深孔内表面结构光三维重构

为实现针对深孔内表面几何形状的高精度三维重构,搭建了一套基于结构光的三维检测系统。首先,介绍了该检测系统的构成及相关测量原理,并验证了在某一确定范围内图像距离与实际距离近似呈线性关系,该论断为后续检测奠定了坚实的理论基础;然后,针对深孔模型实物以及对应的内表面展开成平面模型分别进行结构光检测,从而验证了检测方案的可行性以及检测系统的实际效果。结果表明:该检测方案在理论上可行,在实际应用中系统的检测精度能够达到亚像素水平,绝对偏差控制在0.034 7 mm的范围内;最后,在实际应用于深孔类零部件内表面检测的过程中,实现了针对该零部件内表面几何形状的高精度三维重构。     

捷联式行扫仪图像的畸变矫正

介绍了捷联式行扫图像畸变机理与矫正方法。捷联式行扫仪与平台式行扫仪相比,有很多优点,但载机姿态角扰动运动时引起图像畸变而影响目标识别。研究捷联式行扫图像畸变产生机理,建立了行扫图像畸变矫正的反向数学模型,提出了一种行扫图像畸变矫正算法,并在VC环境下编写矫正软件。仿真结果表明该行扫图像畸变矫正算法是可行有效的。     

面向视频流的畸变矫正算法的FPGA实现

本设计用一款中低端的FPGA——Altera公司的EP3C40来实现一种通用的畸变矫正算法,主要用于对成本要求低、实时性要求高的视频流图像处理系统中的前端处理部分。FPGA具有强大的并行处理性能,因此相比PC处理平台或者DSP处理平台,FPGA更能保证视频流的实时性。经实际验证,该方法能达到畸变矫正的实时性要求。     

基于逆向光线追踪的图像畸变矫正

为了提高模糊荧光分子图像的畸变矫正能力,提出基于逆向光线追踪的图像畸变矫正方法。构建模糊荧光分子图像的高阶像素特征采样模型,结合模糊信息分布式重构方法进行模糊荧光分子图像的像素均匀结构重组,在重构的相空间模型中进行模糊荧光分子图像的特征分解和荧光分子层析处理,提取模糊荧光分子图像的中心像素点灰度特征量,结合图像的对比度差异性分hukan析方法进行模糊荧光分子图像的逆向光线追踪,提取图像的图像信息熵特征值,根据逆向光线追踪结果实现图像的畸变校正。仿真结果表明,本文方法的图像畸变矫正的模糊度较低,噪声为100 dB时,数据模糊度仅为16%。输出信噪比可达39. 4 dB。图像矫正后的成像质量较好,提高了逆向光线下的成像质量水平。     

鱼眼镜头图像畸变的校正方法

提出了一种校正鱼眼镜头图像畸变的新方法。通过追迹光学系统的主光线,获得它在投影平面上的径向位置与它在像平面上位置之间的关系曲线;然后用傅立叶级数拟合该关系曲线;并求出该级数的逆函数,结果就可以根据畸变图像复原没有畸变的图像。用该方法数值模拟两个鱼眼镜头系统的图像畸变校正;并用其中一个鱼眼镜头（尼康16 mm/F2.8）拍摄的两张图像进行了畸变校正实验。结果表明,当设置投影平面和物平面重合时,恢复的图像相对于物体的残余径向高度误差非常小（小于0.25%）。实验证明了该方法是可行的。     

基于低秩特性的鱼眼图像畸变矫正方法

传统的鱼眼图像矫正技术在处理视角不确定以及拍摄角度和目标姿势可变时性能降低,从而限制了鱼眼图像的应用。针对低秩鱼眼图像的局部不变特征,将最近邻插值法与变换不变低秩纹理(TILT)方法结合的新方法对鱼眼图像进行矫正,既能矫正鱼眼图像又能精确地恢复低秩纹理,并通过实验对几何矫正精度进行对比。实验结果表明,最近邻插值方法结合变换不变低秩纹理方法对鱼眼图像具有较好的矫正效果,精度高,且实现简单,有良好的实用价值,矫正精度优于其他算法。     

基于畸变偏移矢量的结构光区域标定

针对结构光测量系统直接标定法存在的物像映射模型全局适用性差问题,提出了一种基于畸变模型的分区域标定方法。首先,用张正友平面标定法则估计相机的线性成像投影矩阵。然后,将该矩阵作为初值,通过最小二乘法求解相机的畸变参数。最后,根据畸变偏移矢量分布规律划分出图像子区间并进行标定。在相同场景中的实验结果表明,相比全局直接标定方法,本方法在X方向和Y方向的标定精度分别提升了37.40%和56.20%,在结构光测量领域具有广泛的适用性。     

面阵相机几何畸变矫正方法研究

由于机械加工安装、镜头光学特性等误差因素会使相机拍摄的图像产生非线性畸变,所以在应用所拍摄图像之前需要对图像进行畸变校正.在从硬件和软件两个方面对图像进行畸变校正的方法进行总结的基础上,具体介绍了基于BP神经网络的图像几何畸变矫正方法和网格靶标交点坐标的提取方法.实验结果表明,BP神经网络的图像几何畸变矫正方法简单易于实现,且能较全面地拟合畸变函数,得到高精度的校正图像.     

智能车摄像头图像畸变矫正的研究

建立了智能车摄像头成像的几何模型,并对图像畸变原理进行了分析,针对图像的纵向畸变和横向畸变分别提出了非均匀行采集和线性补偿的矫正方法,并推导出了坐标变换公式。实验证明,这种方法能够对摄像头图像进行有效矫正,为智能车导航路径参数的提取提供了准确的图像信息。该方法原理简单,适应性强,效果理想,在工程上具有较高的实用价值。     

金属表面轮廓的线结构光测量研究

为研究线结构光法在测量金属表面轮廓时所能达到的测量精度和影响因素,首先对线结构光测量仪的性能进行了分析,然后完成了对金属样块表面轮廓的测量实验,并与同属光三角测量原理的光切法进行了对比。结果表明：线结构光测量仪的线性度、分辨率和重复测量精度都比较高,能实现微米级的位移测量。但受激光散斑噪声和金属表面反光等因素的影响,该方法的轮廓测量精度大于10μm。而光切法的轮廓测量精度接近微米级。因此,结合光切法的优点,在保证测量范围和工作距离的前提下,设计能投射无散斑高质量光条的光路结构,可以进一步提高线结构光法的轮廓测量精度。     

基于改进深度学习自编码的图像边沿畸变校正算法研究

图像边沿畸变校正中直线投影衍生边沿拟合度差,导致校正误差大,提出基于改进深度学习自编码的图像边沿畸变校正算法.采用自适应阈值小波去噪算法,对各级尺度参数实施自适应变换,完成噪声去除.根据图像去噪结果,使用费舍尔向量编码优化深度学习结果,提取图像的边沿畸变形态.并以边沿畸变形态提取结果为基础,获取校正目标优化函数,分析边...     

一种校正畸变图像边缘的改进算法

在已知畸变参数的条件下,针对轮廓简单的畸变图像,提出了综合校正法.该方法通过先直接后间接的空间变换方式来建立理想图像与畸变图像的坐标映射关系.根据图像边缘直线的属性即斜率及截距,来验证综合校正与直接校正的校正精度;同时对综合校正和间接校正的计算量及实时性进行比较.实验结果表明:综合法的校正精度在边缘直线的斜率方面比直接校正提高了的8倍,在边缘直线的截距上提高了的100倍;与间接校正相比,综合校正的实时性好,计算量小.     

视觉测量系统中一种独立的畸变校正算法

针对视觉测量系统中畸变校正的计算过程复杂、 操作调整繁琐等问题,提出一种 基于虚拟模板的逐点畸变校正方法。首先基于交比不变性原理、镜头畸变特点和双线 性插值法,求解单幅虚拟平面模板内特征光点所对应成像点的理想坐标及其畸变修正量; 再通过单幅虚拟模板运行轨迹的小幅度旋转与平移,逐步构成一块包含密集校正光点的虚拟 畸变校正模板,为镜头畸变修正提供足够的插值节点;而后采用Delaunay三角剖分(DT)技术 ,最 终在整个像平面内逐点地校正各类镜头畸变,形成包含全部像素点理想坐标及畸变修正 量的畸变修正数据表。实验表明,经独立畸变校正的视觉系统,其测点反投位置偏差的标准 差达0.015mm、最大值仅0.068mm;本文方法 能有效地修正畸变,有助于提高视觉系统的测量精度。     

AN EXPANSION AND CORRECTION ALGORITHM FOR PHOTOELECTRIC IMAGE WITH GEOMETRIC DISTORTION

A creepy hotoelectric endoscopy system with good performance is studied,and an expansion and correction algorithm for a compressed photoelectric image with serious geometric distortion is presented.The algorithm can not only correct the geometric geometric distortion,but also restore the gray-level distribution by means of ternary convolution algorithm.The details and the outline in the image are very clear.It is proved to be of high performance in practice.     

Linear distortion correction using a feedforward system

The application of the feedforward amplifier linearization technique to the removal of both harmonic and intermodulation distortions is well understood and has been discussed in the literature. An additional benefit of the feedforward technique, which has received relatively little attention, is that of so-called linear distortion removal. Linear distortion is a term used to describe the nonideal gain and phase response (e.g., frequency response ripple) present in all practical amplifiers, and it is possible to significantly improve these parameters, in a practical application, using the feedforward technique. This paper discusses the improvements in this area, which may be achieved by utilizing the feedforward technique, demonstrates mathematically how they arise, and presents both simulation and practical results to demonstrate the effect for various types of gain and phase response nonlinearity     

空间光波前畸变校正中的元启发式SPGD算法

为了改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent, SPGD)算法收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,提出了一种元启发式随机并行梯度下降(Meta-Heuristic SPGD, MHSPGD)算法。该算法将SPGD算法和元启发式算法的开发与探索两步结合,首先利用SPGD算法的梯度下降搜索得到局部最优解,然后进行邻域搜索得到局部最优区域以外的可能最优解,通过所有解性能指标的比较来确定新的迭代起点。随着搜索范围的自适应扩展,该算法能够避免陷入局部极值并趋向收敛于全局最优。同时,为了避免重复搜索,建立了记忆表来记录迭代过程中产生的次最优解。搭建了无波前探测器自适应光学系统模型,运用所提算法对不同湍流强度下的波前畸变进行了仿真校正,并针对不同Zernike阶数的像差进行了仿真实验。在三种湍流强度下,MHSPGD算法所能达到的斯特列尔比(Strehl Ratio, SR)分别为0.7621、0.6554、0.3749,相比于SPGD算法分别提升了0.1%、2%和18.6%。此外,当畸变中含有较多高阶成分时,文中所提优化算法相比传统的SPGD算法,SR收敛到0.6所需的迭代次数减少了约47%,且SR收敛极限值也提升了约9.4%。结果表明:与三种主流优化算法相比,MHSPGD在保持较快收敛速度的同时,能够在各种湍流强度下达到更高的收敛极限,有效地解决了算法的局部收敛问题。     

基于极坐标Lagrange插值的航拍图像畸变校正算法

由于航拍图像的拍摄高度远低于卫星图像拍摄高度,因此每个拍摄地点的建筑投影差大小和方向都不相同,图片畸变严重。此外,考虑到图像边缘区域的畸变程度远大于图像中心区域的畸变程度,本文提出了一种基于极坐标的Lagrange插值的逐点畸变校正方法。利用该方法在极坐标系内对单个像素点进行插值,然后根据插值结果对像素点进行校正,再将其坐标从极坐标系变换回直角坐标系,最后采用此方法在整个航拍图像内逐点进行畸变校正。实验结果表明,校正后的航拍图像畸变程度不超过3%,证明该方法不但能有效地校正畸变图像,且与传统的利用DLT线性求解畸变校正矩阵等校正方法相比具有更为广泛的适用性。     

钢轨磨耗动态测量结构光条纹中心提取算法

针对钢轨磨耗结构光动态测量中结构光条纹中心提取的实时性问题,提出一种新的序列图像中结构光条纹中心的快速提取算法。以上一帧图像中提取的钢轨条纹中心作为条纹中心的初始位置,首先对初始位置进行校正,以补偿传感器振动所带来的图像中条纹纵向变化,然后在法向方向上使用灰度质心法计算得到条纹中心的近似值,通过在近似值点计算单点Hessian矩阵获得条纹中心的亚像素精确位置。实验表明,该方法速度快、精度高,有效解决了基于结构光视觉的钢轨磨耗动态测量中条纹中心的实时精确提取问题。     

A fast parametric motion estimation algorithm with illumination and lens distortion correction

Methods for estimating motion in video sequences that are based on the optical flow equation (OFE) assume that the scene illumination is uniform and that the imaging optics are ideal. When these assumptions are appropriate, these methods can be very accurate, but when they are not, the accuracy of the motion field drops off accordingly. This paper extends the models upon which the OFE methods are based to include irregular, time-varying illumination models and models for imperfect optics that introduce vignetting, gamma, and geometric warping, such as are likely to be found with inexpensive PC cameras. The resulting optimization framework estimates the motion parameters, illumination parameters, and camera parameters simultaneously. In some cases these models can lead to nonlinear equations which must be solved iteratively; in other cases, the resulting optimization problem is linear. For the former case an efficient, hierarchical, iterative framework is provided that can be used to implement the motion estimator.     

合作空间目标双基地ISAR图像畸变分析及校正方法

为了解决双基地逆合成孔径雷达（ISAR）二维图像的畸变问题,以平稳运动的合作空间目标 为研究对象 ,从双基地ISAR回波模型出发,研究了图像的畸变机理并提出了基于畸变角估计的图像畸变 校正方法。基于合作空间目标的精轨信息,算法首先估计出成像期间的双基地角,其次利用 图像畸变角与双基地角的关系对畸变角进行估计,然后利用畸变角计算横向畸变单元数,最 后对二维图像进行反向畸变补偿,完成畸变校正。仿真实验验证了算法的有效性。