我有一大堆用鱼眼镜头拍摄的照片。由于我想对照片进行一些图像处理(例如边缘检测),我想要去除桶形失真,这会严重影响我的结果。
经过一些研究和大量阅读文章,我发现了page:他们描述了一种算法(以及一些公式)来解决这个问题。
M = a * rcorr ^ 3 + b * rcorr ^ 2 + c * rcorr + d
rsrc =(a * rcorr ^ 3 + b * rcorr ^ 2 + c * rcorr + d)* rcorrrsrc =像素距离源图像中心的距离
rcorr =校正图像中像素距中心的距离
a,b,c =图像失真 d =图像的线性缩放
我使用这些公式并尝试在Java应用程序中实现它。不幸的是它不起作用,我没能使它工作。 “修正”图像看起来与原始照片完全不同,而是在中间显示一些神秘的圆圈。看这里:
http://imageshack.us/f/844/barreldistortioncorrect.jpg/ (这曾经是蓝色墙前的白牛的照片)
这是我的代码:
protected int[] correction(int[] pixels) {
//
int[] pixelsCopy = pixels.clone();
// parameters for correction
double paramA = 0.0; // affects only the outermost pixels of the image
double paramB = -0.02; // most cases only require b optimization
double paramC = 0.0; // most uniform correction
double paramD = 1.0 - paramA - paramB - paramC; // describes the linear scaling of the image
//
for(int x = 0; x < dstView.getImgWidth(); x++) {
for(int y = 0; y < dstView.getImgHeight(); y++) {
int dstX = x;
int dstY = y;
// center of dst image
double centerX = (dstView.getImgWidth() - 1) / 2.0;
double centerY = (dstView.getImgHeight() - 1) / 2.0;
// difference between center and point
double diffX = centerX - dstX;
double diffY = centerY - dstY;
// distance or radius of dst image
double dstR = Math.sqrt(diffX * diffX + diffY * diffY);
// distance or radius of src image (with formula)
double srcR = (paramA * dstR * dstR * dstR + paramB * dstR * dstR + paramC * dstR + paramD) * dstR;
// comparing old and new distance to get factor
double factor = Math.abs(dstR / srcR);
// coordinates in source image
double srcXd = centerX + (diffX * factor);
double srcYd = centerY + (diffX * factor);
// no interpolation yet (just nearest point)
int srcX = (int)srcXd;
int srcY = (int)srcYd;
if(srcX >= 0 && srcY >= 0 && srcX < dstView.getImgWidth() && srcY < dstView.getImgHeight()) {
int dstPos = dstY * dstView.getImgWidth() + dstX;
pixels[dstPos] = pixelsCopy[srcY * dstView.getImgWidth() + srcX];
}
}
}
return pixels;
}
我的问题是:
1)这个公式是否正确?
2)将该公式转换为软件时,我是否犯了错误?
3)还有其他算法(例如How to simulate fisheye lens effect by openCV?或wiki / Distortion_(光学)),它们会更好吗?
感谢您的帮助!
答案 0 :(得分:8)
你遇到的主要错误是算法指定r_corr和r_src以min((xDim-1)/ 2,(yDim-1)/ 2为单位)。需要进行此操作以规范化计算,以使参数值不依赖于源图像的大小。使用代码,您需要为paramB使用更小的值,例如paramB = 0.00000002(对于尺寸为2272 x 1704的图像),它对我有效。
在计算与中心的差异时,您还有一个错误,导致生成的图像与源图像相比旋转180度。
修复这两个错误应该会给你这样的东西:
protected static int[] correction2(int[] pixels, int width, int height) {
int[] pixelsCopy = pixels.clone();
// parameters for correction
double paramA = -0.007715; // affects only the outermost pixels of the image
double paramB = 0.026731; // most cases only require b optimization
double paramC = 0.0; // most uniform correction
double paramD = 1.0 - paramA - paramB - paramC; // describes the linear scaling of the image
for (int x = 0; x < width; x++) {
for (int y = 0; y < height; y++) {
int d = Math.min(width, height) / 2; // radius of the circle
// center of dst image
double centerX = (width - 1) / 2.0;
double centerY = (height - 1) / 2.0;
// cartesian coordinates of the destination point (relative to the centre of the image)
double deltaX = (x - centerX) / d;
double deltaY = (y - centerY) / d;
// distance or radius of dst image
double dstR = Math.sqrt(deltaX * deltaX + deltaY * deltaY);
// distance or radius of src image (with formula)
double srcR = (paramA * dstR * dstR * dstR + paramB * dstR * dstR + paramC * dstR + paramD) * dstR;
// comparing old and new distance to get factor
double factor = Math.abs(dstR / srcR);
// coordinates in source image
double srcXd = centerX + (deltaX * factor * d);
double srcYd = centerY + (deltaY * factor * d);
// no interpolation yet (just nearest point)
int srcX = (int) srcXd;
int srcY = (int) srcYd;
if (srcX >= 0 && srcY >= 0 && srcX < width && srcY < height) {
int dstPos = y * width + x;
pixels[dstPos] = pixelsCopy[srcY * width + srcX];
}
}
}
return pixels;
}
使用此版本,您可以使用现有镜头数据库中的参数值,例如LensFun(尽管您需要翻转每个参数的符号)。现在可以在http://mipav.cit.nih.gov/pubwiki/index.php/Barrel_Distortion_Correction
找到描述算法的页面答案 1 :(得分:2)
我认为你的圈子是由这一行引起的:
double srcYd = centerY + (diffX * factor);
我猜应该是:
double srcYd = centerY + (diffY * factor);
答案 2 :(得分:0)
可能你的径向畸变参数太大,图像被包裹在球体上。尝试在a
,b
,c
和d
中添加较小的值。
答案 3 :(得分:0)
你的价值观非常极端,所以你会看到极端的结果。
尝试a = 0,b = 0,c = 1。这描述没有任何修正,如果你的程序是正确的,你应该看到原始图像。然后逐渐改变c和b。以0.1为增量的变化是一个良好的开端。