基于Matlab实现图像畸变矫正（源码+图片）

在图像处理领域，图像畸变矫正是一项至关重要的技术，它主要用于修复由于镜头光学特性、拍摄角度或传感器不均匀性等因素导致的图像变形。本压缩包提供的资源是基于Matlab实现的图像畸变矫正代码，无需额外配置环境，方便直接运行。下面我们将详细探讨图像畸变的类型、矫正原理以及Matlab在其中的应用。

图像畸变主要有两种类型：径向畸变和切向畸变。径向畸变通常发生在远离图像中心的区域，表现为直线变得弯曲，如桶形畸变（远离中心的像素被拉伸）和枕形畸变（远离中心的像素被压缩）。切向畸变则是因为镜头与传感器之间安装不平行导致的，图像边缘出现倾斜。

Matlab作为强大的数学计算和图像处理工具，提供了丰富的图像处理函数，其中包括用于图像畸变矫正的imdistort函数。这个函数结合了相机模型，如布朗模型或芬克模型，可以有效地对这两种类型的畸变进行校正。具体步骤包括：

1. 建立相机模型：我们需要获取相机的内参和外参。内参包括焦距、主点坐标和畸变系数，可以通过标定过程得到；外参则涉及相机在世界坐标系中的位置和姿态。

2. 计算畸变系数：对于新的图像，可以使用已知的标定结果来计算其畸变系数。

3. 构建扭曲映射：根据畸变系数，创建一个描述原始像素位置到校正后位置的映射关系。

4. 应用映射：使用imdistort函数，将原始图像的每个像素根据映射关系映射到新的位置，生成矫正后的图像。

5. 实验验证：压缩包中的实验原图和效果图可以用来对比和验证矫正效果，通过观察图像边缘的直线是否恢复直直，图像形状是否自然，来评估矫正算法的性能。

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