任意位姿圆柱曲面透视投影失真的图像校正

机器视觉是检测圆柱物体表面缺陷的重要手段,正对圆柱物体拍摄图像的透视投影失真易于校正但拍摄条件十分苛刻,倾斜状态是圆柱物体视觉检测的常态。针对任意位姿圆柱物体表面透视投影导致的失真变形问题,提出一种基于圆柱曲面位姿估计的图像校正方法。该方法在提取圆柱图像两侧边线的基础上,利用圆柱半径和系统成像参数估计圆柱曲面与相机之间的位姿关系,通过建立的圆柱曲面位姿变步长优化迭代算法,实现圆柱曲面位姿精确计算。在此基础上,构建圆柱曲面细分网格点与原始图像像素坐标点的对应关系,然后将曲面展开为平面,建立展开的细分网格点与校正图像像素坐标点的对应关系,从而创建校正图像像素坐标点与原始图像像素坐标点的映射关系,对原始图像进行重采样得到校正图像。实验结果表明,圆柱曲面位姿估计的平均距离误差为0.3 mm、平均角度误差为0.60°;表面贴有棋盘格圆柱物体的图像相邻角点的平均距离标准差从校正前的12.2 pixels降至校正后的0.8 pixels;校正后的实际场景图像能有效识别出圆柱曲面上的文字,圆柱曲面上缺陷的测量误差不超过0.1 mm。校正后的圆柱物体图像消除了圆柱曲面倾斜投影失真和“近大远小”透视变形,验证了提出方法的有效性。

基于误差控制的SAR投影失真快速校正算法

随着合成孔径雷达(SAR)技术的发展和广泛应用,为了更准确反映场景信息,几何校正成为SAR图像处理过程中的重要内容。文中根据机载SAR成像机理,分析了引起机载SAR图像几何投影失真的原因,并估算出其失真量,针对传统的非线性校正方法,提出了一种快速高效的基于误差控制的动态分段线性校正算法。该算法在保证SAR图像校正质量的前提下,通过控制SAR图像校正误差,用线性处理取代了非线性逐点运算,使得校正算法的计算复杂度大大降低。文中还从理论上推导出最佳的分段校正长度计算方法,可校正过程中动态调整分段长度,保证校正质量和运算效率。最后通过仿真试验验证了该文法的有效性和实用性。

一种投影几何失真校正的硬件架构设计

针对投影式移动设备的投影图像几何失真问题,提出了一种基于图像变形算法的投影图像几何失真校正的硬件架构,并针对硬件实时性及功耗问题提出了解决方法.本架构设计了基于奇偶存储机制的双行缓存,实现了片外插值像素的并行获取,降低读取延时;基于数据复用原理设计了冗余消除单元,有效避免片外像素的重复读取及功耗,读取次数平均减少61.5%,减小读取功耗;存储空间消耗仅为11.9kB.本设计还引用了无除法的中点算法进行坐标的透视变换,并设计了坐标变换查找表,实现了像素的低复杂度片外和行缓存寻址.

最小失真意义下雾化图像复原

恶劣天气下拍摄到的退化图像的复原技术,可应用于遥感、目标识别、交通导航及军事等多个领域。针对雾化条件下拍摄到的退化图像,基于大气衰减机制和信息论中的最小失真理论,提出了一种新的图像复原最优化的高效算法。算法利用投影失真的优良性质,求解出满足最小失真准则的理论最佳参数,并得到了对原始信号的最优估计,从而自动地对退化图像进行去雾恢复。实验结果证明,算法不仅适用于灰度图像,而且对RGB彩色图像也同样能够得到满意的复原效果。

基于视觉模型的C形臂投影图像快速校正方法

针对普通C形臂投影图像失真影响计算机辅助手术的精度和传统校正方法费时的问题,提出了一种基于摄像机视觉模型的方法来快速校正C形臂X射线投影失真图像。该方法通过分析C形臂X射线投影图像失真的来源和类型,把C形臂系统标定和投影失真图像校正融为一体,再利用视觉模型的Tsai法对其进行标定获取畸变参数,然后利用畸变参数对失真图像进行几何校正。实验结果表明,在放射源到探测器的距离为120cm时,最大误差为8.8个像素,放射源到探测器的距离为121cm时,最大误差为9.1个像素。放射源到探测器的距离变化18mm时,标定获得放射源到探测器的距离变化值为18.11mm,相差0.11mm,并且在不同姿态时C形臂投影失真图像校正结果具有稳定性。该方法的优点是减小了建立理想图像带来的误差,而且步骤简单,容易在线使用。

全景图像质量评价方法最新进展

随着虚拟现实技术的快速发展,全景视频图像已成为一种新的媒体展示形式被投入使用。全景图像的质量评价方法对促进虚拟现实技术具有重要的现实意义。研究了近五年来全景图像质量评价新方法。分析了全景图像客观评价指标,包括基于峰值信噪比的改进方法和基于结构相似性的改进方法。归纳总结了基于深度学习的全景图像质量评价方法以及其特有的缝合失真和投影失真的评价方法。搜集整理了常用的全景图像质量评价公共数据集与专有自建数据集。采用皮尔森相关系数、斯皮尔曼秩相关系数与均方根误差作为评价指标,根据客观评分与人眼主观感受的相关程度对现有全景图像质量评价方法进行了对比分析。对全景图像质量评价方法的发展方向进行展望。

具有直线结构保护的网格化图像拼接

目的基于网格变形的图像配准方式,针对待拼接图片重叠区域的视差具有一定的容忍性,并且能够适应更复杂的图像拼接场景。在NISwGSP(natural image stitching with the global similarity prior)算法基础上提出了一种具有直线结构保护的图像拼接算法(MISwLP),该算法通过提取图片中的直线结构并施加约束,可以得到视觉效果自然、畸变较小的图像拼接结果。方法首先对图片进行网格划分,建立网格优化模型,针对网格顶点坐标集定义能量函数,在保证图片重叠区域高度对齐的同时,对网格进行相似性连续约束,并辅以直线结构约束,最后使用共轭梯度最小二乘法求解得到最优网格顶点集,指导网格变形。结果针对不同场景下的图片进行拼接实验,同时和几种比较流行的图像拼接软件和算法进行比较。结果表明,同经典拼接算法,比如Autostitch相比,基于网格优化的图像拼接算法能够适应更加复杂的多平面场景,在减小投影失真和对齐误差方面表现更好;同现在比较好的几种网格拼接算法,比如SPHP(shape-preserving half-projective warps for image stitching)、APAP(as-projective-as-possible image stitching with moving DLT)、NISwGSP等的比较,MISwLP算法不仅能够很好地对齐图像和避免投影失真,并且能够保持图像重叠区域到非重叠区域的一致性,即保护原图中的直线结构。结论提出了一种基于网格优化的直线约束方法,对于具有显著几何结构的图像拼接场景,能够较好地保护拼接后图像中原有的直线结构,具有较好的应用价值。

基于视觉的紧固件牙型角测量补偿算法研究

传统螺纹测量依靠手动的方法完成检测任务,效率很低。因此有学者提出采用视觉方式实现快速测量,但是通过三维投影过程发现,螺纹面遮挡问题会影响牙型角测量精度。针对该问题,本文根据遮挡原理,分析了2类投影遮挡情况,构建了投影误差模型。利用M8×1螺栓的螺纹作为实验对象,完成螺纹牙型采集,根据误差模型得到补偿量为0.14°,补偿后提高了牙型角测量精度。