機器視覺中的鏡頭失真是指在幾何形態(tài)上，圖像信息與理想形狀之間存在錯位現(xiàn)象。鏡頭失真主要有兩種類型：徑向失真和切向失真。徑向失真通常是指桶形失真、枕形失真和須形失真。

桶形失真通常與廣角鏡頭(焦距<50mm，光圈前置結(jié)構(gòu))有關(guān)，而枕形失真常見于長焦鏡頭(焦距>50 mm，光圈后置結(jié)構(gòu))。須形失真則是這兩種失真的混合形態(tài)，不太常見。

對于機器視覺應(yīng)用而言，鏡頭失真校正非常必要，因為獲取準確可靠的結(jié)果至關(guān)重要。扭曲的圖像可能會導(dǎo)致測量誤差，影響機器學(xué)習(xí)算法的性能，進而影響系統(tǒng)的整體可靠性。

由鏡頭引起的失真

難題與挑戰(zhàn)

可以通過硬件或軟件方法來限制或消除鏡頭失真。直線鏡頭的設(shè)計旨在最大限度地減少幾何失真，這種硬件方法的優(yōu)點就是簡單。它可以在采集圖像時直接進行校正，無需額外的后期處理。但是，如果應(yīng)用需要更靈活地選擇鏡頭和微調(diào)不同類型的失真，使用軟件方法則更為合適。

在使用軟件方法消除幾何失真時，主要挑戰(zhàn)在于以下方面：首先，這項任務(wù)的計算量很大，因為它通常在像素級執(zhí)行計算;其次，當不熟悉鏡頭失真的復(fù)雜性的情況下，從零開始算法開發(fā)工作非常耗時費力。

解決方案

在本使用實例中，我們將以寬FOV應(yīng)用為例，助您了解Basler的桶形失真補償解決方案。該解決方案可根據(jù)不同的項目要求進行微調(diào)。

如下方的系統(tǒng)圖表所示，在收集原始圖像數(shù)據(jù)、將其處理成不同版本并同時傳輸?shù)絇C DMA方面，圖像采集卡發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。這一綜合過程可以讓系統(tǒng)為最終分析、解析或應(yīng)用完善的圖像數(shù)據(jù)做好準備。

各種算法通常會以不同的方式進行組合，以打造符合特定應(yīng)用要求的綜合圖像處理管線。例如，除了校正失真，我們還同時應(yīng)用直方圖拉伸和Blob分析算法。這樣就能確保生成的圖像更加精細，突出特定特征，便于計算機進行解析。

鏡頭失真校正解決方案系統(tǒng)圖表

方案優(yōu)勢

更快推出市場：簡化項目實施流程，繞過不可預(yù)見的技術(shù)障礙。

靈活性和定制化：根據(jù)您的應(yīng)用快速、無縫地定制解決方案。

實時處理和較低延遲：圖像采集卡擅長同時管理圖像傳輸和復(fù)雜的圖像處理。

FPGA與CPU在圖像處理方面的時間比較

方案所含產(chǎn)品

Basler boost面陣相機

Basler boost相機系列結(jié)合了最新的CMOS芯片技術(shù)，具有CoaXPress 2.0標準的高帶寬和所有其他優(yōu)點。

Basler ace面陣相機

ace相機提供多樣化的芯片、分辨率和幀速率選擇，性價比出色。

具有固定焦距的鏡頭

固定焦距鏡頭是Basler相機的完美選擇我們始終努力為各類應(yīng)用提供可滿足不同視覺要求的理想鏡頭。

圖像采集卡

這些板卡可提供強大的高速圖像采集、處理和信號控制功能，并通過FPGA處理器保證實時處理。

VisualApplets

借助VisualApplets，可在圖形化用戶界面上對FPGA進行編程，完全無需使用硬件編程。

（轉(zhuǎn)載）