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关于桶形失真的矫正

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发表于 2011-11-7 19:48:25 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 sonwendi 于 2011-11-7 19:55 编辑

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

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帅啊。。。楼主太威武
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发表于 2012-1-4 18:40:53 | 只看该作者
好东西……
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发表于 2011-11-7 20:13:59 | 只看该作者
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发表于 2011-11-7 20:36:34 | 只看该作者
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 楼主| 发表于 2011-11-7 20:57:04 | 只看该作者
回复 2# turf456


    你们速度好快啊,有提醒新帖的工具么?
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 楼主| 发表于 2011-11-7 20:57:23 | 只看该作者
回复 3# 凌心


    好速度啊……
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巧合而已
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必须顶啊
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发表于 2011-11-7 22:11:53 | 只看该作者
我觉得不用休整,又不是拍照。  失真反而有用,我当时做车时就是利用了这个失真。 比如同样的黑线与中线的偏差值,在摄像头看来会出现远处的偏差值“看”起来会小于近处偏差值这一结果。  这恰好符合车辆的控制原理。
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这个好东西啊
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