STM32单片机视觉校正与图像处理：打造智能视觉系统，赋能设备感知

# 1. STM32单片机视觉校正的基础**

**1.1 图像畸变的类型和成因**

图像畸变是指图像中物体形状或大小与实际不符的现象。它主要由镜头固有缺陷、相机安装角度、透视投影等因素引起。常见的畸变类型包括径向畸变、切向畸变和薄枕畸变。

**1.2 镜头畸变校正算法**

镜头畸变校正算法旨在通过数学模型消除图像畸变，恢复真实物体的形状和大小。常用的算法包括：

* **径向畸变校正：**使用径向多项式模型对图像像素进行偏移补偿，消除径向畸变。
* **切向畸变校正：**使用切向多项式模型对图像像素进行偏移补偿，消除切向畸变。
* **复合畸变校正：**结合径向和切向畸变校正，消除复合畸变。

# 2. 图像处理算法在视觉校正中的应用

### 2.1 图像增强技术

图像增强技术旨在改善图像的视觉效果和信息内容，为后续的视觉校正和图像处理任务提供更清晰和有用的图像。

#### 2.1.1 灰度变换

灰度变换是将图像中每个像素的灰度值映射到新的灰度值的过程。常见的灰度变换包括：

- **线性变换：**将原始灰度值 `x` 映射到新的灰度值 `y`，公式为 `y = ax + b`，其中 `a` 和 `b` 为常数。
- **对数变换：**将原始灰度值 `x` 映射到新的灰度值 `y`，公式为 `y = c * log(1 + x)`，其中 `c` 为常数。
- **指数变换：**将原始灰度值 `x` 映射到新的灰度值 `y`，公式为 `y = c * e^(x)`，其中 `c` 为常数。

#### 2.1.2 直方图均衡化

直方图均衡化是一种图像增强技术，通过调整图像的直方图分布，使图像中不同灰度值的像素分布更加均匀，从而增强图像的对比度和亮度。

#### 2.1.3 图像锐化

图像锐化技术通过增强图像中边缘和细节的对比度，使图像更加清晰和锐利。常用的图像锐化技术包括：

- **拉普拉斯锐化：**使用拉普拉斯算子对图像进行卷积，公式为 `y = ∇^2 x`，其中 `x` 为原始图像，`y` 为锐化后的图像，`∇^2` 为拉普拉斯算子。
- **Sobel锐化：**使用Sobel算子对图像进行卷积，公式为 `y = Gx * x + Gy * y`，其中 `x` 为原始图像，`y` 为锐化后的图像，`Gx` 和 `Gy` 为Sobel算子在水平和垂直方向上的梯度算子。

### 2.2 图像分割技术

图像分割技术将图像划分为具有不同特征的区域，以提取感兴趣的对象或区域。常见的图像分割技术包括：

#### 2.2.1 阈值分割

阈值分割是一种简单的图像分割技术，将图像中每个像素的灰度值与一个阈值进行比较，大于阈值的像素被归为一类，小于阈值的像素被归为另一类。

#### 2.2.2 区域生长分割

区域生长分割是一种基于区域的图像分割技术，从图像中的种子点开始，逐步将相邻像素合并到种子区域中，直到满足某些停止条件。

#### 2.2.3 边缘检测

边缘检测是一种图像分割技术，通过检测图像中像素灰度值的突变来识别图像中的边缘。常用的边缘检测算子包括：

- **Sobel算子：**计算图像中像素在水平和垂直方向上的梯度，公式为 `Gx = [1 0 -1; 2 0 -2; 1 0 -1]` 和 `Gy = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1]`。
- **Canny算子：**通过高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值化等步骤检测图像中的边缘。

# 3. STM32单片机视觉校正实践

### 3.1 基于OpenCV的图像畸变校正

**3.1.1 相机标定和畸变参数获取**

相机标定是获取相机内参和外参的过程，内参包括焦距、主点坐标和畸变系数，外参包括相机位姿（旋转和平移）。OpenCV提供了`calibrateCamera()`函数进行相机标定，需要提供一组已知位姿的标定板图像。

``