基于等间距线的几何畸变校正

摄像机视觉测量系统中图像存在几何畸变,会降低尺寸测量精度,必须进行校正.目前基于单张图像的畸变校正方法主要有标定板特征点转移矩阵的非参数化方法和利用特征点共线性或无穷点约束条件的参数化方法,由于上述方法需要获取多个特征点的坐标,而获取孤立的坐标点容易造成误差,使得校正效果不好.提出采用等间距线方法,利用畸变模型建立间距...     

书籍扫描图像几何畸变校正

提出一种图像扫描技术,解决书籍扫描时图像背景灰度不均匀、线性几何畸变、以及非线性几何畸变等问题。这个方法不依赖扫描仪的参数。通过对图像的预处理,选取适当的采样窗口,基于直方图背景分析导出背景灰度因子,校正背景灰度不均。提出了一种线性几何畸变校正算法,用横向数值校正算法解决了非线性畸变的问题。     

一种基于几何性质的鱼眼图像校正算法

为快速、高效地校正具有径向畸变的鱼眼图像,提出一种基于几何性质的校正算法。根据投影不变性原理以及径向畸变的几何特性,计算畸变直线的斜率,并通过求解线性方程组得出多项式校正模型的参数。实验结果表明,该算法能够以较低的运算复杂度获得较高的校正精度,相比于采用数学迭代拟合直线的方法,该算法在图像整体校正质量上有明显改善。     

机载多光谱扫描图象几何畸变的全自动校正

分析了引起机载多光谱扫描图象几何畸变的各种主要因素，提出并建立了利用由惯性导航系统同步记录的飞机姿态、运动和位置参数校正机载多光谱扫描图象几何畸变的方法模型。试验结果表明，与传统采用控制点的方法相比，该方法不仅具有较高的校正精度，而且可由计算机全自动完成。     

基于灭点的径向畸变自动校正方法

镜头畸变影响着三维重建、几何量测等工作的质量。本文根据图像中的灭点几何约束条件,提出一种基于灭点的弱径向畸变自动校正方法。为避免包含畸变中心参数的非线性模型优化结果的不稳定性,本文在求解径向畸变系数之后进一步对畸变中心进行优化。首先根据灭点几何约束条件建立关于灭点与径向畸变系数的非线性模型,使用LM算法估计灭点坐标与径向畸变参数,然后根据质量评价准则对畸变中心和径向畸变系数进一步迭代优化;最后,通过真实图像对该方法的可行性进行分析验证。本文充分利用图像中的灭点属性,提出一种新的镜头径向畸变校正方法。实验结果表明,该方法能够有效的对径向畸变进行校正,并克服了传统校正方法的不稳定性。     

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。     

图像几何畸变精校正研究

卫星传感器在成像过程中会受到诸多因素的影响,使得所获取的影像在几何位置上发生畸变,几何校正的目的就是尽可能消除这些畸变的影响。本文主要研究了用于消除图像几何畸变的两个几何校正模型：多项式模型和MQ模型（Multiquadric Fuctions）,对MQ模型中的系数R进行分析实验提出了一种新的R值的确定方法,与原来的R值相比新的R值能够进一步提高模型的精度;将多项式模型和MQ模型结合使用的Göpfert’s算法引入到卫星影像几何精校正中,实验表明,能够取得比较高的校正精度.     

双目图像校正VLSI硬件电路结构设计

针对已有立体视觉中双目图像校正算法计算复杂度较高,不适合硬件实现的问题,提出了一种双目图像几何校正模型,并设计了VLSI硬件电路结构。利用网格模板标定法获取畸变校正模型参数,进行单目畸变图像的校正;再借助双目标定算法获得双目图像校正外部参数,得到立体校正模型,进行立体校正。结合畸变校正模型和立体校正模型,设计一个新的双目图像几何校正模型,并基于此模型设计双目图像几何校正VLSI硬件电路结构,具有较好的几何校正效果,也能够保证校正后的双目图像分辨率。     

无人机遥感图像几何畸变校正全过程控制方法研究

几何畸变是一种常见的像素点突变行为,在无人机遥感图像中,像素点几何畸变行为的表现能力越强,遥感主机对无人机图像的控制能力越弱。为准确校正像素点几何畸变行为,提升遥感主机对无人机图像的控制能力,针对无人机遥感图像几何畸变校正全过程控制方法展开研究。提取无人机遥感图像的几何描述符,并定义畸变像素点的尺度空间,完成对畸变像素点的配准处理。针对几何畸变像素点实施重采样,通过计算畸变校正参数的方式,求解校正处理函数,实现对无人机遥感图像几何畸变的校正。利用畸变校正交点,确定图像几何畸变区域的覆盖范围,再联合控制对象标定条件,完成对无人机遥感图像几何畸变校正的全过程控制。实验结果表明,所提控制方法的应用,可以避免几何畸变节点处的像素值出现明显变化的情况,畸变前后的像素差不超过5.0pt,能够实现对无人机遥感图像中像素点几何畸变行为的精准校正,符合实际应用需求。     

由灭点进行径向畸变的自动校正

目的镜头畸变影响着3维重建、几何量测等工作的质量。根据图像中的灭点几何约束条件,提出一种根据灭点进行弱径向畸变自动校正方法。方法为避免包含畸变中心参数的非线性模型优化结果的不稳定性,在求解径向畸变系数之后进一步对畸变中心进行优化。首先根据灭点几何约束条件建立关于灭点与径向畸变系数的非线性模型,使用Levenberg-Marquardt(LM)算法估计灭点坐标与径向畸变参数,然后根据质量评价准则对畸变中心和径向畸变系数进一步迭代优化;最后,通过真实图像对该方法的可行性进行分析验证。结果采用不同的数据对径向畸变进行了有效地校正,并采用校正后的数据进行了相机标定,标定结果相对于传统基于非量测校正方法有明显的提高。结论充分利用图像中的灭点属性,提出一种新的镜头径向畸变校正方法。实验结果表明,该方法能够有效地对径向畸变进行校正,并克服了传统基于非量测畸变校正方法的不稳定性。     

增强现实中的摄像机径向畸变校正

增强现实系统中,有效地进行摄像机镜头畸变校正对提高虚拟环境的精确性具有重要意义.首先提出一种基于成像几何的畸变校正方法,采用带有一阶径向畸变的摄像机模型,对镜头径向畸变进行校正,再根据校正后的图像计算摄像机投影矩阵.实验表明,基于成像几何的畸变校正算法具有较高的畸变校正精度,640×480的图像中,最大畸变量达90多个像素.与利用理想针孔摄像机模型得到的增强现实环境相比,畸变校正后得到的叠加结果更为精确.     

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.     

一种基于基本矩阵的相机畸变差自动校正方法

在计算机视觉的应用领域中,为了提高图像量测和3维重建的精度,必须对相机的畸变误差进行修正。为此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。试验结果表明,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。     

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。     

基于机器视觉的现实叶片面积测量方法的研究

叶面积是一些作物栽培中常用的指标，也是农作物的产量和品质的评价指标，而现实中获取的叶片图像都具有一定程度的几何畸变。本文研究了利用机器视觉技术对有透视畸变的叶片图像进行几何校正，使校正后图像尽量接近于叶片在无透视畸变情况下能获得的图像，统计图像中目标象素点总数利用数学关系即可求出叶片面积。该处理方法大大降低了野外活体叶片面积的测量难度。     

数码相机设计中图像几何畸变校正的实现

由于光学镜头的生产工艺等原因，数码相机拍摄图像常常会出现非线性的几何畸变。针对这一常见问题，采用基于MSE拟合、双线性插值的方法对拍摄图像进行校正。实验结果表明，该方法能够在保证无颜色失真的条件下获得较为理想的校正结果。     

卫星影像仿射畸变的自动校正方法

针对卫星影像存在的仿射畸变,研究并给出了一种实用的自动校正疗法。分析了仿射畸变模型参数的计算方法,对几何校正控制点进行了自动选定,辨识出了畸变模型参数,采用均值法及中值法对模型辨识参数进行优化处理,进而通过坐标变换及灰度的双线性插值实现卫星影像仿射畸变的自动、精确校正。仿真实验结果说明了该方法的可行性、有效性。     

遥感图像的几何畸变校正方法研究

该文通过对遥感图像的几种主要几何误差计算,论述了一种直接利用图像几何误差公式和多项式近似校正相结合的图像几何畸变校正方法,并以实例证明了利用该文算法经过重采样能够得到清晰、有效的遥感数字图像。     

一种抗几何畸变的景象匹配方法

在分析景象匹配实时图获取过程中几何畸变产生原因的基础上,利用弹上高度传感器和姿态角传感器获取的图像高度和姿态信息,实现了畸变实时图的几何校正,给出了校正实时图大小和偏移量的确定方法,结合匹配计算和匹配结果修正,提出了一种抗几何畸变的景象匹配方法。仿真实验结果验证了该方法的有效性和实用性。     

基于角度不变的线阵推扫式CCD相机几何畸变在轨检校方法

对航天遥感相机进行在轨检校,是提高卫星产品质量,扩大产品应用效果的重要技术内容.文中研究了一种基于角度不变的线阵推扫式CCD相机几何畸变在轨检校方法.该方法利用相机外方元素对于相机视向量夹角角度影响比较小的原理,根据地面控制点和一级产品图像,求解相机视向量夹角,从中提取相机光学部件的畸变模型参数,从而实现相机内外方元素解耦.相机畸变模型采用一维3阶多项式,对焦距和主点等引起的低阶误差能够很好地吸收.该方法用在HJ-1A/B卫星的宽幅盖CCD相机几何畸变校正上,检校误差残留在2—6个像元,和参考数据精度相似,表明取得了很好的校正效果.