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。     

自动修正拍摄俯仰误差的鱼眼图像校正方法

现有鱼眼图像校正法仅针对单幅图像,无法提供足够信息来自动修正由于相机抖动或环境干扰等因素造成的形变误差.本文利用图像拼接时的特征点,计算出待拼接图像之间几何变换关系,进而准确估计出图像的俯仰角度,基于此提出了一种精确校正鱼眼图像的方法.该方法的主要特点能恢复校正图像的垂直不变性,增强校正图像之间的对齐程度,使得全景拼接中变换矩阵求解变得更为简单,增强融合效果.实验证明,本文校正算法可以消除由于形变误差造成的图像拼接中的重影,增强拼接图像的效果.     

鱼眼图像畸变校正算法

根据鱼眼镜头成像的特点,选择合适的图像畸变校正算法,标定鱼眼图像的中心和半径,用标定得到的参数进行校正,推出校正模型,方法简单,易于实现,并对鱼眼图的畸变矫正问题提出意见与看法。     

鱼眼图像的校正算法

基于鱼眼镜头的全方位视觉系统可应用在很多方面,如全视觉监视、机器人导航等。全方位视觉系统的标定和畸变图像的校正是至关重要的两个部分。本文给出标定鱼眼图像中心和半径的方法,它们算法简单,很容易用软件实现,并通过实验说明它们的有效性。然后用标定得到的参数进行校正。鱼眼成像规律常被用在鱼眼镜头设计中。本文推导出校正模型。基于这些校正模型,得出组合校正模型,并通过实例验证了这种组合校正模型的正确性和有效性。     

利用鱼眼镜头生成全景图像的方法

介绍了一种利用鱼眼镜头在特殊角度下所拍摄成的图像,以优化的快速展开模型为基础,经过像点坐标变换、双三次插值及内部拼接,生成全景图像的方法。该方法无须运用多幅标准照片拼接,且无须运用柱面模型及成像仪器的参数。最后从MATLAB仿真的实例中验证了此方法的有效性。     

大视角鱼眼镜头图像中的漫游

鱼眼镜头在实际生活中有广泛的用途,在使用时鱼眼图像往往需要变换为惯用的透视投影图像。证明了大视角透视投影图像会产生严重的畸变,为此需要把鱼眼图像变换为多幅具有各自光学中心的小幅透视投影图像。给出了把鱼眼图像变换成透视投影图像时光学中心转移的算法,从而实现了用小视角的透视投影图像在大视角的鱼眼图像中的漫游。     

基于多项式拟合的C臂投影全局校正法

针对C臂影像增强器采集的投影图像因失真变形而无法直接用于计算机辅助手术的问题,提出了一种基于多项式拟合的C臂投影全局校正法.该方法统一考虑C臂投影图像的3种类型的失真--针垫失真、S型扭曲、图像偏移,利用N阶多项式拟合图像的复合失真,然后利用最小二乘法求解最优化校正系数,从而具有所需标记点数量较少,校正区域连续,步骤简单,易于在线使用的优点.校正误差实验表明:该方法在3阶和4阶多项式的情况下所有标记点最大误差小于0.5像素,误差均方根小于0.26像素,并且对不同姿态的C臂投影图像的校正结果具有稳定性.该方法可用于计算机辅助手术导航、器械定位和术中X光三维锥束重建.     

摄像机径向畸变校正和内参估计的单图标定方法

提出了一种对摄像机的径向畸变进行校正和内参数估计的单图标定方法.拍摄一幅平面标定模板图像,提出若干条直线,拟合在单参数除法畸变模型下的圆弧参数,从而估计出径向畸变.对径向畸变进行校正后,利用标定模板点与经过校正后的图像点之间的对应关系,估计出单应性矩阵.在假定摄像机主点与畸变中心重合的条件下,线性地计算出摄像机焦距初值.以上述线性方法得到的结果为初值,进行非线性优化,最终得到准确的摄像机参数.超广角鱼眼相机和普通数码相机的实验结果表明,本文提出的算法实现简单、适用性广,结果准确,具有较强的实用性.     

基于前向映射的全景视觉图像解算方法

解算的主要目的是将全方位图像还原成无畸变的图像.本文根据双曲面折反射全景视觉系统成像特点,提出了一种基于前向映射的全方位图像解算的改进算法.该算法首先采用前向映射空间变换方法将全方位图像的像素映射到虚拟观察平面上,然后利用改进的Shepard散乱数据插值法复原完整的解算图像,从而避免了在畸变的全方位图像中直接插值引起的图像解算的失真.实验结果表明,该方法不但消除了全方位图像的非线性畸变,而且提高了插值精度和图像灰度曲面的光滑性,使解算图像更接近真实景象.     

四边形分片逼近控制点的图像畸变校正算法

针对传统的图像畸变校正算法建模复杂、实时性差且图像信息易丢失等缺点,提出了一种基于四边形分片逼近控制点的图像畸变校正算法.该方法以标准点阵图像作为量测目标,将数学形态学和滑动邻域操作相结合以确定畸变图像像素点质心,采用基于四边形分片逼近的方法来拟合高次多项式校正模型,运用两步一维线性灰度级插值向后映射算法确定输出图像中像素点的灰度.将该算法在TMS320DM6437 DSP上实现,实验结果表明,校正一幅像素为768×494的图像所用的时间为0.036 S,畸变校正的误差在0.31个像素以内,有效地避免了边缘信息丢失、空洞及灰度失真现象.     

利用鱼眼照片恢复景物的深度信息

通过照片获取深度信息的技术已经研究多年，也产生了各种算法，但这些算法或者需要一张以上的照片来计算，或者运算量比较大。此外，它们的共同点是：各种方法采用的照片是用普通镜头拍摄的。笔者给出一种新的方法：利用一张鱼眼镜头照片和少量的辅助手段来获取深度信息。建立了一种简便而又准确的辅助手段，从而可以构造景物的三维框架，最终可以实现在景物内的任意位置向任意方向进行虚拟浏览。     

基于视觉模型的C形臂投影图像快速校正方法

针对普通C形臂投影图像失真影响计算机辅助手术的精度和传统校正方法费时的问题,提出了一种基于摄像机视觉模型的方法来快速校正C形臂X射线投影失真图像。该方法通过分析C形臂X射线投影图像失真的来源和类型,把C形臂系统标定和投影失真图像校正融为一体,再利用视觉模型的Tsai法对其进行标定获取畸变参数,然后利用畸变参数对失真图像进行几何校正。实验结果表明,在放射源到探测器的距离为120cm时,最大误差为8.8个像素,放射源到探测器的距离为121cm时,最大误差为9.1个像素。放射源到探测器的距离变化18mm时,标定获得放射源到探测器的距离变化值为18.11mm,相差0.11mm,并且在不同姿态时C形臂投影失真图像校正结果具有稳定性。该方法的优点是减小了建立理想图像带来的误差,而且步骤简单,容易在线使用。     

超短焦全景鱼眼镜头的研究与设计

着重分析了超短焦鱼眼镜头焦距与分辨率的关系,表明了像面尺寸一定的前提下焦距越短,全景展开的环景边缘分辨率越高。基于以上理念,依据超短焦全景镜头设计思路,设计了一款焦距像高比≤0.35,水平视场角 =360°,垂直视场角 ≥180°的全景鱼眼镜头。设计结果表明：在空间频率为 200 lp/mm处的 MTF值大于 0.4,接近衍射极限;在垂直半视场角 45°～90°的环景边缘区域拥有大于 75%的像素空间,使得环景展开后仍然具有较高的分辨率,从而代替多台不同方位的高解摄像机,实现高清全景监控。     

Distortion Function for Emoji Image Steganography

Nowadays, emoji image is widely used in social networks. To achieve covert communication in emoji images, this paper proposes a distortion function for emoji images steganography. The profile of image content, the intra- and inter-frame correlation are taken into account in the proposed distortion function to fit the unique properties of emoji image. The three parts are combined together to measure the risks of detection due to the modification on the cover data. With the popular syndrome trellis coding (STC), the distortion of stego emoji image is minimized using the proposed distortion function. As a result, less detectable artifacts could be found in the stego images. Experimental results show that the proposed distortion function performs much higher undetectability than current state-of-the-art distortion function HILL which is designed for natural image.     

车灯模组的照度检测研究

针对在车灯模组的照度检测过程中,车灯模组照度图像采集时由于摄像系统安装位置产生的畸变问题,采用平面模板法,通过畸变校正算法对系统进行畸变校正,减小因图像坐标位置失真造成的测量误差;针对摄像系统像面照度不均匀性对图像灰度值的影响,通过照度均匀度校正实验获取摄像系统的校正系数后,采用基于麦夸特法与通用全局优化算法结合的曲面拟合法对校正系数进行处理,得到像素坐标与校正系数的函数模型,实现图像灰度值的校正。对校正后的摄像系统进行灰度-照度标定,建立灰度-照度关系,提高车灯模组照度检测的精度。实验结果表明:车灯模组照度检测的误差基本控制在10%以内,重复性误差小于1%,具有较高的准确性和可靠性。     

Content- and disparity-adaptive stereoscopic image retargeting

The paper proposes a content- and disparity-adaptive stereoscopic image retargeting. To simultaneously avoid the saliency content and disparity distortion, firstly, we calculate the image saliency region distortion difference, and conclude the factors causing visual distortion. Then, the proposed method via a convex quadratic programming can simultaneously avoid the distortion of the salient region and adjust disparity to a target area, by considering the relationship of the scaling factor of salient region and the disparity scaling factor. The experimental results show that the proposed method is able to successfully adapt the image disparity to the target display screen, while the salient objects remain undistorted in the retargeted stereoscopic image.     

数字近景摄影拼接的多特征匹配自动化校正算法及其应用

本提出了数字近景摄影拼接的多特征匹配校正算法，它是为实现近距离拍摄多幅影像自动拼接而设计的。通过对多幅影像进行重叠区分析来确定影像的畸变和偏转情况，并根据分析数据来进行影像自动校正。本与常用的影像校正方法不同，是在影像自动化拼接上具有一定快速和自适应性的校正。     

Application of Elastic Image Registration and Refraction Correction for Non‐Contact Underwater Strain Measurement

Abstract: The refraction‐induced image distortion introduces large errors in the deformation measurement of fluid submerged specimens using digital image correlation (DIC). This study provides a review of the nature of the refraction‐induced image distortion, assesses experimental conditions that interact with refraction and proposes an elastic image registration technique to correct the refraction distortion of underwater images. In the elastic image registration technique, control points are selected on reference and refracted images of a template object and locally sensitive transformation functions that overlay the two images are obtained. The transformation functions so obtained are then used to reconstruct undistorted images from underwater images and the former are used as input to a DIC system. The proposed approach has shown to improve the refraction error in the order of 5–8% for typical material test samples undergoing deformation inside a water‐filled glass chamber.