径向畸变系数的计算公式
时间: 2024-05-31 12:12:39 浏览: 20
径向畸变是一种光学畸变,通常用径向畸变系数(k1和k2)来描述。其计算公式如下:
x' = x * (1 + k1 * r^2 + k2 * r^4)
y' = y * (1 + k1 * r^2 + k2 * r^4)
其中,(x,y)是原始图像中的像素坐标,(x',y')是畸变后的图像中的像素坐标,r是像素点到图像中心的距离,k1和k2是径向畸变系数。
通常情况下,可以通过对畸变图像中已知的直线进行校正来估算径向畸变系数。
相关问题
畸变系数的计算公式是什么
畸变系数(distortion coefficient)通常使用径向畸变系数(radial distortion coefficient)和切向畸变系数(tangential distortion coefficient)来描述相机镜头的畸变程度。其计算公式为:
径向畸变系数:
k1 * r^2 + k2 * r^4 + k3 * r^6
切向畸变系数:
P1 * (2 * x * y) + P2 * (r^2 + 2 * x^2)
其中,r表示像素点到图像中心的距离,x和y分别表示像素点在图像坐标系下的横向和纵向坐标。k1、k2和k3是径向畸变系数,P1和P2是切向畸变系数。
径向畸变系数k1 k2的解
### 回答1:
径向畸变系数k1和k2是摄像机成像模型中的参数,它们可以用来描述像素在成像过程中的畸变程度。它们可以通过多种方法来解出,比如给定两个图像点对应关系,运用最小二乘法可以拟合出最优的径向畸变系数k1和k2。
### 回答2:
径向畸变系数k1和k2是用来描述相机镜头的畸变现象的参数。在相机成像过程中,由于镜头的形状和光的折射等原因,会造成图像中心和边缘位置的像素比例不一致而产生畸变。
k1和k2分别描述了径向畸变的一阶和二阶畸变程度。k1反映了图像中心和边缘位置的像素比例不一致对于图像畸变的影响,k2则反映了该比例不一致的二阶效应。
当k1为正值时,图像中心区域的像素比例会大于边缘区域;当k1为负值时,图像中心区域的像素比例会小于边缘区域。而k2则进一步考虑了非线性的影响,其值越大,图像中心和边缘位置的像素比例不一致性越明显。
解析径向畸变系数k1和k2是相机校准的重要步骤之一。通过使用特定的标定板,在不同位置拍摄多张照片,并对标定板上的点进行测量和匹配,可以利用拍摄角度和像素坐标数据来估计径向畸变系数。一般的解析方法包括最小二乘法和非线性优化算法等。
得到k1和k2的解后,可以对图像进行畸变校正,使得图像中心和边缘位置的像素比例一致,更符合人眼的视觉感受。同时,在计算机视觉和机器视觉的领域中,解析和使用径向畸变系数也是进行图像识别、目标追踪等算法的重要步骤。
### 回答3:
径向畸变是相机透镜所引起的一种镜头畸变,即图像中心的点会比边缘的点更远离相机中心。这种畸变可以用径向畸变系数k1和k2来描述。
径向畸变系数k1和k2是非线性的参数,用于计算相机图像中的径向畸变程度。k1表示一阶径向畸变系数,k2表示二阶径向畸变系数。
当k1和k2的值为正时,图像中心的点会比边缘的点更远离相机中心,造成图像凹起的效果,即桶形畸变。当k1和k2的值为负时,图像中心的点会比边缘的点更靠近相机中心,造成图像凸起的效果,即垫状畸变。
解决径向畸变的方法之一是通过相机标定来获取k1和k2的值,一般使用棋盘格等特殊图案进行标定。标定时,通过拍摄不同位置的棋盘格图像,通过计算相机真实拍摄图像中棋盘格的畸变情况,得出k1和k2的值。根据这些参数,可以在后期图像处理中进行校正,使图像恢复到无畸变状态。
总之,径向畸变系数k1和k2是用来描述相机图像中径向畸变程度的参数,通过相机标定可以得到这些参数的值,从而进行后期图像校正。
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