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。

消隐点共线约束逐点畸变校正算法

对逐点图像畸变校正算法进行分析和研究。分析了基于四点共线交比不变性的逐点畸变校正算法的校正精度,指出该算法由于初始使用图像点含有误差导致计算其他图像点产生了精度改变,同时给出了计算结果误差较小时的图像点位置和相对距离的选取方法。基于上述分析,提出了基于消隐点共线约束的逐点畸变校正算法。该算法利用消隐点来提高直线拟合精度,利用共线特征来约束校正图像点精度。该算法不仅可以优化基于四点共线交比不变性算法校正的图像点,同时也可以优化初始使用的图像点,从而提高所有图像点畸变校正精度。基于MATLAB的仿真实验显示:对于400万像素的镜头,校正后图像点最大误差是初始图像点噪声的29.05倍。针对实物图像对基于四点共线交比不变性法校正的图像点,基于消隐点共线约束法校正的图像点和未校正采集图像点的交比值进行对比,结果表明本文提出算法优于四点共线交比不变性算法的结果。

基于两视图重建的平面纹理校正和映射

在3维场景里漫游,纹理映射是展示场景真实感的主要手段。纹理通常由照片获得,但由于某些不可抗拒的原因,只能得到透视变形的纹理图像。讨论了如何纠正平面纹理的透视变形,及其相应的纹理映射,其过程是在两视图重建的基础上,对原平面进行投影变换,并用插值方法获得纹理,从而映射到模型上。在投影变换的过程中对已有算法进行了改进以达到较好的效果,并对实验结果进行了分析和讨论。该方法适用于构建虚拟的3维场景及去除由于透视变形而产生的图像模糊。