下面是使用相機(jī)拍攝的分辨率測(cè)試卡圖在軟件中的分析情況。其實(shí)在軟件是會(huì)顯示采樣的代碼信息的，但是對(duì)于一般不是非常了解代碼的人或不了解攝像行業(yè)的人這些代碼就像“天書”一樣難以理解。我們這里只撿一些對(duì)于用戶使用的信息給您介紹。

代碼只是一個(gè)特定的實(shí)現(xiàn)，但是這些概念可以用任何編程語(yǔ)言來提取和應(yīng)用。注意下面，我們使用后綴'_d'和'_u'的規(guī)定分辨率測(cè)試卡的識(shí)別失真和未失真圖像/坐標(biāo)相關(guān)的變量，并使用大寫變量（如RHO）來識(shí)別測(cè)試和輸出圖像（將在下面隱含使用的屬性）。

（1）將分辨率測(cè)試卡SFRPlus圖像加載到軟件中，并對(duì)其進(jìn)行分析，以確定逆變換算系數(shù)（顯示在Rescharts交互模塊中）。（或者，將圖像加載到Dot Pattern模塊中并從中檢索LGD系數(shù)，并將其轉(zhuǎn)換為逆變換系數(shù)，然后跟隨其余步驟）。將它們加載到MATLAB中。

（2）相對(duì)于分辨率測(cè)試卡圖像的中心，定義該觀察（失真）圖像的每個(gè)像素位置的空間坐標(biāo)。例如，由于該測(cè)試圖像是4288×2872像素，所以左上像素坐標(biāo)為（-2143.5，-1435.5）。

（3）將這些坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)，因此我們只能操縱徑向分量（這里稱為RHO）。我們還對(duì)徑向坐標(biāo)進(jìn)行歸一化，然后縮放，使得未失真圖像的中心到角距離最終將歸一化為1。

（4）注意：作為一個(gè)微妙的點(diǎn)，THETA和RHO_d對(duì)變量實(shí)際上定義了空間坐標(biāo)兩種方式：顯性和隱性。它們的值定義顯式坐標(biāo)，即（THETA（1,1），RHO（1,1））定義分辨率測(cè)試卡圖像的左上角像素的角和徑向坐標(biāo)。它們也通過二維陣列隱含地定義一組坐標(biāo)，這組坐標(biāo)具有自然的順序和結(jié)構(gòu)。即使我們更改這兩個(gè)數(shù)組的（1,1）條目的值，它們?nèi)匀皇敲總€(gè)數(shù)組的左上角條目。該點(diǎn)的顯式坐標(biāo)已經(jīng)改變，但隱含的坐標(biāo)保持不變。

我們現(xiàn)在將測(cè)量的失真應(yīng)用于徑向坐標(biāo)，使得顯式徑向距離與觀察圖像中該點(diǎn)的徑向距離相匹配。如上所述，觀察到的圖像中的失真位置現(xiàn)在通過陣列中的隱含位置與圖像陣列中的未失真位置相關(guān)聯(lián)。我們使用隱式數(shù)組元素位置作為未失真圖像的真實(shí)坐標(biāo)，并將顯式數(shù)組值作為映射到失真圖像中的點(diǎn)以從中抽出樣本。

注意，我們實(shí)際上沒有正向變換多項(xiàng)式，有只是軟件返回的逆多項(xiàng)式。這可以通過擬合一個(gè)新的（反向）多項(xiàng)式來反轉(zhuǎn)。

（5）我們現(xiàn)在有X_d，Y_d數(shù)組，其隱式坐標(biāo)是未失真圖像的坐標(biāo)，其顯式值表示與它們相關(guān)聯(lián)的觀察圖像中的采樣點(diǎn)。我們可以直接在interp2（）函數(shù)中直接使用這些查詢（抽樣）點(diǎn)。

總結(jié)

現(xiàn)在我們可以看到無失效果，特別注意上下的直線。還要注意的是，這個(gè)無失真圖像的邊緣周圍有黑色區(qū)域 - 當(dāng)然，原始圖像中沒有任何信息用于有效填寫。

當(dāng)然，除了測(cè)試圖形圖之外，我們現(xiàn)在還可以對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行靜音?，F(xiàn)在我們已經(jīng)使用分辨率測(cè)試卡和I測(cè)試軟件來表征攝像機(jī)系統(tǒng)本身造成的失真，我們可以消除任何其他圖像所需的失真。 由于建筑的假想直線是引人注目的失真的常見來源，所以我們?cè)诼嬚彰鳎搓幊粒┑囊惶煸谖覀兾挥诳屏_拉多州博爾德的辦公大樓的照片上展示了這一點(diǎn)。