基于双线性插值的鱼眼镜头校正算法

文章通过对基于双线性插值算法的鱼眼镜头校正算法进行分析。从鱼眼镜头成像的基本原理以及成像的光学性特点进行分析,在此基础上对鱼眼镜头成像畸变原来与校正流程进行归纳总结,从常见的图像插值算法进行分析图像校正的过程,并运用三种方法即最近点插值法、双线性插值、双三次插值三种方法进行对比分析,最后根据双线性插值算法的最优性,校正后图像有明显的改善,图像更加清晰。     

基于人眼视觉特性的IRFPA非均匀性校正算法研究

红外焦平面器件普遍存在着非均匀性问题,对红外焦平面阵列(IRFPA)实施非均匀性校正对提高成像质量具有重要意义。传统的IRFPA多点校正算法存在运算量大、实时性能低、实用效果差等问题,为此文章综合人眼视觉特性,提出IRFPA非均匀性多点校正算法。人眼视觉对图像的灰度分辨能力是有阈值限制的,利用这种分辨阈值可以对IRFPA的标定点进行有效压缩,生成像元号-校正系数表,然后通过查找系数表,实现IRFPA的非均匀性实时压缩校正。实验证明,提出的IRFPA非均匀性校正算法较传统的IRFPA非均匀性校正算法实时性能更好,非均匀性降低了0.203%。     

焦平面阵列BP神经网络非均匀性校正及其算法改进

在紫外成像系统中,紫外焦平面阵列的非均匀性是影响成像质量的重要因素.介绍了标准的神经网络算法对焦平面阵列非均匀性的校正,并针对标准的神经网络算法的收敛速度慢的缺点,提出了改进算法.通过matlab对算法进行仿真,结果表明BP神经网络(Back.Propagation Neural Network)算法对焦平面阵列的非均匀性有良好的校正效果,改进后的算法效率有了较大地提高.神经网络非均匀性校正算法可以广泛的运用于其他焦平面阵列的非均匀性的校正中.     

基于两点的红外图像非均匀性校正算法应用

红外焦平面探测器像元响应存在非均匀性,工程应用中需采用相应的非均匀性校正技术。虽然基于场景的非均匀性校正算法很多,但两点校正算法仍是最为成熟和最容易实现的算法之一。介绍了两点非均匀性校正算法,并对1×128线列红外探测成像系统基于FPGA和DSP平台,进行了工程实现及应用,效果良好。     

利用CPLD实现红外焦平面阵列实时非均匀性校正

红外焦平面阵列响应的非均匀性严重限制了红外系统的成像质量,必须在使用时对其进行非均匀性校正.以两点校正方法为例,利用CPLD的高速性和灵活的可编程性,对红外焦平面阵列进行实时非均匀性校正.实验结果表明利用CPLD实现的红外焦平面阵列的非均匀性校正方法简单、效果理想.     

鱼眼图像畸变的双向经度快速校正方法

大视场角的鱼眼镜头在成像时由于不同视场垂轴放大率不同,从而产生畸变使最终成像弯曲变形,这为识别和测量等应用带来了不便。针对传统经度校正方法的不足,将算法改进为双向经度鱼眼图像快速校正算法。通过对鱼眼图像有效区域进行划分,并对不同区域内的畸变点在横、纵两个方向上分别建立校正模型,确定畸变图像与理想图像之间坐标映射关系,求取校正坐标的位置。最后对图像进行非线性拉伸,改善图像中心与边缘放大率不同而产生的"膨胀感",获得符合人眼视觉习惯的图像。运用Matlab对3组图像进行校正实验,结果表明,该算法能快速有效地对鱼眼图像进行畸变校正。     

基于虚拟边框视场光阑的IRFPA自适应非均匀性校正算法

 非均匀性校正是提高红外焦平面阵列成像质量的关键环节.本文提出了一种基于虚拟边框视场光阑的红外非均匀性校正算法.该算法用人工神经网络对边框像元进行初始校正,形成校正虚拟边框,再根据场景信息和帧间位移,将偏置校正参数逐行逐列传递,可消除焦平面阵列全视场响应的偏置非均匀性.由于算法主要基于代数运算,运算量较低,故能根据场景信息自适应地实现快速、高效的一点校正;且不需要对成像系统进行机械结构改造,与传统代数算法相比,适应性更强.真实红外图像与仿真图像对算法的检验结果,证明了方法的有效性.     

基于标定的IRFPA非均匀性校正方法综述

红外焦平面阵列(IRFPA)是红外系统的关键部件,其非均匀性是制约红外系统成像质量的限制性因素.对基于标定的IRFPA非均匀性校正算法进行了原理探讨,阐述了两点校正法、基于埃尔米特插值算法、基于多项式拟合以及最佳平方逼近等几种目前正在研究的标定类非均匀性校正技术.     

基于亚像素配准的神经网络非均匀性校正

红外焦平面存在严重影响成像质量的非均匀性,本文使用基于亚像素配准算法和动量项BP神经网络的非均匀性校正算法进行校正。对短波红外相机成像过程中,由于相机视轴与成像目标位置的相对偏移(由相机安装平台晃动所致),使用基于矩阵乘法的亚像素配准算法进行配准;为了加速算法收敛,采用两点法来对校正系数进行初始化;为了改善BP神经网络容易陷入局部最优值,采用增加动量项的方法来改善校正效果。通过仿真实验可以看出提出的算法消除了传统神经网络校正方法存在的鬼影和边缘模糊等问题,获得了良好的校正效果,同时提高了算法的收敛速度。为短波红外图像数据后期处理提供了良好的基础。     

一种基于定标的红外图像非均匀性分区域校正算法

红外探测器的非均匀性问题直接影响红外成像质量和测量精度。地基红外辐射测量系统对远距离飞行目标进行成像时往往不能占满全靶面区域。为提高图像质量,提出了一种基于定标的非均匀性分区域校正算法。以靶面大小为640×512的制冷型中波红外探测器为实验对象,基于黑体定标的两点校正法,采用全靶面校正算法及本文算法进行了验证。结果表明,当成像区域小于全靶面的1/3时,分区域非均匀性校正后非均匀性误差低于0.002%。与全靶面非均匀性校正算法相比,此校正算法使非均匀度进一步降低了30%至75%不等,非均匀性误差的下降率大于30%。采用本文算法后,各区域的非均匀度进一步下降,校正目视效果进一步提高。因此该校正方法具有一定的工程应用价值。     

应用六阶波像差理论的鱼眼镜头系统设计

鱼眼镜头系统具有平面对称、超大视场、大孔径成像等特点,使得其设计十分复杂。波像差理论是研究光学系统的重要手段,由于鱼眼镜头系统具有平面对称的成像特性,赛德尔初级像差和基于轴对称光学系统发展的高阶像差理论不再适用于鱼眼镜头系统的像差分析和设计。介绍了六阶波像差理论,包括六阶本征波像差、五阶像差、衍生波像差及孔径光线二阶精度对波像差的影响,给出六阶波像差理论设计鱼眼镜头系统的流程图,应用六阶波像差理论设计鱼眼镜头前光组,由其前光组与后光组像差平衡设计了后光组。最后得到一成像质量良好的鱼眼镜头系统,该镜头的焦距为5.989 mm,视场角为180°,相对孔径为1/3.2。设计结果表明,该鱼眼镜头系统的调制传递函数（MTF）数值在空间频率为60 lp/mm时均不低于0.56,具有较好的成像质量。     

变焦鱼眼镜头系统设计

变焦鱼眼镜头系统具有更大的视场角、更大的相对孔径、更大的反远比的特点。文中的设计过程中,首先,利用平面对称光学系统理论设计了固定焦距的鱼眼镜头初始结构;然后,把此鱼眼镜头的组元划分为前变焦组和后变焦组两个变焦组,并利用了高斯光学理论对整个变焦镜头进行了变焦优化;最后,得到一成像质量良好的变焦鱼眼镜头。该镜头最短焦距8 mm时的视场角为180°,最长焦距16 mm时的视场角为90°,其相对孔径为1/3.5。设计结果表明:该变焦鱼眼镜头系统的调制传递函数（MTF）数值在不同的焦距长度、空间频率为50 lp/mm时均不低于0.45,该变焦鱼眼镜头物镜比其他变焦鱼眼镜头具有更好的成像质量。     

一种基于鱼眼图像的全景展开算法

针对在全景图像拼接技术中有着广泛应用的鱼眼图像校正问题,这里选择分辨率为800×800大小的鱼眼图片进行实验,利用鱼眼镜头垂直拍摄生成全景图的方法,运用图像像素点矩阵的变换,像素点数量的不变性,拼接其子图像,进而取得了良好的效果,由此得出了一种简单而有效的全景图展开算法。实验证明,算法简单、计算量小、实时性高、获得了良好的校正效果,达到生成全景图像的目的。     

基于全卷积网络的红外图像非均匀性校正算法

针对红外成像系统在经过两点校正后,随时间漂移仍然会出现的非均匀性噪声,提出一种基于全卷积深度学习网络的红外图像非均匀性校正算法,使用子网络与主网络相结合的方式进行非均匀性校正.该算法设计了非均匀性等级估计子网络,将含有非均匀性噪声的红外图像输入子网络后,输出非均匀性等级估计图,并和待校正红外图像一并输入校正主网络.子网...     

基于优先级纹理填充的全方位图像展开方法与研究

鱼眼镜头具有短焦距、大视场的特点,因而在很多领域得到了广泛的应用,但是,鱼眼镜头拍摄出来的照片有很严重的畸变,需要将拍摄的全景图像展开成全方位图像.由于双线性插值算法的局限性,使用双线性插值算法处理过的图像还存在不足之处,本文在双线性播值算法的基础上提出了一种基于优先级的纹理填充技术,解决了展开过程中图像出现断裂的现象.实验结果表明：本文算法处理过的全景图像具有很好的视觉效果.     

Moving Objects Detection Using Intersecting Cortical Model in Enhanced Fish-eye Image

A new method of the moving objects detection using the enhanced fish-eye lens and the intersecting cortical model (ICM) algorithm is proposed. The improved fish-eye lens is designed through controlling the entrance pupils of the lens.This lens has an ultra field of view about 183 degrees,and can image resolution.The ICM is a model based on pulse coupled neural network(PCNN) which is especially designed for image processing.It is derived from several visual cortex models and is basically the intersection of these models.The theoretical foundation of the ICM is given.An improved ICM algorithm in which some parameters are modified is used to detect moving objects specially.The experiment indicated that moving objects can be detected reliably and efficiently using ICM algorithm from the elliptical fish-eye image.It can be used in the field of traffic monitoring and other security domains.     

用于红外焦平面阵列非均匀性校正的辐射参考源

概述了4种红外焦平面阵列非均匀性过程中使用到的参考源。成为产品前,通常使用面源黑体作为参考源对红外焦平面阵列进行非均匀性校正;在热成像系统应用中动态非均匀性校正中,普遍使用的辐射挡板由于没有连有控温装置,只能进行一点校正,在场景温度偏离校正温度时,校正效果会受到影响;美国第三代前视红外成像系统中使用连有热电制冷器的热电参考源,利用热电制冷器对发射表面进行控温,可实现两点校正算法;为基于边框的SBNUC校正算法设计的U型边框黑体光阑,对视场中心没有遮挡,利用半导体制冷器对U型边框黑体光阑的进行控温,能根据场景信息自适应地实现的两点校正。     

一种端口间动态场景自适应修正算法研究

在传统的单点校正和两点校正的基础上,提出了一种新的可适应不充分场景变化条件的端口间动态场景自适应修正算法。该算法基于动态场景成像过程中多端口图像数据之间的相关性,使用FPGA+ARM硬件平台,采用实时修正偏置系数的方式,实现多端口图像实时非均匀性校正,解决了定标算法无法根据环境进行自适应调整和场景算法不能进行实时校正的问题。