一种新的鱼眼图像校正算法

鱼眼镜头由于焦距短视角大而在不同领域得到广泛应用,但鱼眼镜头在成像时由于不同视场垂轴放大率不同,使图像产生畸变,影响鱼眼图像的实际应用价值,由此引起了人们对鱼眼图像的研究热潮。该文就校正鱼眼图像畸变问题展开研究,首先提出了一种新的确定鱼眼图像有效区域的扫描线逼近算法,解决了经典扫描线逼近法在有效区域边界存在大量黑色像素点时容易出现偏差的问题。然后,又提出了一种对鱼眼图像横向和纵向同时进行校正的算法,实验结果表明新的校正算法的横向校正效果与经度校正算法相近,纵向校正效果明显优于经度校正算法,在校正速度上也有所提升,且校正后的图像清晰度要远远好于经度校正算法校正后的图像。

一种精确图像待配准区域的快速配准算法

在众多图像配准算法中,尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform)由于其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,且对仿射变换和噪声也有一定程度的鲁棒性,从而得到了大范围的应用。但该算法的缺点是运行时间过长。论文旨在减少不必要的检测区域,减少特征点检测和描述符构建所花费的时间。主要分为两部分:1)对待检测图像循环分块,计算各个子块信息熵(Entropy of information),当所有子块信息熵标准差达到固定阈值时停止分块,去掉子块集合中子块信息熵满足条件的部分。2)将图像二值化,计算二值图像连通区域,在第一步的基础上去掉所有连通区域的部分,得到最终待检测的图像区域。最后进行SIFT算法特征检测并生成PCA-SIFT描述子,使用最近邻与次近邻之比的算法完成图像配准。实验结果表明:论文算法在保证匹配精度达到90%以上的情况下,减少算法运行时间20%~30%,提高了图像配准的速度。