STM32单片机视觉校正案例分析：解决常见畸变问题，提升图像质量

# 1. STM32单片机视觉校正概述

视觉校正是一种图像处理技术，用于消除图像中的畸变，从而提高图像质量和准确性。在STM32单片机中，视觉校正技术被广泛应用于摄像头和传感器采集的图像处理中。

视觉畸变通常由镜头缺陷、透视投影和传感器特性等因素引起。常见的视觉畸变类型包括径向畸变和切向畸变。径向畸变会导致图像中的直线弯曲，而切向畸变会导致图像中的直线扭曲。

为了校正视觉畸变，需要使用畸变校正模型和算法。这些模型和算法可以根据畸变类型和程度对图像进行校正，从而恢复图像的真实几何形状。

# 2. 常见视觉畸变及其校正原理

### 2.1 径向畸变和切向畸变

视觉畸变是指图像中物体形状或位置与实际情况不符的现象。在相机成像过程中，由于镜头制造或安装误差、透镜畸变等因素，会导致图像产生畸变。常见的视觉畸变主要分为径向畸变和切向畸变。

**径向畸变**是指图像中物体与光轴的距离不同，导致图像中物体形状发生畸变。径向畸变主要分为桶形畸变和枕形畸变。桶形畸变是指图像边缘向内弯曲，而枕形畸变是指图像边缘向外弯曲。

**切向畸变**是指图像中物体与光轴不在同一平面上，导致图像中物体位置发生偏移。切向畸变主要分为水平切向畸变和垂直切向畸变。水平切向畸变是指图像中物体水平方向上发生偏移，而垂直切向畸变是指图像中物体垂直方向上发生偏移。

### 2.2 畸变校正模型和算法

为了消除视觉畸变，需要对图像进行畸变校正。畸变校正模型主要分为物理模型和几何模型。

**物理模型**基于透镜的物理特性建立畸变校正模型，考虑了透镜的制造误差、安装误差等因素。物理模型校正精度较高，但计算复杂度也较高。

**几何模型**基于图像几何关系建立畸变校正模型，通过对畸变图像和理想图像之间的对应关系进行建模，实现畸变校正。几何模型计算简单，但校正精度相对较低。

常用的畸变校正算法包括：

- **Zhang Zhengyou算法**：一种基于物理模型的畸变校正算法，考虑了透镜的径向畸变和切向畸变。
- **Bouguet算法**：一种基于几何模型的畸变校正算法，通过求解图像中特征点的对应关系，实现畸变校正。
- **OpenCV畸变校正函数**：OpenCV库中提供了多种畸变校正函数，包括`cv::undistort`和`cv::initUndistortRectifyMap`等，可以方便地实现畸变校正。

**代码块 1：OpenCV畸变校正函数**

import cv2

# 读取畸变图像
image = cv2.imread('distorted_image.jpg')

# 获取畸变校正参数
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2])

# 进行畸变校正
undistorted_image = cv2.undistort(image, camera_matrix, dist_coeffs)

# 显示校正后的图像
cv2.imshow('Undistorted Image', undistorted_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**代码逻辑分析：**

- `cv2.undistort()`函数用于进行畸变校正，需要传入畸变图像、相机矩阵和畸变系数作为参数。
- 相机矩阵`camera_matrix`包含了相机的焦距和光心坐标。
- 畸变系数`dist_coeffs`包含了径向畸变系数和切向畸变系数。
- 校正后的图像保存在`undistorted_image`中。

# 3.1 畸变校正算法的实现

### 3.1.1 畸变校正模型

在实际应用中，常见的畸变校正模型包括：

- **径向畸变模型：**
- `r^2` 畸变：`r_d = r(1 + k_1 * r^2 + k_2 * r^4 + ...)`
- `r^4` 畸变：`r_d = r(1 + k_1 * r^2 + k_2 * r^4)`
- **切向畸变模型：**
- `x` 方向切向畸变：`x_d = x + 2 * p_1 * x * y + p_2 * (r^2 + 2 * x^2)`
- `y` 方向切向畸变：`y_d = y + p_1 * (r^2 + 2 * y^2) + 2 * p_2 * x * y`

其中，`r` 为原始图像坐标的极径，`r_d` 为校正后的图像坐标的极径，`x` 和 `y` 为原始图像坐标的横纵坐标，`x_d` 和 `y_d` 为校正后的图像坐标的横纵坐标，`k_1`、`k_2`、`p_1` 和 `p_2` 为畸变系数。

### 3.1.2 畸变校正算法

基于上述畸变模型，畸变校正算法一般分为以下步骤：

1. **获取畸变系数：**通过标定或其他方法获取畸变系数。
2. **计算校正映射：**根据畸变模型和畸变系数，计算原始图像坐标到校正后图像坐标的映射关系。
3. **图像重采样：**根据校正映射，对原始图像进行重采样，得到校正后的图像。

### 3.1.3 代码实现

以下为 STM32 单片机上畸变校正算法的示例代码：

#include <stdint