利用Hough变换实现自动镜头畸变校正

在摄像机拍摄到的图像中,图像难免会出现某种程度的畸变,给生活带来了很多不便。Hough变换算法是一种应用非常广泛的图像检测方法,但其缺点为计算容量大,运算速度慢等,因此提出了一种新的算法,利用高阶Hough变换通过自动曲线校正来找到用来校正的可靠的曲线和准确估计镜头的畸变参数。实验结果表明,该算法可行而且还能够将广角镜头,鱼眼镜头和变焦镜头的摄像机拍摄到的畸变图像进行自动校正。     

摄像机畸变的非量测校正方法研究

传统的摄像机标定方法需要依赖空间的点对应条件或者特定的运动模式,且内外参数存在的耦合问题易引起求解的不稳定和不精确现象。非量测校正方法利用透视投影本身的几何不变特性,通过将畸变参数分离出来单独求解,较好地克服了传统方法的上述问题。这里从畸变模型、不变特征与畸变测度、模型求解三个方面综述并总结了非量测校正技术的发展现状和技术路线。     

基于改进Hough变换的印刷电路板定位配准

电路板自动光学检测中常通过检测电路板的边缘直线来确定其旋转角度和平移量从而完成定位配准,存在运算量大、精度不高的问题.对传统Hough变换检测直线方法进行改进,从图像金字塔、约束投票角度、约束搜索点的区域3个方面提高Hough变换的效率,并利用最小二乘拟合法提高检测精度.定位配准时,先运用改进的Hough变换求取电路板边缘直线的近似参数;然后在原图上对边缘直线进行拟合求取电路板的精确旋转角度和平移量,完成定位配准.实验表明本文方法能准确完成电路板的定位配准,对大小为1 920×1 080像素的电路板图像,定位时间约为60 ms,定位误差小于1个像素.     

改进的Hough变换圆检测算法

针对标准Hough变换在圆检测中对时间空间需求高的问题,提出一种改进的Hough变换圆检测算法。该算法将标准Hough变换检测圆时的三维空间转换为一维空间,利用圆为中心对称图形的几何特征计算圆心,然后通过一维Hough变换进行半径累积,得到圆半径。实验证明,该算法运行速度快,占用内存小,抗噪性能好,对单个圆和多个圆同样有效,具有较高的实用价值。     

改进Hough变换的算法实现

利用Hough变换对直线进行检测,通常参数空间使用的是极坐标系.这种方法存在速度缓慢,结果不够精确的问题.这主要是因为极坐标所用到的正弦函数和余弦函数具有非线性特性,使将来运算基本单元的乘法不可避免.为解决这个问题,提出一种通过改换坐标系、用加法和移位运算代替乘法的新思想,大幅加快了Hough变换的速度.从而使超大型图像中,直线的实时、精确检测成为可能.     

基于Hough变换改进的直线检测与定位

利用标准的Hough变换检测空间的直线,研究各种改进的Hough变换算法,设计一种新的Hough变换检测算法,通过实验对比,从而获得更高的精度。     

改进的Hough变换及其并行计算

本文针对传统的Ｈｏｕｇｈ变换不能测出直线的连贯性、无法求得线段的长度的缺点，提出一种改进的Ｈｏｕｇｈ变换算法，使检测结果为线段的起始及长度。     

立体视觉测量中摄像机标定的新技术

本文实现并改进了一种利用径向排列约束的摄像机标定算法,并利用该算法标定了安装在ＺＥＩＳＳＣＭＭ坐标测量机伺服机构上的ＣＣＤ摄像机的内部和外部参数,算法巧妙地利用了成像过程中的ＲＡＣ分解摄像机参数,提出了带有一阶径向畸变的摄像机模型,利用合理组织的求解次序使得每一步参数的求解都只须求解线性方程组,从而彻底改变了以往摄像机标定依赖于非线性方法。     

Hough变换的一种改进及其在直线检测中的应用

本文提出了图像识别中常用的Hough变换针对直线检测的一种改进方法,提高了Hough变换的识别正确率。利用改进方法对实际中的不规则的直线状目标进行了检测,取得了很好的效果。     

基于Hough变换的低分辨率雷达目标识别

针对低分辨率雷达目标的识别问题,提出了一种基于Hough变换的特征提取方法.通过对Hough变换后参数空间进行特征定义来描述参数空间灰度图像的纹理分布特点,进而描述图像空间目标的形状特征.文中利用该方法结合径向基函数神经网络对低分辨率雷达船只目标轮廓像进行特征提取并识别,取得了较高的识别率.     

光场相机建模与畸变校正改进方法

光场相机作为一种新型的成像系统,可以直接从一次曝光的图像中得到三维信息。为了能够更充分有效地利用光场数据包含的角度和位置信息,完成更加精准的场景深度计算,从而提升光场相机的三维重建的精度,需要实现精确的几何建模,并精确标定其模型参数。该方法从薄透镜模型和小孔成像模型出发,将主透镜建模为薄透镜模型,将微透镜建模为小孔成像模型,结合光场相机双平面模型,将每个提取到的特征点与其在三维空间中的射线建立联系,详细解释了内参矩阵中每个参数的物理意义,以及标定过程中初值确定的过程,并在镜头径向畸变模型的基础上进一步应用了相机镜头的切向畸变模型以及基于射线重投影误差的非线性优化方法,改进了光场相机的标定方法。实验显示,该方法的RMS射线重投影误差为0.332 mm,与经典的Dansereau标定方法相比,进行非线性优化后得到的射线重投影误差精度提升了8%。该方法详细分析的场景点与特定像素索引的推导过程对光场相机的标定具有重要的研究意义,为光场相机光学模型的建立与初始化标定奠定了基础。     

New method of bad points elimination based on Hough transform

In experimental tests, besides data in range of allowable error, the experimenters usually get some unexpected wrong data called bad points. In usual experimental data processing, the method of bad points exclusion based on automatic programming is seldom taken into consideration by researchers. This paper presents a new method to reject bad points based on Hough transform, which is modified to save computational and memory consumptions. It is fit for linear data processing and can be extended to process data that is possible to be transformed into and from linear form; curved lines, which can be effectively detected by Hough transform. In this paper, the premise is the distribution of data, such as linear distribution and exponential distribution, is predetermined. Steps of the algorithm start from searching for an approximate curve line that minimizes the sum of parameters of data points. The data points, whose parameters are above a self-adapting threshold, will be deleted. Simulation experiments have manifested that the method proposed in this paper performs efficiently and robustly.     

面阵热红外相机镜头畸变校正靶标研究

针对可见光相机校正靶标不适用于热红外相机的问题,研究了红外辐射理论与热红外相机探测原理,提出发射率和太阳辐射吸收率两个靶标选材依据参数,对多种材料进行热红外成像试验,得到适合制作热红外靶标的黑色氧化铝板和镀镍铝板两类材料。所选材料制作的靶标材质轻便,热红外成像边界清晰、DN值差异明显,满足校正程序对靶标交点提取准确性的要求。研究成果为热红外面阵相机镜头畸变校正的靶标制作提供重要参考,对面阵热红外航空遥感成像技术起到一定的推进作用。     

Hough transform using Cordic method

The purpose of the letter is to demonstrate the usefulness of the Cordic algorithm for implementation of image processing algorithms in dedicated hardware to achieve near real-time processing speed. The Cordic algorithm will be discussed, and also its application for line and circle detection as well as for arbitrary shapes using Hough transforms.<>     

基于Hough变换的NAT规模被动估计新方法

针对网络安全领域中网络地址转换器（NAT）规模被动估计这一问题,提出了一种新的NAT规模被动估计方法。在被动接收条件下,通过利用TCP数据包时间戳值与接收时间之间表现出的线性关系,将NAT规模估计转换为坐标图上的直线数目检测问题。然后基于Hough变换递归放大坐标图像来检测直线数目,从而估计出NAT规模大小。与已有算法相比,该方法不仅可以解决初始类别的选择问题,还能提高时间戳序列发生交叉或距离较近时的判断精度。实验测试结果表明,该方法可以准确地检测出线性关系的数目,进而估计出NAT规模大小,并且性能优于已有算法。     

基于改进轮廓提取的Hough变换椭圆检测方法

分析椭圆目标在成像平面上的特点,提出一种基于改进轮廓提取的Hough变换椭圆检测方法,可以有效地在图像中提取出椭圆的轮廓。对边缘检测后的图像进行边缘点分类,去除交叉点和孤立点,保存端点;根据端点,提取图像中的非封闭轮廓,再扫描图像,提取剩余的封闭轮廓;针对随机Hough变换,根据每条轮廓的长度判断该轮廓需要采样计算的次数,在每个循环的内部,设定阈值来判断每组椭圆参数的统计值,用以跳出循环。实验结果表明,与普通随机Hough变换相比,该算法的内存占用量与计算量大大减少。     

一种基于改进Hough变换的雷达检测方法

Hough变换是一种用于雷达长时间积累的有效方法,提出一种改进的Hough变换方法.与传统的方法不同,新方法把数据空间中的点映射到由斜率和截距定义的参数空间中,并通过对同一时刻到来的所有数据进行整体平移,实现对数据的映射.该方法降低了Hough变换的计算量.理论分析和仿真试验验证了新方法的有效性.     

一种眼动跟踪图像失真的校正方法

为了提高对眼动跟踪图像校正的精确性和快速性,提出一种基于改进型的图像校正方法.首先将采集到的瞳孔跟踪数据映射到一张图像上,并用重心提取法对图像做去噪处理,然后把整张图像划分成九个均匀的矩形区域,最后在各个矩形区域内,分别用多项式坐标变换方法对注视坐标点进行坐标变换.实验分析表明,该方法能够有效地校正失真图像,运行时间相对于传统算法减少了近2/3,具有良好的实用价值.     

基于欧氏距离图的随机Hough变换椭圆检测方法

为了实现椭圆目标的有效检测,克服椭圆检测过程中对椭圆完整性和边缘梯度精度要求过高的缺点,提出了一种改进的随机Hough变换的椭圆检测方法。首先充分利用椭圆的轴对称特性和极点-极弦性质求取候选椭圆,有效解决了无效采样和累积问题,然后采用欧氏距离图计算椭圆边缘点的欧氏距离之和来确定真实椭圆。实验结果表明,该算法相对于RHT-3算法和CMHT算法具有检测精度高、检测速度快和抗椭圆缺失能力强的优点。