【图像处理】畸形图像矫正附Matlab代码

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🔥 内容介绍

图像畸变是图像采集过程中常见的问题，它会影响图像的测量精度和视觉效果。为了更好地利用图像信息，需要对畸形图像进行矫正。本文将简要探讨基于MATLAB的畸形图像矫正方法。

图像畸变的产生源于光学系统的固有缺陷以及传感器与镜头之间的相对位置偏差。常见的畸变类型包括径向畸变和切向畸变。径向畸变表现为图像点离光心的距离越大，变形程度越严重；切向畸变则表现为图像点在切线方向上的偏移。

基于MATLAB的畸形图像矫正通常采用相机标定方法。该方法通过拍摄一系列带有已知几何信息的标定图像，例如棋盘格图像，来计算相机的内部参数（如焦距、主点坐标）和畸变参数。MATLAB提供的相机标定工具箱（Camera Calibration Toolbox）可以方便地实现这一过程。

获得相机参数后，即可利用数学模型对畸变图像进行矫正。矫正过程主要包括：首先，根据畸变模型计算图像中每个像素点实际对应的三维空间坐标；然后，利用相机内参数将三维坐标投影到理想的二维图像平面上；最后，通过插值算法填充矫正后的图像。

综上所述，基于MATLAB的畸形图像矫正方法通过相机标定和数学模型计算，可以有效地消除或减轻图像畸变，提高图像质量和应用价值。然而，该方法的精度受标定图像质量和标定算法的影响，需要进一步研究和优化，例如结合深度学习方法，提升矫正的鲁棒性和自动化程度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张兆礼,赵春晖,梅晓丹.现代图像处理技术及Matlab实现[M].人民邮电出版社,2001.

[2] 兰红,田进,李淑芝,等.基于Matlab GUI的图像处理平台设计[J].江西理工大学学报, 2014(3):79-84.DOI:10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2014.03.015.

[3] 李磊.基于MATLAB GUI的数字图像处理系统设计[D].成都理工大学[2025-03-14].DOI:CNKI:CDMD:2.1012.499902.

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