井筒可视化检测图像失真校正方法

通过井筒三维建模和井筒成像仿真,研究了井筒图像的失真机理,提出了一种基于井筒截面轮廓检测和不动点定位的井筒可视化检测图像失真校正方法,推导了不动点坐标计算公式,通过图像重采样和映射变换,得到了井筒偏心校正图像和展开变换图像。实际应用效果表明,利用该方法对实际测井资料进行处理,可消除图像的变形失真,得到井筒管壁的360°全景平面展开图像,进一步合成井筒表面的三维立体图像,为井筒可视化检测的主观评价提供全新的视角,为定量分析奠定了基础。

一种眼动跟踪图像失真的校正方法

为了提高对眼动跟踪图像校正的精确性和快速性,提出一种基于改进型的图像校正方法。首先将采集到的瞳孔跟踪数据映射到一张图像上,并用重心提取法对图像做去噪处理,然后把整张图像划分成九个均匀的矩形区域,最后在各个矩形区域内,分别用多项式坐标变换方法对注视坐标点进行坐标变换。实验分析表明,该方法能够有效地校正失真图像,运行时间相对于传统算法减少了近2/3,具有良好的实用价值。

目标定位系统中图像失真的自动校正

文章讨论了目标定位系统中失真图像自动校正的方法,并保证目标定位的精确性。在球面投影模型的基础上,以保持直线特性为约束,实现了广角镜头图像的自动校正。建立几何校正模型,采用分块迭代校正的方法,消除了不确定性误差的影响,可将失真图像中的目标精确定位到真实场景中。

基于C型臂手术导航系统中的XRII图像失真校正

影像增强器(XRII)图像失真校正是基于C型臂手术导航系统中的一项关键技术。本文提出一种新型校正方法,将移动最小二乘(MLS)法与层次B样条逼近(MBA)法进行有机集成。经实验验证,该方法在精度和对单元变形敏感度方面优于现有方法,图像校正效果好。

目标跟踪与定位中的视觉标定算法研究

目标跟踪与定位中的一个重要步骤就是摄像机标定,其目的是估计摄像机的外部和内部参数。在严格的几何约束关系之上建立准确的数学模型,提出一种快速得到摄像机中心的方法,然后通过合理的求解次序获得其他摄像机参数,保证了标定参数的精度。利用计算出来的标定参数校正失真图像中的各个像素位置以重新得到像素间原来的空间关系,从而产生精确的不失真图像,并且利用摄像机标定参数对标定模板上的点进行位置计算后,再和实际位置比较进行检验。图像的校正效果实验以及精度验算的结果表明:提出的算法得到了准确可靠的标定参数,和其他算法相比有效提高了精度,能够满足运动跟踪时目标特征位置估计的精度要求。