基于BP算法的焊缝X射线成像校正算法研究

为解决长输管道焊缝X射线成像时畸变问题,文中根据长输管道的特点基于BP神经网络方法进行图像校正,采用聚类与调节权值、阈值的方式应用于图像校正,在分析算法的特点的基础上,优化并改进了该算法,从而对长输管道成像畸变完成了校正。能够明显地抑制计算量、提高校正的精确度。首次在工业上完成了对X射线的图像校正。     

一种实用广角成像系统几何畸变数字实时校正方法

图像的几何畸变广泛存在于应用广角镜头的成像系统,畸变的存在尤其不利于基于图像分析的定量分析领域.针对一个基于图像分析的红外角位置测量系统,提出一种实用广角成像系统几何畸变数字实时校正方法,阐述其畸变参数的标定方法,图像的空间变换和灰度插值方法,基于实时性要求,给出畸变校正的算法步骤,实验表明,此广角成像系统几何畸变数字实时校正方法有效提高了角位置测量系统的测量精度,并具有一定的实时性能.     

大视场短焦距CCD成像系统畸变校正研究

光学成像系统的非线性几何畸变可以利用数字图像处理技术来进行校正。其中,在以径向畸变为主的非线性几何畸变模型中,本文通过对影响畸变参数测量精度的各种因素的分析,提出了相应的畸变校正模型,并对提高畸变校正精度的途径和技巧进行了探讨和尝试。     

像差畸变及预校正映射

本文根据磁偏转场畸变的物理原因，分析构造畸变及校正的映射函授，并给出校正电路的运算公式及公式的精度分析。     

基于造影图像序列的心血管运动解释系统

提出以X射线血管造影图像序列作为数据源,结合心脏解剖和运动的先验知识,对冠状动脉在心动周期中的运动和变形进行定量估计和定性分析的方法.在对血管的三维运动进行定量估计的基础上,提取出重要的运动参数,如运动方向、位移的幅值和运动轨迹等.为方便医生进行观察和分析,将描述运动的数字结果转化为易于理解的符号形式,获得对血管运动特证的全面描述.对临床采集的冠状动脉造影图像序列的实验验证了系统的可行性.     

基于OpenCV的非线性图像畸变校正研究

由于光学镜头加工和装配误差的存在,数字相机拍摄图像常会出现非线性的几何畸变。针对这一常见问题,通过研究镜头畸变的数学模型和摄像机模型以及参数标定方法,在VC＋＋环境下调用OpenCV库函数,实现了图像畸变校正。实验结果表明,该方法能够在保证无颜色失真的条件下获得理想的校正结果,并且实现简便、准确。     

光电测量系统几何畸变数字校正的一种新方法

提出了一种将畸变参数求解独立于相机方位元素求解、同时考虑到校正时光电测量系统光轴与标定板平面不垂直的几何畸变数字校正方法——旋转搜索法。介绍了这种方法的校正原理，建立了相关的数学模型，给出了校正实例，并通过畸变评价函数对校正结果进行了评价。实验证明，该方法获得的校正效果较好，对实验图像的校正使总体畸变误差减为校正前的7．7％，且过程简单，易于实现。     

畸变的衍射机理及其计算与校正研究

从基于点源圆孔衍射的成像原理出发得到了仅有畸变像点的光场分布的计算式,分析探讨了畸变的衍射机理及其计算与特征以及校正方法,模拟实验表明了这一理论和方法的可行性,有助于光学设计中对畸变进行像差平衡与校正和光学加工中对畸变的检测与修正以及数码成像系统中对畸变做电子校正等。     

基于神经网络的畸变图像校正方法研究

基于神经网络的畸变图像校正方法与传统畸变图像校正方法相比,降低了构建模型的难度.因此,文章对基于神经网络的畸变图像校正方法进行重点研究,首先在量子遗传法中引入免疫学中的克隆选择算法,然后将其与BP算法进行结合,发挥二者的融合优势,以满足畸变图像校正的需求,实验结果表明,这种方法的应用效果十分显著.     

一种基于同心圆环的图像畸变校正方法

分析了光学成像系统中畸变校正的原理,采用了新的确定畸变中心的方法——同心圆环法;通过选取对应关系,采用多项式拟合技术,确定了该光学系统畸变的非线性变换的明确表达式,进而编程实现了畸变图像的空间变换和灰度变换,得到了校正后的图像,实现了畸变校正．     

基于交比不变性的广角成像系统几何失真校正

广角成像系统在近距离倾斜摄像获取大场景平面信息时,图像会存在透视变形与径向失真综合的非线性几何失真。利用网格模板成像,结合透视投影下的共线点列的交比不变性原理,通过非线性优化获得径向失真模型参数,实现径向失真的校正;通过透视变换方法构建变换矩阵求得变换系数,进而实现线性梯形失真的校正。对广角镜头焦距为14mm,相机倾斜角为43.34°,边长1200mm正方形模板成像的几何失真进行了校正实验,经对不同位置分布点的精度分析,得到各位置点的相对误差均小于1%。表明校正算法适用于非线性几何失真的处理,且具有较高的校正精度。     

基于卷积神经网络的胸环靶面畸变校正算法

实弹射击是部队的基础军事训练项目。现有报靶系统中基于计算机视觉的弹孔识别定位系统由于具有快速、精确、安全、人员成本低等优点而被广泛应用到该项目中。然而,计算机视觉系统处理的图像通常受镜头加工工艺以及相机轴向与被测对象所在平面不垂直的影响,导致被测对象的图像产生畸变,最终会给弹孔坐标位置的精准定位带来误差。为了提高基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度,提出一种基于卷积神经网络的畸变校正算法,只需一张胸环靶面的模板图像即可模拟出大量训练数据集。训练完成后,输入一张畸变图片就可以得到该图片的畸变参数,并利用该参数完成对图像的畸变校正。与传统校正算法的对比结果表明,该算法校正效果较好,有利于提升基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度。     

基于精确模型和逆投影的超大视场红外图像畸变校正

针对超大视场红外图像畸变大、与人眼视觉差异明显的问题,提出了一种基于精确模型和逆投影的超大视场红外图像畸变校正算法以改善其视觉效果.该算法首先利用精确模型对超大视场红外相机成像中的物、像关系进行描述;然后,针对红外图像像素采样率不高的缺点,利用较为精确的三次卷积插值法对图像进行插值来补全成像信息;最后,根据校正图像上的待赋值像点的坐标,结合校正模型和超大视场红外相机精确模型,计算该像点逆投影到插值图像时的对应坐标,并以最近邻像点像素值作为校正后图像像点的赋值.车载道路场景下的超大视场红外图像畸变校正实验结果显示,所提出的算法图像校正结果边界清晰、无锯齿效应,对场景中的直线平均还原偏差小于0.35 pixels,表明该算法对超大视场红外图像畸变校正具有较好的适用性.     

基于网格图像自动检测的镜头畸变校正*

针对广角镜头所采集图像存在的畸变问题,提出了一种基于模板匹配和质心检测的高精度控制点检测法,并采用基于除法模型和正交相干相位检测法对畸变网格图像进行了高精度校正。实验结果表明,该镜头畸变校正算法能克服光照等不定因素,对畸变的网格图像交叉控制点进行高精度自动提取,并自动计算畸变图像中每一点的校正参数,实现了镜头畸变的高精度、全自动校正。     

光纤激光共焦扫描显微镜平面扫描畸变校正之分析

着重探讨光纤激光共焦扫描显微镜(FOCSM)中校正平面扫描畸变的比较器模块,并详细对比分析采用数字比较器和模拟比较器的利弊,探讨硬件校正畸变的方案,并最终设计出以CPLD为核心,构成带有静态图像采集功能和平面扫描畸变校正功能的高速扫描控制系统.     

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.     

二维多波束系统波束阵列畸变及校正

波束阵列的畸变对测向精度等指标有很大影响。简述了二维多波束系统的波束形成方法,重点分析了二维多波束阵列的畸变情况,对二维多波束测向原理进行了讨论,提出了二维多波束阵列畸变的校正方法。     

血管内窥镜图像畸变的分析和校正

利用光线追迹法分析了血管内窥镜成像的畸变特性 ,并由此导出畸变校正方程 ,实现了血管内窥镜畸变图像的校正。该方法避免了标准样板法的烦琐操作和人为误差。