基于人工神经网络的彩色摄像系统颜色信号失真的校？…

本文为了提高彩色摄系统对颜色信息的校正质量,改善彩色重现的效果,提出了一种基于人工神经网络的色彩校正方法。该非线性变换的特点,实现ＲＧＢ→ＸＹＺ变换或ＸＹＺ→ＲＧＢ的变换,并对网络的学习、变换误差进行了分析。如采用硬件的神经网络,可望实现实时校正。     

摄像与显像特性失配时的彩色重视误差及校色矩阵

当摄象民显像端的三基色特性和基准白示曾匹配时，电视系统的彩色将出现误差，讨论了彩色重现误差的计算方法，得到了校正误差的校色矩阵。     

摄像反馈的投影仪畸变图像的自动校正

设计了一种基于摄像反馈的投影仪畸变图像自动校正系统，根据原投影图像与摄像头反馈图像之间的对应关系，建立几何变换的对应矩阵，对原图像进行预处理来抵消投影图像可能的透视失真。实验证明：该方法能有效实现投影仪透视失真的自动校正。     

摄像反馈的投影仪畸变图像的自动校正

设计了一种基于摄像反馈的投影仪畸变图像自动校正系统,根据原投影图像与摄像头反馈图像之间的对应关系,建立几何变换的对应矩阵,对原图像进行预处理来抵消投影图像可能的透视失真.实验证明:该方法能有效实现投影仪透视失真的自动校正.     

亮色分离的饱和图像校正方法

针对图像饱和产生的偏色和细节丢失问题,提出了一种在YCbCr色彩空间进行的饱和图像校正方法。在校正时不仅考虑用邻域颜色去校正饱和像素,同时参考了该像素的不饱和通道信息。在单通道饱和像素校正中,设定校正点位于原饱和通道方向的延长线上,且为该线与邻域加权平均颜色组成的直线的最短距离点。由于校正是在YCbCr三维空间进行的,因此校正像素的亮度值被同时固定。在双通道饱和像素校正中,校正点颜色用邻域颜色相关性恢复,亮度值通过参考不饱和通道原始数值计算恢复。在3通道饱和像素校正时,对校正点颜色使用邻域恢复,而对亮度采用了梯度保持的方法。实验结果表明,该方法能更有效地校正RAW格式图像和处理后图像的颜色和亮度,并尽量保持不饱和区域的图像信息。     

数字传输中彩色信号的γ失真及其校正

本文首先阐述和分析了彩色电视信号γ失真的理论概念及γ失真的具体情况,在此基础上,通过实例着重分析了γ失真引起的色度畸变,从而说明γ校正在彩色电视系统中的必要性.最后介绍了两种用于γ校正的实际电路.     

CCD图象检测信号的失真校正

本文从CCD图象输入系统误差引起图象检测信号失真的原因分析出发,以降低系统装校误差精度要求和增大元器件离散性的宽容度为目标,讨论朱真校正方法的原理和数学描述。最后,介绍两种失真校正方法。     

多点摄像监控系统的实现

介绍了所研制的多点摄像监控系统，该系统以８０３１单片机为核心，由微机的图像界面控制可多达２４３个监视点，并运用总线型远距离遥控技术，在实用中运行良好。     

彩色信号数字系统的量子化

本文从色度学理论研究彩色信号数字系统中A/D转换器量化误差和色差之间的关系,推出它们的关系式,并给出一种提高A/D转换器bit数的模型。     

摄像与显像特性失配时的彩色重现误差及校色矩阵

当摄像端与显像端的三基色特性和基准白未曾匹配时,电视系统的重现彩色将出现误差．讨论了彩色重现误差的计算方法,得到了校正误差的校色矩阵．     

基于畸变分离的摄像机标定方法

在摄像机标定过程中,为了避免对摄像机模型中的畸变系数进行多次重复标定,提出一种将二阶径向畸变系数与摄像机模型分离的标定方法.该方法利用畸变形成的围线面积作为畸变评测函数,用模拟退火原理改进粒子群算法的惯性权重和学习因子;然后用改进的粒子群算法标定摄像机的畸变系数和图像中心点坐标,最后计算其他的摄像机参数.该方法无需预先知道摄像机的任何内外参数,算法简单,易于实现.实验表明,该方法与传统的非线性优化方法相比,图像坐标的平均反投影误差明显减小,而且具有更好的鲁棒性和精度.     

径向畸变摄像机的标定

本文研究摄像机径向畸变的外部参数的标定问题。首先讨论摄像机畸变的类型,然后建立摄像机畸变的数学模型,给出畸变函数是一阶形式的模型,并且给出了适用于数学软件求解外部参数的模型。最后,通过平面薄板上五个圆在摄像机上的成像,提取图像上的数据,利用Lingo软件求出摄像机的外部参数。这种方法对实验条件要求低,求解速度快。不仅可以求解摄相机畸变的标定问题,而且可以求解变焦距的标定问题。     

基于非线性逆透视变换的摄像机畸变参数标定

为实现摄像机畸变参数标定,提出了一种基于非线性逆透视变换模型的标定新方法.根据线性透视变换模型和畸变模型推导出非线性逆透视变换模型,以及逆透视变换参数与畸变参数之间的关系;在此基础上,建立以畸变参数为最优解的泛函,然后进行优化搜索求解.在优化搜索中,采用改进牛顿法确定搜索方向,然后,采用试探法沿搜索方向进行一维搜索.该方法仅需对数目较少的畸变参数进行优化搜索,可大幅降低优化搜索的维度和复杂度.仿真和实验结果表明：该方法正确有效,求解精度较高.     

一种考虑透镜畸变的高效摄像机标定方法

本文研究了基于几何图像信息渲染的摄像机标定技术，以针孔摄像机模型为基础，综合考虑了摄像机的透镜径向畸变效应和切向畸变效应，将摄像机的内外参数、有效焦距、畸变系数、不确定因子统一于参数求解的线性方程组中，并借助于开放计算机视觉函数库OpenCV，实现了一种基于“两步法”摄像机标定的改进算法。通过实验分析和比较了利用角点检测获得的图像坐标和利用本文中的摄像机标定算法得到的图像坐标，结果证明本文中的标定算法实现简单，精度高，稳定性好。     

基于改进型神经网络的双目摄像机标定

摄像机标定是机器视觉中最重要的环节之一,传统标定方法运算量大、计算复杂,非常繁琐。为解决标定存在的若干问题,提出基于改进神经网络的双目视觉摄像机标定方法。通过对双目摄像机有效模型分析,建立空间点图像坐标与世界坐标非线性映射关系,同时引入自适应学习算法,实现隐层神经元的自适应选取,并且在创建网络模型前对样本数据进行归一化处理,提前终止策略,使网络泛化能力得到极大改善。通过与经典标定方法进行比较,表明基于改进型神经网络标定方法能获得较好的双目标定精度。     

一种改进的相机标定方法

以提高相机标定效率和自动化程度为目的,提出一种相机自动标定方法.传统相机标定需要手工标识,工作量大、效率低.使用自制标定模板,应用特征点检测技术代替手工标记,实现自动检测标记点并自动排序,标定精度和原算法基本一致,而且可靠性好,实用性较强,简化了标定过程.     

一种鲁棒的摄像机标定方法

提出一种基于圆环点的摄像机标定方法,该方法无需已知模板的任何物理度量,即可线性求解出摄像机的内参数矩阵,完全摆脱了匹配问题.并给出了在不增加任何已知条件的基础上求解外参数的线性方法.模拟与图像实验结果表明,该方法在精确度和鲁棒性上较已有方法都有较大提高.     

一种标定立体成像系统的新方法

在立体成像系统中，两相机的位置、取向、倾角由于机械上的困难，很难保证固定不变。因此，在匹配问题解决后，必须对成像系统进行标定，才能最终提取关于景物的三维信息，基于此，提出了一种成像系统的模型及其误差量定义，同时给出了用最小二乘法拟合立体成像系统参数的算法。     

基于模板匹配的细菌鉴定系统摄像机标定方法研究

在研究传统摄像机标定原理及方法的基础上,针对传统方法的不足,提出了基于CCD的细菌自动鉴定系统的一种特殊的基于模板匹配的单目摄像机标定方法。该方法直接将基于CCD细菌鉴定系统中的96孔酶标模板作为辅助标定装置,仅要求全自动微生物鉴定系统中的摄像机摄取任一幅模板图像,即可根据射影几何内秉的约束条件完成对系统中CCD摄像机焦距、摄像机高度等有效参数的标定,计算量小,有一定的实用性。通过对该方法标定结果与基于空间三角形的标定算法所得结果进行实验比较,证明了该方法的有效性。     

一种单摄像机标定的最优化方法

介绍一种单摄像机标定的最优化方法,该方法可以减少摄像机外部参数和内部参数之间的强相关性.对于针孔摄像机模型,通过共线性约束推出共线性方程.基于对共线性方程的变换,给出最优化标定方法的整个标定过程,最后通过具体的实验来标定摄像机参数并进行验证.该方法适合于一些使用单摄像机的特定场合.