不同模糊尺度下运动模糊方向的鉴别

为了有效减弱高动态环境对图像采集的干扰,利用模糊图像的频谱特性,提出了一种适合不同模糊尺度的运动模糊方向估计方法。该方法对比不同模糊尺度图像频谱中心亮条纹边缘特征的差别,通过计算其曲率半径实现不同模糊尺度图像的量化鉴别,在确定图像模糊尺度的大小之后,分别利用倒频谱、二次傅氏变换对模糊图像频谱中心亮线特征进行提取,考虑图像高宽比、中心十字亮线的不利影响,在二值化处理的基础上剔除十字亮线,通过亮线特征点直线拟合完成模糊方向估计。实验结果表明,该算法能够有效鉴别不同模糊尺度的运动模糊方向,估计精度较其他同类算法更高,相对误差率均小于0.02。     

小模糊尺度下运动模糊方向鉴别算法研究

针对现有模糊方向鉴别算法检测小尺度运动模糊图像存在误差的问题,基于运动模糊图像二次傅里叶变换后的频谱特性,分析了其误差成因,并提出了一种适用于小尺度运动模糊图像模糊方向鉴别的新算法。首先对小尺度运动模糊图像的频谱进行细化,通过中值滤波对细化图像去噪,避开了频谱噪声带来的估计误差问题;其次,选取灰度中值作为阈值进行二值化,同时去除二值图像的中心十字亮线和中心亮斑,使模糊方向特征更加明显;然后用投影变换计算出亮条纹方向得到小尺度模糊图像的方向估计。最后通过仿真验证了算法在运动模糊尺度为3～10像素的小尺度情况下的实效性。实验结果表明,该算法相比其他同类算法对于小尺度运动模糊图像的模糊方向估计精度更高。     

基于消隐点无穷单应的摄像机焦距精确自标定方法

利用一组平行线在不同姿态摄像机图像平面中对应消隐点间的无穷单应关系和摄像机相对姿态信息,提出了一种摄像机焦距的高精度实时标定方法。该方法仅通过摄像机在任意两个位置下拍摄同一组空间平行线,基于消隐点对之间的无穷单应关系构建约束,求解焦距参数;将对应光心与消隐点连线的平行程度作为优化指标,利用Nelder-Mead非线性单纯型法实现焦距参数的优化,有效地抑制了图像噪声和姿态测量误差,提高了标定结果的精度和算法的稳健性;大量仿真结果验证了该算法可以在任意相对姿态下实现,且具有精度高、稳健性强、实时解算的优点。