基于图像矫正与重构的光伏出力损失预测

随着“双碳”目标的提出,光伏发电在电网中的渗透率不断提高,而光伏发电可能受到多种环境因素影响。其中,光伏面板污染造成的局部遮挡是造成功率损失、影响光伏发电效率的重要因素。针对传统污染检测依赖于大型数据集的构建,且损失预测存在着预测精度低、数据形式单一等问题,提出基于图像矫正与重构的光伏出力损失预测方法,利用图像矫正与重构检测光伏面板污染,并对功率损失进行估计。该方法首先通过图像矫正与图像重构检测污染,并将图像数据转换为文中数据;其次,从矫正与重构后的图像数据中挖掘特征;最后,构建包含时序信息的多模态特征数据进行损失预测。测试结果表明,文中所提方法较传统方法性能得到提升。

基于图像矫正与小波变换融合的岩心图像拼接算法

为了提高岩心图像拼接的效率,针对在岩心采集出现的图像中的像素错位现象以及图像拼接处理出现的亮度差异、鬼影等问题,提出基于图像矫正与小波变换融合的岩心图像融合算法。首先改进AKAZE算法提高提取效率,对采集图像进行图像矫正得到矫正图像;再对矫正后的待拼接图像进行特征点提取与匹配,得到2幅图像之间配准关系;最后通过基于HSI域的小波融合与改进最佳缝合线融合得到拼接图像。实验结果表明,本文提出的矫正与拼接算法满足实际需求,图像无明显上下拼接缝与错位,且在DoEM和PSNR指标上与传统最佳缝合线和改进的渐入渐出算法相比均有所提升,融合区域避免了鬼影且亮度过渡均匀,无明显左右缝合线产生,拼接的图像符合人眼视觉。

基于三维特征和Transformer的数字化古籍文档图像矫正

古籍文档图像矫正是古籍文档数字化中的一个关键环节,对提高古籍数字化质量具有重要的现实意义。针对古籍中普遍存在的氧化弯曲、粘连折叠、装订方式特殊等原因导致的形变复杂、矫正难度大的问题,本文提出了一种基于深度学习和三维特征信息提取的古籍文档图像矫正方法。首先使用U-Net形式的编码器-解码器提取古籍文档图像的三维特征,然后基于Transformer模型对得到的三维特征图进行后向映射,最后使用双线性插值得到矫正后的图像。为了验证所提出方法的有效性,在两个自制测试集上分别进行实验。实验结果表明,该方法在局部失真(Local Distortion,LD)概率上,相较于DewarpNet模型降低了2.61%~6.58%。实验证明所提出的方法能有效完成古籍文档图像的矫正任务,提升古籍数字化质量。

面向畸变扭曲文档的两种图像矫正网络

由于文档纸张的几何形变、拍摄场景的干扰及拍摄角度不理想导致的透视失真,移动设备获取的文档图像的光学字符识别(Optical character recognition,OCR)性能受到很大挑战。针对折叠和扭曲的畸变文档图像预处理问题,设计了两种基于自编码器的网络结构,以实现自适应性图像矫正并提高文字识别正确率。首先提出空洞残差块和非对称卷积残差块两种残差块,然后将残差块与自编码器相结合,设计了一种非对称空洞自编码器网络;同时利用空间金字塔池化代替全连接层,并用非对称卷积残差块实现特征提取,设计了另一种空间金字塔自编码器网络。实验结果表明,与畸变图像相比,经非对称空洞自编码器网络矫正后的图像在OCR正确率、OCR召回率和文本相似度上分别提高了26.3%、20.4%和12.3%,而经空间金字塔自编码器网络矫正后的图像在正确率、召回率和文本相似度上分别提高了27.7%、22.0%和15.5%。与RectiNet等其他图像矫正网络相比,这两种网络可以自适应矫正多种类型的畸变文档图像,且矫正后的图像在文字识别上表现更为优异。本文提出的两种矫正网络能有效提高图像文字识别正确率、召回率和文本相似度,同时在鲁棒性、泛化性等方面与现有矫正网络相比具有明显的优势。

基于图像矫正与去噪的车牌识别算法RD-LPRNet

复杂场景下的车牌目标存在大倾角、远距离、光照不均等负面因素,极大地加剧了车牌识别的难度。针对上述问题,提出了一种新的车牌识别算法RD-LPRNet,该算法首先采用改进空间变换网络RNet预测仿射变换参数,对存在大倾角的车牌进行几何矫正;接着构造基于自适应注意力机制的去噪网络DNet,以真实-标准车牌对为训练数据,提高网络提取有效特征、剔除无效噪声信息的能力;最后基于LPRNet,改进其网络输入结构以丰富初始输入特征,提高训练收敛速度;添加深度分离卷积瓶颈结构,增强网络的特征提取能力;加入残差卷积替代特征拼接实现更高效的特征融合与传递。对CCPD、CLPD、PKUdata、OpenITS以及本文人工采集的车牌数据的测试结果表明,RD-LPRNet在复杂场景下表现出更高的识别性能。

基于几何光学的图像矫正法在圆管PIV实验中的应用研究

粒子图像速度技术被广泛用于流体流动测量,介质折射率差异使光在圆管壁面发生偏折,导致图像失真,直接影响速度测量精度。本文建立了光学折射的物理模型,得到圆形管道中物点和图像点之间的函数关系进而得到矫正后图像的像素坐标,使用双线性插值算法得到像素灰度值重建出矫正后的粒子图像,最后根据多重网格迭代算法计算管内速度场。分别对流体进行管内静态流体与管内层流速度场测量实验,对比了光学矫正箱法、线性矫正以及基于光学模型的畸变矫正方法误差。结果表明,本文提出的基于几何光学的图像矫正方法精度优于光学矫正箱法和线性矫正方法,并通过静态与流动实验充分验证了所建立几何光学模型的准确性和有效性。

基于图像处理的文档图像矫正系统研究与设计

文章提出一种基于图像处理的文档图像矫正系统,该系统首先对文档图像进行高斯滤波、局部边缘提取及膨胀操作,然后提取轮廓,最后基于Hough变换算法找到可以覆盖所有轮廓的最小矩形并生成仿射变换矩阵进行变换矫正。该方法相比传统的基于Hough变换的方法,增加基于图像处理的滤波及形态学处理,使矫正效果更好;相比其他常见的基于模式识别进行图像矫正的方法,抗干扰能力更强;相比常见的基于深度学习进行图像矫正的方法,运算速度快,模型小,更适合在智能手机等移动端使用。

基于改进Hough变换和透视变换的透视图像矫正

由于成像系统和目标的距离和方位的原因,会导致形成的图像发生透视而不再是正视图,这对于图像的特征提取、识别等后续处理非常不利。对于发生了透视畸变的图像,透视变换解决了一般仿射变换不能改变图像内部点相对位置的缺陷。文章根据透视变换的原理提出了基于改进的霍夫变换和透视变换的透视图像矫正技术,该算法根据摄像机的成像机理进行透视图像矫正,Matlab仿真实验结果表明,该算法可行性高,简单易行,稳定性好,可广泛推广至目标识别等领域。

被动红外探雷系统中的图像矫正

车载式被动红外探雷系统中,由于存在探测系统的主光轴与地面法线的夹角,热像仪所获取的图像存在着较大的畸变,影响了地雷探测的准确率。从图像畸变产生的原因入手,根据从物平面到像平面的坐标映射算法,在VC++6.0环境下实现了对畸变图像的矫正。实验结果表明,当红外热像仪置于2m高度,探测距离为20m时,矫正后图像与20m正视图像各对应像素点灰度值之差均小于8,具有相似性。本算法适用于红外探雷车辆的图像处理系统。

基于线扩散函数矩阵的成像光谱仪图像矫正方法

大视场推扫式成像光谱仪的驻留时间长,覆盖范围大,能比较好地满足海洋遥感的要求。但沿轨和穿轨方向上调制传递函数的差异导致了成像中的"拖影"现像。通过实验获取了系统的线扩散函数;利用插值法构建矩阵来描述系统穿轨方向上的成像特性;使用遥感图像"拖影"区域的梯度平方和作为判别依据对矩阵的系数进行调整;最后使用矩阵对遥感图像进行了矫正。从矫正后的图像来看,"拖影"现像已基本被扣除,证实了该方法的有效性。

对网格中间区域矫正更优的图像矫正算法

常规放疗中模拟定位机影像增强器采集的图像常存在失真,为了保证放疗的精度,必须进行矫正,为此提出一种以点到直线距离为目标函数的图像矫正算法.在综合考虑矫正的速度、精度、平滑性的前提下,先采用基于一次线性基的移动最小二乘法对图像进行了矫正,取得了比较理想的结果;进一步,利用矫正后各线条应该为直线这一特征增加了参考点的数量,使交叉点中间区域也有了参考点.矫正结果显示,矫正之后各网格线呈现更理想的直线,交叉点之间的区域矫正比只考虑交叉点的矫正算法理想.当参考点增加到2 000多个点时,算法运行时间仍然较短.

基于LS-SVR的图像矫正

最小二乘支持向量回归(the least squares support vector regression,LS-SVR)算法因其回归拟合度高广泛应用于各领域中.以目标物在不同光源下采集的图像呈现出不同的颜色值,从而导致图像与目标物出现视觉上的偏差为研究对象,并以潘通色卡为参照,利用LSSVR算法,结合将RGB颜色空间到sRGB颜色空间的转换模型,对测试图像进行矫正处理.实验结果表明:与多项式回归相比,LS-SVR算法能取得更小的色差,且矫正后的图像更接近于目标图像.

基于加权直方图的数字减影图像矫正算法

数字减影图像矫正是DSA血管三维重建的重要预处理过程.运用分阶段矫正思想,本文首次提出基于加权直方图的数字减影图像矫正算法,对传统运动矫正和灰度矫正算法均进行有效改进.改进措施包括根据减影图像边缘信息选取控制点、构造基于减影加权直方图能量的相似性测度、生成血管排除模板和利用减影加权直方图寻找灰度偏移量.实验结果表明,改进算法能改善减影图像质量,增强血管辨识度,更有效消除运动噪声和灰度噪声,矫正效果明显.

基于匹配变换对的图像矫正算法

介绍一种图像矫正算法。该算法通过构造一匹配变换对对源图像进行矫正,从而使矫正后的图像对极线平行。实验证明,该算法原理简单、容易实现。

QR码图像矫正的应用研究

针对摄像头采集QR码图像时,往往出现QR码图像倾斜、畸变等问题,提出了利用QR码特征与图像旋转、图像映射矫正相结合的矫正方法.该方法在对条码图像做常规预处理和行程编码后,通过位置探测图形的位置关系来判断QR码图像倾斜畸变情况,依据倾斜畸变情况选取矫正方法,矫正后直接利用采样网格和统计方法提取信息.经测试,该方法实现简单,可提高QR码的有效识别率;浮点运算量较小,可应用于嵌入式系统.

一种图像矫正算法

本文介绍一种图像矫正算法，该算法通过构造一匹配变换对对源图像进行矫正．从而使矫正后的图像对极线平行。实验证明，该算法原理简单，容易实现。

全视场活塞视窗的图像矫正方法

在一台汽油缸内直喷光学发动机上,设计并应用了全场可视的下置式活塞视窗,进行了高速摄影研究.为了实现燃烧室全场可视的目标,活塞视窗须采用曲面设计,曲面设计会造成图像的变形.研究了活塞视窗实现全场可视的条件,讨论了全场可视的设计准则;采用近轴平行光线计算了图像的理论畸变,并尝试优化视窗曲面型线,减轻图像的理论畸变;最后通过试验标定,采用了空间坐标变换的方法对图像进行了矫正,并将矫正前、后的图像与热力学数据进行拟合,结果表明:矫正后的图像与热力学数据的相关性有显著的提高.

腭皱法医学同一认定中倾斜图像矫正方法的研究

目的:对腭皱法医学同一认定数字化系统中的倾斜图像进行矫正并对其进行效果评价。方法:设定腭皱标准图像的判断准则及特征点的选取规则,依据规则选择特征点进行标定并拟合出两条直线,求其方向向量;最后由两方向向量的夹角确定目标图像的旋转角度并进行旋转,以获得角度矫正图像,并对其从不同角度采集的腭皱图像进行仿真测试。结果:对旋转不同角度的图像进行多次角度矫正后,从视觉效果上来看,矫正结果比较理想,与标准图像的角度差别基本可以忽略,进一步表明了该算法的稳定性。结论:该算法能够很好的对目标图像进行角度矫正以获得标准图像,具有较强的鲁棒性。

畸变光场图像矫正方法的设计与仿真

由于拍摄环境光线影响,图像内光场不均衡,导致背景与目标模糊、细节失真,难以获得有效信息,提出基于改进Hough变换的畸变光场图像矫正方法。在图像内有多条直线干扰的情况下,使用改进Hough变换定位出四个点坐标,运用正视图矩阵已知量求解出对应的参数量。为了将图像内畸变光场去除,只保留图像内物品反射特性,即去除图像频谱中的低频分量,使用高斯差分滤波器,由宽度值不相同的两个高斯函数进行差分,最后将原始输入信号减去高斯核卷积信号得到的值为畸变光场图像矫正结果。仿真结果表明,所提方法矫正后,强化了目标特征信息,得到轮廓清晰的图像,说明上述方法具有极佳的实际应用价值。

基于深度学习的全景摄像机图像矫正方法研究

本文针对基于深度学习的全景摄像机图像矫正方法进行了综述。阐述了全景相机图像校正和深度学习模型的基本结构,总结了国内外全景相机图像校正技术的研究现状和应用。基于4台400万像素高清鹰眼全景摄像机的全景拼接,通过光学畸变校正对图像校正,建立了现实中真实情境位置与全景相机成像点位置的关系模型,根据实验和实际测得的数据计算出摄像机图形模型参数。建立全景相机图像与规划点图像之间的几何模型,根据摄像机标定模型的图形空间投影变换关系,通过拟合估计矫正参数。根据图像平方拼接算法的原理和过程,建立了虚拟扫描场景的近似等效成像几何模型,生成高精度的远程过程调用参数,实现全景场景拼接校正。