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

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。  

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

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