图像校正中颜色模型的选取方法

在全景图像的拼接中，各子图间颜色不匹配会严重影响全景图像的效果，甚至会产生错误的拼接。选取一种基于统计学的图像颜色校正方法，然后对各种不同失真情况的图像分别在RGB、YUV、HSV几个颜色模型中进行图像颜色校正，并对比所得的实验结果；讨论了针对不同的失真情况，如何选取合适的颜色模型，使图像校正取得更好的效果。结果表明选取合适的颜色空间校正图像，可以显著地提高所生成全景图像的质量。     

计算机CRT颜色特性化理论与实验研究

由计算机控制的CRT色度空间变换,主要是指CRT的R,G,B颜色空间与CIE(国际照明委员会)X, Y,Z颜色空间的相互变换,它是近年来计算机输入、输出和色度学领域的一个重要研究课题．综合近些年对CRT特性化的方法,通过实验对其各种方法及其模型进行详细的分析、研究,得出用各种方法对CRT特性化的精度,并指出GOG方法是目前比较易行且比较精确的CRT特性化方法,以得到较好的CRT颜色管理模式,从而为图像处理奠定基础．     

基于立体图对的颜色校正算法设计

基于多摄像机的视觉应用中通常假设统一的颜色响应。但是当摄像机之间存在较大的成像特性差异或光照变化时,所获得的立体图对间就会出现严重的色彩差别。这种差别会导致后续颜色匹配的不准确,并进一步影响立体视觉算法的性能。为了解决这个问题,提出了一个鲁棒的基于图像分割和特征点匹配的颜色校正算法。和传统的全局校正或者有参考物体的校正算法不同,提出了一种基于区域的校正算法。该方法不仅避免了全局校正算法无法满足局部需求的矛盾,同时也摆脱了设置参考物体的复杂和低效。大量实验证明了所提出算法的有效性和鲁棒性。     

一种基于直方图匹配的颜色校正方法

本文提出了一种基于直方图匹配的颜色校正方法,其基本思想是在目标图像和源图像的直方图间建立像素的映射关系,与一维直方图匹配不同,通过对三维空间的连续采样,建立起类似一维的匹配函数,而又完全满足三维直方图的特性,并最终实现对颜色图像的校正,实验结果表明了算法的有效性。     

基于不同颜色模型对比度校正的水下降质图像处理

光通过水体介质传播过程中的衰减,为水下图像成像带来了一系列的问题.水下目标在成像时会受到海水水质及悬浮物的影响,使采集到的图像变得模糊、对比度下降.文中利用模拟仿真软件对水下图像进行处理,优化出一种基于不同颜色模型对比度修正的自适应直方图水下图像清晰化的有效方法.从实验结果的数据分析可以得出,通过对比度的调整实现了水下图像可视度的增强和图像细节信息的有效放大,由于光照不均匀带来的问题能得到有效缓解.     

医学远程图像系统的颜色再生成

介绍一种校准计算机显示器和寻找数码照相机的颜色校准公式的方法.实验中,首先校准计算机显示器并且固定其颜色显示,然后计算数码照相机的颜色公式,再用数码照相机的颜色公式修正数码照片.通过和实物比较发现,修正过的数码照片的颜色更接近真实物体的颜色.     

基于CS-BP神经网络的舌诊图像颜色校正算法

针对开放环境下舌诊图像采集过程中存在颜色偏差问题,文章提出基于CS(布谷鸟搜索)-BP的舌象颜色校正算法,利用布谷鸟的巢寄生性以及levy飞行机制优化BP神经网络。为了与其他颜色校正算法作对比,文章选择了多项式回归。为了研究不同拍摄环境对颜色校正结果的影响,分别在不同时刻下的室内、室外、白炽灯拍摄环境下,采集带有24色色卡的舌象并应用三种算法对其颜色校正得出结果进行对比分析,采用CIElab色差值指标对这三种算法进行评价,实验结果表明,与多项式回归和BP神经网络算法相比,CS-BP算法的校正效果得到明显提高。     

偏振成像系统的颜色校正及应用

为了利用偏振片消除由光照不当等产生的镜面反射,将线性偏振片与彩色工业相机等构成偏振成像系统,提高一些表面光滑物体的成像效果．对构建的偏振成像系统进行了原理分析,并基于系统的稳定性与重复性,证实偏振片的透振方向不会影响系统采集的颜色数值,之后分别采用多项式回归和BP神经网络对其进行了颜色校正,并对比所得结果从中选择出最优的校正算法,以达到在消除镜面反射的同时,较好地保留物体颜色特性的效果．应用该系统及颜色校正结果对电路板成像,既消除了镜面反射光,又使色差从55．5523降低到了4．0439．     

基于色度学理论的牙齿颜色测定方法研究

牙齿颜色的准确测量一直是口腔修复学的研究热点.天然牙齿具有颜色的复杂性及其特殊的光学特性,而人对颜色辨别是一个非常复杂的过程,涉及到光学、视觉生理、视觉心理等诸多因素,因此用科学仪器对牙齿颜色进行定量化测定以给出客观评价是十分必要的.本论文从色度学理论出发紧密结合临床实际,采用PR-655光谱扫描色度计和计算机相结合用于测试牙齿颜色,测试条件选用D65光源、法线方向照明、0/45观察条件,首先测试VITA 3D-Master比色板的标准颜色阈值,然后采集待测实验者牙齿的颜色数据,将其与标准等级点的颜色值进行色差计算,根据色差的大小即可选定VITA 3D比色板中最接近的颜色.     

大视场CMOS相机图像的畸变校正

由于光学成像系统存在着非线性误差,大视场CMOS成像相机获取的图像会产生较严重的几何畸变.为了改善其图像质量,必须对其进行畸变校正.分析了畸变校正的思路,建立了畸变校正的模型,并通过对标准正方形网格成像的办法进行曲线拟合得到所需的校正系数,然后利用最近邻点法和双线性插值法分别对失真的网格进行校正.对比其校正效果,可以看出采用双线性插值法时,网格的直线形状保持较好,图像质量比最近邻点法时有所改善.最后对CMOS获取的图像进行校正,获得了较好的校正效果.     

数码相机标定方法的优化研究

在应用中，数码相机的标定是相当重要的．论文首先设计了一种进行精确内标定的测量方法，然后推导了可变焦距数码相机标定的数学模型．     

基于椭圆曲线的数码相机像点坐标标定

本文研究了物平面上圆盘圆心的像点坐标标定问题。通过对中心射影变换性质的分析,给出了椭圆中心与实际像点之间距离的一个上界。建立了基于椭圆方程的两种标定模型,即椭圆中心模型与公切线模型,最后通过仿真实验比较了两种模型的优缺点。     

数码航空摄影测量中相机的检校

通过分析数码相机的误差来源,讨论了测定数码相机畸变差的原理与方法,主要包括相机检校的数学模型、检校场的建立、畸变参数的解算与畸变差的改正,并通过实例应用证明了检校的高精度性、可靠性与可行性。     

数码相机外部参数直角三点标定方法的研究

提出了采用成直角关系的3点作为标定装置来求解数码相机的外部参数。该方法是利用三角形标定装置的成像过程,建立一个与标定装置相似的三角形,再利用直角三角形两直角边正交的特点,建立数码机外部参数的数学模型。推导了数码相机拍摄图像时的外部参数矩阵中各参变量的计算公式。实验证明了这种方法的可行性和实用性。     

摄象机校准的算法研究

本文阐述了在只给出ＣＣＤ成象面垂直方向相邻光敏元的距离时的摄象机校准算法．在解非线性方程时利用广义牛顿算法及伪逆算法的结合求出了摄象机参数的精确解．采用摄象机校准误差来评价摄象机校准的精度，并示出了对ＣＣＤ摄象机进行校准的实验结果．进行计算机模拟，分析了影响摄象机校准误差的各种因素．     

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。     

基于平面模板的摄像机标定新方法

提出的一种基于平面模板摄像机标定的新方法是先通过假设图像中心坐标为模型的成像中心,由摄像机线性模型求解中间变量然后分解独立的摄像机参数,并将求得的参数作为带畸变的非线性模型初始值进行优化求解,最终得到摄像机模型所有参数的精确值。通过仿真实验和真实实验对本方法与其他方法进行测试与比较,结果表明算法有相似的收敛性,在噪声环境中有更好鲁棒性,并且具有更小反投影误差。     

基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法

提出了一种基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法.利用大恒水星系列相机对不同方向和不同姿态的圆形特征标定板进行20次拍摄,并利用亚像素边缘检测算法对图像视野中的特征进行边缘检测;接着对得到的边缘封闭的特征分别进行圆度、偏心率和凸度的条件限制,提取出图像中符合要求的圆形特征;最后通过标定板上圆形特征的圆心像素坐标与世界坐标的对应关系来进行相机标定.实验结果显示,圆形特征的圆心坐标平均重投影误差在0.007个像素以内,表明了该算法的可行性.      

基于平面模板的摄像机标定方法

文章提出了一种基于平面模板的摄像机标定方法,仅要求摄像机在3个(或3个以上)的不同方位对同一平面模板进行拍摄,即可标定摄像机参数(包括内参数、外参数、畸变系数).并利用两步法求解摄像机参数.模拟图像和真实图像结果表明,该方法兼顾了标定精度与速度.整个标定过程不需要人为干预,可以自动进行,具有较强的实用性.     

基于多层前馈型神经元网络模型的摄像机定标算法

针对传统线性、非线性摄像机定标算法的鲁棒性,提出了基于多层前馈型神经元（MLFN）网络模型来替代传统精确的摄像机定标数学模型,MLFN网络模型作为层状网络可实现任意维复杂的输入／输出映射,对于无需计算摄像机构,外参数的应用场合,该模型提供了一种实用且有较好鲁棒性的摄像机定标算法,同时为了补偿摄影机非线性畸变,把图像按畸变程度分割成两个区域,分别建立各自基于MLFN网络的摄像机定标模型,实验表明,该方法有效补了畸变,并提高了模型精度,给出了基于MLFN网络模型摄像机定标算法实验,验证了该模型的有效性。