这在OpenCV中很容易做到,但是我想要一个相当高效且可以轻松更改的原生 Matlab 实现。该方法应该能够采用上述链接中指定的相机参数。
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进行 undistort(也称为 unwarp 或补偿镜头失真)的最简单和最常见的方法是对选定的输出照片尺寸进行正向失真,然后使用双线性插值进行反向映射。
这是我为执行此操作而编写的代码:
function I = undistort(Idistorted, params)
fx = params.fx;
fy = params.fy;
cx = params.cx;
cy = params.cy;
k1 = params.k1;
k2 = params.k2;
k3 = params.k3;
p1 = params.p1;
p2 = params.p2;
K = [fx 0 cx; 0 fy cy; 0 0 1];
I = zeros(size(Idistorted));
[i j] = find(~isnan(I));
% Xp = the xyz vals of points on the z plane
Xp = inv(K)*[j i ones(length(i),1)]';
% Now we calculate how those points distort i.e forward map them through the distortion
r2 = Xp(1,:).^2+Xp(2,:).^2;
x = Xp(1,:);
y = Xp(2,:);
x = x.*(1+k1*r2 + k2*r2.^2) + 2*p1.*x.*y + p2*(r2 + 2*x.^2);
y = y.*(1+k1*r2 + k2*r2.^2) + 2*p2.*x.*y + p1*(r2 + 2*y.^2);
% u and v are now the distorted cooridnates
u = reshape(fx*x + cx,size(I));
v = reshape(fy*y + cy,size(I));
% Now we perform a backward mapping in order to undistort the warped image coordinates
I = interp2(Idistorted, u, v);
要使用它,需要知道正在使用的相机的相机参数。我目前正在使用 PMD CamboardNano,根据 Cayim.com 论坛的说法,这里使用的参数如下:
params = struct('fx',104.119, 'fy', 103.588, 'cx', 81.9494, 'cy', 59.4392, 'k1', -0.222609, 'k2', 0.063022, 'k3', 0, 'p1', 0.002865, 'p2', -0.001446);
I = undistort(Idistorted, params);
subplot(121); imagesc(Idistorted);
subplot(122); imagesc(I);
这是 Camboard Nano 的输出示例。注意:我人为地添加了边界线,以查看靠近边缘的失真的效果(它更加明显):
于 2012-08-24T23:21:21.827 回答
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您现在可以使用计算机视觉系统工具箱从 R2013B 版本开始执行此操作。有一个名为Camera Calibrator的 GUI 应用程序和一个函数undistortImage。
于 2013-11-14T04:50:01.260 回答