外部パラメーター

外部パラメーターは,回転Rと変換tで構成されています。カメラの座標系の原点はその光学的中心にあり,x軸とy軸でイメージ平面が定義されます。

ワールド座標点からカメラ点への変換は,次のように行われます。

内部パラメーター

魚眼カメラモデルの場合,内部パラメーターには投影関数の多項式のマッピング係数が含まれます。配置係数は,センサー配置およびセンサー平面からカメライメージ平面のピクセル位置への変換に関連しています。

次の方程式は，イメージ点を対応する3次元ベクトルにマッピングします。

内部パラメーターは,ストレッチおよび歪みも考慮します。ストレッチ行列は,センサーからレンズへの不整列を補正します。また歪みベクトルは,イメージ平面の(0,0)位置を調整します。

次の方程式は,実際の歪んだ座標(u”，v”)を理想的な歪んだ座標(u，v)に関連付けます。

魚眼イメージのレンズ歪みの修正

チェッカーボードキャリブレーションパターンを検出してから,カメラのキャリブレーションを行うことで,魚眼イメージからレンズ歪みを除去します。次に結果を表示します。

通过连のボードのキャリブレーションを收集します。

图像= imageDatastore (fullfile (toolboxdir (“愿景”)，“visiondata”，．..“校准”，“还装有”））;

イメージからキャリブレーションパターンを検出します。

[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints (images.Files);

チェッカーボードの正方形のコーナーのワールド座標を生成します。

squareSize = 29;%毫米worldPoints = generateCheckerboardPoints (boardSize squareSize);

イメージ点およびワールド座標点に基づいて魚眼カメラのキャリブレーションパラメーターを推定します。最初のイメージを使用してイメージのサイズを取得します。

I = readimage(图片1);imageSize = [size(I,1) size(I,2)];params = estimateFisheyeParameters (imagePoints worldPoints图象尺寸);

最初のイメージ我からレンズ歪みを除去して,結果を表示します。

J1 = undastortfisheyeImage（i，params.intrinsics）;图imshowpair（i，J1，“蒙太奇”)标题(“原始图像(左)vs.校正图像(右)”）

J2 = undistortFisheyeImage(参数。intrinsic。“OutputView”，“全部”）;图imshow (J2)标题(“全输出视图”）