一次多项式分片逼近：光学图像几何畸变高效校正

本文探讨了光学图像几何畸变的快速校正算法，着重于基于空间坐标变换的校正技术。通常，多项式坐标变换被用于纠正图像的几何失真，如径向畸变和透视畸变，因为它能有效地进行几何修正。然而，当需要使用高次多项式（如三次或更高）来精确描述非线性畸变时，如径向畸变，计算量会显著增加，这对于实时图像处理系统来说是个挑战。 作者针对这一问题，提出了一种一次多项式非均匀分片逼近算法。该算法的关键在于将图像非均匀地划分为多个矩形区域，每个区域内部采用一次多项式来逼近原本可能需要的高次多项式。这种方法的创新之处在于，通过合理的区域划分，能够在保持足够逼近精度的同时，大大减少所需存储的模型参数，从而降低了运算负担。相比于传统的高次多项式方法，该算法将运算时间减少了大约一半，同时保持了相近的校正效果。 该算法的优势在于它能有效降低空间代价，使得在保证图像几何修正性能的同时，满足实时处理的需求。这对于许多计算机视觉、图像处理和图像跟踪等领域，特别是使用广角镜头的应用场景，具有重要的工程应用价值。研究者基于对径向畸变的深入理解，设计了适应这一畸变类型的图像划分规则，进一步优化了算法的实用性。 总结来说，本文的核心贡献在于提供了一种有效的图像几何畸变快速校正方法，通过一次多项式分片逼近，实现了低复杂度下的高精度校正，这对于实时图像处理系统的设计和优化具有重要意义。