如何应对机器视觉系统的图像畸变和失真

如何应对机器视觉系统的图像畸变和失真

机器视觉系统在工业检测、自动驾驶等领域应用广泛，但图像畸变和失真问题常常影响其性能。本文将介绍几种应对图像畸变和失真的方法，包括了解畸变类型、使用合适的算法进行校正以及优化系统配置等。

了解畸变类型

畸变是镜头引起的物体成像的变形，常见的畸变类型包括桶形畸变和枕形畸变。桶形畸变中，图像放大率随与光轴的距离而减小，图像呈球体或桶周围映射的效果；而枕形畸变中，图像放大率随距光轴距离的增加而增加，未穿过图像中间的线像枕形一样向内弯曲。

使用图像增强和校正算法

可以采用图像增强算法来改善图像质量，减少图像失真和噪声对视觉任务的干扰。这些算法包括空域滤波，通过使用滤波器对图像进行平滑、增强边缘或者去除噪声。

对于镜头畸变，可以使用特定的数学模型进行校正。例如，通过系统标定获得畸变系数，然后利用这些系数和相应的算法对采集的图片进行校正，得到校正后点的像素坐标。

优化系统配置

在机器视觉系统的构建过程中，应确保相机和镜头的安装位置正确，以减少透视畸变和径向畸变的影响。例如，尽量使相机垂直于被测目标安装，以减少透视畸变。

选择合适的光学器件也是关键。例如，使用双远心镜头可以克服物体位置的变化、物体上的高度差以及其他可能导致软件处理不正确的图像信息的问题，从而很好地解决图像的畸变问题。

进行相机标定和畸变矫正

相机标定是机器视觉系统中的一个重要环节，通过标定可以得到相机的内外参数以及畸变系数，从而进行畸变矫正。标定过程中需要定义四个坐标系的意义，并进行坐标转换。

畸变矫正可以基于标定结果和相应的算法进行，以得到准确的图像信息。

应对机器视觉系统的图像畸变和失真需要从多个方面入手，包括了解畸变类型、使用合适的算法进行校正、优化系统配置以及进行相机标定和畸变矫正等。这些措施可以有效提高机器视觉系统的准确性和可靠性。

本文原文来自0755vc.com