镜头畸变现象及其校正方法
相机的成像过程实质上是空间坐标系的转换。首先空间中的点由 "世界坐标系" 转换到 "像机坐标系",然后再将其投影到物体成像平面 ( 图像物理坐标系 ) ,最后再将成像平面上的数据转换到图像像素坐标系。但是由于透镜制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变,导致原始图像的失真。
一般来说,镜头畸变实际上是光学透镜固有的透视失真而产生的不规则的折射,也就是因为光学透视造成的失真,这种失真对于相机的成像质量是非常不利的,但因为这是透镜的固有特性,所以无法全部消除,只能优化改善。
高档镜头的光学设计以及生产用料考究,利用光学镜片组的优化设计、选用高质量、高档次的玻璃来制造光学镜片,可以将透视变形降到很低的程度。但是完全消除畸变是不可能的,目前最好质量的镜头在极其严格的条件下测试,镜头的边缘也会产生不同程度的变形和失真。
产生这种失真现象的原因其实就是光学透视,是正常的透视。众所周知,眼睛感觉远近的一种方法就是利用物体的相对大小来感知,也就是"近大远小"。透视的另一种表现,即距离物体越近,光学透视效果越强烈。透视的这两方面特征同样适用于所有的镜头,即:
1. 被摄体越远,显得越小;
2. 镜头离被摄体越远,被摄体外观上的大小变化越小。
镜头畸变的分类
枕型畸变
枕形畸变(Pincushion Distortion),又称枕形失真,它是由镜头引起的画面向中间"收缩"的现象。我们在使用长焦镜头或使用变焦镜头的长焦端时,最容易察觉枕形失真现象。特别是在使用焦距转换器后,枕形失真便很容易发生。当画面中有直线的时候,枕形失真最容易被察觉。
枕形畸变
桶形畸变
桶形畸变(Barrel Distortion),又称桶形失真,是由镜头中透镜物理性能以及镜片组结构引起的成像画面呈桶形膨胀状的失真现象。失真是由于光线的倾斜度大引起的,与球差和像散不同,失真不破坏光束的同心性,从而不影响像的清晰度。失真表现在像平面内图形的各部分与原物不成比例,畸变的情况与光阑的位置有关。
桶形畸变(桶形失真)
线性畸变
线性畸变(linear distortion),又叫线性失真。由于向上倾斜了照相机,镜头所瞄准的方向导致物体目标的两侧以不相同的角度汇聚产生畸变,即它们朝向中心汇聚并产生了正常的纵深透视,这种失真现象被称为线性畸变。
线性畸变
镜头畸变的产生
对于理想光学系统,在一对共轭的物像平面上,放大率是常数。但是对于实际的光学系统,仅当视场较小时具有这一性质,而当视场较大或很大时,像的放大率就要随着视场而异,这样就会使像相对于物体失去相似性。这种使像变形的成像缺陷称为畸变。
畸变定义为实际像高y ' 与理想像高y0 ' 之差y ' -y0 ' ,而在实际应用中经常将其与理想像高y0 ' 之比的百分数来表示畸变,称为相对畸变。
有畸变的光学系统,若对等间距的同心圆物面成像,其像将是非等间距的同心圆。当系统具有正畸变时,实际像高y ' 随视场的增大比理想像高y0 ' 增大得快,即放大倍率随视场的增大而增大,则同心圆的间距自内向外逐渐增大;反之,当为负畸变时,圆的间距自内向外逐渐减小。若物面为如下图所示的正方形网格,那么,由正畸变的光学系统所成的像呈枕形;由负畸变光学系统所成的像呈桶形。
畸变在光学系统中只引起像的变形,对像的清晰度并无影响。因此,对于一般的光学系统,只要感觉不出它所成像的变形,这种成像缺陷就无妨碍。但是对于某些要利用像来测定物体大小尺寸的应用,畸变的影响就非常重要了,它直接影响测量精度,必须予以严格校正。
矫正图像畸变的方法:
1、硬件纠正:远心镜头、双远心镜头,可以纠正传统工业镜头的畸变问题。
2、软件纠正:畸变校正算法,可通过软件校正,使整幅图片任何区域因镜头畸变而产生的测量偏差最小化。
视觉检测过程中如何校准CCD工业相机
在现代化的视觉检测系统中,CCD工业相机的校准环节是确保视觉检测系统准确性和可靠性的关键步骤。校准过程通常包括内部校准和外部校准,以确保相机能够精确地捕捉和解读图像。今天,小编就来和大家聊聊CCD工业相机校准的流程,下面是CCD工业相机校准的一般步骤:
1. 内部校准
内部校准主要关注相机的内部参数,包括焦距、主点、像素尺寸以及镜头畸变如径向畸变和切向畸变。
步骤:
准备校准图案: 选择一个具有已知几何特性的校准图案,如棋盘格或圆圈阵列。这些图案上的特征点必须清晰可辨。
图像采集: 使用CCD工业相机从多个角度和距离拍摄校准图案,确保覆盖相机的整个视场。
特征点检测: 在采集的图像中自动或手动识别校准图案的特征点。
参数估计: 使用这些特征点的图像坐标和已知的实际坐标,通过数学模型如针孔相机模型和优化算法估计相机的内部参数。
畸变校正: 根据得到的畸变参数,应用畸变校正算法,以减少图像中的几何失真。
2. 外部校准
外部校准关注的是相机相对于世界坐标系的位置和方向。
步骤:
定义世界坐标系: 设定一个参考坐标系,通常是与机器人或传送带相关的坐标系。
位姿估计: 利用内部校准的结果和在不同位置拍摄的校准图案图像,计算相机相对于世界坐标系的旋转和平移矩阵。
验证与调整: 检查外部校准结果的合理性,并根据需要进行调整。
3. 综合校准
将内部和外部校准的结果结合起来,形成完整的相机模型,这将允许从3D世界坐标到2D图像坐标的准确映射。
4. 校准工具和软件
通常,CCD工业相机的校准可以通过专业的视觉检测软件或开源计算机视觉库来实现。这些工具提供了内置的函数和算法,简化了校准过程。
5. 校准的维护
校准不是一次性的任务,应定期进行以应对相机或环境条件的变化。此外,如果更换了镜头、调整了相机位置或改变了其他硬件设置,也需要重新校准。
结论
正确的校准是确保CCD工业相机在视觉检测系统中提供精确测量和检测结果的前提。通过遵循上述步骤,不仅能够提高检测的准确性和一致性,还能让视觉检测技术在各个领域中发挥更加重要的作用。希望今天的分享能够对大家有所帮助!东莞市瑞科智能科技有限公司
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