畸变图像的有效配准算法

镜头畸变是导致图像质量降低的主要因素之一.通常在图像存在畸变情况时,要先通过图像畸变校正方法来减小畸变对图像的影响,但校正过程较为复杂.本文提出了一种新的畸变图像的有效配准算法,算法分为初始匹配和松弛优化匹配两步,初始匹配算法采用圆投影匹配算法,松弛匹配算法则以向量旋转角的旋转和缩放不变性特征作为初始匹配对的优化准则,首先计算向量旋转角度差值,然后通过构造支持度函数和剔除策略选出最优匹配对.实验证明,该算法在图像非线性畸变误差较大的情况下也能够实现正确匹配.     

基于鱼眼镜头的全方位视觉系统的设计及实现

在对基于全方位视觉的移动机器人机动目标识别跟踪进行研究的基础上,建立了基于鱼眼镜头的全方位视觉图像的畸变矫正系统.该系统采用基于立方体投影模型来矫正畸变的鱼眼图像,并用基于立方体投影的鱼眼镜头图像畸变校正系统对鱼眼图像进行了畸变校正.实验结果表明采用以上方法能够有效的克服原始的鱼眼图像存在的几何变形,校正后的鱼眼图像符合人的直观感觉,真实感较强.     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的尺寸不变性(SIFT)特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用Levenberg-Marquardt(LM)算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明:该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

基于正交相干相位检测的图像畸变校正

针对畸变图像提出一种校正方法。以朗奇光栅作为标定模板,通过图像传感器获得畸变条纹图像,并用从畸变图像的中心无畸变区域提取的相干载波,对畸变图像进行正交相干解调,得到畸变图像的相位分布;将相位分布转化为像素坐标畸变量,以得到畸变图像和校正图像的坐标空间映射关系;用双线性插值算法进行图像灰度级重建,从而实现对几何畸变图像的校正。实验结果表明所提方法有效可行。     

一种广角镜头光学畸变的数字校正算法

使用广角镜头获取大视场景物信息时,由于光学畸变的存在必然导致图像失真.利用光学方法校正畸变,难度大、成本高.本文提出了一种利用数字图像处理技术对光学系统进行畸变校正的新算法(GBC).该算法利用标准网格模型来求解包括径向、离心以及薄棱镜在内的多项镜头畸变系数,大大提高了校正精度,从而达到高质量校正的目的.通过相应实验验证了该算法的可行性和高效性,该算法可应用于任意照相机及摄像头,校正精度达亚像素级.     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的SIFT特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用LM算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明,该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

基于Gabor滤波器的全参考图像质量评价方法

针对现有图像质量评价方法无法像人眼一样准确地评价各种图像失真,提出一种基于Gabor滤波器的全参考型图像质量评价方法.Gabor滤波器采用复数波形去调制高斯函数,得到一个在时间和频域上联合分辨率达到理论极限.通过优化Gabor滤波器的参数,可以有效地模拟人眼视觉特性.使用Gabor滤波器对图像的特征信息进行提取和对比之后,可以得到较好的图像质量评价效果.实验结果表明：该方法在对各种典型的失真图像的质量评价中,客观评分的各项指标均与人的主观感受较为一致.     

MiroSot机器人足球视觉系统图象畸变的几何校正

针对MiroSot足球机器人视觉系统中的图像畸变,采用了一种新的几何畸变数学模型几何校正方法.考虑摄像头不在场地中央正上方及摄像头偏转后的情形,对镜头几何畸变数学模型进行了修正.通过取场地特征点坐标构成方程组,解出模型中的待定系数.采用牛顿迭代法实现全场坐标的校正运算,并在VC6.0上实现了新的几何校正算法,结果表明场地图像畸变得到了有效的校正.     

基于LMBP神经网络的非线性畸变图像校正研究

利用LMBP神经网络具有任意的非线性映射能力及快速收敛的特点,提出了一种非线性畸变图像的校正新算法.该算法不仅可以实现有校正模板的畸变图像校正,还可实现无校正模板的畸变图像校正.实验结果表明,该算法具有校正精度高,实现方法简便等特点,是一种有效的非线性畸变图像校正算法.     

桶形畸变图像的一种校正方法

通过对广角镜头拍摄的图像所产生的几何畸变的特性进行研究,结合摄像头成像原理,提出一种几何校正方法来消除广角镜头引起的桶形畸变。首先通过对广角摄像头进行标定,获得摄像头的径向畸变系数,然后根据与点到畸变图像中心的半径有关的畸变映射关系完成源图像到目标校正图像的空间坐标映射,最后通过最近邻算法完成孔洞填充得到无畸变的图像,从而实现对桶形畸变图像的校正。实验结果表明,这种校正方法对于采用广角镜头拍摄的含有桶形畸变的图像校正效果良好,并具有较好的实用价值。     

新的唯秘密载体信息隐藏分析方法

将图像质量度量标准进行改造并结合在一起,可以针对图像数据进行唯秘密载体（盲）信息隐藏分析,即将图像质量度量标准中的原始图像改为全白图像设计特征向量,用 SVM（支持向量机）对特征向量分类。分析过程中引入的人眼视觉系统的带通滤波性质,提高了算法准确率。实验结果表明了该方法对分析自然图像是有效的。     

基于全变分模型的视觉感知图像质量评价方法

基于人眼视觉系统对图像边缘结构信息和局部亮度刺激敏感的假设,该文提出了一种基于全变分模型的视觉感知图像质量评价PIQA方法。该方法由边缘结构信息评价和局部亮度信息评价两部分组成。本文首先采用全变分模型描述失真图像与原始参考图像之间的图像结构信息变化;为测量亮度失真,又采用失真图像与参考图像之间的差值图像中封闭区域的能量函数来衡量人眼敏感的图像亮度信息。最后,采用3种标准图像数据库验证该评价方法的性能。实验结果表明,所提出的图像质量评价方法优于现有的图像评价标准。     

融合亮度边缘和纹理的图像质量评价

传统图像质量评价算法往往采用单一特征进行质量评价,导致图像中很多重要信息丢失,本文针对这一不足提出了一种融合多特征的改进算法。该算法首先根据人眼视觉系统特性提取亮度分量,将彩色图像亮度分量与Scharr算子进行卷积,提取图像的边缘特征,计算结构相似度描述子;然后提取图像的局部方向模式纹理特征,利用直方图相交距离得到纹理相似度描述子;最后综合两者结果构建了一种新的图像质量评价方法。在LIVE数据库中对JP2K、JPEG、Fast Fading三种类型的失真进行了对比实验。结果表明:该算法和其他被广泛采用的图像质量评价算法相比,评价结果总体上与主观评价结果具有更高的一致性,尤其对Fast Fading图像效果非常好。     

图像质量评价:融合视觉特性与结构相似性指标

图像质量评价是多媒体领域的一个基本问题.在现有结构相似性方案的基础上,增加最小可辨失真和视觉显著性评价用于构造一个新的图像质量评价指标.首先,考虑到人眼视觉系统的掩蔽效应,设计了失真图像的修正模型,以Sigmoid函数为基础,利用最小可辨失真阈值和图像的像素变化绝对值构建失真图像修正模型,对失真图像进行修正,使其符合人眼的感知效果;然后,考虑到人眼视觉系统的视觉注意特性,设计了图像区域权重模型,利用视觉显著性图像表征图像感兴趣内容,作为图像不同区域的权重;最后,计算修正后的失真图像与原图像的局部结构相似性,并利用区域权重对局部区域质量进行加权平均获得全局图像的质量评价值.实验结果表明,与同类度量指标相比,本文提出的指标在评价图像局部质量方面,更符合人的主观感知效果;在主观数据拟合方面,其均方根误差、相关系数等指标都得到提升;在运行效率方面,具有一个适中的计算复杂度,远低于性能优越的度量指标的运行时间.     

含密图像质量评价方法研究

本文分析了以图像为掩护媒体(cover-media)的信息隐藏方案，指出了峰值信噪比(PSNR)在评价含密图像(stego-image)的质量上有很大局限性，并由此引入模糊积分评价图像质量的方法，通过实验发现把它用在评价含密图像要比PSNR效果好，但是对于利用人眼视觉特性进行信息隐藏的含密图像评价效果则不佳。根据人眼视觉特性，提出了加权模糊积分算法，来评价信息隐藏中含密图像的质量。实验结果表明，加权型模糊积分在评价此类图像方面确实要优于PSNR和原有的模糊积分方案。     

抗畸变高效的视频拼接算法

针对视频拼接存在的边缘失真和融合效率问题,提出一种新的抗畸变高效的实时视频拼接算法。通过建立非线性抗畸变模型,对视频图像存在的非线性畸变进行校正,改善图像边缘过渡的平滑性;采用SURF配准算法兼顾配准的精度和效率;使用二维标记模板降低融合过程的冗余计算,进行快速图像融合。该算法提升了传统方法的视频拼接质量与融合效率。     

一种图像畸变的显-隐式校正方法

精确的畸变校正模型是一个包含径向畸变系数(k1,k2)和切向畸变系数(p1,p2)的五次多项式,为了解决对其迭代求解的问题.提出了一种显-隐式畸变校正方法.此方法将图像畸变的显式校正和隐式校正相结合,用径向畸变系数(k1,k2)、切向畸变系数(p1,p2)和不含任何物理意义的校正因子λn构建一个显-隐式畸变校正模型.然后用最小二乘法求解此模型,进而实现图像的畸变校正.实验结果表明,此方法不但求解简单,而且精度很高.     

基于三维特征和结构相似度的图像质量评价方法

分析了人眼视觉特性、双眼视差异信息等三维特征,将立体视觉与图像的结构相似度(SSIM)相结合,提出了一种新的立体图像质量评价方法。该方法考虑了立体图像的亮度、纹理细节和空间位置等因素对人感知立体效果的影响,利用加权平均结构相似性(WMSS)联合统计学方法得到评价初值,用包含三维景物深度信息的双眼视差信息进行修正,作为立体图像质量的评价结果。实验表明,该方法符合人眼视觉特性,与主观评价(MOS)的一致性较好。     

基于结构显著性的医学图像质量评价

为提高医学图像质量预测精度,检验和优化医学图像处理算法,提出了一种基于结构显著性 的医学图像质量评价方法．首先,分别计算参考图像和失真图像的相位一致性、梯度相似性,然后计 算参考图像的结构显著性图谱,最后结合两幅图像的相位一致性信息和梯度幅度信息生成局部质 量图谱,并用结构显著性图谱作为视觉权重生成最终的图像质量分数．经医学影像质量基准库测 试,客观评估结果与主观评估结果的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数达到８９％,Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数达到８６％． 实验结果表明该方法优于传统评价方法,具有较高的可靠性．结构显著性模型不仅能反应人眼自适 应提取场景结构信息的能力,而且还能分层次地描述不同图像结构的结构性．对人眼视觉特性的研 究与应用有助于提高图像质量评价方法的可靠性．     

基于Contourlet视觉模型和奇异值分解的图像质量评价

针对基于像素值的图像质量评价方法忽视图像结构信息和需要完全参考图像等问题,提出了一种基于Contourlet域奇异值分解CW-SVD,部分参考图像质量评价方法(contourlet weighted singular value decomposition)。在Contourlet域中,利用奇异值向量对图像结构的表征能力,结合人眼视觉敏感性确定每个子带的视觉权重,得到每个子带的评价测度,再综合得出图像的最终评价指标。实验表明,该方法应用于4种类型的降质图像质量评价时,比峰值信噪比(PSNR、MSSIM)等算法具有更好的稳定性和更好的主客观评价一致性。