桶形畸变矫正 matlab

桶形畸变是指由于摄像头的透镜形状等因素导致图像中心和边缘的像素点离镜头中心的距离不同，从而导致图像中心和边缘的物体形状失真的现象。而桶形畸变矫正就是通过对图像进行处理，使得图像中心和边缘的像素点距离镜头中心的距离相同，从而消除图像中心和边缘的物体形状失真的现象。而多项式修正算法是一种常用的桶形畸变矫正算法，它通过对图像中心和边缘的像素点距离镜头中心的距离进行拟合，得到一个多项式公式，然后对整个图像进行处理，从而消除桶形畸变。

在MATLAB中，可以通过对图像中心和边缘的像素点距离镜头中心的距离进行拟合，得到一个四项多项式公式，然后对整个图像进行处理，从而消除桶形畸变。具体步骤如下：
1. 读入图像并显示；
2. 根据图像大小和摄像头参数计算出每个像素点距离镜头中心的距离；
3. 对每个像素点距离镜头中心的距离进行拟合，得到一个四项多项式公式；
4. 对整个图像进行处理，消除桶形畸变；
5. 显示处理后的图像。

相关问题

matlab 桶形畸变

Matlab 中可以通过 `undistortImage` 函数对图像进行桶形畸变矫正，具体步骤如下：

1. 使用 `cameraCalibrator` 函数对相机进行标定，得到相机的内参矩阵 `K` 和畸变系数 `D`。

2. 读入待矫正的图像并转换为灰度图像。

3. 使用 `undistortImage` 函数对灰度图像进行畸变矫正，代码如下：

   % 读入待矫正的图像
   I = imread('distorted_image.png');
   
   % 转换为灰度图像
   I_gray = rgb2gray(I);
   
   % 使用相机内参矩阵和畸变系数对图像进行畸变矫正
   [I_undistorted, newOrigin] = undistortImage(I_gray, K, D);
   
   % 显示矫正后的图像
   imshow(I_undistorted);

4. 如果需要对彩色图像进行畸变矫正，可以先将彩色图像分离为三个通道，分别进行畸变矫正，然后将三个通道合并为彩色图像。

桶形失真矫正算法matlab

在MATLAB中，可以使用下面的代码实现基于极坐标变换的桶形失真矫正算法：

function correctedImg = barrelDistortionCorrection(img, k1, k2)
    % img: 待矫正的图像
    % k1, k2: 畸变系数
    [h, w, ~] = size(img);
    [x, y] = meshgrid(1:w, 1:h);
    x = x - w / 2;
    y = y - h / 2;
    r = sqrt(x.^2 + y.^2);
    theta = atan(r);
    theta_d = theta .* (1 + k1 * theta.^2 + k2 * theta.^4);
    scale = r ./ theta_d;
    xn = scale .* x + w / 2;
    yn = scale .* y + h / 2;
    correctedImg = interp2(x, y, double(img), xn, yn);
    correctedImg = uint8(correctedImg);
end

其中，`img`为待矫正的图像，`k1`和`k2`分别为畸变系数。在算法中，首先将图像中心设为坐标原点，然后计算每个像素点到中心的距离`r`和角度`theta`。接着，根据畸变系数计算出矫正后的角度`theta_d`，并通过角度比值计算出每个像素点的缩放比例`scale`。最后，根据缩放比例对像素点进行坐标变换，使用双线性插值将矫正后的像素点映射到输出图像中。

需要注意的是，该算法只能用于矫正轻度的桶形失真，对于强烈的畸变效果可能不理想，需要采用其他更复杂的算法。