STM32单片机视觉校正实战：从图像采集到完美校正

# 1. STM32单片机视觉校正概述

视觉校正是计算机视觉中一项重要的技术，它可以消除图像中的失真，从而提高图像的质量和可分析性。STM32单片机具有强大的计算能力和丰富的外设资源，使其成为视觉校正应用的理想平台。

本篇文章将介绍STM32单片机视觉校正技术的原理、算法和实践。通过对图像采集、处理和校正算法的深入分析，读者将了解如何使用STM32单片机实现高效、准确的视觉校正。

# 2. 图像采集与处理

### 2.1 图像采集原理与硬件选型

**图像采集原理**

图像采集是指将光学图像转换为数字信号的过程。它涉及以下步骤：

- **光电转换：**光学图像通过镜头聚焦到光电传感器（如CCD或CMOS）上。
- **电荷积累：**光电传感器将光子转换成电荷，并将其积累在像素阵列中。
- **读出：**电荷被逐行或逐列读出，并转换为模拟信号。
- **模数转换：**模拟信号被模数转换器（ADC）转换为数字信号。

**硬件选型**

图像采集硬件的选择取决于以下因素：

- **分辨率：**图像传感器像素的数量，决定了图像的清晰度。
- **帧率：**图像传感器每秒采集的帧数，决定了图像的流畅度。
- **动态范围：**图像传感器所能捕捉到的光照范围，决定了图像的对比度。
- **噪声：**图像传感器产生的随机噪声，影响图像的质量。
- **接口：**图像传感器与处理器的连接方式，如MIPI、LVDS等。

### 2.2 图像处理基础与算法

**图像增强**

图像增强旨在改善图像的视觉效果，使其更易于分析和理解。常见的方法包括：

- **直方图均衡化：**调整图像的直方图，使像素分布更均匀。
- **伽马校正：**调整图像的亮度和对比度，增强细节。
- **锐化：**突出图像中的边缘和纹理，提高清晰度。

**图像分割**

图像分割将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的特征。常见的方法包括：

- **阈值分割：**根据像素灰度值将图像分为两部分。
- **区域生长：**从种子点开始，逐渐合并相邻像素形成区域。
- **边缘检测：**检测图像中的边缘，并将其作为分割边界。

**图像特征提取**

图像特征提取从图像中提取具有代表性的信息，用于后续分析和识别。常见的方法包括：

- **边缘检测：**检测图像中的边缘，提取形状和纹理信息。
- **角点检测：**检测图像中的角点，提取关键点信息。
- **直方图：**统计图像中像素的灰度分布，提取颜色和纹理信息。

# 3.1 透视变换理论与公式推导

透视变换是一种几何变换，它将图像中的二维点映射到另一个二维平面。在视觉校正中，透视变换用于纠正因相机镜头畸变而产生的图像透视失真。

#### 透视变换矩阵

透视变换可以通过一个3x3的变换矩阵来表示：

[x'] = [ a b c ] [ x ]
[y']   [ d e f ] [ y ]
[ 1 ]   [ g h 1 ] [ 1 ]

其中：

* `[x, y]` 是原始图像中的点坐标
* `[x', y']` 是变换后的点坐标
* `[a, b, c, d, e, f, g, h]` 是透视变换矩阵的元素

#### 透视变换公式推导

透视变换公式可以从齐次坐标系中推导出来。齐次坐标系是一个三维坐标系，其中每个点都用一个四维向量表示：

[x, y, z, w]

其中：

* `[x, y, z]` 是点的三维坐标
* `w` 是齐次坐标

齐次坐标系中的透视变换矩阵为：

[x'] = [ a b c 0 ] [ x ]
[y']   [ d e f 0 ] [ y ]
[z']   [ g h i 1 ] [ z ]
[w']   [ 0 0 0 1 ] [ w ]

当 `w = 1` 时，齐次坐标系中的透视变换公式可以简化为：

[x'] = [ a b c ] [ x ]
[y']   [ d e f ] [ y ]
[ 1 ]   [ g h 1 ] [ 1 ]

这就是我们之前提到的透视变换矩阵。

#### 透视变换应用

透视变换在图像处理和计算机视觉中有着广泛的应用，包括：

* 图像校正：纠正透视失真
* 图像拼接：将多个图像拼接成全景图
* 三维重建：从二维图像中重建三维场景

# 4. STM32单片机实践

### 4.1 图像采集与处理外设配置

**摄像头接口选择**

STM32单片机支持多种摄像头接口，包括：

| 接口 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|
| I2C | 低功耗、低成本 | 数据传输速率低 |
| SPI | 高速、低延迟 | 引脚占用多 |
| DVP | 专用于摄像头，高速、低延迟 | 仅支持特定摄像头 |

根据具体应用场景，选择合适的摄像头接口。

**图像采集外设配置**

STM32单片机提供图像采集外设，如DMA和TIM，用于高效采集图像数据。

// DMA配置
DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure;
DMA_InitStructure.DMA_Channel = DMA_Channel_1;
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = (uint32_t)&CAMERA_DATA_REG;
DMA_InitStructure.DMA_Memory0BaseAddr = (uint32_t)&frame_buffer;
DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralToMemory;
DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = FRAME_SIZE;
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable;
DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Enable;
DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_Word;
DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_Word;
DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular;
DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High;
DMA_Init(DMA1_Channel1, &DMA_InitStructure);

// TIM配置
TIM_TimeBaseInitTypeDef TIM_TimeBaseStructure;
TIM_TimeBaseStructure.TIM_Period = 1000;
TIM_TimeBaseStructure.TIM_Prescaler = 7200;
TIM_TimeBaseStructure.TIM_ClockDivision = TIM_CKD_DIV1;
TIM_TimeBaseStructure.TIM_CounterMode = TIM_CounterMode_Up;
TIM_TimeBaseInit(TIM2, &TIM_TimeBaseStructure);

### 4.2 视觉校正算法移植与优化

**透视变换算法实现**

透视变换算法将图像从一个透视平面映射到另一个透视平面。

// 透视变换矩阵
float H[3][3] = {
    {a11, a12, a13},
    {a21, a22, a23},
    {a31, a32, a33}
};

// 透视变换函数
void perspective_transform(uint8_t *src, uint8_t *dst, int width, int height) {
    for (int y = 0; y < height; y++) {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            float x_dst = (H[0][0] * x + H[0][1] * y + H[0][2]) / (H[2][0] * x + H[2][1] * y + H[2][2]);
            float y_dst = (H[1][0] * x + H[1][1] * y + H[1][2]) / (H[2][0] * x + H[2][1] * y + H[2][2]);
            if (x_dst >= 0 && x_dst < width && y_dst >= 0 && y_dst < height) {
                dst[y * width + x] = src[y_dst * width + x_dst];
            }
        }
    }
}

**畸变校正算法实现**

畸变校正算法将图像从畸变平面映射到无畸变平面。

// 畸变校正函数
void distortion_correction(uint8_t *src, uint8_t *dst, int width, int height, float *distortion_params) {
    for (int y = 0; y < height; y++) {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            float x_dst = x + distortion_params[0] * (x * x + y * y) + distortion_params[1] * (x * x * x + y * y * y);
            float y_dst = y + distortion_params[2] * (x * x + y * y) + distortion_params[3] * (x * x * x + y * y * y);
            if (x_dst >= 0 && x_dst < width && y_dst >= 0 && y_dst < height) {
                dst[y * width + x] = src[y_dst * width + x_dst];
            }
        }
    }
}

### 4.3 校正结果评估与显示

**校正结果评估**

校正结果的评估指标包括：

| 指标 | 描述 |
|---|---|
| PSNR | 峰值信噪比，衡量校正图像与原始图像之间的相似性 |
| SSIM | 结构相似性指数，衡量校正图像与原始图像之间的结构相似性 |
| RMSE | 均方根误差，衡量校正图像与原始图像之间的像素误差 |

**校正结果显示**

校正后的图像可以通过LCD或OLED显示器显示。

// LCD显示配置
LCD_InitTypeDef LCD_InitStructure;
LCD_InitStructure.LCD_Prescaler = LCD_Prescaler_Div4;
LCD_InitStructure.LCD_Divider = LCD_Divider_16;
LCD_InitStructure.LCD_Duty = LCD_Duty_1_4;
LCD_InitStructure.LCD_Bias = LCD_Bias_1_4;
LCD_InitStructure.LCD_Contrast = LCD_Contrast_2;
LCD_InitStructure.LCD_DeadTime = LCD_DeadTime_0;
LCD_InitStructure.LCD_PulseOnDuration = LCD_PulseOnDuration_1;
LCD_InitStructure.LCD_MuxSegment = LCD_MuxSegment_160;
LCD_InitStructure.LCD_Line = LCD_Line_16;
LCD_InitStructure.LCD_VCOM = LCD_VCOM_1_87;
LCD_Init(&LCD_InitStructure);

// OLED显示配置
OLED_InitTypeDef OLED_InitStructure;
OLED_InitStructure.OLED_Contrast = 0x7F;
OLED_InitStructure.OLED_Brightness = 0x7F;
OLED_InitStructure.OLED_DisplayOn = OLED_DisplayOn_Enable;
OLED_Init(&OLED_InitStructure);

# 5. 实战应用与展望

### 5.1 机器视觉系统中的应用

视觉校正技术在机器视觉系统中有着广泛的应用，可以有效提升图像质量，为后续的图像处理和分析提供高质量的输入数据。

- **工业检测：**在工业检测领域，视觉校正技术可以用于校正产品表面缺陷的图像，提高缺陷检测的准确性和效率。
- **医疗成像：**在医疗成像中，视觉校正技术可以用于校正医学图像的畸变，提高诊断的准确性。
- **机器人导航：**在机器人导航中，视觉校正技术可以用于校正机器人摄像头采集的图像，提高机器人对环境的感知能力。
- **无人驾驶：**在无人驾驶领域，视觉校正技术可以用于校正摄像头采集的图像，提高车辆对周围环境的感知能力。

### 5.2 视觉校正技术的未来发展

随着计算机视觉技术的发展，视觉校正技术也将不断演进，主要的发展方向包括：

- **深度学习算法的应用：**深度学习算法在图像处理和分析领域取得了显著的进展，未来有望将其应用于视觉校正，进一步提升校正精度和效率。
- **硬件加速：**随着FPGA和GPU等硬件加速技术的不断发展，未来视觉校正算法可以移植到这些平台上，实现更快的处理速度。
- **云计算平台的利用：**云计算平台可以提供强大的计算资源，未来视觉校正算法可以部署在云端，实现大规模图像处理和校正。