光学成像系统中非线性畸变的数字校正方法

该文通过对光学成像系统中非线性畸变的分析，提出了一个数字校正方法。该方法利用与光轴对称的径向畸变数学模型求出光学镜头的校正系数，对畸变图像进行校正。对校正方法的程序实现进行讨论，给出了对实际畸变图像进行校正的实验结果。     

基于径向基函数神经网络的栅格图像非线性畸变校正

为了减小光电成像测量系统中存在的非线性畸变,提高测量精度,提出了一种基于径向基函数神经网络的图像畸变校正方法。提取带有桶形畸变的栅格图像中的栅格交叉点作为控制点,利用光学成像关系推算出栅格交叉点的理想无畸变位置,构成径向基函数神经网络的训练集。经过训练,可以确定径向基函数神经网络结构的优化参数。针对栅格图像进行了畸变校正实验,并与多项式变形法进行了比较。实验结果表明,所提方法能够自动、有效地校正图像畸变,效果优于多项式变形法。     

基于图像分割的视网膜血管图像配准研究

利用不同波长的视网膜图像可以对视网膜血管血氧饱和度进行计算,但需进行配准处理.提出一种基于视网膜图像血管分割的互信息图像配准方法.为了充分利用血管的轮廓信息和灰度信息,提高配准精度,首先对配准图像进行图像分割,提取视网膜图像中的血管轮廓信息;然后对分割后图像中的血管进行相似度计算,并采用Powell优化算法中的黄金分割法一维搜索算法来提升运算速度;最后根据计算的相似度值来完成不同波长图像的配准.研究中算法配准获得变换参数(角度、X方向、Y方向)的误差的均值分别为2.00%、2.53%和2.52%,误差的方差分别为0.57、2.09和0.34,均优于直接互信息配准方法.实验表明:算法可以自动、有效地对不同波长的视网膜血管图像进行配准,并具有良好的可重复性和稳定性.     

计算机放射成像系统几何畸变的测试和分析

计算机放射图像 CR(computer radiography)的几何畸变是评价其成像质量的重要指标。该文建立了二次排序计算 CR成像系统椭圆形几何畸变的方法。应用此方法 ,对相同成像条件下的乳腺 CR成像和 X线照片的椭圆形畸变进行了测试和比较 ,结果显示乳腺 CR成像的椭圆形畸变要比X线照片大。通过对 5 6幅 CR图像的测试 ,得到 CR图像的几何畸变在人眼视觉允许的范围内 ,表明 CR乳腺成像可以用于临床的乳腺检查     

基于鱼眼镜头的全视觉图像

鱼眼镜头具有短焦距、大视场的优点，因而在很多领域都得到非常广泛的应用，但存在鱼眼图像畸变比较严重的问题，这就需要对图像畸变进行校正．为此，提出了一种能够实现全视觉球面图像的摄像机，并且给出它的标定方法．实验结果说明，根据给出的球面图像摄像机模型，图像畸变得到校正，并且也实现了球面摄像机对车辆周围环境的监测．     

一种视频测井图像畸变校正方法

根据侧向多镜头视频测井装置获取图像的原理,提出了基于空间坐标变换的图像畸变校正方法.该方法首先通过畸变图像与校正图像之间控制点对的映射关系建立几何畸变模型,其次根据多项式拟合公式实现畸变图像的校正,最后通过双线性插值算法对图像进行灰度重建.通过采用直接和间接两种空间坐标变换方法对畸变图像进行仿真校正处理,结果表明,间接法校正图像的准确度高,像素过度平滑,满足了测井图像的精度要求.     

基于主动视觉的测量装置精度校准方法

针对工业在线监测对测量装置精度及稳定性的要求,对视觉测量装置精度校准及维护方法进行研究。分析透视原理下引入图像畸变的测量装置成像模型,推导测量装置相对基准激光做直线运动时光斑在畸变图像中的轨迹方程,提出一种基于主动视觉的测量装置精度校准方法:首先,通过控制测量装置做二维平移运动得到校准所需的特征点信息;接着,利用光斑的畸变轨迹方程求解测量图像的畸变系数并对图像进行畸变校正;最后,求解图像平面到被测平面的单应性矩阵从而完成精度校准。对特征点的布置方式进行优化。研究结果表明:校准后的定位测量峰值误差为0.373像素,均方根误差为0.178像素。该方法精度较高且易于实施,能满足工业在线检测的要求。     

一种恢复数字化畸变凸性图像的算法

介绍了一种恢复数字化畸变凸性图像的算法-增强算子，讨论该方法增强和恢复被高斯噪声畸变的凸性数字化图像的原理，并通过计算机模拟实例验证了增强算子处理畸变凸性数字化像点的有效性，该方法已用于处理Al-Mn-Si准晶的数字化高分辨电子显微镜（HREM）像，揭示了HREM像中的周期性特征。     

基于能量提升的非等比例图像缩放方法

数字图像整体在进行非等比例缩放时,传统的缩放方法会导致图像本身结构发生较大的畸变。对此,本文先采用傅里叶变换找出图像的显著区域,对显著区域进行能量提升处理,并结合图像的特征边缘提取增强的边缘图,进行权值分配;再寻找非重要内容的低能量线,对这些低能量线进行删除或插入操作,可以维持重要内容不发生畸变,同时保持了图像的边缘信息。实验结果表明,本文所提出的方法在对行列进行非等比例缩放时,具有很好的抗畸变性能。     

基于能量提升的非等比例图像缩放方法

数字图像整体在进行非等比例缩放时,传统的缩放方法会导致图像本身结构发生较大的畸变。对此,本文先采用傅里叶变换找出图像的显著区域,对显著区域进行能量提升处理,并结合图像的特征边缘提取增强的边缘图,进行权值分配;再寻找非重要内容的低能量线,对这些低能量线进行删除或插入操作,可以维持重要内容不发生畸变,同时保持了图像的边缘信息。实验结果表明,本文所提出的方法在对行列进行非等比例缩放时,具有很好的抗畸变性能。     

基于Gabor滤波的辐射状模糊图像质量评价方法

针对相向运动成像的辐射状模糊图像,提出了基于Gabor滤波的图像对比度相似度图像质量评价方法.该方法利用对数极坐标Gabor滤波器模拟人眼视觉系统处理图像的方式,实现对图像频率和方位角同时滤波的功能.结果表明,该方法的评价结果与主观评价结果的相关系数达到0.95,是一种评价辐射状模糊图像质量的有效方法.     

热扰动下成像变形与复原研究

采用高速摄像仪进行了热扰动环境下空气折射率分布变化引起光学成像变形的实验研究,获得了光学成像变形的总体规律。根据获得规律,在VC 软件平台上利用统计计算和数字图像处理对图像进行复原和测量曲线的修正,提高图像成像质量和测量的精度。     

基于图像块相似性和补全生成的人脸复原算法

图像获取过程中,由于成像距离、成像设备分辨率等因素的限制,成像系统难以无失真地获取原始场景中的信息,产生变形、模糊、降采样和噪声等问题,针对上述情况下降质图像的复原问题,提出了适用于低分辨率,低先验知识情况下的人脸复原方法,通过基于图像相似性的期望块log相似性EPLL (expected patch log likelihood)框架来构建人脸复原效果的失真函数,利用生成对抗网络的图像补全式生成过程来复原图像。所提算法在加噪率50%以及更高情况下可以保持较好的人脸图像轮廓与视觉特点,在复原加噪20%的降质图像时,相比传统的基于图像块相似性的算法,本文算法复原结果的统计特征峰值信噪比PSNR (peak signal-noise ratio)与结构相似度SSIM (structural similarity)值具有明显优势。     

岩心图像采集中的失真研究与校正

建立了岩心图像采集系统中摄像头成像的几何模型,并分析了采集头失真产生的原理,针对该系统存在的两种主要的几何失真提出了基于几何变换和线性补偿的校正方法,并推导出了坐标变换公式.实验表明:该校正方法能够对采集得到的岩心图像进行有效校正,满足后期处理分析对图像的要求,在工程上具有较高的实用价值.     

基于双三次插值的鱼眼图像校正

通过标定板对鱼眼镜头成像模型参数进行标定,建立了特定鱼眼镜头图像校正模型,并应用该模型对鱼眼图像进行校正.利用双三次插值方法对鱼眼图像非特征点进行插值,校正效果良好,解决了鱼眼镜头所成影像的畸变问题,能较好地应用于视觉导航与监控领域.具体做法是:（1）利用自制的平面标定板标定鱼眼图像;（2）通过标定之后的镜头畸变参数,利用双三次插值算法将畸变的鱼眼图像还原为满足人眼视觉效果的透视图像.     

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。     

机器人足球视觉系统图像畸变的几何校正

对Microsot足球机器人视觉系统中产生图像畸变的原因进行了分析,并在此基础上建立有效的数学模型,应用Broyden拟牛顿法,快速有效地实现了图像畸变的几何校正。