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。     

基于视觉的智能车图像畸变校正算法研究

赛道检测的准确性及可靠性对智能车的控制至关重要,针对智能车系统路径识别以及方向控制、速度控制需求,需要为导航路径参数提取提供准确的视觉图像信息。为此对智能车视觉图像畸变原理进行了分析,建立了图像的畸变的数学模型,分别分析了垂直和水平方向的畸变模型,针对垂直方向畸变采用了近疏远密的校正算法,针对垂直方向畸变给出了梯形水平校正算法。实验表明,以上方法可以很好地校正视觉图像在垂直和水平方向的畸变。     

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.     

基于模拟视频信号差分和射影畸变校正的图像系统

视觉传感器越来越多地应用到嵌入式系统中,通常对视频信号的处理是先对模拟信号数字化,然后再利用嵌入式处理器进行计算。大量的数据和处理器处理能力的差异尤为显著,以至于限制了视觉传感器的广泛使用。本文提出一种基于硬件的模拟差分处理以及射影畸变校正的图像系统,通过像素模拟信号的差分实现边缘检测,同时通过查表校正在摄像头的像平面与地面不平行时产生的图像射影畸变,便于后续的图像处理和模式识别。该方法提高了信号处理的实时性,减轻了视觉传感器对处理能力的依赖。     

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。     

基于非均匀采样的图像射影畸变硬件校正

当摄像机的像平面与拍摄面不平行时,图像必然发生射影畸变,给后续的图像处理和模式识别带来不便。现有校正方法大都在得到畸变图像后,通过实时计算或者查阅畸变表恢复图像像素间的度量关系。本文提出了一种基于非均匀采样的硬件图像校正采集系统,通过FPGA控制A/D采样器对模拟图像信号进行非均匀采样,实现图像的实时畸变校正和采集。为减小采样误差,还提出了一种倍频方案。仿真表明本系统可以代替软件校正算法,其硬件系统可拓展至其他应用。     

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。     

基于圆序列的多帧对齐和径向畸变校正算法

传统的相机的畸变校正方法都需要人工干预不能直接计算,即需要事先放置特定的标定参照物或人工指定对应信息。文章提出了一种基于旋转运动视频序列的多帧对齐,可直接计算相机的径向畸变参数。给出了旋转运动参数模型和对齐多帧图像的优化函数以计算畸变参数,推导了目标函数的线性化公式,然后用阻尼最小二乘法优化计算径向畸变参数和旋转运动场参数。试验显示它对变形图像能给出很好的校正。     

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。     

Theory and Practice of Projective Rectification

This paper gives a new method for image rectification, the process of resampling pairs of stereo images taken from widely differing viewpoints in order to produce a pair of matched epipolar projections. These are projections in which the epipolar lines run parallel with the x-axis and consequently, disparities between the images are in the x-direction only. The method is based on an examination of the fundamental matrix of Longuet-Higgins which describes the epipolar geometry of the image pair. The approach taken is consistent with that advocated by Faugeras (1992) of avoiding camera calibration. The paper uses methods of projective geometry to determine a pair of 2D projective transformations to be applied to the two images in order to match the epipolar lines. The advantages include the simplicity of the 2D projective transformation which allows very fast resampling as well as subsequent simplification in the identification of matched points and scene reconstruction.     

一种基于双目立体视觉的图像校正算法设计

立体校正作为立体匹配的先决条件,能消除图像对对应像素的垂直视差,有效地提高立体匹配的精确度.针对校正带来的图像失真问题,研究了一种新的非标定相机的立体校正方法.该方法首先利用SIFT算法提取匹配点,再结合极线校正准则和雅可比行列式来构建能量函数,通过最小化能量函数求得基础矩阵和校正投影变换矩阵,并在像素级上优化了投影变换矩阵.研究结果表明:所设计的校正方法有效地减小了校正误差,更好地保持了原图像的重采样,降低了图像的失真度.     

Projective Rectification with Reduced Geometric Distortion for Stereo Vision and Stereoscopic Video

Projective geometry has been proved to be a useful tool for solving the rectification problem without camera calibration. However, if the matrices used for projective rectification (homographies) are not constrained properly, the rectification process can cause great geometric distortion. For visual application, e.g., tele-operation for remotely controlled robot arm, rectification with minimum geometry distortion should be pursued. In this paper, we propose an improved algorithm to minimize the distortion by combining a newly developed projective transform with a properly chosen shearing transform. Experimental data show that our proposed method works quite well for all the image pairs under test. Comparison with other available methods based on visual inspection and numerical data demonstrates the superiority of the new approach.     

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。     

一种无需基础矩阵的鲁棒性极线校正算法

立体视觉校正也称为极线校正,它的目的是使得立体图像的对应极线平行于水平方向,消除垂直方向上的视差,从而使得在立体匹配过程中可以更为快速准确地寻找对应点.在传统的投影校正算法的基础上提出了一种鲁棒性校正算法,直接通过原始匹配点计算投影变换矩阵,利用遗传算法良好的全局搜索能力和Levenberg-Marquardt算法稳定快速的局部搜索功能进行分步优化计算,同时本算法采用了随机抽样一致算法（RANSAC）鲁棒估计思想,避免了由于对应点噪声引起的误差.此外,还针对两个平行放置的摄像机之间具有较小运动的情况,提出了一种鲁棒的优化函数.实验结果说明,该算法是一种有效的极线校正方法.     

一种图像校正重采样效应的评估及优化方法

分析了图像校正中重采样效应的主要表现形式，建立了一种重采样效应的评估方法．在此基础上，根据图像投影变换及校正图像上基础矩阵的性质，给出了两种类型的图像校正不变量，提出了一种独立于图像校正过程的重采样效应优化方法，通过投影区域修正的方法提高校正图像质量，实验证明，该方法能够有效的降低图像变形，减少图像分辨率的损失．     

变形文档图像的矫正方法研究

针对文档表面易发生弯曲变形从而影响文档图像识别率这一问题,通过建模恢复文档表面形状,并运用参数化插值的方法实现了变形文档图像的矫正。本文讨论了基本理论及方法,并对算法的设计及实验中开发的平台进行了介绍,实验数据表明本方法可以有效的实现文档图像的矫正。