android廣角相機畸變校正算法和實現(xiàn)示例
1.光學相機鏡頭一般都存在畸變的問題,畸變屬于成像的幾何失真,它是由于焦平面上不同區(qū)域?qū)τ跋竦姆糯舐什煌纬傻漠嬅媾で冃维F(xiàn)象。除了一些特定的場合，大部分情況下，這些失真都是需要校正到正常人眼不產(chǎn)生扭曲的程度。
2常見的畸變是枕形畸變，桶形畸變和線性畸變。廣角鏡頭的攝像設備拍攝出來的圖像經(jīng)常會有桶形畸變的問題。原因在于廣角鏡頭使用的是凸透鏡，初中物理知識告訴我們凸透鏡會對光線起匯聚作用，這是光的折射造成的。而離鏡頭中心越遠，折射效果越強，因而其拍出來的照片會以鏡頭中心為圓心，呈圓形向外擴展失真。
3.攝像頭精確校正需要先獲取標定數(shù)據(jù)，可以利用張正友的張氏標定法，或者使用MATLAB標定。
4.一般攝像頭畸變校正可以使用OPENCV，OpenCV的畸變參數(shù)總共有五個，徑向畸變3個（k1,k2,k3）和切向畸變2個(p1,p2)。
徑向畸變：
切向畸變：
以及在OpenCV中的畸變系數(shù)的排列（這點一定要注意k1，k2，p1，p2，k3），千萬不要以為k是連著的。
其公式由好像是泰勒公式，K和P應該可以無限精確，也可以橫豎使用不同參數(shù)，r=x*X+y*y;
5.這里不對標定過程和opencv校正過程詳細推理。這里使用代碼實現(xiàn)簡單的畸變算法，考慮到效率和實時性，略去切向畸變，徑向畸變假設x,y相等且只取一階K值，其實一階K值大約已經(jīng)可以把畸變控制人眼接受的范圍內(nèi)了。
6.代碼
public class LensCorrect2 {
// 鏡頭校正查找表
private Point[][] CorrInd = null;// new Point[480][640];
private double k1 = 0f;
private double k2 = 0f;
private Bitmap mBm = null;
private int mW = 0;
private int mH = 0;
private int max_x = 0, max_y = 0;
private int min_x = 0, min_y = 0;
// 鏡頭徑向畸變校正初始化
public LensCorrect2(double k1, double k2, Bitmap mBm) {
super();
this.k1 = k1;
this.k2 = k2;
this.mBm = mBm;
this.mW = mBm.getWidth();
this.mH = mBm.getHeight();
int cw = mW >> 1;
int ch = mH >> 1;
CorrInd = new Point[mH][mW];
Log.i("XXXXX", "imgHeight=" + mH);
Log.i("XXXXX", "imgWidth=" + mW);
int it;
int jt;
int it2;
int jt2;
for (int i = 0; i < mH; i++) {
it = (i + 1) - ch; // (i+1) 是其真正的圖像坐標
for (int j = 0; j < mW; j++) {
double temp;
jt = (j + 1) - cw; // (j+1) 是其真正的圖像坐標
temp = 1 + k1 * it * it + k2 * jt * jt;
it2 = (int) (temp * it);
jt2 = (int) (temp * jt);
it2 = it2 + ch + 1;
jt2 = jt2 + cw + 1;
// Log.i("AAAAA", "imgHeight="+imgHeight);
// Log.i("AAAAA", "imgWidth="+imgWidth);
// Log.i("AAAAA", "i="+i);
// Log.i("AAAAA", "j="+j);
// Log.i("XXXXX", "jt2="+jt2);
// Log.i("XXXXX", "it2="+it2);
if (max_x < jt2) {
max_x = jt2;
}
if (min_x > jt2) {
min_x = jt2;
}
if (max_y < it2) {
max_y = it2;
}
if (min_y > it2) {
min_y = it2;
}
Point p = new Point(jt2, it2);
CorrInd[i][j] = p;
}
}
Log.i("XXXXX", "max_x=" + max_x);
Log.i("XXXXX", "min_x=" + min_x);
Log.i("XXXXX", "max_y=" + max_y);
Log.i("XXXXX", "min_y=" + min_y);
}
public Bitmap getLensCorrect() {
Bitmap bm = Bitmap.createBitmap((max_x - min_x) + 1,
(max_y - min_y) + 1, Bitmap.Config.ARGB_8888);
int it2;
int jt2;
for (int i = 0; i < mH; i++) {
for (int j = 0; j < mW; j++) {
it2 = CorrInd[i][j].y;
jt2 = CorrInd[i][j].x;
bm.setPixel(jt2 - min_x, it2 - min_y, mBm.getPixel(j, i));
}
}
return bm;
}
public Bitmap getLensCorrect0() {
Bitmap bm = Bitmap.createBitmap(mW, mH, Bitmap.Config.ARGB_8888);
int it2;
int jt2;
for (int i = 0; i < mH; i++) {
for (int j = 0; j < mW; j++) {
it2 = CorrInd[i][j].y;
jt2 = CorrInd[i][j].x;
if ((it2 >= 0) && (jt2 >= 0) && (it2 < mH) && (jt2 < mW)) {
// bm.setPixel(j, i, mBm.getPixel(jt2, it2));
bm.setPixel(jt2, it2, mBm.getPixel(j, i));
}
}
}
return bm;
}
}
7.下圖對圖像進行反畸變，由于用于測試的廣角相機手機找不到了，沒有找到合適的圖片，使用一下沒有變形的圖片，對其做反桶形畸變，反畸變后，損失的像素需要插值補充完整
以上這篇android廣角相機畸變校正算法和實現(xiàn)示例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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