鱼眼镜头自标定和畸变校正的实现

鱼眼镜头自标定和畸变校正的实现

郑亮;陶乾

【摘要】鱼眼镜头视角大,但由鱼眼镜头组成的鱼眼摄像机拍摄的图片具有严重的畸变,不利于人眼观察和机器识别.为此,基于已有的九点非迭代优化算法,提出一种改进算法以完成鱼眼自标定和自动校正,包括将最稳定极限区域与尺度不变特征变换算法结合以自动获取一对鱼眼图像的特征匹配点.利用核密度估计方法代替随机抽样一致性算法,实现鱼眼自标定,选择最优参数代入畸变模型中进行鱼眼图像畸变校正.在事先不知道场景信息和摄像机镜头参数的前提下,通过输入两幅有重合区域的图片自动匹配其特征点,从而获取鱼眼图像的校正.标定及校正结果表明,与原算法需要人为选择匹配点不同,提出的算法可自动获取特征匹配点,校正结果精确,为自动匹配并获取鱼眼图像的校正提供了可能.

【期刊名称】《计算机工程》

【年(卷),期】2016(042)009

【总页数】5页(P252-256)

【关键词】鱼眼镜头;鱼眼图像;核密度估计;自标定;畸变校正

【作者】郑亮;陶乾

【作者单位】中山大学信息科学与技术学院,广州510006;中国电信综合平台开发运营中心,广州510000;中山大学信息科学与技术学院,广州510006;中国科学院深圳先进技术研究院,广东深圳518055;广东第二师范学院计算机科学系,广州510303

【正文语种】中文

【中图分类】TP391.41

中文引用格式：郑亮,陶乾.鱼眼镜头自标定和畸变校正的实现[J].计算机工

程,2016,42(9):252-256.

英文引用格式： Zheng Liang,Tao Qian.Implementation of Self-calibration and Distortion Correction for Fish Eye Lens[J].Computer

Engineering,2016,42(9):252-256.

鱼眼镜头是一种超广角镜头,其前镜片呈抛物状向前凸出,形似鱼眼,故称之为鱼眼镜头[1]。鱼眼镜头具有广阔视野范围且焦距极短[2]。它可以将一个半球范围内的景物拍摄到一张照片上,即一个鱼眼镜头可以获取多个普通镜头才可能获取到的场景

信息,这大大减少了摄像机拼装的硬件成本和安装成本,也避免了采集过程中盲区问

题和多镜头的图像拼合问题[3-4]。但是鱼眼镜头拍摄的图像有严重畸变,想要利用

这些具有严重变形图像的信息,就需要将发生畸变的图像校正为透视投影图像。在

许多应用中,对畸变进行校正是必要环节,而校正处理算法的前处理部分一般是摄像

机标定获得模型参数。摄像机标定是实现鱼眼畸变校正的首要环节,是鱼眼镜头在

图像畸变校正中的关键研究点[5]。利用摄像机标定后对鱼眼图像校正主要利用标

定板进行标定,过程比较繁琐,首先标定板要足够精确,其次非线性迭代的初始值估计、局部最小值、迭代次数的选择也非常麻烦。而鱼眼镜头自标定技术是一种新型方法,它可以通过对镜头的半自动甚至自动标定从而实现校正,而通过图像的特征点匹配

来标定镜头畸变是自标定技术中一种常用的方法。文献[6-7]均是利用两幅或多幅

图像间的特征点匹配来实现自标定。文献[8]将文献[9]提出的方法从一个参数扩展到了两个参数的径向畸变模型。文献[10]利用自标定技术,完整标定了一个可移动

的全景成像系统。这些方法均属于非线性迭代的方法,需要使用迭代优化算法来求

解未知参数,求解过程包含了畸变参数的计算。非线性迭代算法除使用复杂的缺点外,另一个严重问题是:由于摄像机内外参数、畸变参数、新引入系数是相关联的,如果不能很好地解耦这些耦合,估计结果是不准确的。另外一类方法就是使用非迭代的方法进行径向畸变参数的求解。文献[11]通过实验仿真结果证明了摄像机参数关联的问题,提出可以通过其他算法来替代非线性迭代从而获得需要的参数。文献[12-13]正式提出了九点算法,使用非迭代优化的方法求解径向畸变参数,同时这种方法也解决了参数耦合的问题。但该方法的缺点是需要人工参与,需要人为选点匹配,另外对拍摄的鱼眼图片的质量要求较高。

本文使用非迭代的方法对鱼眼图像进行校正,提出一种基于MSER与SURF结合的改进校正算法。改进算法可以自动获取一对鱼眼图像的特征匹配点,在不知道场景信息和摄像机镜头参数这些先验知识的前提下,仅利用2个奇异条件,通过对基本矩阵的求解可以获得畸变的参数。通过核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)方法来代替传统的随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法,不需要估计初始值。

普通镜头的径向畸变一般可以忽略,鱼眼镜头径向畸变非常严重,主要考虑的是径向畸变,忽略或者减少考虑其他畸变。畸变模型的描述是建立ru和rd之间的关系。其中,ru为校正后图像像素点离畸变中心的距离;rd为畸变图像像素点离畸变中心的距离。模型可以表示为:

上述模型被称为除法(DM)模型。文献[14]指出在较少的参数情况下,DM模型比其他模型有更强的描述较大畸变的能力。为了易于仿真和减少计算量,本文仅使用单变量的畸变模型,并使用与下文统一的符号描述为:

其中,向量e表示畸变中心坐标(Center-of-Distortion,COD);xd为向量,表示畸变图像像素坐标;xu也为向量,表示非畸变图像像素坐标。

3.1 算法步骤

算法步骤如下:

步骤1 输入2幅鱼眼畸变图像,分别提取最稳定极限区域(Maximally Stable Extremal Region,MSER),使用椭圆形来表达;归一化椭圆,使用圆形的区域进行表达。步骤2 在圆形区域内使用尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transformation,SURF)描述子进行描述;使用最近邻向量法进行特征匹配;保存自动获取的匹配特征点坐标。

步骤3 设置畸变中心,为了便于仿真、方便取值,利用文献普遍采用的方法,设定COD为原点。

步骤4 提取匹配特征点的坐标,从所有的特征点中随机抽取9个匹配特征点称之

为一组,对于每一组的9个特征匹配点,建立一个6阶多项式方程并求解实根。

步骤5 使用N(N>>1)组匹配对,可以得到由N个非线性方程构成的非线性方程组。非参数估计找到一个同时满足所有选取的非线性方程的实根即最优根。

步骤6 后向映射校正图片。

3.2 算法原理

MSER完全由图像在该区域和其外边界的强度函数的极值属性定义,其算法构造的

区域不受图像几何畸变的影响,可以在不同图像上有效地获取到具有相同内容的区域。所以,在大视场角和大畸变的鱼眼图像中,MSER算法不会受非线性畸变影响,可以提取需要的稳定区域[15]。SURF算法是SIFT算法的改进,从速度上看,SURF是SIFT速度的几倍。为了加速算法,本文将这2种算法结合起来处理鱼眼图像。先进行MSER区域提取,在特征提取时用MSER取代Hessian行列式(Determinant of Hessian,DOH)进行仿射不变特征区域的提取,可以有效避免提取特征过多、信息冗余、计算量太大的缺点[16]。在提取MSER后,对提取的区域再进行归一化处理[16],得到的区域称为显著性区域[17],这样所有的MSER区域都被归一化为一个方向。最后对得到的显著性区域进行SURF算子描述,利用SURF算法的快速特性对

显著性区域进行SURF描述后生成用于后续匹配的描述子,这样可以加速进行图像处理。

将MSER和SURF这2种技术结合,可以自动获取一对鱼眼图像的特征匹配点。虽然自动匹配存在误匹配点,但由于本文的非参数估计挑选最优根的方法对误匹配点有非常强的鲁棒性,得到的校正结果是足够精确的。将提取的匹配点坐标进行保存后,可以随时应用于后面的鱼眼校正环节。结合算法的相关理论,从所有的特征点中随机抽取9个匹配特征点构成多项式方程并求解,重复多组利用非参数估计获得最优值而得到畸变参数,将参数导入畸变模型,从而得到鱼眼图像的校正结果。

3.3 求解方程的匹配

考虑2幅拍摄的场景图片,用和xu表示非畸变图像的一对匹配点。对于这一对配点,由对极关系可以得到:

x′TuFx u=0

其中,F是基础矩阵。

引入式(2)的径向畸变模型,式(3)可以改写为:

即:

图像坐标用齐次坐标表示,进行坐标还原后在方程的两边均乘以),并使用直积(Kronecker 积)把基础矩阵F拉直,这样畸变参数就从基础矩阵F中得以分离。很容易得到:

⊗

其中,表示F的拉直。

如果把9对匹配点堆积在一起,点的坐标均用矩阵表示,并把这9组匹配点得到的方程放在一起,可以得到一个齐次方程组:

M(X′,X,k)f=0

其中,f表示矩阵F的拉直;矩阵M称为测量矩阵,其仅依赖于输入畸变图像坐标和畸

变参数k;X′,X表示堆积起来的9对匹配点坐标,为了书写简单,在后文的表达式中将省略坐标X′,X。

观察式(7),方程组有解,可以得到2个非线性方程组:

det(M(k))=0

det(Mtx[Ker[M(k)]])=0

其中,Ker[]是零空间算子;Mtx[]表示把向量转化为矩阵的矩阵运算符。本文算法不使用式(9),因为此公式将引入更高阶的多项式。高阶多项式带来的不仅是计算上的复杂而且会对求解的结果精确性产生影响。只有一个未知参数k需要去估计,仅利用式(8)是最优的选择。经过运算,可以发现在矩阵M中,k仅出现在矩阵的5列中,这样对于第1个等式可以得到一个六阶单变量多项式,变量为k。

对于每一组的9个特征匹配点,可以建立一个6阶多项式方程。多项式方程的求解存在很多有效的方法,这里选取友矩阵(companion matrix)的方法来求解6阶多项式方程,因为这种方法具有线性和简易性。

3.4 求解方程的核密度估计

一般而言,使用多次测量将提高计算的稳定性。如果使用N(N>>1)组匹配对,可以得到由N个非线性方程构成的非线性方程组。参数k应该满足所有的这些非线性方程,但由于噪声等误差影响,不可能存在一个特定解同时满足所有的非线性方程。换句话说,非线性方程组是没有解的。

所以,本文算法的关键一步就是找到一个同时满足所有选取的非线性方程的实根。为了解决这个难题,提出了一种非参数估计的方法来挑选出最优根。实验发现:解出的非线性方程的根实际上全部围绕着真正的根,多次测量得到的所有非线性方程的根呈现出一个峰值形状。只要收集足够多组的匹配点,并解出得到的非线性方程,一个渐进的正确的根就能找到。而仿真结果显示,参与计算的组数也不需要非常大,一般30组～50组就足够了,这样不会带来巨大的运算数据。另外,这种方法的另外一

个优点是对于误匹配点有非常强的鲁棒性,可以容许一定程度的非匹配点。

在这种挑选寻找方法中,使用核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)去寻找最大峰值的概率。寻找最大峰值的任务可以通过估计根的概率密度分布来实现。通过概率密度估计可以得到随机变量的概率密度函数。假设对随机变量进行了独立,核密度估计对密度值点的估计可以表示为:

其中,K()表示核函数;h表示带宽。方程的根作为随机变量,对选择的所有非线性方程求解的根作为给定样本点集合,选择带宽为0.5的高斯核来估计出概率密度函数。基于对实根的概率密度估计,可以非常容易确定对应于最大峰值位置的根值,这个值就是挑选出来的最优根。

3.5 鱼眼图像的畸变校正

通过前文的步骤,可以获得最优根,这个根就是需要的单变量参数k的值。代入式(2)就得到了径向畸变模型,采用后向映射校正畸变图像。由于采用后向映射,为了把畸变图像转化为透视图像,需要把rd作为ru的函数来表示:

得到畸变图像和非畸变图像的坐标映射关系,在后向映射中,对于小数坐标通过双三次插值处理可以得到鱼眼畸变校正图像。

为了验证理论算法的有效性和通用性,本文采用实拍的鱼眼图像进行实验。本文的算法实验均在同一台电脑上进行,电脑具体配置为:CPU AMD 3300+,2.50 GHz;内存 4.00 GB;操作系统 Windows7 旗舰版;运行环境 Matlab2012a。

鱼眼图像采集系统为F125B0137IR全圆形鱼眼+500万像素高清摄像机模组(USB 连接)。

利用鱼眼镜头朝前拍摄实验室场景,图1(a)和图1(b)分别是鱼眼镜头在2个不同的视角拍摄的鱼眼图片,事先不知道鱼眼镜头的先验知识,也没有对镜头进行标定。利用本文算法可以自动获取特征匹配点,然后分别对2组图像的匹配特征点连线,匹配结果如图2所示。

从图2可以看出,本文算法可以对鱼眼图像自动获得特征匹配点,获得特征匹配点对准确率较高,但也存在一定的误匹配点。

由于本文的核密度估计(KDE)方法对误匹配点有非常强的鲁棒性,得到的校正结果足够精确,效果令人满意。之后应用本文提出的方法,可以得到关于根的密度分布函数,通过使用本文算法,得到如图3所示的概率密度分布函数曲线图,其中,带宽为0.3的高斯核。图中最大峰值位置对应的横坐标即为畸变参数的值,从图中可得到镜头朝前拍摄时的畸变参数k=-3.241 275 8。本文没有具体验证畸变参数在多大的误差范围内将对鱼眼图像的校正效果产生明显影响。

图4显示了最终校正结果,结果显示改进算法对畸变鱼眼图像的校正都能获得良好的效果,图中天花板的变形曲线基本都校正为标准的直线,校正后弯曲的直线恢复了正常状态。本文算法可以将畸变场景还原为真实场景,稳定性和准确度高。

本文通过将MSER与SURF算法结合自动获取一对鱼眼图像的特征匹配点,从而实现了鱼眼自标定和自动校正。在不知道场景信息和摄像机镜头参数这些先验知识的前提下,本文算法可以通过输入2幅有重合区域的图片,自动匹配从而获取鱼眼图像的校正。该算法简单方便,为自动匹配从而获取鱼眼图像的校正提供了可能。但算法KDE过程中迭代组数只能依靠经验,还原的图像视野范围有所减少,因此,需要对其进行优化以加速算法的实现。

【相关文献】

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快速矫正镜头畸变 Adobe Premiere Pro技巧指南

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6. 预览和导出：完成调整后，你可以在预览面板中预览效果。如果 效果不理想，你可以返回效果控制选项，再次进行调整。当你满意结 果后，可以将视频导出为最终的影片。 此外，Adobe Premiere Pro还提供了其他一些高级技巧和插件，可 以进一步提升镜头畸变矫正的效果： 1. 使用“镜头失真”效果：除了“拼接修复”效果外，Adobe Premiere Pro还提供了“镜头失真”(Lens Distortion)效果。通过调整该效果的参数，你可以进一步修正和校准镜头畸变。 2. 使用第三方插件：除了内置的效果，你还可以使用一些第三方插 件来增强镜头畸变矫正的能力。例如，RE:Lens插件可以提供更精确的 校正效果，特别适用于复杂的镜头畸变情况。 总结起来，Adobe Premiere Pro是编辑镜头畸变的强大工具。使用 上述技巧和效果，你可以轻松地矫正镜头畸变，提升你的影片质量。 无论是拍摄旅行记录、纪录片还是其他类型的影片，矫正镜头畸变将 帮助你打造更具专业性和吸引力的作品。 希望这篇文章对你了解如何使用Adobe Premiere Pro快速矫正镜头 畸变有所帮助！

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Final Cut Pro中的鱼眼修正和镜头校正技巧在视频编辑领域中，鱼眼镜头是一种非常流行的选择，可以提供广 角视野，带来独特的视觉效果。然而，由于镜头的特性，鱼眼效果也 会导致图像的畸变和扭曲。为了纠正这些问题，Final Cut Pro提供了一 些强大的工具和技巧来执行鱼眼修正和镜头校正。 首先，让我们看看如何进行鱼眼修正。通过以下步骤，您可以快速 轻松地纠正鱼眼镜头引起的畸变。 1.在Final Cut Pro中打开您的项目，并将需要进行鱼眼修正的视频 片段拖到时间轴中。 2.选择您要进行修正的片段，然后点击顶部工具栏中的“视频修复” 按钮。 3.在视频修复选项卡中，找到并点击“鱼眼”选项。 4.在“鱼眼”选项下，您可以看到可以控制畸变纠正强度的滑块。根 据您的需要，调整滑块直到您满意的效果。您还可以通过点击“自动校正”按钮让Final Cut Pro自动进行校正，但这可能不总是达到理想效果。 5.在应用了修正后，您可以通过比较修正前后的画面来评估结果。 如果需要进一步的微调，您可以重新调整滑块或使用其他工具。 除了鱼眼修正外，Final Cut Pro还提供了一个功能强大的镜头校正 工具，可以修正因摄影时相机或镜头倾斜引起的图像扭曲。 以下是如何使用Final Cut Pro中的镜头校正工具进行校正的步骤：

1.选择需要进行校正的视频片段，并进入“视频修复”选项卡。 2.在视频修复选项中，找到并点击“镜头校正”选项。 3.在镜头校正选项中，您可以调整视频的角度、旋转和缩放参数。 使用这些参数，您可以纠正摄像机或镜头倾斜引起的图像扭曲。 4.通过调整参数，预览校正后的画面，并与未校正的画面进行比较。确保校正后的图像看起来更自然且没有明显的扭曲。 5.完成校正后，将修正效果应用到视频片段中，并检查整个项目的 一致性。 通过Final Cut Pro的鱼眼修正和镜头校正工具，您可以轻松修复由 于使用鱼眼镜头和相机/镜头倾斜引起的图像畸变和扭曲。这些工具不 仅能帮助您获得更好的视觉效果，还能提高您的视频制作质量。熟练 掌握这些技巧，您将能够发挥Final Cut Pro的最大潜力，从而创造出令人印象深刻的视频作品。

鱼眼原理的应用

鱼眼原理的应用 1. 什么是鱼眼原理 鱼眼原理是一种光学成像技术，通过特殊设计的鱼眼镜头，可以实现对广角景 物的全景拍摄。鱼眼镜头的设计原理是利用透镜的特殊形状和光线折射的原理，将景物的影像投射到图像传感器上，从而实现广角的视野。常见的鱼眼镜头有圆视角鱼眼镜头和全景鱼眼镜头两种类型。 2. 鱼眼原理的应用领域 2.1 摄影和摄像 鱼眼镜头在摄影和摄像领域中有广泛应用。它可以拍摄出非常夸张的广角效果，能够将整个场景的细节都收入镜头，给人一种立体、丰富的视觉体验。鱼眼镜头广泛应用于风景摄影、建筑摄影、运动摄影等领域，帮助摄影师捕捉到独特而精彩的画面。 2.2 安防监控 鱼眼镜头在安防监控领域也有重要应用。由于鱼眼镜头具备广角的视野，可以 覆盖更大的监控范围。摄像机配备鱼眼镜头后，可以实现全景监控，减少死角，提升监控效果。此外，鱼眼镜头还具备畸变校正功能，可以对图像进行修正，使其更加真实、清晰。 2.3 车载系统 在车载系统领域，鱼眼镜头也有应用。车载监控系统通常需要实时获取车辆周 围的情况，包括前方、后方和侧方的视野。鱼眼镜头的广角特性可以提供更广阔的视野，帮助驾驶员全面掌握行车情况，增强行车安全性。 2.4 虚拟现实 鱼眼镜头在虚拟现实领域也有应用。虚拟现实设备通常使用鱼眼镜头来捕捉用 户周围的环境，以实时渲染出逼真的虚拟场景。鱼眼镜头的广角视野可以为用户提供更真实、更沉浸式的体验。 3. 鱼眼原理的优势和局限性 3.1 优势 •广角视野：鱼眼镜头具备广阔的视野，可以将更多细节纳入画面中。 •全景拍摄：鱼眼镜头可以实现全景拍摄，展现出更加真实的场景。

•畸变校正：鱼眼镜头可以对图像进行畸变校正，使其更加真实、清晰。 3.2 局限性 •畸变问题：鱼眼镜头会产生明显的畸变，需要通过软件或硬件进行校正。 •图像失真：由于广角效果，拍摄出的图像可能会出现形变、拉长等失真问题。 •光线损失：由于广角视野，鱼眼镜头在边缘部分光线损失较大，在低光条件下可能影响图像质量。 4. 鱼眼原理的未来发展 随着科技的不断进步，鱼眼镜头的应用领域将越来越广泛，技术也会不断完善。未来，鱼眼镜头有望在以下方面得到进一步发展： •高分辨率：随着摄像技术的进步，鱼眼镜头的分辨率将会提高，图像质量将更加清晰、真实。 •变焦功能：目前，固定焦距是鱼眼镜头的一大特点，未来可能会出现具备变焦功能的鱼眼镜头，方便用户调整视野。 •自动校正：对于鱼眼镜头的畸变问题，未来可能会有更加智能的软件或硬件自动校正，降低用户的后期修复成本。 总结起来，鱼眼原理的应用在摄影、安防监控、车载系统和虚拟现实等领域有 着广泛的应用。虽然鱼眼镜头存在畸变和图像失真等局限性，但是随着技术的进步，未来有望实现更高分辨率、变焦功能和自动校正等发展。鱼眼原理的应用为我们提供了更加广阔的视野，给人们带来更好的视觉体验。

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鱼眼相机标定原理 鱼眼相机是一种具有广角视野的特殊相机，它能够捕捉到更大范围的景象。然而，由于鱼眼镜头的特殊形状，它会引起图像的畸变。为了纠正这种畸变并获得准确的图像信息，我们需要对鱼眼相机进行标定。 鱼眼相机标定的原理是通过建立相机模型，将图像坐标与世界坐标进行映射，从而实现对图像畸变的校正。常用的鱼眼相机模型有两种：圆柱投影模型和正交投影模型。 圆柱投影模型是最常用的鱼眼相机模型之一。它假设鱼眼相机的镜头形状为圆柱体，并将图像坐标映射到一个圆柱体上。在这个模型中，通过建立图像坐标和世界坐标之间的映射关系，可以实现对图像畸变的校正。 正交投影模型是另一种常用的鱼眼相机模型。它假设鱼眼相机的镜头形状为正方体，并将图像坐标映射到一个正方体上。与圆柱投影模型类似，通过建立图像坐标和世界坐标之间的映射关系，可以实现对图像畸变的校正。 鱼眼相机标定的过程可以分为两个步骤：内参数标定和外参数标定。内参数标定是指确定相机的内部参数，包括焦距、主点坐标和畸变系数等。为了进行内参数标定，我们需要采集一组已知的图像和对应的世界坐标。通过对这些数据进行处理，可以得到相机的内部参

数。 外参数标定是指确定相机的外部参数，包括相机的位置和朝向。为了进行外参数标定，我们需要采集一组已知的图像和对应的世界坐标。通过对这些数据进行处理，可以得到相机的外部参数。 在鱼眼相机标定的过程中，我们需要使用特殊的标定板。这个标定板上通常会有一些特殊的标记点，以便于相机进行识别。通过将标定板放置在不同的位置和角度，然后采集对应的图像和世界坐标，我们可以得到一组用于标定的数据。 在实际的标定过程中，我们需要使用相机标定的软件。这个软件可以帮助我们进行数据的采集和处理，从而得到相机的内外参数。在标定过程中，我们还需要注意一些细节，比如保证标定板和相机保持平行、避免阴影和反射等。 一旦完成了鱼眼相机的标定，我们就可以使用得到的参数对图像进行畸变校正。通过将图像坐标映射到世界坐标，并使用内外参数进行逆映射，我们可以得到校正后的图像。 鱼眼相机标定是一种通过建立相机模型，将图像坐标与世界坐标进行映射的方法，用于纠正鱼眼相机图像的畸变。通过内参数标定和外参数标定，我们可以确定相机的内外参数，从而实现对图像的畸变校正。鱼眼相机标定在计算机视觉和机器人领域有着广泛的应用前景，可以帮助我们获取更准确的图像信息，提高图像处理的效果

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剪辑上。你也可以直接在效果浏览器的搜索框中输入“畸变矫正”来快速找到该效果。 步骤五：调整参数 在视频预览窗口中，点击矫正效果，并在“视频效果控制”面板中调整参数。根据你的实际情况，你可以尝试不同的参数组合，直到你满意为止。这些参数通常包括畸变度、水平偏移、垂直偏移等。 步骤六：预览效果 在调整参数后，你可以点击播放按钮来预览调整后的效果。如果你发现效果不理想，可以回到上一步继续微调参数，直到达到你满意的效果为止。 步骤七：导出视频 当你完成矫正镜头畸变后，你可以继续编辑你的视频或直接导出成最终的成品。点击“文件”菜单，选择“导出”选项，然后根据你的需求选择合适的导出设置。 总结 通过以上步骤，你可以快速矫正镜头畸变问题，使观众能够欣赏到更加真实和舒适的画面。Final Cut Pro软件提供了简单实用的功能，帮助你轻松解决此类问题。希望本教程对你有所帮助，祝你在视频制作中取得更好的效果！

纠正镜头畸变 Final Cut Pro的镜头校正功能

纠正镜头畸变：Final Cut Pro的镜头校正功 能 在视频制作过程中，镜头畸变是一个常见的问题。它可能发生在广 角镜头或鱼眼镜头使用时，导致画面出现形变、弯曲或拉伸的现象。 为了解决这个问题，Final Cut Pro软件提供了强大的镜头校正功能，可 以帮助我们快速纠正畸变并提升视频的质量。 首先，在导入视频素材后，将素材拖放到时间轴上。接着，我们需 要定位到需要校正的片段，并选中它。进入“视频校正”窗口，我们可 以看到许多校正选项。 第一个选项是“校正类型”。Final Cut Pro提供了多种校正类型，包 括鱼眼、极限鱼眼、广角、VR 360度以及自定义。根据实际情况选择 相应的校正类型。 接下来是“校正器标题”。我们可以为校正后的片段添加一个自定义 标题，以便于识别和管理。 然后，我们需要调整校正器的参数。Final Cut Pro提供了多个参数，包括畸变、宽高比、缩放比例、消减畸变和优化绘制。通过调整这些 参数，我们可以根据需要对画面进行精确的校正。 在校正器的右侧，有“比对”选项。点击该选项，可以将校正前的画 面与校正后的画面进行对比，以便我们更直观地观察到校正效果。这样，我们可以进行适当的微调，以达到最佳的校正效果。

当我们完成所有的校正调整后，点击“应用”按钮，Final Cut Pro将会对选定的片段应用校正器，纠正镜头畸变。 在实际使用镜头校正功能时，还需要注意一些技巧和注意事项。首先，校正器的使用需要一定的经验和技巧，因此建议在操作前先进行一些测试并熟悉校正器的各项功能。 另外，我们可以通过调整不同参数的组合来达到理想的校正效果。有时候，单独调整一个参数可能无法完全纠正畸变，而是需要综合考虑多个参数的影响。 此外，如果镜头畸变非常严重，或无法通过Final Cut Pro的镜头校正功能完全纠正，我们可以考虑使用外部插件或专业的校正软件进行处理。 最后，校正完成后，我们应该在播放前进行全片段的回放校验，确保校正效果能够符合预期并保持一致。 总结起来，Final Cut Pro的镜头校正功能给予我们有效的解决方案来纠正视频中的镜头畸变问题。通过适当的调整参数，并结合实际情况进行操作，我们可以得到令人满意的校正效果。无论是修复广角畸变还是鱼眼效果，Final Cut Pro的镜头校正功能都能够帮助我们提升视频质量，使观众能够获得更好的观赏体验。

鱼眼镜头自标定和畸变校正的实现

鱼眼镜头自标定和畸变校正的实现 郑亮;陶乾 【摘要】鱼眼镜头视角大,但由鱼眼镜头组成的鱼眼摄像机拍摄的图片具有严重的畸变,不利于人眼观察和机器识别.为此,基于已有的九点非迭代优化算法,提出一种改进算法以完成鱼眼自标定和自动校正,包括将最稳定极限区域与尺度不变特征变换算法结合以自动获取一对鱼眼图像的特征匹配点.利用核密度估计方法代替随机抽样一致性算法,实现鱼眼自标定,选择最优参数代入畸变模型中进行鱼眼图像畸变校正.在事先不知道场景信息和摄像机镜头参数的前提下,通过输入两幅有重合区域的图片自动匹配其特征点,从而获取鱼眼图像的校正.标定及校正结果表明,与原算法需要人为选择匹配点不同,提出的算法可自动获取特征匹配点,校正结果精确,为自动匹配并获取鱼眼图像的校正提供了可能. 【期刊名称】《计算机工程》 【年(卷),期】2016(042)009 【总页数】5页(P252-256) 【关键词】鱼眼镜头;鱼眼图像;核密度估计;自标定;畸变校正 【作者】郑亮;陶乾 【作者单位】中山大学信息科学与技术学院,广州510006;中国电信综合平台开发运营中心,广州510000;中山大学信息科学与技术学院,广州510006;中国科学院深圳先进技术研究院,广东深圳518055;广东第二师范学院计算机科学系,广州510303

【正文语种】中文 【中图分类】TP391.41 中文引用格式：郑亮,陶乾.鱼眼镜头自标定和畸变校正的实现[J].计算机工 程,2016,42(9):252-256. 英文引用格式： Zheng Liang,Tao Qian.Implementation of Self-calibration and Distortion Correction for Fish Eye Lens[J].Computer Engineering,2016,42(9):252-256. 鱼眼镜头是一种超广角镜头,其前镜片呈抛物状向前凸出,形似鱼眼,故称之为鱼眼镜头[1]。鱼眼镜头具有广阔视野范围且焦距极短[2]。它可以将一个半球范围内的景物拍摄到一张照片上,即一个鱼眼镜头可以获取多个普通镜头才可能获取到的场景 信息,这大大减少了摄像机拼装的硬件成本和安装成本,也避免了采集过程中盲区问 题和多镜头的图像拼合问题[3-4]。但是鱼眼镜头拍摄的图像有严重畸变,想要利用 这些具有严重变形图像的信息,就需要将发生畸变的图像校正为透视投影图像。在 许多应用中,对畸变进行校正是必要环节,而校正处理算法的前处理部分一般是摄像 机标定获得模型参数。摄像机标定是实现鱼眼畸变校正的首要环节,是鱼眼镜头在 图像畸变校正中的关键研究点[5]。利用摄像机标定后对鱼眼图像校正主要利用标 定板进行标定,过程比较繁琐,首先标定板要足够精确,其次非线性迭代的初始值估计、局部最小值、迭代次数的选择也非常麻烦。而鱼眼镜头自标定技术是一种新型方法,它可以通过对镜头的半自动甚至自动标定从而实现校正,而通过图像的特征点匹配 来标定镜头畸变是自标定技术中一种常用的方法。文献[6-7]均是利用两幅或多幅 图像间的特征点匹配来实现自标定。文献[8]将文献[9]提出的方法从一个参数扩展到了两个参数的径向畸变模型。文献[10]利用自标定技术,完整标定了一个可移动 的全景成像系统。这些方法均属于非线性迭代的方法,需要使用迭代优化算法来求

Final Cut Pro中的镜头校正和畸变修复技巧

Final Cut Pro中的镜头校正和畸变修复技巧Final Cut Pro是一款强大的视频编辑软件，它不仅提供了丰富的编辑工具和效果，还可以进行镜头校正和畸变修复。本文将介绍一些在Final Cut Pro中使用的镜头校正和畸变修复技巧。 一、镜头校正技巧 当使用广角镜头或鱼眼镜头时，可能会导致图像产生畸变，比如边缘拉伸、透视失真等。在Final Cut Pro中进行镜头校正可以修复这些问题。 1. 打开Final Cut Pro并导入需要进行校正的视频素材。 2. 将视频素材拖动到时间轴中，并选择要进行校正的镜头素材。 3. 在“效果”面板中选择“视频滤镜”并搜索“畸变校正”滤镜。将该滤镜拖动到视频素材上。 4. 在“畸变校正”面板中，您可以通过调整参数来校正图像的畸变。常见的参数包括缩放、水平和垂直畸变。 5. 调整参数以获得理想的效果。您可以预览实时效果，并在调整参数后观察图像的变化。 6. 完成校正后，您可以继续进行其他编辑或导出最终视频。 二、畸变修复技巧

有时候，镜头使用不当或录制条件不理想可能导致图像出现不希望 的扭曲、倾斜等问题。在Final Cut Pro中，可以使用畸变修复工具来修复这些问题。 1. 导入需要进行畸变修复的视频素材。 2. 将视频素材拖动到时间轴中，并选择要进行修复的镜头素材。 3. 在“效果”面板中搜索并选择“扭曲和纠正”滤镜。将该滤镜拖动到 视频素材上。 4. 在“扭曲和纠正”面板中，您可以使用不同的工具来修复畸变。例如，可以使用“修剪”工具来剪裁图像或调整图像的旋转、缩放和位置。 5. 使用“修正”工具来调整图像中的扭曲或倾斜。您可以根据图像中 的参考线或其他参考物体来对齐和校正图像。 6. 调整参数以获得理想的修复效果。确保您可以实时预览修复后的 图像。 7. 完成修复后，您可以继续进行其他编辑或导出最终视频。 通过使用Final Cut Pro中的镜头校正和畸变修复技巧，您可以有效 地修复和调整视频素材中的镜头畸变问题。这些技巧可以使您的视频 制作更加专业，并提升观众的观看体验。通过反复练习和实践，您将 掌握这些技巧，并在自己的视频编辑过程中灵活运用。祝您在Final Cut Pro的使用中取得更好的效果！

鱼眼相机标定 matlab

鱼眼相机标定 matlab 鱼眼相机是一种广泛应用于计算机视觉领域的特殊相机。它的镜头呈现出鱼眼的形状，可以捕捉到更广阔的视野。然而，由于鱼眼相机的镜头特殊性质，其图像会产生畸变，这就需要进行标定来修正这些畸变。 在计算机视觉领域，相机标定是一个重要的任务，它是对相机内部和外部参数进行估计的过程。相机内部参数包括焦距、主点位置等，而外部参数包括相机的位置和朝向。相机标定的目的是为了能够准确地将图像中的点对应到世界坐标系中的点，从而实现图像与现实世界的对应关系。 对于鱼眼相机的标定，一般会使用鱼眼相机模型来描述它的畸变特性。鱼眼相机模型是一种非线性模型，通过对鱼眼图像中的畸变进行建模，可以将畸变校正到一定程度。鱼眼相机模型有多种形式，常用的包括全视角模型、等距模型和正切模型等。 在Matlab中，可以使用相机标定工具箱来进行鱼眼相机的标定。该工具箱提供了一系列函数，可以方便地进行相机标定的各个步骤。首先，需要采集一组具有已知三维坐标的图像，这些图像可以是由标定板或者其他已知几何形状的物体拍摄得到的。然后，通过使用相机标定工具箱提供的函数，可以对这些图像进行处理，从而得到相机的内部和外部参数。

在标定过程中，首先需要对图像进行去畸变处理。通过使用鱼眼相机模型，可以将图像中的畸变进行校正，从而得到畸变较小的图像。然后，可以使用标定板上的已知三维坐标和对应的图像坐标，利用相机标定算法估计相机的内部和外部参数。最后，可以通过对标定结果进行评估，以确定标定的准确性和可靠性。 相机标定的结果可以用于多个应用领域。例如，在计算机视觉中，相机标定是进行三维重建、目标检测和跟踪等任务的基础。在增强现实和虚拟现实领域，相机标定可以用于将虚拟对象与现实世界进行对齐。此外，在机器人视觉中，相机标定可以用于导航和场景理解等任务。 鱼眼相机标定是计算机视觉领域中的重要任务之一。通过对鱼眼相机进行标定，可以修正图像中的畸变，从而提高图像的质量和准确性。在Matlab中，可以利用相机标定工具箱来方便地进行鱼眼相机的标定。相机标定的结果可以应用于多个领域，为各种计算机视觉任务提供基础支持。

鱼眼畸变矫正软件系统

fisheye畸变矫正软件系统 -西安冉科信息技术有限公司 技术目标： 鱼眼镜头的突出特点是一次性摄入 185°视角内所有的信息，无盲区，无须考虑图像拼合和嵌接等问题。但鱼眼图像具有非常严重的畸变，如果要利用这些具有严重变形图像的信息，就需将这些变形图像校正为人们所习惯的透视投影图像。本系统可以实现展开任意方向轴上的“展开窗口”，对图像中敏感信息的抓取具有积极效果。它的展开效果消除了其它恢复方法边缘“拉扯”的现象，在边缘也可以得到接近现实世界的效果。最终的实验结果表明，此算法具有流程简单、速度快、效果好、实用性强等特点，可以达到处理鱼眼镜头视频图像的实时校正要求。 技术内容： 1、确定鱼眼图像的圆心 2、建立鱼眼图像的符合等距投影原理的球面成像模型 3、建立透视投影平面坐标系与展开后的图像坐标系，并求出这两个坐标系之间的关系 4、建立恢复后图像坐标系与相机坐标系的关系 5、求出恢复后图像坐标系与鱼眼图像坐标系之间的关系

一、确定鱼眼图像圆心O与半径R 读取到视频帧，通过图像处理的方法，对图像进行分割，找到鱼眼图像区域的最小外接矩形，进一步对视频帧进行分割。根据分割出的鱼眼图像，确定鱼眼圆心。 二、建立鱼眼图像的符合等距投影原理的球面成像模型 1 以鱼眼图像的圆心O为原点建立鱼眼图像坐标系。 2 建立相机坐标系。 3 以O为中心，以鱼眼图像的半径R为半径做半球， 建立球面成像模型。 三、建立透视投影平面坐标系与展开后的图像坐标系，并求 出这两个坐标系之间的关系 1、确定展开的方位角、仰角、视角。

2、确定展开图像的大小。 3、根据展开图像大小和透视平面大小确定投影关系。 四、建立恢复后图像坐标系与相机坐标系的关系 1、建立透视投影平面坐标系与相机坐标系的关系 2、求出恢复后图像中点对应的在相机坐标系中的坐 标。 五、求出恢复后图像坐标系与鱼眼图像坐标系之间的关系 1、根据等距投影原理求出相机坐标系中的点在鱼眼图 像中的成像点的坐标。 2、根据所得到的映射关系即可得到恢复后图像任意一 点对应的鱼眼图像点的坐标。 技术方法和路线： UBANTU下结合opencv和ffmpeg对鱼眼视频进行解码和处理，视频帧的是通过ffmpeg解码获得，获得数据后，进行灰度处理，统计直方图，通过寻找最佳阈值，找到鱼眼区域。然后通过改变参数对任意区域进行校正，最后通过四分屏显示校正的结果。 开发语言：C 与 C++ 开发环境：UBANTU14.04 LTS(32bit)，并配置opencv 与 ffmpeg 程序编程：使用gedit编辑、修改c/c++文件，用g++把编辑好的源文件编译成可执行程序，编译时需要链接opencv和线程库(因为使用了多线程)，获得的可执行程序就可以对鱼眼畸变视频进行校正了。

Adobe Premiere Pro中的镜头校正技巧

Adobe Premiere Pro中的镜头校正技巧 镜头校正是视频编辑中常用的技巧之一，可以帮助我们改善视频质量，使镜头看起来更加清晰、稳定和专业。在Adobe Premiere Pro软件中，我们可以使用一些简单但强大的工具来进行镜头校正。以下是一些在Premiere Pro中实现镜头校正的技巧。 1. 基础校正工具 在Premiere Pro中，有两个基础校正工具：旋转和裁剪。旋转工具可用于调整视频的水平或垂直方向，使其与期望的参考线对齐。裁剪工具可帮助你剪辑和调整视频的尺寸，以实现更好的构图。 要使用这些工具，首先选择你想要编辑的镜头，然后点击“效果控制”面板上的“旋转”或“裁剪”选项。在旋转选项中，你可以通过调整角度来纠正镜头的旋转。在裁剪选项中，你可以根据需要剪辑或调整视频的尺寸。记得在使用这些工具时保持比例和纵横比。 2. 视频稳定 拍摄稳定是摄影的一个重要方面，但有时即使我们尽力稳定相机，仍可能出现一些抖动和晃动。在Premiere Pro中，你可以通过应用视频稳定效果来修正这些问题。 要使用视频稳定效果，选中你想要校正的镜头，然后点击“效果控制”面板上的“稳定”选项。在稳定选项中，你可以选择不同的稳定方法和参数，如平滑度和变形补偿。播放预览视频以查看效果，并根据需要进行微调。

3. 镜头畸变校正 在一些广角或鱼眼镜头拍摄的镜头中，镜头畸变是非常常见的问题。这种畸变会使直线看起来弯曲或类似于鱼眼效果。在Premiere Pro中， 你可以使用镜头畸变校正工具来解决这个问题。 要使用镜头畸变校正工具，选中你想要校正的镜头，然后点击“效 果控制”面板上的“镜头畸变”选项。在畸变选项中，你可以调整不同的 参数，如畸变度和畸变类型。通过观察预览视频，你可以找到最合理 的校正参数并进行微调。 4. 色彩校正和调整 除了基本的镜头校正，Premiere Pro还提供了一些色彩校正和调整 工具，可以改善视频的色彩和对比度，使其看起来更加生动和专业。 点击“效果控制”面板上的“色彩”选项，你可以找到不同的色彩校正 和调整工具，如色彩校正，色阶，曲线等。你可以自由调整这些参数，直到满意。同时，你也可以使用遮罩和关键帧功能来精确控制色彩调 整的范围和时间。 总结： Adobe Premiere Pro是一个功能强大的视频编辑软件，它提供了多 种镜头校正和调整的工具。通过熟练掌握这些工具，我们可以改善视 频的质量，使镜头更加清晰，稳定和专业。记住，镜头校正是一个艺 术和技术结合的过程，需要不断实践和调试。希望以上介绍的技巧能 帮助你更好地使用Adobe Premiere Pro进行镜头校正。

matlab 相机鱼眼等距模型内参标定

matlab 相机鱼眼等距模型内参标定Matlab相机鱼眼等距模型内参标定 为了能够准确测量和理解三维物体和场景，在计算机视觉和机器人 领域中，相机标定是一个至关重要的步骤。而在相机标定中，确定相 机的内参是其中一个关键任务。本文将介绍如何使用Matlab进行相机 鱼眼等距模型内参标定。 一、相机鱼眼等距模型简介 相机鱼眼等距模型是一种常用的广角相机模型之一，适用于广角镜 头或者鱼眼镜头。其模型假设相机的透镜遵循等距投影，即光线自相 机中心出发，经过透镜后到达成像平面。相机鱼眼等距模型的内参主 要包括焦距、主点位置、畸变系数等。 二、相机鱼眼等距模型内参标定流程 1. 准备标定板 在进行相机标定时，我们需要使用一个已知尺寸的标定板。标定板 可以是一个平面的棋盘格或者一个二维码标志等，选取标定板时需要 考虑具体应用场景的需求。 2. 拍摄标定图像 将标定板放置在不同的位置和角度，并使用相机拍摄包含标定板的 图像。为了获取更好的标定结果，建议拍摄多张不同位置的标定图像。 3. 提取角点

使用Matlab中的相机标定工具箱，可以方便地提取图像中的角点。在标定板上的角点可以通过检测图像中的交点来实现。 4. 标定相机 使用Matlab中的相机标定工具箱对相机进行标定。在标定过程中，工具箱将自动计算相机内参矩阵、旋转矩阵和平移向量等。 5. 评估标定结果 一旦完成相机标定，可以使用标定结果进行图像畸变矫正和三维重建等任务。同时，可以使用工具箱提供的标定误差评估指标来评估标定的准确性。 三、Matlab相机鱼眼等距模型内参标定实例 下面将通过一个简单的实例来演示如何使用Matlab进行相机鱼眼等距模型内参标定。 1. 准备标定板 选择一个平面的棋盘格作为标定板，并将其打印出来。 2. 拍摄标定图像 将棋盘格标定板放在不同的位置和角度，使用相机拍摄至少10张包含标定板的图像。 3. 提取角点