关于桶形失真的矫正

sonwendi

貌似还没有人发过这方面的帖子，不过我们之前用过这个技术，我也研究了一小下，公开一下吧：

我们都知道，镜头焦距越长可以看得视野越窄，但是图像越接近真实的；焦距越短，看的范围越大，但是失真越严重。
一般的，像我们比赛的话就只用考虑两种失真就够了：一是桶形失真；一个是梯形失真。

梯形失真我们都很熟悉，对于矩阵变换的公式也有很多，就不提了。
但是对于桶形失真这个不好解决，因为在摄像头的边缘位置图像被压缩得很厉害，造成看到的图像就不能按照梯形失真那一套来解决。
所以，在进行梯形变换之前要先进行桶形失真的矫正。

先看下效果（焦距1.8mm）：

源图像：


校正后的图像：


另外一个（焦距2.1）：





（第一幅图是完整的展开对应起来，第二幅图只要了原图的一部分，因为四个角的图像压缩太厉害，不好用）

这个原理并不难，像我们大学物理里面做的实验--牛顿环。
你可以认为两幅图片是经过一个函数建立起来的对应关系，而且校正以后的图上多个点可以对应原图上的一个点，所以会有校正后畸形的情况，但是这对于计算的误差很小，几乎可以忽略，所以可以认为误差是可以容忍的。
具体的原理因为有点烦，画图不好画，我就直接引用一篇论文，我也是看着这一篇和以前师兄留下的代码才做出来的：



矫正一块的matlab代码如下：

1. 
   
2. for l1 = 1:(img_size(1)+cy*2)  % 垂直方向
   
3.    
   
4.     y = l1 - img_size(1)/2-cy;
   
5.    
   
6.     for l2 = 1:(img_size(2)+cx*2)  % 水平方向
   
7.         
   
8.         x = l2 - img_size(2)/2-cx;
   
9.         
   
10.         x1 = round( x * ( 1 + k1 * x * x + k1 * y * y ) );
    
11.         x1_err =  x * ( 1 + k1 * x * x + k1 * y * y ) - x1;
    
12.         y1 = round( y * ( 1 + k2 * x * x + k2 * y * y ) );
    
13.         y1_err =  y * ( 1 + k2 * x * x + k2 * y * y ) - y1;
    
14.         err = x1_err * x1_err + y1_err * y1_err;
    
15.         y1 = y1 + img_size(1)/2;
    
16.         x1 = x1 + img_size(2)/2;
    
17.         
    
18.         
    
19.         if y1>0 && y1<(img_size(1)+1) && x1>0 && x1<(img_size(2)+1)
    
20.             yy(y1,x1) = l1;
    
21.             xx(y1,x1) = l2;
    
22.             error(l1,l1) = err;   
    
23.             counter(y1,x1)=counter(y1,x1)+1;
    
24.             img_undist(l1,l2) = img_origin(y1, x1);
    
25.         end
    
26.     end
    
27. end
    

复制代码

可以这样理解：点是通过函数对应，那么久一点一点的解算出校正以后的点在原图上的位置，搬运过来。
函数对应关系：


这样子，可以把图像校正以后做结算，用标定的方法算出黑线的真实距离，用真实的斜率来控制。

标定的完整matlab代码：

zy317409314

帅啊。。。楼主太威武

百步飞剑

好东西……

暗修罗

头像有点凶，知识带走

panmengjia

赞一个，大佬

shawn111

资料在哪呀？？？？

猫少

大赞楼主，困扰许久了

imaxaioxi

谢谢分享

桅杆

刚看到，赞一个

黄河五路391號

好深奥，

萌baby

能不能提供一下c车的程序，摄像头的麻烦了，因为是新手，不懂得挺多的，能不能请教一下，邮箱是1170252681@qq.com

18740507177

用matlab矫正后，怎么转成c呢？然并卵啊~