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AOI機器視覺(jué)行業(yè)先行者

【機器視覺(jué)系統】機器視覺(jué)模型——畸變模型

發(fā)布時(shí)間:2022-05-09瀏覽量:2271作者:康耐德

  1 概述

  機器視覺(jué)鏡頭透鏡由于制造精度以及組裝工藝的偏差會(huì )引入畸變,導致原始圖像的失真,即圖像畸變。

  在前一篇文章《機器視覺(jué)模型——投影矩陣》中描述了機器視覺(jué)系統成像模型,在這個(gè)模型里包含了相機內參(與像元尺寸、焦距、像素中心有關(guān))以及相機外參(與相機在世界坐標系的位姿有關(guān)),這個(gè)模型是一個(gè)理想模型,或者說(shuō)線(xiàn)性模型,沒(méi)有考慮到鏡頭透鏡產(chǎn)生的畸變所帶來(lái)的影響。

  結合上文成像模型,可以把畸變理解成像點(diǎn)和物點(diǎn)之間的光線(xiàn)是彎曲的,如下圖所示。

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  圖中本來(lái)應該共線(xiàn)的三個(gè)點(diǎn)O、P、Q,現在由于透鏡的某種偏差原因而不共線(xiàn)了,Pcrt被成像在了P點(diǎn),很明顯,此時(shí)的關(guān)系不再是前文討論的矩陣關(guān)系了,也就是說(shuō),在畸變存在的條件下,用前文的矩陣公式計算出來(lái)的結果是不正確的。

  所以,在用這個(gè)視覺(jué)模型矩陣公式前,需要先把產(chǎn)生的畸變消除掉,與前文同樣原理,如果透鏡畸變能用一個(gè)數學(xué)模型或者數學(xué)公式來(lái)表達,我們就可以很方便地消除畸變,我們把這個(gè)模型稱(chēng)為“畸變模型”。

  2 透鏡的畸變

  透鏡的畸變主要包括:徑向畸變、切向畸變、薄透鏡畸變等等,但最顯著(zhù)的是徑向畸變和切向畸變,所以我們這個(gè)模型里只考慮這兩種畸變。同時(shí),圖像的畸變是兩種畸變的組合,因此把整個(gè)畸變分解為徑向畸變分量和切向畸變分量。

  2.1 徑向畸變

  徑向畸變:就是沿著(zhù)透鏡半徑方向分布的畸變,如我們所熟知的魚(yú)眼鏡頭產(chǎn)生的畸變、枕形畸變、桶形畸變等。

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下圖為徑向畸變的分布,一般越遠離中心越嚴重。

20200521112847948.png

微信截圖_20220509175706.png


  2.2 切向畸變

  切向畸變:是由于透鏡本身與相機傳感器平面(像平面)或圖像平面不平行而產(chǎn)生的,這種情況多是由于透鏡被粘貼到鏡頭模組上的安裝偏差導致,如下圖所示。

20200521113416120.png

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  隨著(zhù)相機制造工藝的大大提升,這種情況很少出現了,所以很多時(shí)候已經(jīng)可以不考慮切向畸變。

  下圖為切向畸變的分布


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  3 機器視覺(jué)畸變模型

  綜上,可以得到機器視覺(jué)系統透鏡畸變模型如下

 


微信截圖_20220509175905.png


  對于一個(gè)給定的鏡頭成像系統,這5個(gè)畸變參數怎么獲得?這就涉及到“相機標定”,即需要根據一系列已知的若干對原成像點(diǎn)與畸變成像點(diǎn)的坐標值,帶入以上公式來(lái)解出,具體的限于篇幅這里不詳細討論。


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  版權聲明:本文為CSDN博主「寒韓Glory」的原創(chuàng )文章,遵循CC 4.0 BY-SA版權協(xié)議,轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。

  原文鏈接:https://blog.csdn.net/hangl_ciom/article/details/106252235


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