matlab校正梯形失真,数字图像梯形畸变校正 | 学步园

校正数字图像的梯形畸变是数字图像处理中的一个重要问题。在数字摄像机和扫描仪中，梯形畸变是由于成像平面与物体平面之间的不垂直造成的。这种畸变会导致图像中的直线变成梯形，影响图像的质量和准确性。因此，需要对数字图像进行梯形畸变校正。

在Matlab中，可以使用以下步骤来校正数字图像的梯形畸变：

1. 读取数字图像并将其转换为灰度图像。

2. 使用边缘检测算法（如Sobel算子）检测图像中的直线。

3. 对检测到的直线进行直线拟合，并计算出直线的斜率。

4. 根据直线斜率的差异，确定图像中的梯形畸变类型。

5. 计算出校正后的直线参数，并进行图像变换。

6. 显示校正后的图像。

具体实现可以参考下面的代码：

% 读取原始图像
img = imread('test.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'sobel');

% 检测直线
[H, theta, rho] = hough(edge_img);
peaks = houghpeaks(H, 100);
lines = houghlines(edge_img, theta, rho, peaks);

% 直线拟合
k = zeros(length(lines), 1);
for i = 1:length(lines)
    xy = [lines(i).point1; lines(i).point2];
    k(i) = (xy(2,2)-xy(1,2)) / (xy(2,1)-xy(1,1));
end
avg_k = mean(k);

% 确定梯形畸变类型
if avg_k > 0
    type = 'left';
else
    type = 'right';
end

% 计算校正后的直线参数
if strcmp(type, 'left')
    new_k = 0;
else
    new_k = -avg_k;
end
trans_mat = [1, 0, 0; new_k, 1, 0; 0, 0, 1];

% 图像变换
tform = maketform('affine', trans_mat');
corrected_img = imtransform(img, tform);

% 显示校正后的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(corrected_img), title('校正后的图像');

上述代码中，使用Hough变换和直线拟合算法检测图像中的直线，并计算出直线的斜率。根据斜率的符号，确定梯形畸变的类型。然后，计算出校正后的直线参数，并使用仿射变换对图像进行变换。最后，显示校正后的图像。