视觉slam14讲:图像去畸变

我们已知的是已经发生畸变的图像，目的是去除畸变，得到未发生畸变的原始图像，这个过程就是图像去畸变。

首先新建一个大小和畸变图像一样的图像矩阵，来存储去畸变之后的图像，也可以认为是发生畸变之前的原图。

对新建图像的每一对坐标(u,v)，按照畸变模型，计算点(u,v)对应到畸变图像中的坐标(ud,vd)，则点(ud,vd)处的像素值即对应新图像(u,v)处的像素值，将(ud,vd)处的像素值赋值给(u,v)，就相当于完成了去畸变的操作，得到了未发生畸变的原始图像。

例如，原图(未发生畸变)坐标(1,2)，发生畸变后该坐标对应到畸变图像中的点(1.2,2.3)，将(1.2,2.3)处的值赋值给新图像的(1,2)即可。对原图所有点进行上述操作，即得到每个点的像素值，去畸变操作完成。

以下是程序：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <string>

using namespace std;

string image_file = "./imageBasics/distorted.png";   // 请确保路径正确

int main(int argc, char **argv) {
    
    

    // 本程序实现去畸变部分的代码。尽管我们可以调用OpenCV的去畸变，但自己实现一遍有助于理解。
    // 畸变参数
    double k1 = -0.28340811, k2 = 0.07395907, p1 = 0.00019359, p2 = 1.76187114e-05;
    // 内参
    double fx = 458.654, fy = 457.296, cx = 367.215, cy = 248.375;

    cv::Mat image = cv::imread(image_file, 0);   // 图像是灰度图，CV_8UC1
    int rows = image.rows, cols = image.cols;
    cv::Mat image_undistort = cv::Mat(rows, cols, CV_8UC1);   // 去畸变以后的图

    // 计算去畸变后图像的内容
    for (int v = 0; v < rows; v++) {
    
    
        for (int u = 0; u < cols; u++) {
    
    
            // 按照公式，计算点(u,v)对应到畸变图像中的坐标(u_distorted, v_distorted)
            double x = (u - cx) / fx, y = (v - cy) / fy;
            double r = sqrt(x * x + y * y);
            double x_distorted = x * (1 + k1 * r * r + k2 * r * r * r * r) + 2 * p1 * x * y + p2 * (r * r + 2 * x * x);
            double y_distorted = y * (1 + k1 * r * r + k2 * r * r * r * r) + p1 * (r * r + 2 * y * y) + 2 * p2 * x * y;
            double u_distorted = fx * x_distorted + cx;
            double v_distorted = fy * y_distorted + cy;

            // 赋值 (最近邻插值)
            if (u_distorted >= 0 && v_distorted >= 0 && u_distorted < cols && v_distorted < rows) {
    
    
                image_undistort.at<uchar>(v, u) = image.at<uchar>((int) v_distorted, (int) u_distorted);
            } else {
    
    
                image_undistort.at<uchar>(v, u) = 0;
            }
        }
    }

    // 画图去畸变后图像
    cv::imshow("distorted", image);
    cv::imshow("undistorted", image_undistort);
    cv::waitKey();
    return 0;
}