智能车路径识别中图像信息的矫正

针对智能车采用摄像头识别路径过程中,提取图像信息的畸变问题进行矫正研究。分别对垂直方向、水平方向图像的畸变进行算法处理,给出实现过程。矫正后图像与实际赛道更契合,保证了智能车识别路径的正确性、有效性。     

基于建立校正量场的鱼眼图像快速校正算法

针对鱼眼图像校正中在纵向方向校正效果不佳,中心关键区域不突出以及鱼眼有效区域提取效率低的问题,通过遍历横竖两个方向的中垂线以获得有效区域图像.在畸变点周围建立校正量场,在校正量场中建立畸变点与校正点之间的几何关系,遍历每个畸变点,并根据校正关系获得校正量,获得校正图像后,为获得光滑图像,结合hermite插值算法对校正图像进行插值运算.首先实验表明,新的提取算法效率大幅提高,并获得较准确有效区域,提取有效区域后校正算法对视图主要区域的校正和纵向方向的畸变取得较好效果.上述提取算法和校正算法提高校正速度,提高校正效果,具有较强的可行性和有效性.     

一种基于神经网络的畸变图像校正方法

由于摄像机获取的图像存在几何畸变，因此在对图像进行定量分析前，必须校正畸变。针对传统的畸变图像校正方法，其所建立的畸变数学模型，不仅求解畸变参数复杂、计算量大，且存在很大的数值计算误差的问题．提出了一种基于神经网络的畸变图像校正方法。该方法首先运用图像处理技术从一标准模板的畸变图像中提取样本，然后以样本像素坐标作为网络输入来对神经网络进行训练。由于该训练好的神经网络能够实现畸变图像与非畸变图像之间的映射关系，因此能达到校正图像畸变的目的。最后对该校正方法进行了实验，给出并分析了校正实验结果，校正效果令人满意，并已成功地用于焊接机器人视觉系统。     

广角图像畸变校正算法的研究与实现

为了校正广角图像的非线性畸变,提出一种新的数字校正方法来消除畸变。首先利用网格模板校正的方法,根据畸变图与理想图对应像素点的映射关系,得到畸变图像点在x轴和y轴方向上的偏移量。然后采用三次B插值函数对曲面插值,得到畸变像素点的偏移量曲面,由偏移量曲面和畸变点的坐标实现各像素点的坐标变换。最后通过双线性插值法完成灰度重建得到无畸变的图像,从而实现对广角图像的校正。为了测试该算法的速度性能和可靠性等指标,在DSP平台上运行此算法。实验结果表明该算法能够对广角畸变图像进行快速有效的校正。     

一种全景图像浏览器的设计与实现

全景图像存在几何畸变,全景图像浏览器的作用就是根据用户的视线方向以及观察焦距,对全景图像进行实时的畸变校正,提供给用户符合视觉习惯的局部图像.本文对现有的球面全景图像畸变校正算法进行了研究和改进,采用双线性插值、查询线性表等方法设计实现了一个高实时性、高精度的全景图像浏览器PanoViewer.     

基于BP神经网络的畸变图像校正方法研究

针对传统的非线性畸变图像校正方法存在模型建立较难等缺点,本文采用基于神经网络畸变图像校正方法,首先将免疫学中的克隆选择算法引入量子遗传算法,然后将这种混合的量子遗传算法和BP算法有机结合,优势互补作为神经网络的学习算法用于畸变图像的校正。实验结果表明该方法具有很高的精度。     

针对鱼眼图像边缘校正缺失的快速校正算法

针对鱼眼图像校正中水平方向畸变以及边缘缺失的问题,通过引入可控参数控制边缘部分的校正范围,同时融合三角计算以及参数变换,获取校正关系,使映射面与鱼眼图像达到最佳匹配结果.获取校正关系后运用双线性插值算法对校正图像进行插值运算以填充图像.实验表明,算法对视图主要区域和边缘部分畸变的校正取得较好效果,边缘部分信息流失较少,主视图区域畸变角度明显减小,校正后图像与未畸变源图像相比结构相似性高,尽可能大的保留鱼眼图像信息,算法效率提高,算法运行时间缩短近50%.该鱼眼图像校正算法在校正效率以及校正效果上都有显著提高,具有可行性和有效性.     

精确校正图像的径向畸变和倾斜失真

对于用图像进行几何检测,由数码相机生成的图像存在一些固有缺点,如存在径向畸变、倾斜几何变形等。为此提出了一种可同时精确校正数码相机图像的径向畸变和倾斜失真的算法。该算法基于标准网格,首先分别建立倾斜变形模型和径向畸变模型,由此建立目标图像的倾斜变形和径向畸变的联合变形模型;然后用最小二乘法和最优化算法求根据联合失真模型求得标准网格的失真参数,利用该参数可校正同等条件下获得的目标图像;最后对实际图像进行了校正实验,获得了满意的校正结果,说明该算法能有效地同时精确校正图像的径向畸变和倾斜失真。     

基于主方向检测的畸变车牌字符图像校正方法

本文提出了一种对畸变字符图像快速变形校正的算法,它主要是通过对字符主方向的搜索来求取倾斜图像的有关参数。该算法计算形变区域的水平及垂直差分并设计出判别函数,进一步搜索出使判别函数达到最大的主字符方向并进行校正,最后给出了一种图像毛刺的剔除方法。实验表明,本文介绍的算法充分利用了畸变字符图像的特征,同时使用了较优化的快速搜索策略,取得了较好的实际结果。     

非标定立体图像对鲁棒性校正新算法

传统的非标定图像校正都是依赖于基础矩阵的精度。而该方法根据图像校正基本准则，提出一种无需高精度基础矩阵的鲁棒性图像对校正算法，基础矩阵只是提供迭代优化的初始数值，并且与需要基础矩阵的方法相比较，结果表明该方法有效地消除垂直视差，能够较好地处理射影畸变问题。     

煤矿鱼眼畸变图像校正

针对煤矿井下视频监控系统中鱼眼图像的畸变问题,根据理想球面透视投影模型的保线性约束条件,提出一种面向内容的校正参数自动获取方法,即通过对鱼眼畸变图像进行数学形态学和随机霍夫变换预处理得到所需的图像边缘特征直线,然后统计水平和垂直线段在总线段中的比例,分析统计结果,获取最佳校正参数。为了减少图像信息过多对校正参数获取过程的影响,对理想球面透视投影模型进行了改进,提出一种改进的鱼眼畸变图像校正方法,实现了对图像中心的转移和部分区域的放大。实验验证了该方法对鱼眼畸变图像的校正效果较好。     

一种改进的单目机器人立体视觉系统校正方法

基于三棱镜的单目立体视觉系统具有高集成度、低功耗、易装配等特点,但外置的棱镜也会引发不规则的图像畸变,影响成像质量。首先采用双边滤波函数对目标图像进行降噪处理,增强图像中的边界,有效提高标定图像中的特征点提取的准确性;然后结合透视投影中的直线性、交比一致性和没影点收敛性等投影不变性提出一种改进的自适应畸变校正算法。该算法无需畸变模型及畸变参数,通过校正前后特征点的偏移,最终得到畸变校正所需的像素位移图。实验对比了多组图像的特征提取效果和畸变校正结果,并比较了不同校正方法对于系统中产生的不规则畸变的校正效果,结果表明该算法具有鲁棒性和准确性,提高了机器人视觉系统的准确度。     

压敏漆技术中的图像几何畸变校正研究

针对压敏漆技术中有风条件下飞机图像的几何畸变问题,给出了一种建立三角网进行校正的方法.该方法以飞机表面的人工标志点与自选的边缘控制点相结合构成三角网控制点,改进了SUSAN算法实现边缘控制点的选取,采用Delaunay三角剖分建立三角网,最后利用基于Bresenham画线算法的快速算法实现三角形区域的图像重绘.对变形的飞机模型图像进行了畸变校正和结果分析,取得了很好的校正效果,有助于提高压敏漆技术中飞机表面压力测量的准确性.     

基于像素位移估计的水下湍流退化图像畸形校正算法

针对由湍流引起的水下畸变退化图像,提出了一种基于估计畸变帧相对于参考帧的像素移位来校正畸变图像的算法。通过自定义度量标准选择参考帧和清晰度较高的输入帧序列,使用像素配准、二维配准和核相关滤波算法对畸变图像进行复原和重建。为验证该算法,分别进行了室内水下湍流模拟系统实验及海洋实地实验,并将实验结果与盲复原算法、凸集投影超分辨率重建算法进行对比。从主观评价上, 图像畸变得到了有效抑制;从客观评价标准来看,指标高于传统的复原和重建算法。实验结果说明,该算法有效提高了水下湍流退化图像的去畸效果,为海洋目标检测的准确作业提供了保证。     

畸变环境下的序列图像融合技术研究

红外气动光学效应、大气扰动、湍流等会造成图像的畸变,为了对图像进行准确分析、识别,需要获取畸变校正后的图像.研究了在时变的畸变环境中,通过对拍摄到的序列图像进行处理,消除畸变影响来获取高质量图像.结合图像配准技术,充分考虑到配准后的各图像的质量指数,提出了一套新的畸变环境下的序列图像融合算法.通过在真实数据集上的系列实验,证实了算法的有效性.     

一种大视场镜头的畸变校正方法

大视场镜头因其可得到较大视场的图像而获得广泛应用,但由于镜头的原因,导致成像的桶形畸变,在直接使用从镜头获取的图像时,会影响对图像的后期处理和分析。针对这种情况,在分析畸变产生原因的基础上,提出一种改进的桶形畸变校正方法。根据畸变与焦距、成像高度之间对应的变化规律提出一种改进的半球形畸变校正模型,并计算近似畸变率,以进行反向映射及双线性插值来得到校正后的图像,设置可调整的参数,给出参数的确定方法和选择范围。最后,利用畸变的对称性降低了校正的计算复杂度和时间。实验结果表明,该算法对广角镜头产生的桶形畸变获得了较好的校正结果,降低了平均畸变率误差。该算法能够准确地校正畸变图像,不需要特定模板和标定参数,计算简单容易实现。     

摄像头阅卷系统关键技术的分析与应用

在分析各类图像阅卷系统的基础上,阐述了摄像头阅卷系统中需要解决的关键技术问题有：对光照不均的图像处理,透视变形图像的校正处理。提出对图像进行二值化处理时采用局部平均阈值解决光照不均匀的问题;采用的基于矩形角点几何变换的畸变图像校正算法,分两步完成图像的倾斜校正和透视校正,并给出了变换公式。实践表明系统中采用的算法处理速度快、畸变图像校正效果好,图像识别率高,达到实用要求。     

一种基于斜率的摄像机畸变校正方法

普通 CCD摄像机在成像时都存在畸变成像误差 ,在机器人视觉检测及自动装配中 ,有效地进行误差校正对准确确定物体的位置具有重要的意义 .本文采用带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型 ,提出一种基于线段斜率的方法 ,对摄像机镜头的径向畸变进行校正 ,不必标定太多的摄像机的外参数 ,方法简洁 ,适合于视觉系统中对摄像机畸变的实时校正 ,或对摄像机捕获的图像进行几何校正 .实验表明 ,具有很强的鲁棒性和较高的校正精度     

基于基本矩阵的相机畸变差校正方法研究

在计算机视觉的应用领域中,为了提高图像量测和三维重建的精度,必须对相机的畸变误差进行修正.本文提出了一种基于基本矩阵的相机径向畸变的自动校正方法,该方法不需要预先获得场景的结构信息和相机的内部参数,仅利用两张影像同名点集之间的内在几何关系,即可求取相机的径向畸变系数,进而可对这两幅图像的畸变误差进行自动校正.实验结果表明,该方法是一种有效的畸变图像校正算法,能够获得到满意的校正结果.     

基于MATLAB的图像畸变校正技术及其实现

本文从畸变产生原因,畸变校正原理及校正的MATLAB程序实现算法对发生畸变的图像严重影响机器视觉系统识别与鉴定等作介绍.