一种成像测量图像径向几何畸变的校正方法

通过对具有径向畸变的摄像机模型的分析,设计了一套求解图像径向几何畸变中心和畸变多项式系数的方案。首先,依据校正样板曲线的弯曲程度应用一元线性回归法和逐次逼近法求取光学图像的几何畸变中心,然后应用递推最小二乘法求解径向几何畸变的多项式系数,最后根据所得到的畸变中心和畸变多项式系数对图像进行校正得到满足要求的图像。仿真试验证明:该方法可以通过一次采集单幅图像对成像系统进行高精度标定,能够对成像测量系统的径向几何畸变进行一定精度的校正。实践证明:该方法通过图像处理的方法提高成像测量系统的精度,降低了系统的设计成本,可以作为成像测量系统中单独标定摄像机畸变参数的一种简单有效的方法。     

光显示与显示器件

TN27 2004064391 图像显示系统几何畸变的测量及校正=Detection and correction of geometric distortion in image displaying system[刊,中]/关英姿(哈尔滨工业大学航天工程与力学系.黑龙江,哈尔滨(150001)),康为民…∥光学技术.—2004,30(4).—423-424,430 为了保证图像显示系统能够产生120°的大视场,在系统中使用了超广角耦合物镜,这样就不可避免地存在几何畸变。提出了一种基于点物成像原理,并采用数码相机和精密单轴转台进行畸变测量的方法,介绍了测量原理和测量过程,根据测量后得到的畸变规律,采用数字图像处理的方法对几何畸变进行了校正。校正后,图像显示系统的畸变小于0.4％,完全能够满足导弹景象匹配系统定位误差及定位概率的检测要求。图2表2参2(严寒)     

大孔径静态干涉成像光谱仪径向畸变导致的谱线偏移误差的校正

为提高大孔径静态干涉成像光谱仪在视场增大时的光谱定标精度,减小径向畸变对光谱精度的影响,本文提出一种基于光谱——畸变关联模型的光谱定标系数修正方法,给出了波数和波长修正公式。采用594.1 nm和632.8 nm气体激光器对成像光谱仪进行了光谱成像实验,并对数据进行了处理和分析。结果表明,当存在0.3%的桶形畸变时,边缘视场的反演光谱存在2 nm左右的偏移,利用本文方法校正后,谱线偏移减小到0.1 nm左右。该方法仅需根据镜头畸变参数即可完成修正,简化了实验室光谱定标流程,提高了工作效率,也可应用于星载干涉光谱数据的在轨参数校正。     

基于内窥图像畸变校正的孔内表面尺寸测量方法

针对孔内表面缺陷尺寸测量难的问题，提出一种内窥图像校正方法以实现孔内表面尺寸测量。根据内窥成像原理，在考虑应用场景几何约束的情况下，将图像畸变分解为周向畸变和轴向畸变，将校正模型中的参数简化为图像中心坐标和一个非线性增长函数，进而提高了内窥镜图像边缘区域的校正精度。采用Hough变换和图像像素标定的方法得到相关参数，为克服轴向校正对标定结果的依赖，采用神经网络算法拟合包含像素相对位置和孔径的轴向校正函数。实验结果表明，基于像素标定的6组实验的平均测量误差为1.95%，准确度高。对于不具备标定条件的孔内表面缺陷，采用轴向校正函数进行校正和测量，3组实验的平均测量误差为6.75%，结果较为理想。所提出的校正方法通用性好、准确率高，可用于孔类零件及管道的自动化检测和智能检测。     

大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正

从光学测量角度出发,结合计算机视觉中的摄像机标定方法,解决了大视场短焦距镜头CCD摄像系统的畸变校正问题。与摄像机标定不同,畸变校正中仅标定内部参数,外部参数作为已知条件。采用线性畸变模型,由最小二乘法解线性方程组得到摄像系统畸变模型的畸变系数。介绍了数字图像中像素间距和光学中心的标定方法。通过比较由标定参数得到的畸变图像和摄像机采集的畸变图像对实验标定精度进行评定,实验结果表明边缘视场(112°)的标定精度达到了0 75%。     

基于边缘拟合的双目视觉定位与测量方法

针对双目视觉定位与测量中某些被测物体角点不明显导致检测精度不高的问题,提出一种基于亚像素边缘拟合的双目视觉定位与测量方法。利用双目系统标定的结果对拍摄的图像进行去畸变和立体校正处理;使用Zernike矩方法对预处理的图像进行亚像素边缘检测,对获得的亚像素点进行聚类和拟合,计算拟合曲线的交点;根据对极几何原理来完成左右图像中的交点的立体匹配,利用视差及三角测距原理获得被测物体的位置信息及其尺寸。实验结果表明,新的方法能较好地解决角点不明显导致双目视觉立体匹配和定位精度问题,并能提高检测效率。     

一种光学成像垂轴几何畸变校正方法

光学成像系统非线性几何畸变的校正仍是一个未能很好解决的课题，一些方法还不能很好地实用。本文对成像系统主要因镜头的失常导致的非线性几何畸变，分析了成像过程。提出一种以径向几何畸变为主的非线性几何畸变模型。依据此模型，提出一种通用的校正方法，应用计算机处理，可对实际的非线性几何畸变图像进行校正。文中用所提出的方法对实际成像的畸变进行了校正，给出了校正实验结果，校正效果良好，有一定的实验价值。     

图像显示系统几何畸变的测量及校正

为了保证图像显示系统能够产生120°的大视场,在系统中使用了超广角耦合物镜,这样就不可避免地存在几何畸变。提出了一种基于点物成像原理,并采用数码相机和精密单轴转台进行畸变测量的方法,介绍了测量原理和测量过程,根据测量后得到的畸变规律,采用数字图像处理的方法对几何畸变进行了校正。校正后,图像显示系统的畸变小于0.4%,完全能够满足导弹景象匹配系统定位误差及定位概率的检测要求。     

采用广角数码相机测量图像显示系统的几何畸变

准确地测量含有广角耦合物镜的图像显示系统的几何畸变是实现图像显示系统几何畸变数字校正的前提和关键。提出了一种以非量测广角数码相机为测量设备的几何畸变的测量方法，首先给出了广角数码相机镜头畸变的标定方法，确定了数码相机镜头畸变系数，然后讨论了基于广角数码相机和Photoshop软件进行图像显示系统几何畸变测量的测量方法，分析了影响测量精度的因素。最后，将本文的测量结果与基于点物成像原理，采用单轴转台和普通数码相机进行测量的测量结果进行了对比，二者吻合得较好。从测量结果看，本文给出的测量方法，其测量精度可以满足工程要求，简单、易行。     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响。首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理；其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度；最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

一种新的图象展开算法

本文提出了一种对被压缩并产生几何畸变的图象进行展开的算法,它不仅可使图象的几何畸变获得了很好的矫正,而且使图象的灰度分布得到了恢复,图象边缘细节更清晰,实践已证明了该算法的高效性能.     

平坦小区域中高分辨率线阵推扫式影像几何精纠正算法的精度分析

飞行导航、大比例尺地图更新需采用平坦小区域中高分辨率线阵推扫式卫星遥感影像。正射影像需要轨道和传感器参数,但在实际应用中有时无法得到这些数据,此时可采用一般多项式、改进多项式、小面元多项式、小样条函数、直接线性变换、有理函数、仿射模型来进行几何精纠正。在简要介绍了几种近似算法的数学模型后,重点讨论了利用SPOT5 2A和资源2号对粗纠正图像进行了各种实验分析和精度比较。结果表明,在平坦小区域采用各种算法均能够达到子像元精度。考虑到残差分布、计算复杂性等多种因素,对平坦小区域线阵推扫式影像的几何精纠正来说,2阶多项式模型精度较高,计算量小,且残差分布均匀。在均匀、密布控制点的情况下,它是一种较好的适合于工程作业的几何精纠正算法。     

结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量Ⅰ,对雷达图像和Ⅰ分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

钢管直线度的机器视觉测量系统设计

针对钢管在空间方向直线度的测量,采用机器视觉方法,通过获取钢管上下边缘图像,求得钢管中心轴线坐标,评定直线度误差.在整体设计过程中,照明系统采用背光照明方式和平行光管光源,采用双高斯结构设计了光学成像系统基本结构,并用Zemax对成像系统进行了优化设计和像质分析.根据钢管边缘图像的特征,采用了一种新方法——相邻行灰度差...     

结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量I,对雷达图像和I分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

一种水下对空成像失真的校正方法

水下光电对空成像失真现象,主要包括位置畸变和灰度衰减两部分,在分析成像过程的基础上,分别推导出了畸变校正数学模型和灰度校正数学模型.采用双线性插值法来处理空间变换后的灰度插值问题,最终实现了灰度校正和畸变校正的同步.设计了以标准网格为目标靶面的实验来采集匹配点的信息以获取校正模型的相关参数.实验表明本方法能较好地还原出图像的真实信息,对图像失真校正具有较好的实用性.     

Correcting non-linear lens distortion in cameras without using a model

Camera lens distortion calibration is the first step in resolving any metric application with a camera. To date, lens distortion was corrected using some existing lens distortion non-metric or self-calibration methods. Using a lens distortion model means defining a global rule to correct the entire image. This global rule does not take into account particular lens distortion effects not represented by the model. Moreover, to calibrate the model, only some features of the scene such as straight lines, circles or vanishing points are used. Since only the feature of the scene used to calibrate the model is guaranteed by the distortion rectification, it is certain that the model will not be precise. The result is an approximation of the real image distortion.To improve the lens distortion rectification, a method without using a model is proposed. Using a set of control points distributed across the entire image, they are corrected to assure all the restrictions of the scene. With both sets of points, the points detected in the image and the undistorted ones, image local transformations are defined considering only nearby control points. Rather than calibrating a global model, local functions are characterized. The distortion correction is defined by a rectification surface composed of local surface patches each influenced by nearby control points. This method is more sensitive to local deformations and allows the image to be corrected in accordance with its distortion.     

基于局部区域灰度矩图像边缘定位方法的研究

在采用机器视觉测量零件尺寸的过程中,提出了一种基于局部区域灰度矩图像边缘定位方法。该方法先利用中值滤波对采集到的图像进行处理,然后通过Prewitt算子对边缘进行初步定位,在此基础上,对图像边缘附近的9个像素的灰度值进行一维灰度矩定位,最后采用误差分析和处理的方法,获得更精确的边缘位置。实验证明,该方法能有效提高边缘检测精度,在检测分辨率为1000DPI情况下,尺寸检测误差小于2um。     

利用不确定性提高击中击不中变换的抗畸变能力

对用于目标识别技术的形态学击不中变换进行了分析,引入不确定和模式的概念使得容易受到畸变干扰的像素点对判别结果的作用降低,得到联合排序多值击中击不中变换,从而在不损失图像信息的前提下,提高了目标识别的抗畸变能力,并且具有在输入图像和参考模板之间进行精确匹配的能力。基于非相干相关器,利用新颖的多值互补编码方法,实现了二值图像的联合序多值击中击不中变换,达到了较好的实验结果。     

PSF-based restoration with edge adaptive regularization for structured light measurement

Edge information is important for measurement based on structured light. The presented effort puts forward an image restoration method with edge regularization for structured light measurement, which detects the edge of image, then updates the parameters of image degradation model and restores results in iteration. The diffraction limit of optics and nonlinear distortion of sensors are calculated as prior knowledge for semi-blind deconvolution. Blur metric is introduced for constraints of deconvolution iterations. Images before and after restoration are sent to shape recognition and automatic calibration modules for comparison. From experimental results we can conclude that the proposed approach can effectively enhance image quality and edge details, so that greater precision can be achieved.