STM32单片机视觉校正优化策略：提升图像质量，释放视觉潜能

# 1. STM32单片机视觉校正概述

视觉校正技术在STM32单片机中发挥着至关重要的作用，它通过消除图像畸变和增强图像质量，提升视觉系统的性能。视觉校正包括几何校正和光度校正，几何校正用于校正图像中的透视失真和镜头畸变，而光度校正用于校正图像中的亮度和色彩不均匀性。

STM32单片机具有强大的图像处理能力，使其成为视觉校正的理想平台。通过利用STM32的硬件加速功能和优化算法，可以实现高效、低功耗的视觉校正，从而满足嵌入式视觉系统的实时性和资源限制要求。

# 2. 图像校正基础

### 2.1 图像畸变类型及成因

图像畸变是指图像中物体形状或位置与实际情况不符的现象。STM32单片机视觉系统中常见的图像畸变类型包括：

- **径向畸变：**图像中物体远离光轴越远，其畸变程度越大。径向畸变可分为桶形畸变和枕形畸变。
- **切向畸变：**图像中物体沿切线方向发生变形。切向畸变主要由镜头制造误差或安装不当引起。
- **透视畸变：**当相机与被摄物体不平行时，图像中物体呈现透视效果。

### 2.2 图像校正算法原理

图像校正算法旨在消除或减轻图像畸变，恢复图像的真实形状和位置。常见的图像校正算法包括：

#### 2.2.1 几何校正算法

几何校正算法通过数学变换来纠正图像的几何畸变。常用的几何校正算法有：

- **透视变换：**用于校正透视畸变，将图像中的平行线还原为实际中的平行线。
- **仿射变换：**用于校正图像中的平移、旋转、缩放和错切。
- **双二次变换：**用于校正图像中的任意几何畸变，精度更高。

#### 2.2.2 光度校正算法

光度校正算法旨在校正图像的亮度和色彩失真。常用的光度校正算法有：

- **伽马校正：**用于校正图像的亮度非线性，使图像中的灰度值与实际亮度值成线性关系。
- **白平衡校正：**用于校正图像中的色温，消除图像中的色偏。
- **色彩校正：**用于校正图像中的色彩失真，使图像中的色彩更接近真实色彩。

# 3.1 畸变参数标定

#### 3.1.1 标定板设计与制作

标定板是用于获取相机畸变参数的关键工具。它通常由一个平面上的规则点阵组成，每个点的位置已知。标定板的设计和制作需要考虑以下因素：

- **点阵大小和密度：**点阵应足够大，以覆盖相机的视场，并且点之间的密度应足够高，以提供足够的采样点。
- **点阵图案：**点阵图案应易于识别和定位，例如棋盘格或圆形点阵。
- **材料选择：**标定板应使用不易变形或反射的材料，例如黑色亚克力或白色泡沫板。

#### 3.1.2 标定参数计算

获取标定板图像后，需要使用标定算法计算相机的畸变参数。常用的标定算法包括：

- **张氏标定法：**该算法使用棋盘格标定板，通过求解透视变换矩阵来估计相机的内参和外参。
- **Bouguet标定法：**该算法使用圆形点阵标定板，通过最小化重投影误差来估计相机的畸变参数。

标定算法通常会输出以下参数：

- **内参矩阵：**包含相机的焦距、光学中心和畸变系数。
- **外参矩阵：**描