Ученые из Физического института им. П.Н. Лебедева РАН (ФИАН) разработали простой алгоритм устранения дефектов изображений, связанных с дисторсией фотообъективов. Полуавтоматический процесс обработки изображения обладает высокой точностью - 0,03 пикселя, и занимает всего несколько минут.
Каким бы качественным ни был объектив фотоаппарата, но если поднести его вплотную, скажем, к лицу человека, то часть лица получится раздутой, например, нос, а часть сожмется, например, щеки. Этот оптический дефект называется дисторсией, или проще говоря, искривлением линий, и возникает из-за неидеальности оптической системы. По виду дисторсионные искажения делятся на два вида - бочкообразная и подушкообразная дисторсия. Проблема ее компенсации актуальна во многих областях - в фотограмметрии (например, в картографии и геодезии), в задачах, связанных с компьютерным зрением, а также в физических измерениях, использующих цифровую регистрацию информации (например, в исследованиях потоков в газах и жидкостях).
Чаще всего для определения дисторсии используют калибровочный объект, состоящий из набора отдельных реперных точек. Он фотографируется, и по соответствию координат точек фотографии и объекта определяется величина дисторсии. Но в этом случае измерения проводятся не сплошь по всему пространству кадра, а в небольшом количестве точек, после чего результаты измерений аппроксимируются на все изображение в целом. Научные сотрудники ФИАН Александр Крайский и Татьяна Миронова задались целью разработать простой алгоритм определения дисторсии сразу на всем пространстве кадра.
"В нашем алгоритме, - рассказывает руководитель работы кандидат физико-математических наук Александр Крайский, - в основу которого положен корреляционный метод обработки изображения, выявляется центр тяжести смещения. Для этого мы используем плоское изображение случайного распределения черных и белых точек, реализованное в любом графическом формате, например, BMP. Это наш калибровочный объект. Отображаем его на плоскость и фотографируем получившуюся картину тестируемой камерой. Затем фотография сравнивается с содержимым исходного графического объекта для небольшой окрестности любой точки кадра и определяется, насколько среднее значение положения картинки смещено относительно координат на оригинале. После обработки всего кадра на выходе получается величина дисторсионного смещения в каждой точке".
Для проверки работоспособности разработанного метода ученые откалибровали ряд цифровых фотоаппаратов и сменных объективов.
"Видимо, при наличии зума, то есть возможности изменения фокусного расстояния, - делится Александр Крайский, - нельзя сделать бездисторсионный объектив. Дисторсия зависит от фокусного расстояния, например, при малом фокусном расстоянии она большая и, как правило, бочкообразная. При увеличении фокусного расстояния она уменьшается и даже может стать подушкообразной".
Для разных объективов дисторсия ведет себя по-разному. Вследствие этого и компенсация искажения должна быть индивидуальной для каждого объектива.
"Компенсировать дисторсию очень просто, - говорит Татьяна Миронова, - для этого мы определяем матрицу смещений и с ее помощью делаем обратное преобразование, то есть узнаем размер смещения и смещаем участок изображения в обратную сторону - получается исправленная картинка".
Источник: CyberSecurity
|
