投影模型下全方位视觉图像畸变校正算法仿真

为提高全方位视觉图像内目标清晰度,强化边缘细节特征,调整畸变的几何比例结构,提出一种投影模型下图像畸变校正算法。构建图像畸变模型,明确畸变与原始图像间非线性变化关系,通过正交投影变换构建透视投影模型和平行透视投影模型,将平行透视投影近似看作为透视投影的一阶结果,计算二者仿射近似误差值,最后将畸变校正问题定义为畸变与理想点的位姿重合,令位姿校正转换为重合最小距离求解,使用齐次坐标获得校正的旋转和平移量,实现图像畸变校正。仿真结果表明,所提算法校正后图像边缘清晰,细节部分无锯齿现象,说明上述算法能够精准还原目标特征,具有较高的可应用价值。

基于AMASPGD算法的FSOC系统波前畸变校正及性能分析

为了抑制相干自由空间光通信系统中大气湍流引起光信号波前失真的不利影响,提出了一种基于聚合动量(AM)和自适应矩边界(AdaMod)优化器的增强型随机并行梯度下降(SPGD)算法。仿真结果表明,该优化算法可以显著提高收敛速度和鲁棒性,并有效降低波前畸变的峰谷值和均方根,从而更有效地抑制大气湍流对相干自由空间光通信(FSOC)系统混频效率和误码率的负面影响。

一种大视场红外相机的畸变校正方法

本文针对大视场红外相机的畸变校正过程复杂的问题,提出了一种新的畸变校正方法。首先,选择单参数除法模型(division model,DM)作为相机畸变模型,使用改进的加速特征稳健算法(speed-up robust features,SURF)自动获取两幅有相同场景的畸变红外图像的特征点对,然后利用九点非迭代算法和核密度估计方法获取图像的畸变参数,最后根据求得的畸变参数使用基于边缘保持的灰度插值方法对图像进行畸变校正。在整个过程中,不需要预先知道相机的参数和场景信息,通过输入两幅具有相同场景的图像,完成畸变校正,为大视场红外相机的畸变校正提供了一种新的解决方法。实验结果表明,使用该方法对大视场红外相机进行畸变校正具有可行性和鲁棒性。

面向开环扫描系统的超声图像畸变校正方法

超声显微成像技术广泛应用于工业无损检测领域。相较于闭环、半闭环扫描系统硬件复杂、成本高,开环扫描系统结构简单、成本低,但由于无反馈机制会导致步进电机的非线性运动引起图像像素错位畸变。因此,消除非线性运动带来的错位畸变是采用开环扫描系统实现高质量超声成像的关键。该文提出集最大值投影法、最大类间方差法和中心坐标校正法于一体的MIP-Otsu-C3M方法,对开环扫描系统获得的硬币回波数据采用最大值投影法获取初始灰度图像,采用最大类间方差法获取感兴趣区域的B扫描图像边缘像素位置,并采用中心坐标校正法成功消除像素错位,解决了超声C扫描图像畸变问题。对消除错位畸变的回波数据进行飞行时间法和傅里叶变换法图像重建,直接获得了非畸变的三维图像和透视图像。该新颖算法也验证了最大值投影法可拓展至图像畸变校正应用。

无人机遥感图像几何畸变校正全过程控制方法研究

几何畸变是一种常见的像素点突变行为,在无人机遥感图像中,像素点几何畸变行为的表现能力越强,遥感主机对无人机图像的控制能力越弱。为准确校正像素点几何畸变行为,提升遥感主机对无人机图像的控制能力,针对无人机遥感图像几何畸变校正全过程控制方法展开研究;提取无人机遥感图像的几何描述符,并定义畸变像素点的尺度空间,完成对畸变像素点的配准处理;针对几何畸变像素点实施重采样,通过计算畸变校正参数的方式,求解校正处理函数,实现对无人机遥感图像几何畸变的校正;利用畸变校正交点,确定图像几何畸变区域的覆盖范围,再联合控制对象标定条件,完成对无人机遥感图像几何畸变校正的全过程控制;实验结果表明,所提控制方法的应用,可以避免几何畸变节点处的像素值出现明显变化的情况,畸变前后的像素差不超过5.0 pt,能够实现对无人机遥感图像中像素点几何畸变行为的精准校正,符合实际应用需求。

基于误差反馈的光纤传感器测距畸变校正方法

为降低光纤传感器测距系统的畸变偏差,提出基于误差反馈的光纤传感器测距畸变校正方法。构建畸变校正几何成像模型,设计畸变校正参数,采用基于误差反馈的光传感检测方法,建立畸变校正的动态参数测量模型,结合测距系统的畸变校正几何分析方法,实现对畸变校正的反馈校正和自适应修正,通过几何测量和块匹配方法,实现对畸变校正的自动化校正和在线分析。测试结果表明,采用该方法进行畸变校正,经本方法校正后,偏差均值降低大约0.138 mm,校正时间低于71 ms,降低了光纤传感器测距系统的畸变偏差,提高了传感器测量的精度和校正效率。

不同场景下虚拟现实视频畸变校正算法

不同场景下虚拟现实重构视频受到运动目标以及载体方位不稳定等因素的影响导致视频畸变,提出基于运动补偿及特征图像配准的虚拟现实视频畸变校正算法.基于兴趣特征点检测的方法建立不同场景下虚拟现实视频图像检测模型,通过图像配准和角点稀疏性检测,实现对虚拟现实视频进行畸变成分检测、动态描述和特征匹配,将不同场景下虚拟现实视频的图像帧投影到一个公用坐标系,并从相邻帧的背景层中分离出视频的畸变成分,采用运动补偿及特征图像配准的方法实现视频畸变动态校正.仿真结果表明,采用该方法进行不同场景下虚拟现实视频畸变校正的动态配准能力较好,适合不同复杂场景下的视频图像虚拟现实重构和检测.

F/0.78高次非球面零位补偿检测与投影畸变校正

为实现高次非球面的高精度检测与确定性加工,从高次非球面检测的零位补偿器设计和干涉检测图的投影畸变校正两方面出发提出了具体的解决方案。首先,基于三级像差理论与PW法推导了高次非球面三片式补偿器初始结构参数计算公式。针对有效口径314 mm、F/0.78的8阶偶次非球面,将基于公式获得的初始结构参数代入光学设计软件进行缩放、优化后获得PV=0.0096λ、RMS=0.0012λ(λ=632.8 nm)的补偿器设计结果,公差分析结果表明此设计满足高次非球面λ/50的检测精度要求。进一步地,针对基于零位补偿器的干涉检测图存在畸变的问题提出了一种校正方法,该方法采用零位补偿器的成像畸曲线数据确定干涉图的畸变规律,利用畸变零点求解算法确定畸变中心,结合畸变规律与畸变中心点坐标进行逆向求解实现干涉检测图畸变的快速校正。采用本文所提方法对零位补偿检测结果进行畸变校正,基于畸变校正结果对非球面进行了6次磁流变抛光后,面形RMS由0.270λ收敛至0.019λ,验证了该畸变校正方法的有效性。

基于改进U-Net网络的图像混合畸变校正方法

图像几何畸变校正是许多计算机视觉应用的关键预处理步骤。当前基于深度学习的几何畸变校正方法主要解决图像的单一畸变校正问题,为此,本文提出一种改进U-Net网络的图像混合畸变校正方法。首先,提出了一种构建混合畸变的图像数据集的方法,解决了训练数据集稀缺以及畸变类型单一的问题。其次,采用U-Net网络结合空间注意力机制进行图像特征提取及畸变坐标图的重建,将图像校正问题转为畸变图像的逐像素点坐标位移变化的预测问题,并设计了结合坐标差损失和图像重采样损失的损失函数,有效提高校正的准确性。最后,通过消融实验验证了本文方法各模块的性能。与最新基于深度学习的畸变校正方法对比。实验结果表明,本文方法在定量指标和主观评价方面都有较好的表现,对畸变图像的空间坐标校正的平均绝对误差为0.2519。本文还对GoPro相机获取的光学影像开展了校正实验,进一步验证了本文方法对畸变图像校正的有效性。

基于梯度粒子群的车载雷达图像畸变校正方法

受车载雷达斜视成像的性质及地形起伏的影响,车载雷达图像的几何畸变较为复杂,正射校正结果不够理想,因此,提出基于梯度粒子群的车载雷达图像畸变校正方法。采取多尺度非均匀滤波对车载雷达图像展开降噪处理,利用维纳滤波算法初步复原处理车载雷达图像,通过梯度粒子群优化算法选取适应度函数,对车载雷达图像展开增益误差复原处理,构建卡尔曼滤波模型,将复原后的车载雷达图像输入滤波模型中,完成图像畸变矫正处理。实验结果表明,所提方法图像畸变程度分析准确,图像清晰度平均为0.8,图像校正定量评价因子最高达到了26%。

一种改进的鱼眼畸变校正算法

畸变是鱼眼镜头的最大的问题,针对这一情况,提出一种利用双椭圆模型对鱼眼镜头进行畸变校正的算法,在改善鱼眼畸变的情况下,同时能够保障实时输出;对鱼眼图像进行边缘扫描和检测,采用线性拟合的方法获取鱼眼图像的光心和半径,经过双椭圆模型寻找校正前和校正后图像的映射关系,调用GPU加速处理,达到实时输出的效果,经过实验对比,针对鱼眼镜头引起的畸变问题进行校正并且能够实时输出。

图腾柱PFC的电感电流过零畸变校正分析

采用GaN桥臂和SiCMOSFET桥臂的图腾柱功率因数校正器(TP-PFC)具有高效率优点,但是在网压过零附近由于瞬值较低且电压极性转换,引起占比函数突变,如果此时电感取值较大和/或控制器响应较慢,则引起电感电流过零畸变。针对TP-PFC过零附近波形畸变问题,在简述TP-PFC拓扑、数学模型、调制方式以及控制策略基础上,给出了采用PI调节器的双环控制时四种补偿校正方法:变载波幅度法、变控制量法、变控制系数法与变参考信号法,仿真验证了这四种方法能够有效改善电感电流过零附近附近波形质量,明显降低谐波含量和提高功率因数。

航拍光伏组件图像的畸变校正方法研究

航拍光伏组件图像由于拍摄角度问题经常存在畸变,其中直线、角度和比例等元素都会受到扭曲,从而影响光伏组件的测量、识别和分类等分析过程。为了解决这一问题,研究了一种无需标定的航拍光伏组件图像畸变校正方法。首先,利用特征点提取算法从光伏组件图像中提取出关键的4个特征点,然后使用特征点匹配算法对这些点进行匹配,获取畸变前后的对应关系。其次,利用计算几何的理论,通过对这些对应点进行三角测量和坐标变换,计算畸变校正所需的参数T。最后,根据参数T对图像进行畸变校正,得到校正后的光伏组件图像。该算法不仅提高了图片的视觉校正效果,还提高了数据20%~55%的准确率,在航拍光伏组件图像的异物识别、运维检修等方面有较高的应用价值。

基于光纤探头的光电图像径向畸变校正方法

随着光电图像的广泛应用,图像畸变所带来的弊端日渐突显,为减少图像畸变影响,提升光电图像径向畸变校正效果,降低校正后失真程度,提出一种基于光纤探头的光电图像径向畸变校正方法。分析光纤探头的成像原理,确定被拍摄物体理想位置与发生畸变后位置的映射关系,根据径向RAC的摄像机标定方法构建光电图像畸变模型,根据畸变模型求逆解算得光电图像的径向畸变程度,光电图像畸变损失的计算,根据直线投影不变性原理构建光电图像的畸变损失函数,采用Levenberg-Marguardt算法对函数求解,获得最优畸变系数,实现光电图像径向畸变校正。实验结果表明,所提方法校正时图像旋转角度小,校正后失真程度小,更符合人眼的视觉习惯。

基于分区标定的相机畸变校正研究

针对应用张氏标定法进行图像畸变校正存在的校正不足和过度校正问题,本文采用分区标定的方式对标定方法进行改进。通过将相机视场进行均匀分区并获取分区标定参数,并对分区标定结果进行研究分析,以新的畸变校正方式对图像进行校正,解决了小畸变相机的过度校正问题。为了验证本文方法的准确性和实用性,本文将对比不同校正方法校正后的立体匹配结果。实验结果表明:本文方法相比传统方法在平面度测量上有所提高,有一定的借鉴作用。

共面点的摄像机非线性畸变校正

采用传统的Tsai两步法进行摄像机标定时,标定精度会受一阶径向畸变模型的限制。本文提出了一种同时考虑摄像机镜头径向畸变和切向畸变的摄像机模型并研究了模型求解方法来提高畸变校正精度。考虑图像中心区域畸变较小,故用中心附近点列出线性方程组计算了摄像机的部分参数;建立了综合畸变模型,将摄像机参数代入模型计算畸变参数的初始值。由于焦距和平移分量在标定板与相机平面的距离深度变化不够时难以一次性准确标定,故将其代入综合畸变模型重新计算,并运用两步迭代法逐步逼近精确解。最后,对世界坐标系进行空间几何变换、透视变换和成像变换得到的重投影图像的像素坐标并与实际测得的像素坐标值进行比较,得到校正误差。结果表明,本文的畸变校正方法平均像素误差可以达到0.114 9pixel,优于Tsai校正方法的0.367 0pixel,且重复性较好。

高准确度光电成像测量系统图像畸变校正算法

在以CCD为核心器件的光电成像测量系统对物体进行线度测量中,成像光学系统的固有特性使得数字图像存在畸变,根据像差理论建立了三次多项式的畸变校正模型,分析比较了不同的灰度重建方法的优缺点,进行了双线性插值的灰度重建.对一种校正图像进行了噪音点滤除,进行了仿真实验.校正后的图像可用于高准确度的成像测量.

大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正

从光学测量角度出发,结合计算机视觉中的摄像机标定方法,解决了大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正问题。与摄像机标定不同,畸变校正中仅标定内部参数,外部参数作为已知条件。采用线性畸变模型,由最小二乘法解线性方程组得到摄像系统畸变模型的畸变系数。介绍了数字图像中像素间距和光学中心的标定方法。通过比较由标定参数得到的畸变图像和摄像机采集的畸变图像对实验标定精度进行评定,实验结果表明边缘视场(112°)的标定精度达到了0 75%。

共振扫描显微成像中的图像畸变校正

设计了一种校正算法用于校正双光子荧光显微镜等高速扫描成像系统中共振振镜扫描导致的图像畸变。首先对共振振镜的扫描运动建立模型,推导出非线性扫描的运动公式,进而得到图像畸变公式;然后对一块朗奇光栅样品扫描成像,设计了多峰高斯拟合算法得到光栅所有条纹的宽度变化并通过最小二乘法将条纹宽度数据拟合成一条畸变曲线;最后利用畸变曲线对图像进行校正。结果表明:采用提出的校正算法可使系统最大畸变减小到传统正弦校正方法的1/3,相对畸变减小到1/5,校正效果比传统的正弦校正法提高了2倍。由于提出的曲线拟合校正算法不用增加额外的光路,且不需要切割边缘图像,故显示了极好的图像使用效率和校正效果。

基于共线特征点的摄像机镜头畸变校正

提出一种基于未知世界坐标共线特征点的未标定摄像机畸变校正算法以及基于预计算模板的快速实现方法。利用直线的透视投影不变性来估计镜头的畸变参数,不需要知道摄像机的内外部参数,也不需要知道任何空间特征点的世界坐标,简化了镜头畸变校正的过程。该方法的特点是需要的已知条件少,算法简单,易于实施,算法的计算速度快。试验结果表明,该方法能准确快速校正由摄像机镜头畸变引起的图像几何畸变,对机器视觉系统是可行的,预计算模板实现方法大大地降低了计算量,为镜头畸变校正实时应用奠定了基础。