通过先进的图像处理技术消除镜头几何失真
应用目的
机器视觉中的镜头失真是指在几何形态上,图像信息与理想形状之间存在错位现象。镜头失真主要有两种类型:径向失真和切向失真。径向失真通常是指桶形失真、枕形失真和须形失真。
桶形失真通常与广角镜头(焦距 < 50 mm,光圈前置结构)有关,而枕形失真常见于长焦镜头(焦距 > 50 mm,光圈后置结构)。须形失真则是这两种失真的混合形态,不太常见。
对于机器视觉应用而言,镜头失真校正非常必要,因为获取准确可靠的结果至关重要。扭曲的图像可能会导致测量误差,影响机器学习算法的性能,进而影响系统的整体可靠性。
难题与挑战
可以通过硬件或软件方法来限制或消除镜头失真。直线镜头的设计旨在最大限度地减少几何失真,这种硬件方法的优点就是简单。它可以在采集图像时直接进行校正,无需额外的后期处理。但是,如果应用需要更灵活地选择镜头和微调不同类型的失真,使用软件方法则更为合适。
在使用软件方法消除几何失真时,主要挑战在于以下方面:首先,这项任务的计算量很大,因为它通常在像素级执行计算;其次,当不熟悉镜头失真的复杂性的情况下,从零开始算法开发工作非常耗时费力。
解决方案
在本使用实例中,我们将以宽FOV应用为例,助您了解Basler的桶形失真补偿解决方案。该解决方案可根据不同的项目要求进行微调。
如下方的系统图表所示,在收集原始图像数据、将其处理成不同版本并同时传输到PC DMA方面,图像采集卡发挥着至关重要的作用。这一综合过程可以让系统为最终分析、解析或应用完善的图像数据做好准备。
各种算法通常会以不同的方式进行组合,以打造符合特定应用要求的综合图像处理管线。例如,除了校正失真,我们还同时应用直方图拉伸和Blob分析算法。这样就能确保生成的图像更加精细,突出特定特征,便于计算机进行解析。
您可获得的优势
实时处理和较低延迟:图像采集卡擅长同时管理图像传输和复杂的图像处理。
灵活性和定制化:根据您的应用快速、无缝地定制解决方案。
更快推出市场:简化项目实施流程,绕过不可预见的技术障碍。
该解决方案所用的产品
想实施类似的解决方案?这些产品将能助您一臂之力。