Автоматизированный способ исправления искаженного изображения

В ПОРЯДКЕ. Допустим, у меня есть 2 изображения. Первый представляет собой набор линий, образующих сетку с кругом. Второй - та же сетка и круг ИСКАЖЕН. Второе изображение является искаженным результатом первого изображения, когда оно растягивается на трехмерное тело.

Что я хочу сделать, так это преобразовать круг на втором искаженном изображении в то место, где он был бы на первом изображении до искажения. Другими словами, я хочу предсказать, какой формы должен быть круг до искажения, чтобы при искажении он выглядел как идеальный круг на первом изображении.

Сетка здесь только как вспомогательное средство, меня очень интересует круг. Круг — это просто идеализированный образ. В реальной жизни «круг» представляет собой какую-то графику. Два изображения будут реальными сканами листа до и после искажения. Искажение также просто идеализировано. В реальной жизни это сложнее, чем это.

Я открыт для коммерческого программного обеспечения или использования Matlab или другого программного обеспечения для написания чего-либо. Я просто понятия не имею, с чего начать. Все идеи приветствуются.

Кстати... вот сообщение, несколько похожее по своему характеру.

Исходное изображение без искажений: Исходное изображение без искажений

После искажения: Distorted


person Eric Snyder    schedule 13.02.2014    source источник
comment
это не совсем вопрос программирования...   -  person A. Donda    schedule 13.02.2014
comment
Есть ли лучшее место для такого рода вопросов?   -  person Eric Snyder    schedule 14.02.2014
comment
Насколько я знаю, нет лучшего места, чтобы задать такой вопрос.   -  person Alceu Costa    schedule 14.02.2014
comment
Просто для подтверждения вам даны две формы: правильная форма X и искаженная форма X', где XT = X', а T — преобразование. Теперь ваша цель — найти третью фигуру X'' такую, что X''T = X. Верно ли это?   -  person Alceu Costa    schedule 14.02.2014
comment
да. Идеально. Я думаю, вы понимаете.   -  person Eric Snyder    schedule 14.02.2014
comment
@ Эрик, может быть, Signal Processing SE (включая обработку изображений), может быть, Math SE. Но я признаю, что матч не намного лучше.   -  person A. Donda    schedule 15.02.2014
comment
Эрик, я вижу в этом несколько частей. Определение искажения и устранение его влияния на изображение. Если бы у вас были положения пересечений по осям x и y на деформированном изображении, могли бы вы преобразовать их обратно в исходное изображение (или его приближение)? Что такое достаточно хорошее приближение? Могу ли я рассматривать каждый маленький квадрат как имеющий линейное преобразование и игнорировать кривую по краям?   -  person EngrStudent    schedule 09.03.2014