应用经纬映射的鱼眼图像校正设计方法

为了消除鱼眼镜头带来的形变,该文提出了一种应用经纬映射的鱼眼图像校正设计方法,推导了消除变形的数学依据,总结出一种不需要任何标定数据,快速的纠正等角鱼眼变形的算法。使用经纬映射图像的校正方法,可以把扭曲的半球鱼眼图像投射为普通照片的四方形状,也即通过投射降低图像的扭曲程度,在视觉上基本达到实用要求。     

鱼眼图像的校正算法

基于鱼眼镜头的全方位视觉系统可应用在很多方面,如全视觉监视、机器人导航等。全方位视觉系统的标定和畸变图像的校正是至关重要的两个部分。本文给出标定鱼眼图像中心和半径的方法,它们算法简单,很容易用软件实现,并通过实验说明它们的有效性。然后用标定得到的参数进行校正。鱼眼成像规律常被用在鱼眼镜头设计中。本文推导出校正模型。基于这些校正模型,得出组合校正模型,并通过实例验证了这种组合校正模型的正确性和有效性。     

鱼眼图像畸变校正算法

根据鱼眼镜头成像的特点,选择合适的图像畸变校正算法,标定鱼眼图像的中心和半径,用标定得到的参数进行校正,推出校正模型,方法简单,易于实现,并对鱼眼图的畸变矫正问题提出意见与看法。     

基于视点纠正的鱼眼图像场景化漫游方法

针对鱼眼图像畸变大、表示的场景信息不直观等特点,本文提出了一种基于视点纠正的鱼眼图像场景化漫游方法。该方法以鱼眼图像所表示的半球空间为观察对象,通过视点的转移在半球空间进行漫游,以对不同区域内的场景信息进行直观的观察。采用鱼眼图像校正算法为基础建立鱼眼镜头的球面映射模型,通过映射关系对以视点为中心的观察区域进行实时校正,当视点变化时对校正后的可视区域进行实时显示从而实现漫游。实验结果表明,通过本文算法能够实现鱼眼图像所表示半球空间的实时漫游,且漫游时显示的校正图像满足直线约束标准。     

基于自制标尺的C臂X光全景图像拼接方法

在对C臂X光图像和现有的医学图像匹配方法分析的基础上,提出了一种基于自制标尺的C臂X光图像拼接方法.该图像拼接方法分为失真校正、图像匹配和图像合成三步,其中图像匹配是算法的关键.首先采用双线性变换模型进行失真校正;然后基于自制标尺,采用图像灰度匹配法对校正后的C臂X光图像进行图像匹配;最后将其余各幅图像间的匹配矩阵均换算成以第一幅图像为基准,据此合成出全景图像.通过尸腿骨X光图像拼接实验验证了该方法的准确性.     

利用鱼眼镜头生成全景图像的方法

介绍了一种利用鱼眼镜头在特殊角度下所拍摄成的图像,以优化的快速展开模型为基础,经过像点坐标变换、双三次插值及内部拼接,生成全景图像的方法。该方法无须运用多幅标准照片拼接,且无须运用柱面模型及成像仪器的参数。最后从MATLAB仿真的实例中验证了此方法的有效性。     

基于SIFT变换和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法

目的 为了复原存在平移、色彩差异、旋转、形变等问题的全景图,提出一种结合SIFT（尺度不变特征变换）和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法。方法 通过SIFT算法匹配出两子图中对应的特征点,利用仿射变换解决图像间的旋转和形变问题,采用RBF神经网络纠正子图的色彩差异,最后利用权值矩阵融合技术实现重叠区域的融合。结果 文中算法在拼接效果上优于其他算法,其拼接效果DoEM值为0.902,图像重叠区域过度平滑,有效地避免了融合区域的亮度块或亮度线。结论 该算法效果好,可解决全景图复原过程中多方面的难题。     

使用雅可比行列式的立体像对校正方法

为了快速、准确地寻找立体像对的对应点,通常要将像对进行校正,以消除垂直视差,提高搜索速度和匹配精度.提出了基于雅可比行列式的立体像对校正方法,使用雅各比行列式对图像校正后的失真进行分析,更好地保持源图像采样.通过对合成图像及真实图像的校正实验,表明所提出方法有效保护了图像的采样,并使图像形变较小.     

利用图像拼接实现微结构的大视场测量

为实现基于图像的飞秒激光烧蚀硅晶片光斑阵列的完整测量,对采集的多幅光斑阵列图像拼接,得到完整的飞秒激光烧蚀光斑阵列图像。首先,对飞秒激光烧蚀光斑图像进行增强处理,对光斑进行方形拟合提取中心点,获取每两个中心点间的像素值,运用线纹对微视觉测量系统标定,获得像素尺寸与几何尺寸之间的比例系数,根据比例系数对像素尺寸与几何尺寸进行换算,得到对光斑阵列的视觉测量值;最后,用拼接后的光斑阵列进行图像测量,得到测量尺寸与实际尺寸间的误差平均值为3.00%。经实验验证,利用图像拼接对微视觉系统大视场微结构进行图像测量是可行的。     

非标定点下的图像校正算法

传统的图像校正方法需要在拍摄现场布放若干标定点.本文给出了一种新的算法,根据摄像机内部的物理结构,结合DLT(直接线性变换)法等相关知识,构造四个虚拟标定点,根据这些虚拟标定点求出校正系数.该算法无需在拍摄现场安放任何标定点就能够完成对图像的校正,得到物体的真实形状.文中使用该算法对六幅拍摄图像进行了校正,检验了该算法的有效性,并分析了产生微小误差的原因,给出了减小误差的方法.