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.     

一种像增强器图像失真的校正方法

基于静电聚焦像增强器图像畸变产生的机理，建立图像几何畸变和亮度失真校正的数学模型。并编制校正软件包，作为实际应用，对一种40／13像增强器的输出图像进行了畸变和亮度校正，用最大畸变为17．2％，亮度均匀性为75％的像增强器原输出图像，经校正后，畸变减小为3．4％，亮度均匀性达到90％，该校正方法和软件还可用于其他因径向线性放大率变化而造成图像畸变的校正．     

基于MCMC方法的自适应低剂量CT图像去噪

针对低剂量CT图像的低信噪比的问题,提出了一种新的基于MCMC方法的低剂量CT投影图像的自适应降噪算法.该算法是在对投影图像先验模型中的平滑参数以及噪声方差进行自适应估计的基础上,求解理想投影图像在观察投影图像条件下的期望值,以此期望值作为理想投影图像的估计值,从而达到图像降噪的目的.其中对先验概率模型中的平滑参数以及非平稳噪声的方差在运用EM算法进行估计过程中,引入MCMC技术中的Gibbs采样,很好解决了参数估计中的计算问题,并在此基础上,通过再一次运用MCMC的Gibbs采样,以获得理想数据的条件期望值.计算机仿真实验以及真实投影图像的实验均表明了本文所提出的算法在低剂量CT图像降噪中能够取得良好的效果.     

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。     

柱面透视投影模型下的全景环形透镜畸变校正

根据全景环形透镜的成像机理特点,提出了用柱面透视投影模型来对图像畸变进行校正.在柱面投影模型中,空间直线的投影不再是直线,而是一个短轴不变的椭圆.首先建立含有畸变参数的全景环形透镜柱面校正模型,将空间直线点映射为柱面的椭圆上的点,然后使用投影长度和为零的条件,将环形像面上的点拟合为柱面上的最佳椭圆,求出变形校正参数,进而校正全景环形像.仿真和真实图像实验表明,环形图像的切向和径向畸变得到了校正,误差达到了亚像素级.     

大曲率多通道投影显示墙几何校正

为了解决大曲率多通道投影系统中几何畸变严重的问题,提出了一种二次几何校正算法。该算法首先对视景画面的顶点坐标进行几何校正,在此基础上再对画面的纹理坐标进行几何校正。给出了算法的理论推导和基于Visual C++与OpenGL的程序实现。以三通道投影显示系统为例将二次校正算法与其他几何校正算法进行了对比实验。实验结果表明：二次几何校正算法可针对大曲率高畸变视场实现很好的图像拼接,具有较强的扩展性和实际应用价值。     

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。     

一种通用的基于抛物面模型的鱼眼图像校正算法

鱼眼镜头具有较大的视场,但所拍摄图像会产生严重的桶形畸变,使用时需要进行校正。提出一种新的基于抛物面的透视投影模型,分析了此模型下图像的投影特征及抛物面参数对校正效果的影响,利用鱼眼图像中的特征点拟合出抛物面的最佳参数值,最后通过拟合后的抛物面模型将鱼眼图像映射成透视投影图像,实现了对鱼眼镜头畸变的校正。实验表明,与传统的球面投影模型相比,该模型有更好的校正质量。     

一种基于模板匹配的远场畸变校正方法

在激光照射性能监测系统跟踪移动目标采集远场图像过程中,由于受主光轴入射角度、相对位移等因素影响,导致所摄图像会产生一定程度的畸变。为了校正图像畸变,提出一种基于模板匹配的远场畸变校正方法。首先制作四个靶板角点模板,利用模板匹配算法跟踪识别畸变图像的靶板角点;依据相机成像模型计算出理想靶板角点的像素坐标;根据四对靶板角点,利用透视投影模型求解畸变校正系数,从而实现对图像的畸变校正。实验表明,该方法可以对远场畸变图像进行有效校正,具有实验条件要求低、校正精确、处理速度快等优点,为激光照射性能监测系统提供了准确的图像信息,在实际工程中具有重要意义。     

基于BP网络的图像畸变校正技术研究

图像判读中由于摄像装置所处角度、摄像镜头差等原因常使获取的图像存在非线性几何畸变.为获取图像的准确信息,本文提出一种基于BP神经网络的图像几何畸变校正的方法,该方法克服了插值拟合不能真实描述图像非线性畸变等缺点.仿真结果表明,该方法使网格图像畸变校正精度＜1μm.     

基于随机旋转局部保持哈希的图像检索技术

针对基于局部保持投影（locality preserving projection,LPP）的哈希用于图像检索造成图像表征力不强、检索效率低下的问题,融合LPP及主成分分析（principal component analysis,PCA）技术,提出一种随机旋转局部保持哈希的图像检索算法。首先对样本进行PCA降维,对PCA变换矩阵进行随机旋转形成PCA降维矩阵,将原始样本在降维矩阵上进行投影,得到PCA降维样本。为充分利用样本间的相似性结构,对PCA降维样本进行LPP映射,并引入随机矩阵对特征向量进行偏移构造最终编码投影矩阵。再将原始样本投影到编码投影矩阵,得到最终的降维样本;最后对其进行哈希编码,得到有效的二进制编码用于图像检索。算法充分考虑样本间的全局和局部相似性结构,体现了样本间所蕴含的局部和全局信息,把随机旋转应用于PCA降维矩阵,减少了编码之间的量化误差,提高了图像特征的识别能力。分别在3个人脸数据集上进行性能测试实验,并与相关方法进行比较,得到了较好的效果。实验结果表明该方法是有效的。     

面成型3D打印工艺中投影图像畸变校正技术

针对面成型工艺中视图发生器在投影时存在图像畸变的问题,提出一种畸变校正方案,通过图像处理获得投影平面像素点的实际坐标,将模型二维轮廓与像素实际坐标求交,并根据交点信息生成预畸变掩膜图像。同时在加工范围内分区域对不同位置的像素采用线性插值和双线性插值算法,对光辐照度进行均匀化处理。试验结果表明:采用本方案均匀化处理后的辐照度值,极差不超过0.4 mW/cm²,加工零件误差约为0.05 mm,能够有效控制畸变造成的影响,提高面成型工艺加工精度。     

采用数字图像相关法的人体测量

为了能够快速重建三维人体点云数据,提出并实现了一种基于数字图像相关法的快速人体测量技术。首先搭建由彩色相机、黑白相机和散斑投射器构成的人体测量系统,采用光束平差法完成系统的总体标定。控制散斑投射器与黑白相机同时触发,在散斑结构光投射的瞬间,黑白相机采集带有散斑图案的人体,彩色相机拍摄真实人体图像。应用数字图像相关法完成图像匹配,用双目立体视觉解算出人体点云,多视场点云自动配准最终得到完整的三维人体点云数据。实验结果表明,扫描得到的人体数据完整,细节特征保持且速度不足一秒,可以满足人体测量的要求。     

基于液晶系统的规则点编码技术研究

研究了基于液晶的规则点空间编码技术.在三维视觉测量系统中,光学投影系统将LCD的图案投射到被测自由曲面上,受被测形面调制形成测量图像.针对LCD图像的特点,依次经过图像平滑、二值化和形态学技术对图像进行处理,并提出基于相关技术的液晶编码技术,获得了物体的三维空间点阵.     

一种改进Papoulis-Gerchberg的多幅超分辨重构方法

为进一步提高拍摄图像的分辨率,提出一种改进的Papoulis-Gerchberg超分辨算法.新算法提出边缘检测方法,可以改善传统方法空间复杂度和重构图像边缘模糊的问题.新算法在原有的算法基础上融于边缘检测,针对多幅同一场景输入图像,在每次Papoulis-Gerchberg迭代过程加入坎尼检测,同时将每步的重构误差投影到下一步重构过程,降低了算法空间复杂度,能有效恢复丢失的边缘高频信息.MATLAB实验结果表明,与现有的经典超分辨重构方法相比,本算法反映图像质量的峰值信噪比和灰度标准差更高,信噪比和灰度标准差比改进前算法分别提高0.5 d B和2.5.从视觉感官上对比,重构图像整体效果也更加清楚,去除了原始重构方法图像边缘叠影现象,有效提高了原始输入图像的分辨率.     

适用于目标跟踪的加权增量子空间学习算法

为了克服目标物外观变化给跟踪造成的困难,提出一种基于加权增量子空间学习的目标跟踪算法.该算法构造了一个可在线更新的子空间作为视频中目标物的外观模型,根据概率转移模型预测得到一组图像样本作为目标物在当前帧中可能出现的图像区域;然后将图像样本投影到该低维子空间中估计每个图像样本为目标图像区域的似然度,以具有最高似然度的样本作为目标在当前帧中的图像区域,通过加权增量的方式调整子空间.实验结果表明：相比基于其他增量子空间学习的跟踪算法,该算法能够稳定、准确地对运动目标进行跟踪.     

Real-Time Digital Image Stabilization Based on Contour

A new digital image stabilization method is proposed for real-time application based on imagecontour. The image intensities are projected to several gray levels by thresholding before extracting contourpoints. Matching position could be found using these contour points. All pixels are still used for refinedmatching near the matching position. This algorithm is more robust against changes in illumination and noise     

双向干线协调控制的改进数解算法

针对经典数解法不能确保得到最优解的问题，提出新的改进数解算法. 明确理想信号位置的移动范围和移动方式，提出初始理想信号位置的概念；提出偏移绿信比的新定义，将信号相对于前、后方初始理想信号位置的偏移绿信比分别称为前、后投影绿信比；通过寻找绿波带宽度与前、后投影绿信比的关系，证明在理想信号移动的过程中绿波带宽度的变化次数等于干线交叉口的数量. 预先计算前、后投影绿信比，避免在移动理想信号位置时对绿时损失的重复计算. 研究结果表明，改进后的数解算法相比经典数解法，可以得到最大绿波带宽，并且在结果相同的情况下计算量更小.     

基于彩色伪随机编码结构光特征提取方法

为增强三维重建过程中弱纹理目标的特征信息,提出一种基于彩色方格伪随机编码结构光的特征提取方法。设计一幅由五种彩色方格组成的伪随机编码结构光图案并将其投影到目标物体上。建立一种梯度算子模板对降采样图像中角点进行粗定位,然后进行局部非极大值抑制。将Harris算法推广到彩色多通道图像,对原图像粗定位区域进行角点检测,进而确定彩色图像中角点的精确位置。试验结果表明,在被测物体表面颜色和纹理结构均不丰富的条件下,提出的方法依然能够有效地保证特征提取的精度,具有较强的鲁棒性。     

基于柱面反投影算法的三维物体表面纹理重建

从图像中提取纹理用作纹理映射是三维重建的常用方法之一,然而通过相机获取的照片纹理经常存在失真变形．不能直接用于纹理映射,故需要研究失真纹理的校正针对圆柱面物体提出一种柱面反投影算法,将物体在圆柱面上的影像纹理投影到二维视平面上显示,并用线性插值算法对缺损的像素值进行插值校正,然后利用SIFT（Scale Invariant Feature Transform）尺度不变特征点匹配算法对校正后的纹理图像进行特征点提取与匹配,最后采用加权平滑算法实现图像的拼接,从而得到宽视角的纹理图像．实验表明,利用上述方法能够有效地生成三维重建所需的纹理．