线阵CCD测量系统的镜头畸变校正新方法_罗红娥
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。
摄影中的镜头畸变与校正技巧
摄影中的镜头畸变与校正技巧摄影是一门充满艺术性和技术性的创作形式。
在摄影过程中，摄影师常常会面临各种技术挑战，其中之一就是镜头畸变。
镜头畸变是在拍摄过程中产生的图像变形现象，它可能会影响到照片的质量和真实性。
为了解决这一问题，摄影师需要熟悉镜头畸变的类型和校正技巧。
一、什么是镜头畸变镜头畸变是指镜头在成像过程中引起的图像变形。
它主要分为三种类型：桶形畸变、枕形畸变和畸形畸变。
1. 桶形畸变桶形畸变是在照片中出现图像向中心收缩的现象，形状类似于桶子。
这种畸变通常出现在广角镜头和鱼眼镜头中，由于广角镜头的视角较大，所以图像边缘会向中心收缩。
2. 枕形畸变枕形畸变是在照片中出现图像向边缘收缩的现象，形状类似于枕头。
这种畸变通常出现在长焦镜头中，由于长焦镜头的视角较窄，所以图像边缘会向中心收缩。
3. 畸形畸变畸形畸变是在照片中出现一些不规则的图像变形现象，如弯曲或拉伸等。
这种畸变通常由于镜头的质量较差或者使用不当造成。
二、镜头畸变的校正技巧镜头畸变可以通过以下几种方法进行校正，以保证照片的质量和真实性。
1. 镜头校正大部分相机和摄像机都具有镜头校正功能，可以通过设置菜单中的参数进行校正。
通过选择恰当的校正参数，可以有效减轻或消除镜头畸变。
2. 后期校正在后期处理中，我们可以使用专业的图像编辑软件来进行镜头畸变的校正。
这种方法可以更加精确和灵活地处理畸变问题，同时也可以对图像进行其他的调整和修饰。
3. 畸变校正镜头一些专业的摄影镜头具有畸变校正的功能。
这些镜头内部集成了特殊的光学组件，可以在成像过程中主动校正镜头畸变，提供更加真实和准确的图像。
4. 构图和摄影技巧在实际拍摄中，合理的构图和摄影技巧也可以帮助减轻或掩盖镜头畸变。
通过选择恰当的角度、距离和焦距等因素，可以最大程度地优化图像的透视和比例关系，减少畸变的出现。
总结：镜头畸变是摄影过程中常见的技术挑战之一。
摄影师可以通过了解镜头畸变的类型和校正技巧，有效地解决这一问题，保证照片的质量和真实性。
镜头畸变矫正标定
镜头畸变矫正标定
镜头畸变矫正是一种计算机视觉技术，旨在纠正照片或视频中由镜头畸变引起的图像形变。
镜头畸变分为桶形畸变和垫形畸变两种类型。
桶形畸变是一种常见的镜头畸变，它会使图像中心部分凹陷，形成一个桶状的形变。
垫形畸变则使图像中心部分凸起，呈现垫状形变。
这些畸变会影响图像的几何形状，使直线变形或弯曲。
为了纠正镜头畸变，需要进行相机的标定，即确定相机内参和外参参数。
相机内参包括焦距、光轴偏移和像素尺寸等参数，而相机外参包括相机的位置和姿态参数。
在标定过程中，通常使用棋盘格或者标定板这样的模板作为标定物体。
通过拍摄多张包含标定物体的照片，可以计算出相机的内参和外参参数。
一旦相机标定完成，就可以利用得到的参数进行镜头畸变矫正。
通过对每个像素进行坐标变换，可以将畸变图像恢复为无畸变的原始图像。
这样，人们可以看到更真实、更准确的图像。
镜头畸变矫正在很多领域都有应用，比如计算机视觉、机器人导航和增强现实等。
它可以改善图像质量，提高计算机算法的准确性。
因此，对于需要准确图像的应用来说，镜头畸变矫正是一个重要的步骤。
一种线阵CCD检测系统的调整和标定方法
一种线阵CCD检测系统的调整和标定方法李俊伟;邓文怡;刘力双【摘要】论述了一种线阵CCD扫描检测系统调整和标定方法.建立了检测系统的几何模型;设计了标定靶标;提出了基于靶标图像的视觉系统调整定位方法.采用灰度矩法对边缘点进行了亚像素定位;根据靶标上特征线的实际坐标和图像坐标对系统进行标定,在工方向采用先线性标定再多项式畸变校正的两步法标定横向扫描区域;在y方向采用线性标定法标定扫描行距.实验结果表明,这种调整和标定方法具有较好的效果和较高的标定精度.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)011【总页数】4页(P141-144)【关键词】线阵CCD;视觉检测;标定;边缘定位【作者】李俊伟;邓文怡;刘力双【作者单位】北京信息科技大学,光电信息与通信工程学院,北京,100192;北京信息科技大学,光电信息与通信工程学院,北京,100192;北京信息科技大学,光电信息与通信工程学院,北京,100192【正文语种】中文【中图分类】TP230 引言随着光电技术的迅速发展，视觉检测技术以其非接触、全视场、高精度和自动化的特点越来越广泛地应用到工业检测领域。
许多工业现场都需要对工业产品的表面进行自动检测，通过采集工业产品的图像后进行分析，从而指导产品的生产，如分级、分等、报警等。
相对于面阵相机视觉系统而言，线阵CCD扫描视觉检测系统具有速度快、宽范围、高精度等优点，因而近些年得到广泛关注。
如印制的印刷品、镀膜玻璃、瓷砖等的在线检测，采用人工检测的方法精度低、劳动强度大，采用面阵CCD视觉检测方法则存在图像拼接等方面的问题，而采用线阵CCD扫描视觉检测方法可以连续实时地完成对整幅工业产品图像的采集。
该文以瓷砖尺寸测量为例研究了一种基于线阵CCD扫描检测系统，对系统的调整和标定方法进行了研究，并在实验系统上进行了实验验证。
1 视觉检测系统工作原理视觉检测系统由机械运动装置、光源、成像系统、图像采集及处理部分组成。
一种线阵CCD显微测量系统的标定方法
机在小尺寸显微 图像在线检测系统中的标定实
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杨 春晖 ， 韩 焱 ， 刘 宾
（ 中北大学 电子测试技术 国家重点实验室 ， 太原 ００ ５ ） ３０ １
摘要 ： 使用参数 分离标定 的 方法对 微小 物体 的在线 高精度 测 量控 制系统 进行 标定 。研究 了线阵 Ｃ Ｄ显微 相机的成像模 型 ， 出相机 的内外参数分离标定方法 ， Ｃ 提 在实验室模拟工 业环境下和工业现场分 别标 定相机的 内参数 和外参数 。参 数分离标定的方法简化 了工业 现场 的标定 任务 ， 相机 可应 用于多种 测量环境 ， 且标定模板 容易制作 。实验证 明该标定方法精度较高 ， 标定后相机 的极 限误差为 ２ ０ ｍ。 ．５ 关键 词 ： 显微测 量 ； 相机标 定 ； 阵 Ｃ Ｄ； 离标定 线 Ｃ 分
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镜头畸变的校正原理
镜头畸变的校正原理
镜头畸变是指在摄影过程中，由于摄像机镜头的特性，图像可能会出现形变的现象。
常见的镜头畸变包括畸变、径向畸变和像差。
校正镜头畸变的原理主要依赖于数学模型。
以下是两种常用的校正方法：
1. 基于几何校正的方法：该方法通过对图像的几何结构进行调整来校正畸变。
这种方法通常需要先建立一个几何模型，描述图像中的畸变情况。
然后使用这个模型来校正图像中的畸变。
例如，对于畸变，可以通过在图像上应用透视变换来进行校正。
透视变换可以将曲线的形状改变为直线或加密或拉伸。
2. 基于数值校正的方法：该方法依靠计算机图形学和图像处理技术来校正畸变。
这种方法通过分析图像中的畸变模式并应用相应的变换来校正畸变。
例如，径向畸变可以通过对图像中的像素进行重新映射来校正。
这可以通过应用逆径向畸变函数来实现，将每个像素从畸变图像位置映射到校正后的图像位置。
无论使用哪种方法，校正镜头畸变的目标是尽量恢复图像的几何结构和形状，使其符合真实场景中的实际情况。
不同的摄像机镜头和畸变类型可能需要不同的校正算法和参数配置。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的校正方法来处理不同类型的镜头畸变。
相机畸变矫正算法
相机畸变矫正算法是一种用于校正相机镜头畸变的技术，它可以通过对图像进行畸变检测和校正，提高图像的清晰度和准确性。
以下是该算法的简要介绍：1. 畸变检测：相机镜头在拍摄过程中会产生畸变，导致图像失真。
畸变检测的目的是确定镜头畸变的大小和类型，以便进行后续的校正。
常用的畸变检测方法包括图像畸变测量、径向畸变模型和切向畸变模型等。
2. 校正方法：相机畸变校正的方法有多种，包括径向畸变校正、切向畸变校正、全局畸变校正和局部畸变校正等。
其中，径向畸变校正算法是最常用的方法之一，它可以通过提取图像中的径向对称性来估计畸变参数，并进行校正。
常用的径向畸变校正算法包括基于点匹配的方法、基于特征检测的方法和基于深度学习的方法等。
在实现过程中，算法通常会采用以下步骤：1. 采集畸变图像：使用带有畸变的相机拍摄一组标准图像，这些图像包含多种不同的场景和物体，以便于检测和校正镜头畸变。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高后续检测和校正的准确性。
3. 提取畸变参数：使用图像处理算法，如径向畸变模型，提取图像中的畸变参数，包括径向畸变的中心点、半径和角度等。
4. 校正图像：根据提取的畸变参数，使用校正算法对图像进行畸变校正，以恢复原始图像的清晰度和准确性。
在实际应用中，相机畸变矫正算法可以提高图像的质量和准确性，广泛应用于相机标定、视觉定位、机器人导航等领域。
同时，随着计算机视觉技术的不断发展，深度学习和神经网络等算法也在相机畸变矫正领域得到了广泛应用，提高了算法的准确性和效率。
总之，相机畸变矫正算法是一种重要的技术，它通过检测和校正相机镜头畸变，提高图像的清晰度和准确性，为视觉应用提供了更好的支持。
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收稿日期:2008-05-26. 光电技术应用线阵CCD测量系统的镜头畸变校正新方法罗红娥,陈 平,顾金良,夏 言,栗保明(南京理工大学弹道国防科技重点实验室,南京210094)
摘 要: 提出了一种线阵CCD测量系统镜头畸变校正的新方法。用线阵CCD相机及经纬仪组合体,对空间周期黑白条纹图像照相,通过图像处理和matlab曲线拟合建立图像像素坐标与无镜头畸变的理想像素坐标的关系式,即畸变校正函数。利用畸变校正函数可校正线阵CCD镜头畸变。将该方法应用于线阵CCD散布正交交汇测量系统后(两相机间距为1561mm),测量误差由畸变校正前5mm提高到畸变校正后的0.9mm。实验结果表明,用该方法进行镜头畸变校正后,线阵CCD散布测量系统的精度得到了显著的提高。关键词: 线阵CCD;空间周期黑白条纹;镜头畸变校正中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1001-5868(2009)03-0441-03
ANewMethodofLensDistortionCalibrationofLinearCCDMeasurementSystemLUOHong-e,CHENPing,GUJin-liang,XIAYan,LIBao-ming(NationalDefenceResearchLaboratioryofBassistics,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,CHN)
Abstract: CarriedoutisanewmethodoflensdistortioncalibrationbasedonlinearCCDmeasurementsystem.LensdistortionoflinearCCDcameraiscalibratedbythemethodoftakingphotosofspatialperiodicblackandwhitestripeswiththecombinationoflinearCCDcameraandtheodolite.Thelensdistortioncalibrationfunctionbetweentheimagecoordinatesandtheidealimagecoordinateswithoutlensdistortionwascarriedoutbyimageprocessingandmatlabcurvefitting.ThislensdistortioncalibrationmethodwasappliedtolinearCCDcrossingdispersionmeasurementsystem(thedistancebetweenthetwoCCDcamerasis1561mm)andtheerrorofthemeasurementsystemdecreasedfrom5mmbeforecalibrationto0.9mmaftercalibration.TheexperimentresultsshowthattheprecisionofthelinearCCDmeasurementsystemincreasedobviouslybycalibratinglensdistortionwiththismethod.Keywords: linearCCD;spatialperiodicblackandwhitestripes;lensdistortioncalibration
0 引言随着线阵CCD技术的飞速发展,线阵CCD系统在无接触实时测量系统[1-2]、表面缺陷检测系统[3]
及高速运动目标姿态测量系统[4-5]等方面获得了越来越多的应用。由于线阵CCD测量系统一般摄像视场较大,所以物镜大多采用广角镜头。与非广角镜头相比广角镜头畸变较为严重,线放大率随物体的位置离开光轴距离的变化而变化,使得物体经过
畸变镜头后成像偏离理想位置,若不进行畸变校正,将会严重地影响测量精度。因此,在线阵CCD测量系统中,必须对镜头畸变进行校正。常用的镜头畸变的校正方法主要有实验法和基于图像的数字校正方法两种。实验法就是借助实验仪器,测出不同视场处的畸变量对畸变进行修正。该方法需使用光具座、同心圆图等特定的仪器,在实际中应用较少。通常使用最多的方法是基于图像畸变校正法,有网格标定法[6]、线阵激光标定法[7]等。网格标定法一般计算量较大,较多应用于机器视觉系统中二维图像
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《半导体光电》2009年6月第30卷第3期罗红娥等: 线阵CCD测量系统的镜头畸变校正新方法的图像复原处理[6-8];线阵激光标定法[7]由于样本数较少,测量点畸变情况不能完全反映线阵CCD镜头全镜头畸变情况,校正精度尚需提高。本文提出一种新的线阵CCD镜头畸变校正方法,用线阵CCD相机及经纬仪组合体,对空间周期黑白条纹图像照相,通过图像处理和matlab曲线拟合建立图像像素坐标与无镜头畸变的理想像素坐标的关系式,即畸变校正函数,用来校正线阵CCD镜头畸变,提高线阵CCD测量系统测量精度,称为空间周期黑白条纹照相法。1 畸变校正原理及过程采用空间周期黑白条纹照相法校正线阵CCD镜头畸变原理流程图如图1所示。图1 线阵CCD镜头畸变校正流程图通过对空间周期黑白条纹进行照相,由图像处理求出各条纹边沿像素坐标X;通过成像公式及镜头中心放大率,计算对应各条纹理想像素坐标X0;用matlab拟合求出X-X0关系式,即畸变校正函数;利用此函数即可校正线阵CCD镜头畸变。畸变校正具体做法为:由图像处理方法求出目标像素坐标值X,把该坐标值代入X-X0关系式,求出其对应的理想像素坐标值X0,此像素坐标即为镜头畸变校正后的像素坐标。用此X0代替X用于线阵CCD测量系统的后续数据处理,可消除线阵CCD镜头畸变带来的影响。1.1 照相用高速线阵CCD相机及经纬仪组合体,在自然光照明条件下,以墙为照相背景,对空间周期黑白条纹图案进行照相。高速线阵CCD摄像机及经纬仪组合体放置水平后,测量得物镜物方主点到墙面的水平距离为1676mm。等空间周期黑白条纹测量图案贴于墙上(条纹尽量水平),条纹图案边沿尽在视场中。线阵CCD相机像素数为2048,故像素点坐标为1024处为镜头光学中心。调整系统,使第一条黑条纹左边沿成像在像素坐标1024位置。空间周期黑白条纹测量图案长1.4m,空间周期为5.97mm,局部图如图2所示。所得图像如图3所示。由图3可看出,黑白条纹离镜头光轴越远,畸变越严重(左边第一条黑条纹左边沿为视场中心)。
1.2 条纹像素坐标X为了减小样本数量,对黑白条纹进行分组编号,把半视场中的197对黑白条纹每5对分成一组,把每组第一条黑条纹编号为1,2,3,4,…,40。根据图像处理,计算出各编号黑色条纹左边沿亚像素级的像素坐标X。1.3 条纹理想像素坐标X0
若物高为Y,理想成像的像高为Y′L,实际成像
的像高为Y;近轴成像的放大率为M0,实际成像的放大率为M,则Y′=MYY′L=M0Y(1)
式中,M0为常数,可见Y′L是物高Y的线性函数;因M也是物高Y的函数,因此Y′是物高Y的非线性函数。因为线阵CCD成像已将图像离散化,Y′的大小可从图像像素数判读得到,即Y′=(n-1024)a(2)对于Y′L也作无畸变的离散处理,得Y′L=(n0-1024)a(3)上两式中,n,n0为线阵CCD图像像素作标和无镜头畸变的理想像素作标,a为线阵CCD像素坐标。将式(2),(3)代入式(1)得n-1024=MY/an0-1024=M0Y/a(4)
令n-1024=X,n0-1024=X0,式(4)改写为X=MY/aX0=M0Y/a(5)
M0为近轴放大率。为了减小误差,以编号为1,2两组黑白条纹的物高、像高(共10对线)进行计算得到的放大率为近轴放大率,经物高测量和图像判
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SEMICONDUCTOROPTOELECTRONICS Vol.30No.3June2009读计算得M0=0.01021。1.4 拟合及校正对镜头畸变进行校正,采用多项式拟合的方法进行。以编号为i(i=1,2,3,…,40)的黑色条纹左侧边沿所在像素坐标为自变量Xi,由对应的物高计算出X0i,将(Xi,X0i)坐标点用matlab画出X-X0图像,并进行函数拟合,得到理想像素坐标相对于实际图像像素坐标的函数关系。若拟合方程为X0=F(X),则拟合残差标准差R可表示为R=1k-1∑[F(Xi)-X0i]2(6)式中,k为样本数量;F(Xi)为Xi带入拟合方程后计算得到的理想像素坐标值。由拟合残差公式,拟合残差标准差R与matlab曲线拟合次数的关系如图4所示。图4 matlab拟合曲线方程次数与残差关系图由图4可知,随着拟合次数的增加,R逐渐降低,即拟合精度逐渐增加。然而拟合次数越高,计算量越大。为了兼顾计算量和精度,考虑到五次曲线拟合以后,随着拟合次数的增加,残差减小不多,因此取五次曲线拟合方程作为线阵CCD镜头畸变校正方程。当X≥0时,图像像素坐标X与理想像素坐标X0关系曲线及拟合曲线如图5所示;线阵CCD镜头畸变校正函数五次拟合方程为X0=4.7766×10-14X5-1.9183×10-11X4+1.2426×10-7X3+6.1328×10-6X2+1.0034X-0.10809由镜头的光学轴对称性知,X0是X的奇函数,当X<0时,对应的五次拟合方程为X0=4.7766×10-14X5+1.9183×10-11X4+1.2426×10-7X3-6.1328×10-6X2+1.0034X+0.10809利用上两式,即可根据图像处理所得图像像素坐标值X,计算出无镜头畸变时的理想像素坐标值X0,用此理想像素坐标值X0进行后续处理,即可校正线阵CCD镜头畸变对测量结果带来的影响。
图5 图像像素坐标X与理想像素坐标X0关系曲线及拟合曲线(X≥0)
2 畸变校正实验结果采用线阵CCD弹丸散布正交交汇测量系统对上述畸变校正方法进行了验证,两线阵CCD相机放置在经纬仪上,与水平面成45°及135°仰角,两CCD相机水平间距为1561mm。以各弹丸质心靶纸坐标作为测量参考值。由图像处理计算弹丸质心坐标,包括无畸变校正质心坐标值和利用畸变校正函数进行畸变校正后的质心坐标值。一组十发的弹丸处理结果如图6所示。
图6 线阵CCD散布测量系统测量结果无畸变校正时质心坐标相对于靶纸质心坐标误差为5mm;畸变校正后质心坐标相对于靶纸质心坐标误差为0.9mm。由实验结果可知,采用空间周期黑白条纹照相法进行线阵CCD镜头畸变校正后,测量精度得到了显著的提高。(下转第459页)