Android广角相机畸变校正算法如何实现？

1、光学相机镜头畸变

畸变定义：光学相机镜头一般存在畸变问题，畸变属于成像的几何失真，它是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象。

常见畸变类型：常见的畸变包括枕形畸变、桶形畸变和线性畸变，广角镜头常遇到的是桶形畸变，即图像边缘向外呈桶状膨胀，这种畸变是由于光线通过凸透镜时，不同距离的光线聚焦位置不同导致的。

2、畸变校正算法原理

标定数据获取：摄像头精确校正需要先获取标定数据，可以利用张正友的张氏标定法，或者使用MATLAB等工具进行。

畸变参数计算：在OpenCV库中，畸变参数包括径向畸变的三个系数k1、k2、k3和切向畸变的两个系数p1、p2，径向畸变涉及泰勒级数展开，通过对每个像素点的位置进行调整，来消除因畸变产生的失真。

3、简化实现示例

代码实现：以下是一个简化的Java代码示例，用于进行畸变校正。

     public class LensCorrect2 {
         private Point[][] CorrInd = null; // 镜头校正查找表
         private double k1 = 0f;
         private double k2 = 0f;
         private Bitmap mBm = null;
         private int mW = 0;
         private int mH = 0;
         private int max_x = 0, max_y = 0;
         private int min_x = 0, min_y = 0;
         // 镜头径向畸变校正初始化
         public LensCorrect2(double k1, double k2, Bitmap mBm) {
             this.k1 = k1;
             this.k2 = k2;
             this.mBm = mBm;
             this.mW = mBm.getWidth();
             this.mH = mBm.getHeight();
             int cw = mW >> 1;
             int ch = mH >> 1;
             CorrInd = new Point[mH][mW];
             for (int i = 0; i < mH; i++) {
                 for (int j = 0; j < mW; j++) {
                     double temp;
                     int it = (i + 1) ch; // (i+1) 是其真正的图像坐标
                     int jt = (j + 1) cw; // (j+1) 是其真正的图像坐标
                     temp = 1 + k1 * it * it + k2 * jt * jt;
                     int it2 = (int) (temp * it);
                     int jt2 = (int) (temp * jt);
                     it2 = it2 + ch + 1;
                     jt2 = jt2 + cw + 1;
                     if (max_x < jt2) {
                         max_x = jt2;
                     }
                     if (min_x > jt2) {
                         min_x = jt2;
                     }
                     if (max_y < it2) {
                         max_y = it2;
                     }
                     if (min_y > it2) {
                         min_y = it2;
                     }
                     CorrInd[i][j] = new Point(jt2, it2);
                 }
             }
         }
         public Bitmap getLensCorrect() {
             Bitmap bm = Bitmap.createBitmap((max_x min_x) + 1,
                     (max_y min_y) + 1, Bitmap.Config.ARGB_8888);
             for (int i = 0; i < mH; i++) {
                 for (int j = 0; j < mW; j++) {
                     int it2 = CorrInd[i][j].y;
                     int jt2 = CorrInd[i][j].x;
                     bm.setPixel(jt2 min_x, it2 min_y, mBm.getPixel(j, i));
                 }
             }
             return bm;
         }
     }

4、高级优化策略

基于球面变换：该方法的核心在于球面变换，输出图相比于输入图，四周的图像呈非等比例收缩，中心区域图像会有一定的放大，将该操作作用于畸变校正后的图像，结果图中处于边缘的人像由于收缩操作其比例得以一定程度的恢复。

基于优化策略：该方法涉及复杂的流程，包括人脸检测与抠图、背景区域的球面变换以及前景和背景的平滑过渡，这种方法兼顾人像与背景的处理，效果显著，但对平台算力要求较高。

基于深度学习：最新的研究尝试通过深度学习来实现自动去畸变算法，不需要相机的畸变参数，这种方法整合了镜头畸变和透视畸变的校正，并且不需要外部输入的人脸Mask。

5、相关问题与解答

Q1: 如何获取相机的内参和畸变系数？

A1: 可以使用张正友的张氏标定法或MATLAB等工具进行标定，获取相机的内参和畸变系数。

Q2: OpenCV中的畸变参数如何排列？

A2: OpenCV中的畸变参数总共有五个，径向畸变三个（k1, k2, k3）和切向畸变两个（p1, p2），注意不要混淆它们的顺序。

Q3: 如何在Android平台上实现实时畸变校正？

A3: 可以通过SIMD、多线程等操作在CPU上获取高运行帧率，或者使用GPU进行插值渲染，实现实时预览和录像。

Q4: 如何处理广角畸变导致的人像拉伸问题？

A4: 可以结合人脸检测操作，在拍照时确定是否存在人像，并根据其距离图像中心的位置和人像大小判断是否需要进一步处理，如果需要，可以在畸变校正后再做一次球面变换。

Q5: 深度学习方法如何应用于广角畸变校正？

A5: 最新的深度学习方法通过训练子网络分别完成镜头畸变和透视畸变的校正，不需要相机的畸变参数，效果据称比传统方法更好。

Android平台上的广角相机畸变校正涉及到光学原理、相机标定、畸变参数计算以及实际的图像处理算法，开发者可以通过理解这些基础知识，结合OpenCV等图像处理库，实现高效且准确的畸变校正功能，从而提高图像质量和用户体验。

小伙伴们，上文介绍了“android广角相机畸变校正算法和实现”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。