基于立体视觉的生态景观布局中三维特征标定

利用传统方法标定生态景观布局中存在的三维特征时,由于未矫正因薄棱镜畸变、离心畸变和径向畸变产生的图像畸变,导致特征标定效率和精度较低.针对上述问题,提出基于立体视觉的生态景观布局三维特征标定方法.采用立体视觉技术构建相机成像模型,在相机成像模型的基础上消除薄棱镜畸变、离心畸变和径向畸变产生的图像畸变,实现对生态景观图像的矫正处理.采用SIFT算法建立尺度空间,并获取尺度空间中存在的极值点,根据极值点在生态景观图像中定位关键点,并通过KD-树搜索方法进行关键点匹配,实现对生态景观布局中三维特征的标定.仿真结果表明,所提方法不仅特征标定效率和精准度均较高,且其标定率也较高,充分证明了上述方法的有效性.     

基于OpenCV的摄像机标定研究

根据摄像机标定原理,实现了VC2010环境下基于OpenCV的摄像机标定系统。该系统以棋盘格标定板图像作为输入,计算出了摄像机的各内外参数及畸变系数。通过图像矫正实验证明了系统的有效性。     

智能车路径识别中图像信息的矫正

针对智能车采用摄像头识别路径过程中,提取图像信息的畸变问题进行矫正研究。分别对垂直方向、水平方向图像的畸变进行算法处理,给出实现过程。矫正后图像与实际赛道更契合,保证了智能车识别路径的正确性、有效性。     

基于投影变换的图像测量系统标定

图像测量系统标定是计算机视觉获取三维信息的前提和基础。为了进一步提高标定精度和速度,提出了一种新的基于投影变换标定法。首先,构造模版图像,将该图像经投影变换得到无畸变图像,然后,将其与由原始图像经消除畸变后所得的无畸变图像进行对比,通过差值来确定畸变模型系数。在求出畸变模型的基础上,再求解其他相机参数。该方法迴避了传统方法繁多的迭代步骤,避免了由于初始参数的估计不准所产生的误差,具有直观、精确和相对快速等优点。并通过实验仿真,验证了该算法的可行性与准确性。     

同心拼图中基于狭缝图像段的近似深度矫正

提出了一种对同心拼图进行近似深度矫正的新方法－基于狭缝图像段的自顾不暇正。该方法通过对狭缝图像分段映射来对同心拼图进行矫正,合成畸变较小的结果图像;定义了狭缝图像的相似关系,通过两条相似狭缝图像之间的匹配,选择最佳的分段映射规则;并描述了为实现此目的而进行的场景采样方法,完成了从采样到矫正、绘制的整个流程。与现有的其它同心拼图矫正方法相比,本方法具有适用范围更广,矫正效果更好的优点。     

车位图像畸变的矫正与拼接研究

为了实现停车场空车位的快速检测和查询,提出一种车位图像畸变的矫正与拼接方法,将相邻摄像头拍摄的具有一定重叠区域的视频图像拼接为一幅能够全面描述停车场车位信息的大视场图像,从而为停车场空车位的快速检测做准备。由于停车场摄像头安装的视角偏移和透视效应,造成拍摄的图片存在纵向和横向畸变,为了直观地显示整个停车场各个车位的占用、空闲信息,同时也为了方便车辆管理,先将各个车位逐一矫正成同视角图片,然后再进行拼接,从而便于用户直接观察停车场中的空车位,也有利于需要自动检测车位时进一步进行图像处理。     

基于Cartesian矩的水印图像矫正算法

提出了一种水印图像矫正算法。该算法利用水印图像几何变换前后的Cartesian矩计算出水印图像缩放的尺度因子、旋转角度和平移参数,实现了对水印图像几何失真的快速矫正,不但可以校正水印图像的旋转失真、缩放失真和平移失真,还能有效地矫正联合失真。实验表明,该算法矫正精度高、性能稳定、计算量小,可以快速准确地矫正水印图像的高强度几何失真和联合失真。     

扫描仪误差校正的应用研究

为了解决扫描仪图像畸变问题,提出用标定板对扫描仪进行误差标定的方法。该方法在对产生畸变误差的原因和特点进行分析的基础上,将从扫描仪获取的图像进行灰度变化和细化处理,通过MFC编程获取标定板上圆心的实际坐标并存储于结构体中,然后将其与标定板的理论圆心坐标进行对比分析,得到扫描仪误差的规律,最后根据误差分布规律,采用分段系数补偿的方法,对扫描图像进行标定。实验结果表明经过误差标定后能够较好地消除图像的畸变误差。     

一种基于相机标定的图像配准方法

图像配准是把同一场景的两幅或者多幅图像在空间上进行配准,它在图像分析领域应用广泛,如医学,遥感图像分析,图像融合,图像检索及目标识别等．匹配困难是图像配准的主要问题,造成匹配困难的原因之一是待匹配图像存在畸变．该问题是由于待配准图像相对于基准图像会产生大面积相同区域或产生平移、旋转、缩放等多种畸变．针对以上各种畸变,本文提出一种解决方案：利用相机标定信息求解畸变情况的平移矩阵、旋转矩阵和缩放比,通过反变换达到矫正图像畸变的效果．然而标定信息常会因为相机位置移动而发生改变．对于此问题,本文则是通过求解多角度下的云台转角来确定相机的标定信息．实验表明：本文提供的方案很好的解决了图像配准阶段的一些畸变问题,使图像配准有较高的精度．     

基于激光SLAM的运动畸变校正算法研究

针对目前激光雷达为降低成本进而降低速度呈现出的采样频率低、采样点稀疏的发展方向与提高移动机器人移动速度的发展要求不匹配的现状,设计实现了一种畸变矫正算法,通过获取移动机器人搭载的位置姿态传感器数据,运用滤波算法和球面线性插值算法对姿态进行滤波估计,从而实现激光点云的畸变矫正.最后通过搭建ROS提供的Gazebo仿真平台...     

基于 BP神经网络的 X光图像畸变校正技术的研究 *

为解决基于图像导航的机器人辅助外科手术过程中 X光图像的畸变特性问题 ,提出了一种新型的基于 BP神经网络的 X光畸变图像校正方法。该方法首先从一个标准模板的 X光畸变图像中提取标定样本位置信息作为神经网络输入 ,以模板的标定样本真实位置信息为神经网络输出 ,构建 BP神经网络。该 BP神经网络能够实现畸变图像与真实模板之间的映射关系 ,从而达到图像畸变校正的目的。最后通过机器人辅助髓内钉锁孔实验对该方法进行了实验验证 ,证明了该方法的有效性。     

一种倾斜影像几何纠正的有效方法

针对航摄时拍摄角度倾斜于地面而产生的倾斜影像的几何畸变问题,提出了一种基于空间变换的倾斜影像纠正方法。首先根据坐标转换数学模型和新影像的采样间隔,确定出新影像的大小和原影像在新影像中的坐标域;然后在新影像中判断并统计出在坐标域内的像素点,构成坐标域点集;最后推导了转换模型的反变换,建立了关于原影像图像坐标的线性方程组并进行了改进整理,求解方程组的解并转换成像素坐标后,利用最近邻插值获取到坐标域各点的灰度值,以实现影像的纠正。通过Matlab进行了实验,对倾斜影像纠正效果良好,较一般算法相比耗时更少,该研究提出的算法可用于倾斜影像的配准、拼接和建模等处理。     

基于直线投影特征的镜头畸变校正方法

针对摄像机镜头畸变校正方法的简便和快速问题,设计了基于直线投影特征的校正方法。介绍了镜头主要畸变产生原因和畸变模型;给出直线三点在理想投影下的关系,确定了适应度函数,利用遗传算法得到了畸变参数组最优解。基于matlab软件编写校正程序,并进行了实验验证。实验表明,利用畸变参数组的最优解能够实现图像畸变校正,效果较好。该标定方法只需场景内有直线存在即可实现对摄像机镜头畸变参数校正,方法所需实验条件简单,程序简便,便于现场快速校正。     

基于图像畸变校正的车轮踏面区域提取

为了实现踏面缺陷部位面积的精确测量,提出了一种基于图像畸变校正的车轮踏 面区域提取方法。首先采用改进的彩色图像标记分水岭初次分割侧视视角踏面曲面图像,然后 根据踏面曲面图像横向和纵向畸变的不同特点顺次进行平面横纵坐标几何校正并在此过程中完 成踏面区域的二次分割与视角转换,最后得到踏面正视视角矫正图像。实验结果表明,该方法 可以准确分割并校正侧视视角踏面图像,为实现踏面缺陷面积的精确计算打下基础。     

基于SIFT图像配准的维吾尔语文字识别方法

提出一种新的维吾尔语文字识别研究方法。首先,建立字符样本库,并对库中文字图像归一化。然后,将测试图像与样本图像进行垂直和水平双方向投影相关性检测,对与测试图像双投影相关性较高的样本字符进行笔画数特征提取,得到预分类结果。最后,将测试图像与预分类结果进行SIFT关键点检测、方向描述子生成与配准,与测试图片匹配点对最多的预分类结果为识别结果,并输出该结果标记符号对应的维吾尔语字符。实验结果表明:该方法能减少字符样本的数量,并有效解决测试图像尺度与几何形变的差异造成的匹配困难问题。     

一种基于神经网络的畸变图像校正方法

由于摄像机获取的图像存在几何畸变，因此在对图像进行定量分析前，必须校正畸变。针对传统的畸变图像校正方法，其所建立的畸变数学模型，不仅求解畸变参数复杂、计算量大，且存在很大的数值计算误差的问题．提出了一种基于神经网络的畸变图像校正方法。该方法首先运用图像处理技术从一标准模板的畸变图像中提取样本，然后以样本像素坐标作为网络输入来对神经网络进行训练。由于该训练好的神经网络能够实现畸变图像与非畸变图像之间的映射关系，因此能达到校正图像畸变的目的。最后对该校正方法进行了实验，给出并分析了校正实验结果，校正效果令人满意，并已成功地用于焊接机器人视觉系统。     

摄像头阅卷系统关键技术的分析与应用

在分析各类图像阅卷系统的基础上,阐述了摄像头阅卷系统中需要解决的关键技术问题有：对光照不均的图像处理,透视变形图像的校正处理。提出对图像进行二值化处理时采用局部平均阈值解决光照不均匀的问题;采用的基于矩形角点几何变换的畸变图像校正算法,分两步完成图像的倾斜校正和透视校正,并给出了变换公式。实践表明系统中采用的算法处理速度快、畸变图像校正效果好,图像识别率高,达到实用要求。     

基于柱幕投影的飞机大迎角仿真系统实现

多通道曲面投影系统中曲面几何失真校正技术是关键,传统的曲面失真校正需要像机采集反馈图像,校正过程复杂,成本高昂且难以实现。本系统结合柱面幕,提出了一种新的基于曲面透视投影的等弧长离线校正方法。该方法将待校正图像的每个像素以弧长相等的方式映射到柱幕,再根据透视投影的原理将柱幕上的像素坐标变换到预校正图像的二维坐标。同时结合给出的简化边缘融合方法实现了基于柱幕投影的大迎角飞行仿真系统,观察人员站在柱幕前会有明显的失速感觉,从而为大迎角飞行试验分析提供了良好的仿真平台。