基于FPGA的图像处理技术消除镜头几何失真

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<50mm,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。

由镜头引起的失真

1. 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。

2. 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。

镜头失真校正解决方案系统图表

3. 方案优势

■ 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。

■ 灵活性和定制化:根据您的应用快速、无缝地定制解决方案。

■ 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。

FPGA与CPU在图像处理方面的时间比较

4. 方案所含产品


Basler boost面阵相机

Basler boost相机系列结合了最新的CMOS芯片技术,具有CoaXPress 2.0标准的高带宽和所有其他优点。


Basler ace面阵相机

ace相机提供多样化的芯片、分辨率和帧速率选择,性价比出色。


具有固定焦距的镜头

固定焦距镜头是Basler相机的完美选择我们始终努力为各类应用提供可满足不同视觉要求的理想镜头。


图像采集卡

这些板卡可提供强大的高速图像采集、处理和信号控制功能,并通过FPGA处理器保证实时处理。


VisualApplets

借助VisualApplets,可在图形化用户界面上对FPGA进行编程,完全无需使用硬件编程。

本文转载自:Basler计算机视觉

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