[计算机视觉] (四)相机的径向畸变参数

概述

相机的径向畸变是因为成像模型并不能完全符合针孔成像模型造成的(针孔成像模型可认为是理想的假设)。

其数学模型是在成像坐标系上,实际的坐标和理想的坐标之间的退化:

                                                 $$ \left[ \begin{array}{cc|c} x' \\ y' \end{array} \right] $$ = (1+k_1*r^2 + k_2*r^4)$$ \left[ \begin{array}{cc|c} x\\ y \end{array} \right] $$        (r^2 = x^2 + y^2)    (式1)

 在图像上的表现:

                                                               $$ \left[ \begin{array}{cc|c} u' \\ v' \end{array} \right] $$ = f$$ \left[ \begin{array}{cc|c} x' \\ y' \end{array} \right] $$ + $$ \left[ \begin{array}{cc|c} u \\ v \end{array} \right] $$                (式2)

最终成像等于理想的图像加上畸变。 

所以畸变的求取方程为:

                                                      f$$ \left[ \begin{array}{cc|c} x' \\ y' \end{array} \right] $$= $$ \left[ \begin{array}{cc|c} u' \\ v' \end{array} \right] $$ - $$ \left[ \begin{array}{cc|c} u \\ v \end{array} \right] $$ = $$ \left[ \begin{array}{cc|c} u' - u \\ v' - v \end{array} \right] $$                (式3)

在人的视觉上,直线变得弯曲,由图像的中心往外畸变越来越大,如图1所示。

                     [计算机视觉] (四)相机的径向畸变参数_第1张图片

                                                                                   图1 径向畸变

径向畸变的最小二乘估计

 对于图像中心点(u_0,v_0),理想和畸变的情况下的畸变:

                                                      f$$ \left[ \begin{array}{cc|c} x \\ y \end{array} \right] $$ = $$ \left[ \begin{array}{cc|c} u - u_0 \\ v - v_0 \end{array} \right] $$                    (式4)

                                                     f$$ \left[ \begin{array}{cc|c} x' \\ y' \end{array} \right] $$ = $$ \left[ \begin{array}{cc|c} u' - u_0 \\ v' - v_0 \end{array} \right] $$                   (式5)

 

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