在离散的整数坐标位置上,因此需要确定这些像素点的灰度值。
畸变校正
畸变校正实现1．相机标定在计算机视觉中，通过相机标定能够获取一定的参数，其原理是基于三大坐标系（摄像机坐标系、图像坐标系和世界坐标系）之间的转换和摄像机的畸变参数矩阵。
目前经常用张正友标定法，进行摄像机标定，获取到内参数矩阵和外参数矩阵以及畸变参数矩阵。
1.1三大坐标系1）图像坐标系在计算机系统中，描述图像的大小是像素，比如图像分辨率是1240*768.也就是以为图像矩阵行数1024，列数768。
图像的原点是在图像的左上角。
以图像左上角为原点建立以像素为单位的坐标系u-v。
像素的横坐标u与纵坐标v分别是在其图像数组中所在的列数与所在行数。
这是像素坐标，而不是图像坐标系，为了后续的模型转换，有必要建立图像坐标系。
图像坐标系是以图像中心为原点，X轴和u轴平行，Y轴和v轴平行。
dx和dy 表示图像中每个像素在X轴和Y轴的物理尺寸，其实就是换算比例。
比如图像大小是1024*768，图像坐标系x-y中大小为19*17.那么dx就是19/1024。
2）相机坐标系相机成像的几何关系可由图2.2表示。
其中O点为摄像机光心（投影中心），Xc 轴和Yc轴与成像平面坐标系的x轴和y轴平行，Zc轴为摄像机的光轴，和图像平面垂直。
光轴与图像平面的交点为图像的主点O1,由点O与Xc,Yc,Zc轴组成的直角坐标系称为摄像机的坐标系。
OO1为摄像机的焦距。
3）世界坐标系世界坐标系是为了描述相机的位置而被引入的，如图2.2中坐标系OwXwYwZw即为世界坐标系。
平移向量t和旋转矩阵R可以用来表示相机坐标系与世界坐标系的关系。
所以，假设空间点P在世界坐标系下的齐次坐标是(Xw,Yw,Zw,1)T，（这里T是上标转置），在相机坐标下的齐次坐标是(Xc,Yc,Zc,1)T,则存在如下的关系：1.2 相机标定原理在计算机视觉中通过相机模型讲三维空间的点和二维图像中的点联系起来。
如果不考虑畸变的原因，则是线性模型，如果考虑，则是非线性模型。
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数字图像处理图像畸变及校正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 畸变产生的原因在图像的获取或显示过程中往往会产生各种失真（畸变）：几何形状失真、灰度失真、颜色失真。
引起图像失真的原因有：成像系统的象差、畸变、带宽有限、拍摄姿态、扫描非线性、相对运动等;传感器件自身非均匀性导致响应不一致、传感器件工作状态、非均匀光照条件或点光源照明等；显示器件光电特性不一致；图像畸变的存在影响视觉效果，也是影响图像检测系统的形状检测和几何尺寸测量精度的重要因素之一。
3 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。
4 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。
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。
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 、B d ——— 向量，它的值是要拉伸的像素值中的最大值，0~255之间 5 图像模糊校正算法介绍图像的灰度变化情况可以表现为一曲线。
当读入一个图像后，灰度变化就转变成了矩阵数据的变化。
反映数据变化的数学手段可以采用微分算子。
从数学的微分含义来看，“一阶微分”是描述“数据的变化率”，“二阶微分”是描述“数据变化率的变化率”。
在感应灰度变化方面，二阶微分比一阶微分更具敏感性，尤其是对斜坡渐变的细节。
因此采用二阶微分算子来处理。
最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯微分算子。
设原图为f(x,y)，一个二维的拉普拉斯微分算子定义为：22222y f x f f ∂∂+∂∂=∇ 将它展开就得到 )1,()1,(),1(),1(),(42+---+---=∇y x f y x f y x f y x f y x f f 。
写成图像处理运算模版的形式就是⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=010141010L 。
设处理后的图像为g(x,y)，则 ),(),(),(2y x f y x f y x g ∇+=。
用模板表示则是⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=010*******L ，模板中心点就是要处理的像素点。
如果连对角线方向都考虑的话，模板的形式就表现为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--------=1111911111L 。
由于模板是一个3阶矩阵，所以模板处理不了图像矩阵边缘的点。
将这些处理不了的点像素值都设置为255。
在Matlab 中的算法实现为：function pic_tem = pick_tem(b,x,y,j,tem_n) % b 是一个三维矩阵，j 是代表第几层矩阵%tem_n 代表模板号0代表采用第一种模板，1代表采用第二种模板if tem_n==0 %第一种模板%返回二阶微分处理后的值pic_tem=5*b(y,x,j)-(b(y,x-1,j)+b(y+1,x,j)+b(y-1,x,j)+b(y,x+1,j)); else %第二种模板%返回二阶微分处理后的值pic_tem=9*b(y,x,j)-(b(y-1,x-1,j)+b(y-1,x,j)+b(y-1,x+1,j)+b(y,x-1,j)+b(y+1,x+1,j)+b(y+1,x-1,j)+b(y+1,x,j)+b(y+1,x+1,j));endfunction faintness(pic,tem_n)%pic 代表处理的图片的路径，tem_n 代表采用第几种模板a=imread(pic); %导入图像，并把数据存放到三维矩阵a 中b=double(a); %将数据转化为双精度[h,w,k]=size(b); %取矩阵的维数g=zeros(h,w,k)+255; %生成一个与原图像矩阵有相同维数的矩阵gfor y=2:h-1 %剔除图像矩阵最外一层的点，处理可以被模板包含的点for x=2:w-1for j=1:kg(y,x,j)=pick_tem(b,x,y,j,tem_n); %采用二阶微分算子处理，返回处理点（x,y）后的像素值endendendimage(uint8(g));%显示处理后的图像6图像几何畸变校正算法介绍对于畸变的光学系统，畸变空间中的直线在像空间中一般不再是直线，而只有通过对称中心的直线是例外。
因此在进行桶形畸变校正时须先找出对称中心，再进行通用的几何畸变校正过程。
桶形畸变校正一般步骤：（1）找出畸变图对称中心，将畸变图代表的地址空间关系转换为以对称中心为原点的空间关系。
（2）空间变换：对输入图像（畸变图）上像素重新排列以恢复原空间关系。
即利用地址映射关系为校正图空间上的每一个点找到它们在畸变图空间上的对应点。
（3）灰度插值：对空间变换后的像素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值。
几何畸变的校正要使用几何（坐标）变换，包括平行移动、旋转、扩大缩小等简单的变换。
在这里，先在直角坐标系下研究地址映射关系，在程序中则使用矩阵坐标系。
设[f(x,y)]是原图，[f(u,v)]是发生畸变后的图像。
畸变校正的基本思想是，找出由(u,v) (x,y)的坐标变换αT (地址映射),然后令：)),((),(v u T f y x f α= α为参数向量。
若畸变只是简单的纵横比的改变和倾斜，那么仿射变换可以校正这种畸变。
取：{}F E D C B A T ,,,,,:=αα[]C Bx Au x ++= ][F Ev Du y ++= []x 表示去最接近x 的整数若能得到参数α的估计，问题就可以解决了。
但一般的畸变都不只是简单的纵横比的改变和倾斜，通常遇到的都是空间扭曲型几何畸变，俗语讲就是橡胶层面拉伸。
它是曲线畸变，这里采用二次多项式来模拟它,可表示为：25423210y a xy a x a y a x a a u +++++=(1)25423210y b xy b x b y b x b b v +++++=(2) 同样，只要可以取得参数),(i i b a 的估计，畸变函数便可知，那么原则上，可以通过上式多项式变换来获得修正的空间扭曲映射。
(1)和(2)都是一个有6个参数的二元二次方程，那么只要在畸变图和校正图上各取六对对应点（其中从校正图上的点是估计值）就可以通过解方程组得到参数),(i i b a 的估计，理论上，取的对应点对数越多得到的参数),(i i b a 估计就越精确。
设取m 对对应点，用向量来表示为],...,,[21m t u u u U = ],...,,[21m t v v v V =⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=2222222222211121111............11m m m m m m y y x x y x y y x x y x y y x x y x A 其系数 ],...,,[10m t a a a a = ],...,,[10m t b b b b =假设所取的m 对对应点组成的矩阵A 可逆，也就是说m 对对应点线性不相关，则容易计算得到系数),(i i b a ：U A a -= V A b -=由于采用灰度插值，所以在校正的处理过程是对校正图上每一点映射到畸变图，然后通过灰度插值来得到这一点的灰度值。
因此校正所采用的是地址逆映射：[]a y xy x y x u *,,,,,122= []b y xy x y x v *,,,,,122= (∆) 由地址映射(∆)计算得到的（u,v ）可能是非整数，而畸变图[f(u,v)]是数字图像，其像素值仅在坐标为整数处有定义，所以在非整数处的像素值要用其周围一些整数处的像素值来计算，这叫灰度插值。