基于球面坐标定位算法的鱼眼图像校正方法

鱼眼镜头因其宽视场和短焦距而广泛应用于机器人导航、智能交通等领域。但鱼眼镜头拍摄的鱼眼图像存在较大程度的扭曲失真,所以图像校正问题值得研究。本文提出了基于球面坐标定位算法的鱼眼图像校正模型算法。首先运用预处理把鱼眼图像中的有效区域识别并提取出来。然后采用扫描线逼近法,得到较快的速度和较好的识别效果。由于不需要对图像进行标定,因此只选用二维算法进行校正。最后将球面坐标定位算法和双线性灰度插值方法相结合,并与传统的球面投影法进行对比试验。实验表明,与传统的球面投影模型相比,球面坐标定位模型运行速度更快、图像校正质量更好。     

一种基于经线模型的鱼眼图像校正算法

鱼眼镜头所拍摄的图像具有严重的畸变。为了消除鱼眼图像的畸变,提出了一种改进的基于经线模型的校正算法。该算法首先建立经线模型,然后利用改进的校正算法对鱼眼图像进行校正,再建立半圆模型对校正过的图像进行修正,得到最终的图像。该算法不需要进行鱼眼镜头的标定以及参数的估计,通过建立全局统一的模型,对鱼眼图像进行校正。通过对模型图像和真实图像进行实验,结果表明,文中提出的算法能高效快捷地对鱼眼图像进行校正,而且具有较好的效果。     

一种改进的鱼眼图像轮廓提取算法

对鱼眼图像进行轮廓提取是利用鱼眼图像生成球面全景图的前提,鱼眼图像轮廓提取的扫描线逼进算法具有计算量小、速度快的优点,应用较广。针对其存在对噪点抑制能力不足的缺点,提出建立新的扫描线、控制阈值的选取以及对半径进行修正等方法对扫描线逼进算法进行改进,以提高算法对噪点的抑制能力,增强校正畸变能力。实验证明,算法能准确地提取鱼眼图像轮廓,计算量小,实时性好,获得了良好的校正效果。     

鱼眼图像轮廓提取方法的对比

要从鱼眼图像恢复出实际的场景图像,其前提是必须准确的提取出鱼眼图像的轮廓,而提取鱼眼图像的轮廓也就是确定鱼眼图像的中心和半径.从提取鱼眼图像轮廓着眼比较了最小二乘拟合法、面积统计法、扫描线逼近算法、改进的扫描线逼近算法等各自的优缺点.其中改进的扫描线逼近算法具有准确地提取鱼眼图像轮廓,计算量小,实时性好,校正效果好的特...     

一种改进的鱼眼畸变校正算法

畸变是鱼眼镜头的最大的问题,针对这一情况,提出一种利用双椭圆模型对鱼眼镜头进行畸变校正的算法,在改善鱼眼畸变的情况下,同时能够保障实时输出;对鱼眼图像进行边缘扫描和检测,采用线性拟合的方法获取鱼眼图像的光心和半径,经过双椭圆模型寻找校正前和校正后图像的映射关系,调用GPU加速处理,达到实时输出的效果,经过实验对比,针对鱼眼镜头引起的畸变问题进行校正并且能够实时输出;     

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.     

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。     

一种新型鱼眼图像轮廓提取算法

提取鱼眼图像轮廓是利用鱼眼图像的前提。传统提取鱼眼图像轮廓的扫描线逼近法对噪点抑制能力不强,精度差。本文提出了一种改进后的扫描线逼近算法,通过图像二值化,和切点的多级判定,增强了抑制噪点的能力,提高了算法的准确度。实验结果表明,算法能够精确快速地计算出鱼眼图像轮廓参数。     

鱼眼图像轮廓提取及校正研究

提出鱼眼图像轮廓提取的扫描线逼近算法,算法能够准确地求取鱼眼图像的圆心坐标和半径,特别是在鱼眼图像圆形轮廓区域内存在大量黑色像素点、统计算法失效的情况下,该算法仍能准确地提取图像轮廓,计算图像定位参数,具有明显的优越性.在此基础上,采用球面坐标定位校正方法进行图像扭曲变形校正,取得了较好的图像校正效果.     

一种不断重定位圆心的鱼眼图像校正方法

针对鱼眼图像传统经度坐标校正效果不明显,提出了一种新的鱼眼图像2D校正算法,通过对每一条畸变的经线,不断重定位圆心位置,重新计算经线上点的坐标,有效地校正桶形畸变.该算法不用进行鱼眼镜头的标定以及参数的估计,也不用寻找三维空间点信息以及在各种坐标系之间进行转换.通过与传统校正算法进行对比,发现本算法能高效快捷地对鱼眼图像进行校正,而且具有较好的效果.     

基于双线性插值的鱼眼图像校正方法

鱼眼镜头具有大视场、短焦距等优点,近年来被广泛应用到不同的领域。由于鱼眼镜头成像存在较大的畸变,目前主要用来目标监测,在目标物体的识别方面应用得很少。为此,提出一种基于球面透视投影约束的鱼眼图像校正方法,并用双线性插值法对校正后的图像进行填充,为鱼眼镜头在目标物体识别跟踪方面的应用做了准备工作。实验结果表明采用上述方法能够很好地对鱼眼图像畸变进行校正,且校正后的鱼眼图像符合人的直观感觉,真实感较强,图像边缘清晰。     

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。     

激光瞄靶训练系统中鱼眼图像的校正

讨论了激光瞄靶训练系统中鱼眼图像的校正问题.根据胸环靶图像各环宽度相等的特性,使用最小二乘法拟合图像上各点到镜头光心的距离和无畸变距离之间的映射关系,实现了靶心与光心重合情况下鱼眼图像的校正和成绩判定方法.在靶心与光心非重合情况下,通过连接靶心与光心所在的直线,求出该直线与各环交点到光心的距离和无畸变距离,拟合新的映射关系.实验结果表明,校正后判定射击成绩精度达到0.1环.     

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。     

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.     

鱼眼图像径向畸变校正的一种新方法

由于鱼眼相机视场广阔在很多领域都得到了广泛应用,但其图像存在着明显的径向 畸变,需要在应用之前加以校正。为此分析了径向畸变模型解析解的非唯一性;根据径向畸变的 对称性,得出了畸变直线与理想直线之间的关系,即畸变校正的解析表达式;提出了一种鱼眼图 像径向畸变校正的新方法。实验证明,该方法计算简单,能有效校正包含直线特征的场景。     

基于柱面模型的鱼眼影像校正方法的研究

鱼眼镜头突破普通相机对视场的限制,然而它存在畸变。从基于球面透视的柱面模型出发,介绍如何对整幅鱼眼影像进行畸变校正,提出一种基于球面透视的柱面模型的等弧长映射方法,并给出具体算法的推导,实现了对鱼眼影像畸变的校正,取得了较好的效果。     

改进YOLOv5网络的鱼眼图像目标检测算法

针对目标检测算法应用在鱼眼图像数据集上检测精准率低、算法实时性差等问题,提出了在化工场景下利用改进网络YOLOv5进行鱼眼图像中的目标检测算法。由于无公开化工场景鱼眼图像数据集,提出了利用不同类型图像间像素点的坐标关系,将数据集转换为同鱼眼图像具有相同畸变效果的图像。为消除鱼眼图像中有效区域外的冗余信息,将线扫描算法应用到YOLOv5s数据预处理阶段。为在缩减模型的同时保证算法的检测精准率,提出了采用注意力机制scSE和空洞卷积来改进轻量级网络ShuffleNetV2,并利用改进后的轻量级网络代替原YOLOv5s中主特征提取网络。实验结果表明,在实验设置相同的条件下,改进后的算法在模型从27.4 MB缩减到14.2 MB的情况下,检测精准率从97.86%提高到98.46%。     

鱼眼变形立体图像恢复稠密深度图的方法

使用普通镜头立体视觉无法实现近距离或大视场的立体感知,鱼眼镜头立体视觉可以解决这一问题,因为鱼眼镜头的视场角可以达到180^0。鱼眼镜头获取大视场的同时也引入了严重的图像变形。文中讨论了一种使用三个鱼眼镜头摄像机构成的多基线立体视沉系统恢重近距离大视场稠密深度图的方法。为了高精度恢复稠密深度图,作者采用图像局部规范化方法、鱼眼变形图像校正方法、基于仿射变换区域匹配的相似性极小化准则,来实现鱼眼变形立体图像对应性求解。文中最后给出了用真实物体和场景的大变形图像来恢复稠密深度图的实验结果。     

基于MSCR与CS-LBP的鱼眼图像特征区域匹配方法

相比普通镜头,鱼眼镜头拥有更大的视场角,甚至可以直接获取半球域的图像信息,在立体视觉领域,应用鱼眼镜头来采集全景图像可减少镜头及图像采集模块数目,简化系统、提高运算速度、降低成本。但同时鱼眼镜头图像也存在一定程度的畸变,越靠近边缘畸变越严重。因此,在光轴正交或是角度更大的立体视觉系统中,进行相关图像的特征点匹配存在困难,直接影响立体视觉系统的应用效果。然而采用一种具有仿射不变性的图像匹配算法即可解决这个问题,首先提取原始图像的MSCR特征区域,其次引进CS-LBP算子对各个MSCR区域进行特征描述,应用特征权重的卡方距离比较法进行唯一匹配,最后进行椭圆拟合及连线标记使得匹配结果可视化。且通过实验验证了此方法的稳定一致性,可应用于大旋转角度的鱼眼图像的特征匹配。