鱼眼相机映射参数
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
一种鱼眼图像逆向经纬映射的快速校正算法
关键词
鱼眼图像，逆向经纬映射，模板矩阵，坐标关系
Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
采用从源图像到目标图像的映射变换，会导致目标图上有大量的坐标像素点没有值。因此本文采用 逆向映射的坐标计算方法，从目标图像出发，对每一个目标图像的坐标点，反向计算其在源图像上对应 点的坐标[6] [9] [11] [12] [13] (图 2)。
(a)
(b)
(c)
(d)
Figure 1. The chart of forward longitude and latitude correction for fish-eye image. (a) Coordinate of fish-eye image; (b) Coordinate of 3D spherical surface; (c) Coordinate of longitude and latitude; (d) Coordinate of corrected image 图 1. 鱼眼图像正向经纬映射校正示意图。(a) 鱼眼图像坐标系；(b) 三维球面坐标系；(c) 经纬坐 标系；(d) 校正图像坐标系
A Fast Correction Method for Fish-Eye Image Based on Inverse Latitude-Longitude Projection
Xiuhua Zhang, Shengwei Guo, Wei Xu
鱼眼相机标定原理
鱼眼相机标定原理鱼眼相机是一种具有广角视野的特殊相机，它能够捕捉到更大范围的景象。
然而，由于鱼眼镜头的特殊形状，它会引起图像的畸变。
为了纠正这种畸变并获得准确的图像信息，我们需要对鱼眼相机进行标定。
鱼眼相机标定的原理是通过建立相机模型，将图像坐标与世界坐标进行映射，从而实现对图像畸变的校正。
常用的鱼眼相机模型有两种：圆柱投影模型和正交投影模型。
圆柱投影模型是最常用的鱼眼相机模型之一。
它假设鱼眼相机的镜头形状为圆柱体，并将图像坐标映射到一个圆柱体上。
在这个模型中，通过建立图像坐标和世界坐标之间的映射关系，可以实现对图像畸变的校正。
正交投影模型是另一种常用的鱼眼相机模型。
它假设鱼眼相机的镜头形状为正方体，并将图像坐标映射到一个正方体上。
与圆柱投影模型类似，通过建立图像坐标和世界坐标之间的映射关系，可以实现对图像畸变的校正。
鱼眼相机标定的过程可以分为两个步骤：内参数标定和外参数标定。
内参数标定是指确定相机的内部参数，包括焦距、主点坐标和畸变系数等。
为了进行内参数标定，我们需要采集一组已知的图像和对应的世界坐标。
通过对这些数据进行处理，可以得到相机的内部参数。
外参数标定是指确定相机的外部参数，包括相机的位置和朝向。
为了进行外参数标定，我们需要采集一组已知的图像和对应的世界坐标。
通过对这些数据进行处理，可以得到相机的外部参数。
在鱼眼相机标定的过程中，我们需要使用特殊的标定板。
这个标定板上通常会有一些特殊的标记点，以便于相机进行识别。
通过将标定板放置在不同的位置和角度，然后采集对应的图像和世界坐标，我们可以得到一组用于标定的数据。
在实际的标定过程中，我们需要使用相机标定的软件。
这个软件可以帮助我们进行数据的采集和处理，从而得到相机的内外参数。
在标定过程中，我们还需要注意一些细节，比如保证标定板和相机保持平行、避免阴影和反射等。
一旦完成了鱼眼相机的标定，我们就可以使用得到的参数对图像进行畸变校正。
通过将图像坐标映射到世界坐标，并使用内外参数进行逆映射，我们可以得到校正后的图像。
超大视场太阳敏感器图像质心提取算法
超大视场太阳敏感器图像质心提取算法詹银虎;郑勇;张超;马高峰;骆亚波【摘要】太阳图像质心提取是利用太阳敏感器进行天文导航的关键技术之一，直接决定了太阳敏感器的观测精度。
针对超大视场太阳敏感器非圆形太阳图像质心提取问题，首先提出像面椭圆拟合算法，较好地解决了椭圆及近似椭圆形太阳图像的质心提取问题，然后进一步提出了球面圆拟合算法。
该算法根据相机的投影和畸变模型，将太阳图像的边缘点映射到物方空间，对物方空间的边缘点进行球面圆拟合，从而确定太阳质心位置。
在估计球面圆拟合算法的精度时，需要将太阳质心位置映射回像面。
理论上，球面圆拟合算法不再需要顾及太阳图像的形状，算法更为严谨。
将椭圆拟合算法和球面圆拟合算法应用到实测的太阳图像质心提取中。
结果表明，椭圆拟合算法更适合处理半视场角70°～803．°的太阳图像，平均精度约为00．75 pi x el s；球面圆拟合算法更适合处理半视场角大于803．°的太阳图像，平均精度约为00．82 pi x el s。
%Sun image centroid algorithm is one of the key technologies of celestial navigation using sun sensors ,which directly determine the precision of the sensors .Due to the limitation of centroid algorithmfor non‐circular sun image of the sun sensor of large field of view,firstly ,the ellipse fitting algorithm is proposed for solving elliptical or sub‐elliptical sun images .Then t he spherical circle fitting algorithm is put forward .Based on the projection model and distortion model of the camera ,the spherical circle fitting algorithm is used to obtain the edge points of the sun in the object space ,and then the centroid of the sun can be determined by fitting the edge points as a spherical circle .In order to estimate the precision of spherical circle fitting algorithm ,the centroid ofthe sun should be projected back to the image space . Theoretically ,the spherical circle fitting algorithm is no longer need to take into account the shape of the sun image ,the algorithm is more precise .The results of practical sun images demonstrate that the ellipse fitting algorithm is more suitable for the sun image with 70°~80 .3° half angle o f view , and the mean precision is about 0 0.75 pixels;the spherical circle fitting algorithmis more suitable for the sun image with a half angle of view larger than 80 3.° ,and the mean precision is about 0 0.82 pixels .【期刊名称】《测绘学报》【年(卷),期】2015(000)010【总页数】7页(P1078-1084)【关键词】天文导航;太阳图像;质心提取算法;边缘检测;最小二乘拟合【作者】詹银虎;郑勇;张超;马高峰;骆亚波【作者单位】信息工程大学导航与空天目标工程学院，河南郑州450001;信息工程大学导航与空天目标工程学院，河南郑州450001;信息工程大学导航与空天目标工程学院，河南郑州450001;信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450001;郑州大学水利与环境学院，河南郑州450001【正文语种】中文【中图分类】P2281 引言太阳敏感器是一种通过观测太阳方向矢量确定载体姿态的传感器，在航空航天领域应用极其广泛。
鱼眼接头的工作原理
鱼眼接头的工作原理鱼眼接头是一种广泛应用于光学成像领域的设备，它由多个镜片组成，可以将视角扩大到180度以上，从而提供更广阔的视野。
在这篇文档中，我们将详细介绍鱼眼接头的工作原理。
1.镜头构造鱼眼接头由多个光学组件组成，通常包括一个凸面镜片和一个凹面镜片。
凸面镜片将光线聚焦在中心，使其呈圆形，而凹面镜片则将光线分散，使其呈弧形。
这种光学构造使鱼眼接头可以从多个方向捕捉场景，从而扩大视野。
2.图像畸变虽然鱼眼接头可以提供更广阔的视野，但是它的图像通常会出现畸变。
具体来说，图像中心的明显拉伸，周围的图像则出现弯曲失真。
这种畸变是由鱼眼接头光学构造引起的，而且难以避免。
3.数字转换为了获得真实的图像，需要将鱼眼接头捕捉到的图像进行数字转换。
在数字转换过程中，需要使用数据计算和图像处理技术，以将图像畸变矫正，并将其转换为干净、无畸变的图像。
4.光学模型为了更好地理解鱼眼接头的工作原理，可以使用光学模型进行解释。
鱼眼接头的光学模型通常分为两个阶段，分别是前向映射和反向映射。
4.1前向映射在前向映射阶段，鱼眼接头转换输入图像，将其转换为鱼眼图像。
此过程可以表示为一个单向函数，从输入图像坐标系到鱼眼图像坐标系。
4.2反向映射在反向映射阶段，鱼眼接头转换鱼眼图像，将其转换为输出图像。
与前向映射不同，反向映射可以表示为一个双向函数，从输入图像坐标系到鱼眼图像坐标系，再到输出图像坐标系。
这个函数可以通过一组参数来表示，称为映射参数。
5.应用场景鱼眼接头的应用场景广泛，包括虚拟现实、无人机、监控等领域。
在虚拟现实中，鱼眼接头可以提供更大的视野，使用户获得更真实的体验。
在无人机和监控中，鱼眼接头可以提供更广泛的视野，从而可以检测周围更广阔的区域。
6.总结鱼眼接头作为一种特殊的光学设备，能够提供更广阔的视野，但图像常常存在畸变问题。
为了获得真实的图像，需要使用数字处理技术进行畸变校正。
鱼眼接头的应用场景较广，尤其在虚拟现实、无人机和监控等领域有广泛应用。
鱼眼镜头的发展概况及应用
鱼眼镜头的发展概况及应用刘海毅、宋美婷、尹坤摘要近年来，随着光学镜头及成像芯片技术的不断发展，基于常规镜头的传统视觉系统由于其有限的视场范围已经不能满足许多应用场合的需求。
而广角成像具有大视野的显著特征，已成为当前计算机视觉研究的焦点和热点。
而鱼眼镜头是一种基于仿生学的超广角镜头，通过引入桶形畸变，对物理空间进行“压缩形变”，从而获得视角为180~270度的超广角成像，尽管物像间差异很大，但不影响分辨率，且能保证物点与像点的一一对应关系，可以实现大范围的清晰成像，在天文、气象、森林防火以及国防军事等领域有重要应用。
对鱼眼镜头的原理进行简单的概述，然后分析了它的一些关键问题，接着便是对鱼眼镜头的应用进行了简要介绍，并在此基础上对鱼眼镜头的未来发展前景进行展望。
中图分类号：TH744关键词：广角成像鱼眼镜头畸变矫正发展应用The Development and Application of Fish Eye LensAbstract: In recent years, with the development of optical lens and image formation chips, traditional lens with limited field of view no longer meet the needs. Thus wide angle image formation techniques became a hot area of computer vision.Fish eye lens was a wide angle lens first put forward by J.C.Maxwell. It can provide a 180-270°field of view by introducing barrel distortion into the system and applying compressive deformation to the physical space. The distortion is not a problem to the resolution because of the one-to-one correspondence between the object point and the image point. Fish eye lens has been applied in many fields such as astrology, meteorology, forest fire prevention, and military.The principle of fish eye lens is briefly described. Then some key problems are analyzed. Also the applications of fish eye lens are introduced, followed by a prospect of the future development of fish eye lens.Key words: wide-angle imaging; fish eye lens; distortion calibration; development; application一、鱼眼镜头的原理1.1 鱼眼镜头的结构原理鱼眼镜头是一种极端的广角镜头，也称全景镜头[4]。
鱼眼图像畸变的双向经度快速校正方法
鱼眼图像畸变的双向经度快速校正方法赵丹阳; 吕勇; 李晓英【期刊名称】《《红外技术》》【年(卷),期】2019(041)010【总页数】7页(P956-962)【关键词】畸变; 经度校正; 鱼眼图像; 坐标映射【作者】赵丹阳; 吕勇; 李晓英【作者单位】北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192【正文语种】中文【中图分类】TP391鱼眼镜头是一种超大视场的成像镜头，具有焦距短、视场范围广的特点，鱼眼镜头的视场角通常可达到甚至超过180°[1]。
近年来，国内外鱼眼镜头的发展十分迅速，应用也日趋广泛。
目前，鱼眼镜头已被应用于特殊摄影、气象观测、医疗内窥检查、安防监控、视觉导航和国防军事领域等方面。
同时，超大视场角给镜头带来的成像缺陷就是产生了一定的径向畸变，使得视场角达到甚至超过180°范围的场景弯曲成像在平面图像上，所以鱼眼图像通常不符合人们的视觉习惯[2]，在实际应用中需要对鱼眼图像做去畸变处理。
国内外学者也提出了很多去除鱼眼图像畸变的方法，目前常用的去畸变方法可分为相机标定法和模型校正法。
相机标定法是运用标定工具对相机的内外参数进行标定，主要分为棋盘格标定法[3-6]、同心圆模板标定法[7-8]以及点阵模板标定法[9]。
朱均超等人还提出了一种对分离的物理参数进行标定得到鱼眼镜头成像模型的方法[10]。
标定法校正效果精确，但针对不同的相机需要重新标定，不能对现有的图片直接进行校正；并且此方法涉及到世界坐标系、相机坐标系及成像平面坐标系之间的坐标转换，对硬件精度要求较高[11]。
模型校正法是建立数学校正模型，根据透视投影成像原理，将空间中曲线投影为平面上的直线，常见的校正模型包括半球面模型及抛物面模型。
魏利胜等人通过正交投影原理将鱼眼图像坐标转换为球面上的经纬坐标，通过建立球面模型实现了对鱼眼图像快速、精确的校正[12]。
周辉等人根据球面透视原理提出了一种柱面模型映射法，可用于鱼眼图像畸变校正及全景成像[13]。
鱼眼相机联合标定计算单应矩阵 python
鱼眼相机联合标定计算单应矩阵 python在计算机视觉领域，鱼眼相机是一种广泛应用的摄像设备。
它拥有非常宽广的视角，因此可以用于监控、导航、无人驾驶等多种场景。
然而，由于鱼眼相机的特殊成像方式，其成像模型与普通相机有所不同，因此在使用鱼眼相机时需要进行特殊的标定和矫正工作。
本文将重点讨论如何利用Python计算鱼眼相机的单应矩阵，以实现联合标定的目的。
1. 鱼眼相机成像原理我们需要了解鱼眼相机的成像原理。
与普通相机不同，鱼眼相机采用鱼眼镜头，其广角度成像方式导致其成像畸变非常明显。
传统的相机标定方法并不能很好地适用于鱼眼相机。
为了解决这一问题，我们需要考虑使用特殊的成像模型和标定方法。
2. 鱼眼相机的标定方法针对鱼眼相机的特殊成像方式，我们可以采用鱼眼相机模型进行标定。
常用的鱼眼相机模型包括全景投影模型、透视投影模型等。
在标定过程中，我们需要收集鱼眼相机拍摄的棋盘格图像，并利用棋盘格的特征点来计算相机的内参和畸变参数。
这一过程需要使用相机标定板，并借助标定软件或者自行编写代码来完成。
3. 鱼眼相机标定的Python实现在Python中，我们可以使用OpenCV等库来实现鱼眼相机的标定。
我们需要利用OpenCV提供的函数将拍摄的棋盘格图片进行角点检测，并获取其内参和畸变参数。
我们可以使用这些参数来计算鱼眼相机的单应矩阵。
对于联合标定，我们需要同时标定多个相机，并将它们的单应矩阵进行联合计算，以实现更精确的标定结果。
4. 鱼眼相机单应矩阵的应用一旦我们获得了鱼眼相机的单应矩阵，就可以将其应用于图像校正、姿态估计、三维重建等领域。
利用单应矩阵，我们可以将鱼眼图像进行透视矫正，从而得到更加真实的成像结果。
单应矩阵还可以用于估计相机的运动和姿态，以及恢复三维场景的结构信息。
这些应用领域都需要利用单应矩阵进行图像匹配和投影变换，从而实现更加精确的结果。
5. 结语通过本文的讨论，我们了解了鱼眼相机联合标定计算单应矩阵在Python中的实现方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
鱼眼相机映射参数
一、什么是鱼眼相机映射参数
鱼眼相机映射参数是指将鱼眼相机拍摄的广角图像映射到平面上的参数。
由于鱼眼镜头具有极大的视角，能够拍摄到广阔的景象，但是在映射到平面上时会出现图像畸变的问题。
通过鱼眼相机映射参数，可以对图像进行校正，将畸变的图像变为正常的图像。
二、鱼眼相机映射参数的作用
1. 图像校正：鱼眼相机拍摄的图像存在强烈的畸变，通过映射参数可以对图像进行校正，使其更符合人眼的观察习惯。
这样可以提高图像的可视性和真实感，使得观察者能够更加容易地理解和识别图像中的内容。
2. 视觉定位：在计算机视觉和机器人导航等领域中，鱼眼相机映射参数可以用于定位和导航。
通过对鱼眼相机映射参数的计算和应用，可以获取相机在空间中的位置和姿态信息，从而实现对物体位置和姿态的精确测量和跟踪。
3. 增强现实：鱼眼相机映射参数在增强现实技术中也有广泛的应用。
通过将虚拟物体与鱼眼相机拍摄的实际场景进行融合，可以实现虚拟物体与实际场景的无缝结合，使得用户可以在现实世界中与虚拟物体进行交互。
三、鱼眼相机映射参数的计算方法
1. 多项式模型：多项式模型是一种常见的鱼眼相机映射参数计算方法。
该方法通常使用多项式函数来描述鱼眼镜头的畸变特征，通过拟合实际图像和理想图像之间的映射关系，得到映射参数。
2. 标定板法：标定板法是一种常用的鱼眼相机映射参数计算方法。
该方法需要事先准备一个具有已知尺寸的标定板，然后在不同位置和姿态下拍摄一系列的标定图像。
通过分析标定图像中的特征点和标定板的几何关系，可以计算出鱼眼相机的映射参数。
3. 基于几何关系的方法：基于几何关系的方法是一种基于鱼眼镜头成像原理的映射参数计算方法。
该方法通过分析鱼眼相机的光学系统和物体的几何关系，推导出映射参数的计算公式，从而实现图像的校正。
四、鱼眼相机映射参数的应用领域
1. 智能交通：鱼眼相机映射参数在智能交通领域中有着广泛的应用。
通过将映射参数应用到交通监控系统中，可以实现对交通流量、车辆行驶轨迹等信息的准确测量和分析，从而提高交通管理的效率和安全性。
2. 虚拟现实：鱼眼相机映射参数在虚拟现实领域中也有重要的应用。
通过将映射参数应用到虚拟现实系统中，可以实现对用户视角的模拟和调整，使得用户在虚拟世界中的体验更加真实和逼真。
3. 无人驾驶：鱼眼相机映射参数在无人驾驶领域中也有着重要的作
用。
通过将映射参数应用到无人驾驶系统中，可以实现对车辆周围环境的感知和识别，从而实现自动驾驶和避障等功能。
五、总结
鱼眼相机映射参数是将鱼眼相机拍摄的广角图像映射到平面上的参数。
通过鱼眼相机映射参数的计算和应用，可以实现图像的校正、视觉定位和增强现实等功能。
鱼眼相机映射参数在智能交通、虚拟现实和无人驾驶等领域中有着广泛的应用。
未来随着技术的不断发展，鱼眼相机映射参数将在更多领域展现其重要性和价值。