圖像測試卡的主要功能就是用于檢測攝像頭的各種性能，而配套使用的電腦軟件能夠很好的去對所拍攝的圖像測試卡進行軟件方面的分析，我們知道在攝像頭測試分析軟件中，最有名的莫過于Imatest軟件和iqstest軟件了，本站對于iqstest軟件測試各種攝像頭的性能參數(shù)教程已經(jīng)有了，但是對Imatest軟件用戶測量和分析成像系統(tǒng)的特性和參數(shù)還沒有多少涉及。為方便大家對兩款軟件的分析對比，本站來介紹下imatest軟件校正畸變教程。
對Imatest軟件熟悉的人都知道，在軟件分析的一些測試數(shù)據(jù)結(jié)果中，有一些是可以用于圖像畸變校正的，可以直接用于糾正測量出的誤差，而不必購買增加硬件，也無需通過主觀的判斷，所以有時候問題的解決方法，可以是一個數(shù)學(xué)模型或者簡單的計算。如果你得到了Imatest的這些參數(shù)，你可以通過糾正他們的結(jié)果，從而最大程度的減少它們造成的影響。這在相機中通常是通過一個專用的圖像信號處理芯片ISP完成的，即從原始傳感器數(shù)據(jù)RAW轉(zhuǎn)換成一幅合適的圖片。
以上的過程在Imatest軟件測試分析過程中，我們可以稱為“閉環(huán)”，因為它類似于ISP完成了從測試相機到校正相機的循環(huán)過程，這對于圖像來說也是某種形式的調(diào)整。今天，我們就介紹從Imatest中提取徑向畸變的測量數(shù)據(jù)，從而可以將它們用于校正相機的畸變，而不需要購買新鏡頭這樣的設(shè)備，節(jié)省你的成本。
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使用Imatest進行畸變校正
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徑向幾何失真
對于幾何失真，是用來描述圖像的扭曲形狀與相機真正遵循一個簡單的針孔相機模型成像情況進行對比。最明顯的效果是場景中的直線彎曲成圖像中的曲線，它有著部分畸變。注意，我們不是在這里談?wù)撏敢暿д?。雖然我們不希望鏡頭存在幾何失真，但有時候我們也會因為特殊需要的藝術(shù)效果而去選擇曲線鏡頭，或使用廣角鏡頭時忽略畸變。然而，大多數(shù)用戶對每天看到的圖片的畸變程度，主觀接受的程度是有限的，所以畸變可以存在，但不能無限制的存在。例如特征化的幾何失真是許多場景所需要的，比如在三維空間中定位一個點，對于計算機或交多張圖像拼接在一起的VR應(yīng)用等等，都需要精確的校正。這種幾何失真幾乎總是由于鏡頭的設(shè)計和結(jié)構(gòu)帶來的，它通常被建模為（1）純徑向和（2）徑向?qū)ΨQ。
純徑向畸變意味著無論在像場中的哪一個點，唯一決定畸變的因素是，它離圖像的中心有多遠(yuǎn)。注意，為了更容易理解，我們假設(shè)圖像的中心就是系統(tǒng)的光學(xué)中心。假設(shè)圖像的幾何失真是徑向以降低問題的復(fù)雜性。因為無需考慮二維圖像的兩個維度（x和y表示在每個像素的位置），我們只需要確定一個維度（半徑方向的位移）。
通過Imatest軟件中使用的SFRPlus模塊，Checkboard模塊，或Dot Pattern模塊，Imatest軟件可以從一幅拍攝過的測試卡圖片來測量相機系統(tǒng)的徑向失真。
Imatest軟件中的畸變系數(shù)
Imatest軟件可以返回兩種不同類型徑向畸變的描述。這兩種畸變都是用多項式近似的失真函數(shù)描述的，但這兩個多項式代表不同的東西。在許多情況下，它們在功能上是相同的，并且可以從一種形式轉(zhuǎn)換為另一種形式。同理，在此我們忽略了Imatest提供和標(biāo)注的tan/arctan逼近值。我們作如下定義：
rd是一個點的畸變半徑，也就是它到圖像中心的距離
ru是一個點未畸變的半徑，在未畸變的圖像中它到圖像中心的距離
函數(shù)rd=f(ru)被稱為正向變換因為它采用了一個未畸變的半徑值，并把它轉(zhuǎn) ? ? 化為一個畸變的半徑。也就是說，它適用于鏡頭發(fā)生畸變的點。
函數(shù)ru=f?1(rd)被稱為反向變換，是為了與正向變換進行對比，它校正了鏡 ?頭的畸變值
P（?）表示一個多項式函數(shù)
SFRplus模塊和Checkboard模塊會返回描述糾正畸變的反向變換后的畸變系數(shù)，
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Dot Pattern模塊返回一個不同參數(shù)的徑向畸變的多項式的系數(shù)，稱為局部幾何失真（LGD）。以下是基于ISO 17850和CPIQ標(biāo)準(zhǔn)給出的測試結(jié)果。
基于CPIQ的畸變分析結(jié)果
LGD被定義為相對于真實誤差的徑向誤差，為百分比。LGD=100*（rd-ru)/ru，通過將LGD考慮為一個相對畸變圖像半徑的多項式函數(shù)，P（rd），我們可以重新安排這個方程式的兩邊產(chǎn)生更有用的方程，有理多項式的畸變校正反向變換形式。因此，點狀圖結(jié)果可以向SFRplus/Checkboard那樣用同樣的方法。
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通過再采樣畸變校正
圖像傳感器的像素陣列基本上是一個規(guī)則間隔的網(wǎng)格光照取樣。然而，光落在上面的模式已經(jīng)被鏡頭扭曲了，因此當(dāng)傳感器定期地對光進行采樣時，這些光在進入鏡頭之前就不是有效的光照樣本了。我們的補救方案如下：
我們創(chuàng)建一個新的無失真，規(guī)則間隔的網(wǎng)格（一個新的像素陣列）。在每一個“虛擬傳感器”像素的位置，我們重新從所觀察到的圖像采樣圖像數(shù)據(jù)，在該圖像中的這個位置，傳感器像素已經(jīng)進行了失真預(yù)測。因此，畸變圖像被用網(wǎng)格重新采樣，它經(jīng)歷了相同的畸變，但采樣結(jié)果會再次有規(guī)律的展現(xiàn)間隔-有效地消除失真。每個上層的網(wǎng)格線的交點代表了我們生成的像素位置，在未畸變圖像中（像素的在我們的“虛擬傳感器”的位置）。顯然，我們在此已經(jīng)減少了“像素”來增加易讀性。圖像的下部代表畸變圖像，當(dāng)網(wǎng)格被扭曲后，采樣網(wǎng)格覆蓋在其上。上面的規(guī)則間隔的陣列位置將被用從下方畸變圖像的不規(guī)則采樣數(shù)據(jù)填充，如所示的扭曲的網(wǎng)格交點位置。
對于通過imatest軟件校正畸變的方法和假設(shè)，我們就介紹到這里。因為這種方法是依據(jù)對imatest軟件較為熟知的基礎(chǔ)上加以應(yīng)用的結(jié)果，所以很多時候是一種對經(jīng)驗的總結(jié)，也希望這種方式能夠為大家所接受。