平面物体在曲面状态下扫描仪图像的校正实验

平面物体在曲面状态下经扫描仪扫描后,其图像将发生复杂的畸变。提出了用椭圆柱面加平面模型来描述实际扭曲的情况。基于二元曲面模型的投影畸变和成像畸变数字校正理论,推导了具体的畸变校正公式,并给出了确定成像畸变系数的实用方法。实验结果表明,经校正后投影畸变能够从最大的56%降低到2 5%;成像畸变能够从最大的8 4%降低到0 3%;投影畸变和成像畸变的组合畸变能够从最大的70%降低到3 1%。图像灰度直方图标准偏差的误差可从491%降低到6 5%。     

一种基于畸变等效曲面的图像畸变校正

介绍了一种图像畸变的等效曲面模型,用于修正由于光学系统或图像传感器产生的畸变。分析了球形畸变模型的原理,推导出基于球形模型的畸变校正公式,并给出了基于球形模型的畸变校正的具体实现方法,通过实验对这种畸变校正的效果进行了验证。这种曲面畸变模型的校正具有实现简单,不需求解方程组等优点,并可以推广到其他曲面,具有比较广泛的实用性。     

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。     

基于畸变率的图像几何校正

大视场成像光学系统中的畸变会降低图像质量，必须预以校正。提出一种新的校正方法，即根据畸变率的定义推导出畸变校正公式。根据公式，在镜头畸变率已知的情况下可以很容易地校正畸变。对于畸变率未知的情况，给出了建立畸变模型的方法，通过畸变模型可近似计算畸变率。得出通过控制畸变模型中某一个形状的参数可以控制畸变量大小的结论。提出的方法已经在实际工程中采用。实践证明，这种模型可以满足大多数镜头的畸变校正要求。     

全彩LED大屏幕视频图像信号的校正

全彩ＬＥＤ大民间葜可以用来显示电视画面。由于ＣＲＴ发光特性的非线笥,在图像信号源处引入一种称为γ校正的相反预失真来补偿ＣＲＴ的这种非线性。但由于全彩ＬＥＤ大屏幕系统的发光特性与ＣＲＴ的发光特性不同,它的发光亮度与其控制量成线性关系,因此在显示电视画面时会引适合ＬＥＤ屏的显示。此外,还考虑到人的视觉的明亮度与物理亮度的关系。本文给出了一种对ＬＥＤ大屏幕信号进行校正的方法,即γ校正,实验结果表明效果极     

多点分段单步校正法在接触式图像传感器扫描仪上的实现

提出了一种接触式图像传感器(CIS)扫描仪非均匀校正的新方法,能够快速高效地完成对CIS扫描仪彩色图像的非均匀校正,消除了CIS的颜色差异。采用多点分段单步法进行标定,采用现场可编程门阵列实现校正,并最终得到颜色均匀的彩色图像。对于分辨率高达1200dpi的CIS扫描仪,采集一次样板纸完成全部颜色空间的分段标定,图像传输的同时完成校正,校正过程仅耗时0.125μs。实际应用效果显示校正后R,G,B三个通道的像素误差控制在5个像素以内,相比校正前图像均匀性提升10倍左右,比传统两点法提升3倍左右,且明显改善图像颜色突变、暗淡以及随机条纹等问题。     

多点分段单步校正法在接触式图像传感器扫描仪上的实现

提出了一种接触式图像传感器(CIS)扫描仪非均匀校正的新方法,能够快速高效地完成对CIS扫描仪彩色图像的非均匀校正,消除了CIS的颜色差异。采用多点分段单步法进行标定,采用现场可编程门阵列实现校正,并最终得到颜色均匀的彩色图像。对于分辨率高达1200 dpi的CIS扫描仪,采集一次样板纸完成全部颜色空间的分段标定,图像传输的同时完成校正,校正过程仅耗时0.125 s。实际应用效果显示校正后R,G,B三个通道的像素误差控制在5个像素以内,相比校正前图像均匀性提升10倍左右,比传统两点法提升3倍左右,且明显改善图像颜色突变、暗淡以及随机条纹等问题。     

高准确度光电成像测量系统图像畸变校正算法

在以CCD为核心器件的光电成像测量系统对物体进行线度测量中,成像光学系统的固有特性使得数字图像存在畸变,根据像差理论建立了三次多项式的畸变校正模型,分析比较了不同的灰度重建方法的优缺点,进行了双线性插值的灰度重建.对一种校正图像进行了噪音点滤除,进行了仿真实验.校正后的图像可用于高准确度的成像测量.     

使用压缩感知的遥感图像振荡畸变几何校正方法

卫星平台振动和反射镜震颤会引起遥感图像中的振荡畸变。这类畸变难以通过常用的几何校正方法消除。对此,提出了一种使用压缩感知的几何校正方法。该方法基于有理函数模型(RFM)进行几何校正。在校正过程中,利用初始的RFM计算出地面控制点(GCPs)在图像中的投影坐标与实际成像坐标之间的偏差(称为投影偏差),以地面控制点处的投影偏差作为采样值,使用压缩感知技术重构出所有像元处的投影偏差,并据此对RFM进行像方补偿;利用经过补偿的RFM进行遥感图像纠正。通过补偿,消除了振荡畸变引起的RFM模型误差,进而提高校正性能。利用实测数据验证了该方法的有效性,并通过仿真数据分析了地标点的数量与分布对该几何校正方法性能的影响。     

基于广义平面校正的图像对最小化畸变重投影

提出了一种基于广义平面校正的最小化畸变重投影方法,通过建立广义平面校正坐标系并对其虚拟规范化,在虚拟坐标系内考虑最小化畸变和最小化重采样效果,减少了因旋转造成的重采样畸变问题,校正后图像的可视性大大改善.     

书籍扫描图像畸变参数自动计算方法的研究

为实现书籍扫描图像的畸变自动校正,提出用多项式来描述各像素的理论灰度g(zi)与页面上对应点到扫描仪工作平面距离zi二者之间的关系。为确立该多项式,在畸变参数已知条件下扫描一幅图像,根据已知畸变参数求出zi,即可按最小二乘法原理由各像素灰度的实际值求出多项式的各个系数。实验证明,采用4阶多项式已能满足一般要求,并求出了各系数。对任意扫描图像,自动计算畸变参数的方法为:首先利用扫描图像上页边空白处各像素的灰度,对畸变参数进行估计,并求出zi的估计值;然后代入所确立的多项式,可求得g(zi);通过调整各畸变参数的估计值,直到g(zi)与gi最为接近,即得最佳畸变参数。用于图像校正实验,获得了较好的校正效果,最大误差由不校正时的41%下降到了6.9%。这使得无需用户测量并输入有关畸变参数即可进行自动校正。     

书籍扫描图像畸变参数自动计算精度的提高

建立了一个数据文件,用于存储一些在不同弯曲状态下书籍扫描图像页边灰度的曲线数据以及对应的多项式系数。利用多项式来描述在某种弯曲状态下像素灰度与页面上的对应点到扫描仪工作平面之间的距离关系。任意弯曲状态下的书籍扫描图像可以在数据文件中搜索到与其最接近的弯曲状态,并利用对应的多项式系数自动求得最佳畸变参数,用于图像的畸变校正实验,获得了较好的校正效果,最大误差由未校正时的63%下降到了4.4%。这使得在无需人工测量或调整畸变参数的条件下可自动校正书籍扫描图像。     

基于FPGA的图像畸变矫正算法研究

在机器视觉中需要对采集到的带有畸变的图像进行矫正。为了提高对畸变图像校正的实时性,针对使用FPGA实现图像畸变矫正算法时,存在的在线计算逆向映射坐标复杂和片上ROM容量不够问题,压缩了逆向映射表,并在FPGA上利用插值方法在线重建了逆向映射表。通过查找重建的逆向映射表来获取逆向映射坐标,从而降低了FPGA的在线计算量和片上ROM的容量需求。MATLAB仿真结果显示,当压缩参数n分别取4、8、16时都能够对畸变图像进行较好的矫正,并且图像信息不会丢失。仿真结果验证了算法的有效性,该算法可用于基于FPGA的图像畸变矫正。     

基于神经网络模型的CCD像差修正

针对传统CCD标定中由于修正像差造成标定算法复杂、精度不高、结果不稳定的特点,提出了用4层前向神经网络模型修正CCD像差的方法。为了检验算法,用修正像差后的CCD对空间点进行三维重建,并与传统方法作了对比。结果表明,基于神经网络模型的CCD像差修正方法可以获得比传统方法更高的精度和稳定性。