鱼眼镜头的畸变和修正

今天我们来聊聊有关鱼眼镜头畸变的那些事儿。

一、鱼眼镜头成像原理

普通镜头是相似成像，因此所成的像和现实场景相似，这和人眼的视觉感观一样，因此我们很容易接受。很显然，视场角越大，所成的像越大，需要的探测器也越大。为了在有限的探测器尺寸上实现更大的视场角，只能引入一定的畸变，压缩大角度上物体的像。这就是鱼眼镜头成像。如下图所示。

普通镜头成像                 鱼眼镜头成像

压缩的结果就是图像不再与现实场景相似了，而是具有一定的扭曲，如下图所示。

二、畸变修正算法

为了修正鱼眼镜头带来的畸变，我们深入研究了鱼眼镜头成像原理，对镜头进行多次空间校准，总结出鱼眼镜头畸变修正算法，实现了高精度还原。下图是采用我们软件的鱼眼镜头畸变修正算法还原的上图图像。

可以看到，虽然因为焦距短而有近大远小的透视效应，但是还原后的图像是横平竖直的，这说明我们的算法很好地修正了鱼眼镜头所带来的桶形畸变。

虽然拉伸可以让图像看起来更“正常”，但是拉伸过程中会填充大量亮度数据，这些填充的数据并不是由像素灰度值乘以校准系数计算的，而是插值算法计算的虚假数值。

事实上，任何图像处理(包括拼接，缩放，拉伸，扭曲等等)的过程都是根据真实数据插值计算虚假数值，虽然看起来是合理的，但是经过图像处理后的亮度值都是没有原始灰度数据的虚假数值，测试设备里不应该出现这样的数值。

基于上述原因，我们的软件并不会拉伸畸变图像，而是将畸变修正算法内置在灯具位置指数和角度计算中，在不引入虚假亮度值的前提下准确测量灯具的位置指数和角度。所以软件界面上看到的图像还是畸变的，所以我们要通过其他方法来验证它的准确度。

三、畸变修正算法准确度验证

上面是用图像直观展示畸变修正算法的效果，下面我们将用UGR里面灯具的位置指数P，从数据上验证畸变修正算法的准确度。

灯具的位置指数P是灯具在人眼视野内方位的加权系数，由灯具的(R,T,H)坐标决定。(R,T,H)是灯具与观察者的三维空间坐标，定义如下图：假定视线水平向前，R是灯具中心与观察者眼睛的距离在视线方向上的投影距离，T是灯具与观察者眼睛在水平方向的偏移量，H是灯具与观察者眼睛的高度差。测量灯具的(R,T,H)坐标，计算(T/R, H/R)查表并插值计算其位置指数P(详见CIE 117-1995或GB 50034-2013)。因此，灯具(T/R, H/R)准确度决定了位置指数P的准确度。

显然，鱼眼镜头畸变会影响灯具的(T/R, H/R)，所以我们可以用它来验证畸变修正算法的准确度。我们的眩光测量系统自动测量每个灯具的(T/R, H/R)坐标和位置指数P并把这些参数都详细显示在软件界面的表格里，如下图所示。

因此比对方法很简单，只需要用激光测距仪测量灯具的(T/R, H/R)，并与GM-1000软件给出的结果进行比对，就可以知道我们畸变修正算法的准确度。下图是我们与客户一起做的比对实验场景和结果。

可以看到，H/R、T/R和灯具与视线的夹角θ误差都非常小。

四、结论

综上所述，畸变并不会限制鱼眼镜头在眩光测量的应用，因为经过修正后，我们可以得到精确度很高的测量结果。相反，它的最大优势恰恰是引入畸变、使得它可以一次性覆盖UGR要求的超大视场角(143°×125°)，相比图像拼接、扭曲会带来的虚假数据，鱼眼镜头测试眩光时每个像素都有原始灰度数据。

另外，对比测试是验证眩光测量系统准确度的唯一方法，不是只有鱼眼镜头才需要验证，事实上所有的眩光测量设备都必须进行各个参数比对测试、计算总不确定度。因此，设备软件除了给出眩光计算总结果外，还必须给出眩光计算公式里的各个过程参数，方便用户比对测试。

如果您对我们的对比测试有兴趣，欢迎您随时联系我！

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