一种视频测井图像畸变校正方法
摄影中的镜头畸变与矫正
摄影中的镜头畸变与矫正摄影是一门艺术，通过镜头捕捉到的画面可以展现出丰富的色彩和细节。
然而，在摄影过程中，我们常常会遇到一些问题，比如镜头畸变。
镜头畸变是指在摄影中，由于镜头的特性或者摄影角度的问题，导致画面中的直线变形或者形状扭曲。
为了解决这个问题，摄影师们常常需要进行镜头畸变的矫正。
一、镜头畸变的类型在摄影中，常见的镜头畸变有以下几种类型：1. 几何畸变：几何畸变是指在画面中的直线变形，分为桶形畸变和枕形畸变两种。
桶形畸变是指画面中的直线向中心凹陷，而枕形畸变则是直线向中心凸起。
2. 透视畸变：透视畸变是指由于摄影角度的问题，导致画面中的物体形状扭曲。
比如在拍摄建筑物时，由于摄影角度的问题，建筑物的上部会显得更窄，而下部会显得更宽。
3. 像散畸变：像散畸变是指在画面中的物体边缘出现色彩偏移或者模糊的现象。
这种畸变通常是由于镜头的光学设计问题导致的。
二、镜头畸变的矫正方法为了解决镜头畸变问题，摄影师们可以采取以下几种方法进行矫正：1. 使用专业镜头：选择质量好的专业镜头可以有效减少镜头畸变的发生。
专业镜头通常采用复杂的光学设计，能够更好地控制畸变问题。
2. 调整摄影角度：通过调整摄影角度，可以减少透视畸变的发生。
比如在拍摄建筑物时，尽量选择合适的角度，避免过度仰拍或者俯拍。
3. 使用软件矫正：现在的摄影后期处理软件中通常都有镜头畸变矫正的功能。
通过对照片进行后期处理，可以对镜头畸变进行矫正。
这种方法可以在一定程度上修复畸变问题，但是可能会损失一些画面细节。
4. 使用特殊镜头：一些特殊的镜头，比如鱼眼镜头，本身就具有一定的畸变效果。
摄影师们可以利用这种特殊镜头来创造出独特的效果。
三、镜头畸变的艺术运用尽管镜头畸变在摄影中被认为是一个问题，但是一些摄影师却将其视为一种艺术手法，并有意地运用在作品中。
通过合理运用镜头畸变，摄影师可以创造出独特的视觉效果，增强作品的表现力。
比如，在人像摄影中，适当的桶形畸变可以使人物的形象更加立体，增强画面的层次感。
场曲和畸变的修正
场曲和畸变是光学系统中常见的像差类型，它们会导致图像失真或焦点位置偏离理想状态。
以下是这两种像差的修正方法：
场曲（Field Curvature）的修正
1. 设计矫正镜片：在光学设计阶段，通过合理选择透镜材料、形状以及放置位置来设计一个或多个矫正镜片，使得整个视场内的光线都能聚焦在一个平面上。
2. 使用矫正滤镜：一些镜头生产商提供可以安装在镜头前端的特殊滤镜，以减少或消除场曲现象。
3. 数字后处理：对于已经拍摄的照片，可以通过后期编辑软件进行校正。
例如，在Photoshop等软件中，利用变形工具或者特定的镜头校正功能来调整图像的弧度。
畸变（Distortion）的修正
1. 镜头设计：在镜头设计时采用特殊的光学元件或非球面镜片来降低畸变。
2. 自动纠正功能：许多现代数码相机和智能手机具有自动畸变校正功能，可以在拍摄时或拍摄后实时纠正畸变。
3. 软件后处理：使用图像编辑软件如Adobe Photoshop、Lightroom等进行畸变校正。
这些软件通常有专门的“镜头校正”功能，可以针对不同镜头模型的特性进行精确校正。
4. 手动纠正：对于简单的线性畸变，可以通过手动拉伸或扭曲图像来实现基本的纠正。
需要注意的是，虽然数字校正能够有效改善图像质量，但它并不能完全恢复损失的信息，特别是在极端情况下，可能无法完全去除所有的畸变。
因此，最好
的做法是在拍摄过程中就尽可能地选用畸变较小的镜头，并且尽量保持相机与被摄物体之间的距离合适。
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。
第6章成像测井
天然裂缝与人工裂缝的鉴别
天然裂缝多为长期构造运动形成，又受到地下水的 溶蚀与沉淀作用的改造，因而分布极不规则，缝宽 变化大。 诱导缝是在地应力作用下产生的裂缝，故排列整齐， 规律性强，缝面形状较规则且缝宽变化小。诱导缝 一般又分为：
人工诱导缝的特征
钻井过程中由于 钻具震动形成的 雁状诱导缝
六臂
150个电极
井眼覆盖率与井径有关
（二）数据处理
电成像预处理过程-5步
输入电成像测井数据 坏电极剔除 电扣深度对齐 GR深度校正 加速度校正
2-坏电极剔除 坏电极表现为: 一:零或无效的负值； 二:某个电极方差变化过 于平缓或剧烈两种情况。 如右图所示：
坏电极
坏电极的校正是在检 测出失效电极的基础 上通过相邻电极的插 值来完成。
（一）仪器结构和测量原理 电成像测井仪器外观
FMS 4极板 54电扣
FMI 8极板 192电扣
STAR-II 6极板 144电扣
EMI 6极板 150电扣
电成像测井仪器极板结构
EMI
FMI
Star II
全井眼地层为电阻率扫描成像测井（FMI）
重点 1、FMI仪器外形
4臂、8极板 192个电极 电扣之间 0.2in(5.2mm) 两排之间间距 0.3in
坏电极剔除成果图
坏电极
2018/12/27
28/146
3-电扣深度对齐
由于不同极板之间以及同一极板上的两排电极在纵向上的排列 位置不同，所测得的曲线深度也不同，所以在生成图像之前必须把 各排电极的测量数据深度对齐，如右图所示。以第一排电极的深度 为标准，其他排电极移动相应的深度间隔完成校正。
ERMI仪器极板电扣排列示意图
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。
visionMaster中畸变类型的对应关系
visionMaster中畸变类型的对应关系VisionMaster是一种计算机视觉技术，它可以用来解决各种图像处理问题。
其中一个重要的问题就是畸变校正。
畸变是指由于镜头等原因导致图像失真的现象。
在进行计算机视觉处理时，必须先对图像进行畸变校正，才能得到准确的结果。
VisionMaster中常见的畸变类型有以下几种：1.径向畸变径向畸变是由于镜头形状不规则或者光线折射不均匀等原因导致的。
这种畸变会使得图像中心部分比较清晰，但是边缘部分会出现拉伸或者压缩的现象。
2.切向畸变切向畸变是由于镜头安装不垂直于成像平面或者成像平面不平行于物体表面等原因导致的。
这种畸变会使得图像中心部分和边缘部分都出现拉伸或者压缩的现象。
3.透视畸变透视畸变是由于拍摄距离和物体距离产生差异导致的。
这种畸变会使得远处物体看起来比近处物体小，从而影响图像质量。
对于以上三种畸变类型，VisionMaster中有相应的畸变校正方法：1.径向畸变校正径向畸变可以通过使用鱼眼镜头或者透镜组等方式进行改善。
在VisionMaster中，可以使用径向畸变校正算法对图像进行处理。
该算法可以通过计算图像中心点到各个像素点的距离，从而得到每个像素点的畸变程度，并进行校正。
2.切向畸变校正切向畸变可以通过调整镜头与成像平面的角度来改善。
在VisionMaster中，可以使用切向畸变校正算法对图像进行处理。
该算法可以通过计算每个像素点在成像平面上的坐标，从而得到其相应的拉伸或者压缩程度，并进行校正。
3.透视畸变校正透视畸变可以通过摄像机与物体之间的距离和角度来改善。
在VisionMaster中，可以使用透视畸变校正算法对图像进行处理。
该算法可以通过计算物体表面上各个点与摄像机之间的距离和角度，从而得到每个像素点在成像平面上的坐标，并进行校正。
总结：以上是VisionMaster中常见的三种畸变类型及其对应的校正方法。
畸变校正是计算机视觉处理中非常重要的一步，能够提高图像质量和处理精度。
测绘中常见的地图投影畸变纠正方法
测绘中常见的地图投影畸变纠正方法地图投影是将地球表面上的三维空间信息投影到平面上形成二维地图的过程。
由于地球是一个几乎完美的椭球体，而平面是一个不规则的二维形状，因此在地图投影过程中会引起一定的失真问题，也就是地图投影畸变。
为了获取更准确和可靠的地图信息，测绘领域不断探索并发展了许多地图投影畸变纠正方法。
一．等角投影法等角投影法是一种常见的地图投影畸变纠正方法。
它通过保持地图上两点之间的角度与地球实际上两点之间的角度相同，来尽量减小地图的角度畸变。
例如，兰勃托投影和墨卡托投影就属于等角投影法。
兰勃托投影是一种用于代表大尺度地图的等角圆柱投影，它在大尺度区域上保持了角度的真实性。
兰勃托投影将地球表面全部投影到一个圆柱体上，然后将该圆柱体展开成平面。
由于等角性质，兰勃托投影在边缘区域具有较小的形变。
墨卡托投影是一种常用的等角圆柱投影方法，以赤道为基准，将地球表面投射到一个无限长的矩形平面上。
墨卡托投影保持了所有经线的等角性质，但是纬线的间隔随着纬度增加而变得不均匀，导致纬度越大处的形变越严重。
二．等积投影法等积投影法是另一种常见的地图投影畸变纠正方法。
它通过保持地球上每个区域的面积在地图上呈线性关系，来尽量减小地图的面积畸变。
波利卡投影和高斯-克吕格投影就属于等积投影法。
波利卡投影是一种地图等积投影法，它将地球表面上的每个小区域，通过放大和缩小的方式，尽量保持其面积不变。
波利卡投影在面积相对较小的区域表现得较好，但在大面积地图制图中会出现形变较大的问题。
高斯-克吕格投影是用于大尺度地图的等积圆锥投影方法。
它以经线为基准，将地球表面投射到一个圆锥体上，再将该圆锥体展开成平面。
高斯-克吕格投影能够较好地保持面积的相对真实性，但在形变较大的极地区域会出现明显的失真。
三．等距投影法等距投影法是一种以保持地球上任意两点间距离在地图上的线性关系为目标的地图投影畸变纠正方法。
等距投影法可以减小地图上的直线长度畸变，使得地图上的距离与实际距离基本一致。
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Ｃ Ｃ Ｄ ／ Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ 传感器成像平面上 ， 如图 ２所示 ， 其 中：
Ａ为 ９ ０ 。 弯曲光锥 ， 可 以将 井 壁 影 像 做 ９ ０ 。 翻转 ； Ｂ 为 光锥 固定 板 ， 同 时也 是 Ｃ Ｃ Ｄ ／ Ｃ ＭＯ Ｓ成 像 平 面 ， 中 心 圆形 区域为井 轴 方 向 的影 像 区 ， 其 他 ８个 为侧 向
固 定板 光 源 板
１ 侧 向多镜 头测 井装 置 获 取 图像 原 理
侧 向多镜 头视频 测井 获取 图像 系统采用 了 自聚 焦透镜 作 为测井 成 像 系统 的物 镜 ． 自聚焦 透 镜 具 有 尺寸 小 、 超 短焦距 、 适 合短距 离工 作 以及相对 景深 大 等成像 特 点 ， 该测 井 成 像 系统 沿 径 向安 排 ８个 自聚 焦镜 头 ， 沿井 轴 方 向安装 一个 镜 头 （ 用 来 观 察 井 底） ， 用特殊 的 中继 透 镜将 多 个 影 像 引 至 一 片 成 像 传感器 ， 形 成一 副 图像 ， 再 将 其 传输 至 地 面 ． 光 源 采
次多项式近似表示． 因此 ， 该变换函数的形式可以显
式地 表示 为
ｔ
ｆ ｘ＝∑ ∑ ａ ｊ ｉ “ ；
ｉ ｏ ０
图 ２ 各 单 ｇ． ２ Ｌｏ ｃ ａｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｈ ａ ｒ ｔ ｏ ｆ ｅ ａ ｃ ｈ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｌ ｅ ｎ ｓ ｏ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｉ ｎ ｇ ｐ ｌ ａ ｎ ｅ
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ２ － ０ ７ — １ ９
基金项 目：国家 自然科学基金项 目“ 测 向多镜头多波长视频测井方法研究” （ 编号 ： ６ ０ ８ ７ ７ ０ １ １ ）
作者 简介：胡宏涛（ １ ９ ６ ５ 一 ） ， 男， 副教 授 ， 主要从事管理信息系统及计算机网络应用研究． Ｅ － ｍ ａ ｉ ｌ ： ｈ ｕ ｈ ｏ ｎ ｇ ｔ ａ ｌ ＠ｘ ｓ ｙ ｕ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｍ
用环 自聚焦 透镜 光纤 束 的方 案 ， 为 充分 利 用 介 质 的
光谱特性 ， 采用两种以上波长光源 ， 通过一个光开关
来控制 光 源 的切 换 ． 侧 向多 镜 头 视 频 测 井 装 置 如
图１ 所示 ．
型、 透视变换模型以及基于最小二乘影响匹配等算 法． 在 侧 向多镜 头视频 测井 成像 系统 中 ， 由于采集 的 图像 中像点到光轴的理想距离与物点到光轴的距离 偏离 了理想 值 ¨ ， 这才 使 得像 素 发 生错 位 导 致 图像 畸形． 因此 ， 在进行图像分析前必须对其进行畸变校 正， 才 能得 到准 确 的图像 资料 ．
２ ０ １ ３年 １ 月 第２ ８卷第 １期
西安石油大学学报（ 自然科学版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｘ ｉ ａ ｌ ｌ Ｓ ｈ ｉ ｙ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
图 １ 侧 向 多 镜 头视 频 测 井装 置 全 图
Ｆｉ ｇ ． １ Ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｇ ｒ ｏ ｕｎ ｄ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｌ ｏ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ
每个 单镜 头所 获 取 的 图像 经 过 中 继 透 镜 引 至
Ｊ ａ ｎ ．２ ０１ ３
Ｖｏ １ ． ２ ８ Ｎｏ ．１
文 章编 号 ： １ ６ ７ ３ － ０ ６ ４ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ １ － ０ １ ０ ６ － ０ ５
一
种 视频 测 井 图像 畸变 校 正 方 法
胡 宏涛 ， 张静 娜 ， 李周利
（ １ ． 西安石油大学 计算 机学院 ， 陕西 西安 ７ １ ０ ０ ６ ５ ； ２ ． 西安石油大学 电子工程学院 ， 陕西 西安 ７ １ ０ ０ ６ ５ ）
关键词： 视频成像测井； 图像畸变； 坐标变换 ； 双线性插值
中图分 类号 ： Ｔ Ｅ ９ ２ ８ ； Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献标识 码 ： Ａ
在 以 自聚焦 透镜 为核心 器件 的侧 向多镜 头视频 测井成 像 系统 中 ， 由于井 下 的前 端 光学 系 统 自身结 构特征 以及井壁 与成像 装置 三维 空间 相对位 置等 因 素 的影响 ， 其获取 的 图像 中像 素 之 间 的空 间关 系 发 生 了变化 ， 图像 出现 了几 何 畸 变 或像 差 等 现 象 ． 目 前， 图像 的畸变校 正方 法有 许多 ， 例如基 于摄 像机模
胡宏涛 等 ： 一种视频测井 图像 畸变校正方法
． － － — —１ ０ ７－ － － — —
方位 的影像 区 ． 这 些 影 像 通 过 中继 透镜 从 前 端 的成 像透 镜 传输 而来 ． 其中ｈ （ ， ） 与ｈ ： （ ， ） 为 变换 函数 ， 可 以用 二元
１ 【 一 Ｙ＝∑ ∑ｂ ｉ ｊ ｕ ｉ ．
ｉ ＝ｏ ｉ ＝ｏ
（ ２ ）
侧向多镜头视频测井装置所采集 的图像 中， 其
摘要 ： 根 据侧 向 多镜 头视 频 测井装 置获取 图像 的原 理 ， 提 出了基 于空 间坐标 变换 的图像 畸 变校 ａ Ｙ － ． 方
法． 该 方 法首先通 过畸 变 图像 与校 正 图像 之 间控 制 点对 的映射 关 系建立 几何 畸 变模 型 ， 其 次根 据 多
项式拟合公式实现畸变图像的校正， 最后通过双线性插值算法对图像进行灰度重建． 通过采用直接 和间接 两种空间坐标变换方法对畸变图像进行仿真校正处理 ， 结果表明， 间接法校正图像的准确度 高， 像 素过度 平 滑 ， 满足 了测 井 图像 的精 度要 求．