基于圆分割的鱼眼镜头图像畸变校正算法

针对应用鱼眼镜头拍摄的图像产生了严重的畸变的问题,提出了一种基于圆分割的校正算法.该算法充分利用了鱼眼图像圆形结构这一特点,将其分割成同心圆,再利用函数法对畸变图像进行校正.微调系数的引入,使得算法更灵活,这样能根据鱼眼镜头与实际物体的距离来调整微调系数的大小,得到更理想的校正图像.Matlab实验结果表明:应用本算法能得到比较满意的校正结果,并且该算法所花费的计算时间少,使其能适用于实时监控系统.

基于同心圆现场标定的实时畸变校正方法

为了提高光电测量系统对火炮重要静态参数——弯曲度的测量精度,提出了一种基于同心圆现场定标的实时畸变校正方法,并设计了一套自定中测量装置。首先调整测量装置中靶标的水平和竖直定位,消除偏心畸变;然后采用曲率估计的方法实时提取现场标定同心圆,对光学系统的畸变变化情况进行检测;最后根据检测对弯曲度的测量结果进行校正,进而实现弯曲的高精度测量。对焦距为6.00mm的弯曲度测量系统进行多点测试,实验结果表明:该方法具有较强的稳定性,校正精度高且实时性好,与传统的校正方法相比,校正后的测量偏差由±0.15mm提高到±0.05mm,且单点校正时间小于0.49s,有效地提高了系统的测量精度。

广角镜头的同心圆模板畸变校正算法研究

现在广角摄像头在我们生活中的使用越来越广泛,但广角摄像头所摄取的图像存在一定的畸变,本文就是在广角摄像头的网格模板校正算法的基础上,提出基于十字基准线的同心圆模板畸变校正算法,并着重介绍该校正算法的算法思想及设计实现。