如何使用已知的相机参数在 Matlab 中使图像不失真？答案

【问题标题】：How can I undistort an image in Matlab using the known camera parameters?如何使用已知的相机参数在 Matlab 中使图像不失真？
【发布时间】：2012-08-20 12:21:55
【问题描述】：

这在OpenCV 中很容易做到，但是我想要一个相当高效且可以轻松更改的原生 Matlab 实现。该方法应该能够采用上述链接中指定的相机参数。

【问题讨论】：

标签： matlab computer-vision camera-calibration matlab-cvst

【解决方案1】：

最简单、最常见的不失真（也称为 unwarp 或补偿镜头失真）方法是对选定的输出照片尺寸进行正向失真，然后使用双线性插值进行反向映射。

这是我为执行此操作而编写的代码：

function I = undistort(Idistorted, params)
fx = params.fx;
fy = params.fy;
cx = params.cx;
cy = params.cy;
k1 = params.k1;
k2 = params.k2;
k3 = params.k3;
p1 = params.p1;
p2 = params.p2;

K = [fx 0 cx; 0 fy cy; 0 0 1];

I = zeros(size(Idistorted));
[i j] = find(~isnan(I));

% Xp = the xyz vals of points on the z plane
Xp = inv(K)*[j i ones(length(i),1)]';

% Now we calculate how those points distort i.e forward map them through the distortion
r2 = Xp(1,:).^2+Xp(2,:).^2;
x = Xp(1,:);
y = Xp(2,:);

x = x.*(1+k1*r2 + k2*r2.^2) + 2*p1.*x.*y + p2*(r2 + 2*x.^2);
y = y.*(1+k1*r2 + k2*r2.^2) + 2*p2.*x.*y + p1*(r2 + 2*y.^2);

% u and v are now the distorted cooridnates
u = reshape(fx*x + cx,size(I));
v = reshape(fy*y + cy,size(I));

% Now we perform a backward mapping in order to undistort the warped image coordinates
I = interp2(Idistorted, u, v);

要使用它，需要知道正在使用的相机的相机参数。我目前正在使用 PMD CamboardNano，根据 Cayim.com 论坛的说法，这里使用的参数如下：

params = struct('fx',104.119, 'fy', 103.588, 'cx', 81.9494, 'cy', 59.4392, 'k1', -0.222609, 'k2', 0.063022, 'k3', 0, 'p1', 0.002865, 'p2', -0.001446);

I = undistort(Idistorted, params);

subplot(121); imagesc(Idistorted);
subplot(122); imagesc(I);

这是 Camboard Nano 的输出示例。注意：我人为地添加了边界线，以查看靠近边缘的失真的效果（它更加明显）：

【讨论】：

你的函数支持哪些数据类型？我无法让它与我尝试过的任何东西一起工作......顺便说一句：感谢这个功能，奇怪的是 matlab 没有实现这个
@AnderBiguri 它至少应该适用于单通道类型“双”。首先要做的是将任何图像转换为双倍。此外，如果您有一个灰度图像或其深度图像，那么它应该可以正常工作，只需使用正确的参数调用 undistort。如果您有 3 通道彩色图像，则需要在每个通道上分别进行不失真。
它不适用于灰度位图，但我会将它们转换为双倍并尝试！

【解决方案2】：

您现在可以使用计算机视觉系统工具箱从 R2013B 版本开始执行此操作。有一个名为Camera Calibrator 的GUI 应用程序和一个函数undistortImage。

【讨论】：