廣角鏡頭畸變圖像校正算法研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展和社會的進步，攝像頭在軍事、安防、交通、醫(yī)療等領域以及人們日常生活中得到越來越廣泛的應用。為獲取更大視場的圖像信息，人們常常使用廣角鏡頭。但是，由于廣角鏡頭自身的結構特點，使得所拍攝到的圖像通常會產(chǎn)生一定程度的非線性畸變，從而導致圖像中物體的幾何位置精度受到影響，使其在圖像測量、圖像識別等幾何精度要求較高的領域失去應用價值。因此需要對廣角鏡頭圖像進行畸變校正。圖像畸變校正的研究，是近年來圖像處理應用領域的一個熱點問題，具有

2、一定的理論意義和廣泛的應用前景。
　　通過分析光學鏡頭成像及發(fā)生畸變的原理，研究并實現(xiàn)傳統(tǒng)的畸變校正算法，如網(wǎng)格模板校正算法。在此基礎上，引入同心圓模板校正算法，以降低傳統(tǒng)算法的計算復雜度。同心圓模板校正算法是基于同心圓半徑擬合的一種簡單、便捷的算法。該算法利用多個等間距的同心圓作為模板，并使用廣角鏡頭獲取模板的畸變圖像。通過對同心圓模板畸變圖像進行濾波、腐蝕等預處理，提取出圖像中的角點，并進行半徑擬合，得到畸變圖像中各同心圓的半

3、徑大小。然后利用多項式曲線擬合技術，建立畸變校正模型。對畸變圖像中的每一個像素點，根據(jù)建立好的校正模型，計算出最終理想的坐標點，并利用雙線性插值算法完成圖像灰度的校正，從而最終實現(xiàn)圖像畸變校正。該算法中，在獲取模板畸變圖像時需要將鏡頭的光學中心對準圖像幾何中心，如果該配準不精確將會導致離心畸變。為克服對不準的問題，引進一個對準用的十字基準線，利用該基準線，可以在獲取圖像時有效地避免離心畸變的產(chǎn)生，同時減少掃描同心圓的步驟，能有效地提高算