基于精确模型和逆投影的超大视场红外图像畸变校正

针对超大视场红外图像畸变大、与人眼视觉差异明显的问题,提出了一种基于精确模型和逆投影的超大视场红外图像畸变校正算法以改善其视觉效果.该算法首先利用精确模型对超大视场红外相机成像中的物、像关系进行描述;然后,针对红外图像像素采样率不高的缺点,利用较为精确的三次卷积插值法对图像进行插值来补全成像信息;最后,根据校正图像上的待赋值像点的坐标,结合校正模型和超大视场红外相机精确模型,计算该像点逆投影到插值图像时的对应坐标,并以最近邻像点像素值作为校正后图像像点的赋值.车载道路场景下的超大视场红外图像畸变校正实验结果显示,所提出的算法图像校正结果边界清晰、无锯齿效应,对场景中的直线平均还原偏差小于0.35 pixels,表明该算法对超大视场红外图像畸变校正具有较好的适用性.     

基于经纬映射的径向畸变快速校正算法的研究

短焦距大视角镜头会造成图像的径向畸变。在阐述了镜头畸变原理的基础上,结合对鱼眼图像经度校正算法的分析,提出一种基于经纬映射的径向畸变图像快速校正算法。该算法首先建立畸变图像球面坐标定位模型,确定畸变中心;再对各经纬度像素坐标映射,进行源图像与目标图像的空间坐标转换;最后利用双线性插值算法进行灰度重采样,完成畸变图像的校正。利用MATLAB软件进行了实验,结果表明,该算法能够以较低运算复杂度实现对短焦距大视角镜头畸变图像的快速校正,得到较好的校正效果,可用于针对精度要求不高、不具备参数标定条件的场合。     

基于图像的模拟相机标定方法的研究

从光学测量角度出发,结合计算机主动视觉中的相机标定方法及数字图像处理技术,提出了一种CCD摄像系统畸变校正方法.该法通过使用经纬仪,不需相机做任何运动就能实现全过程的标定.该方法在摄像机模型中全面考虑了镜头的径向畸变,利用图像中心附近点畸变量较小的性质,用中心附近点和全场视点对摄像机内部参数和像差修正参数进行标定,最后由最小二乘法得到摄像系统畸变模型的畸变系数,解决了CCD摄像系统的畸变校正问题.与传统的相机标定不同,畸变校正中仅标定数字图像中像素间距和相机焦距.该法运用了亚像素细分算法,提高了测试系统的精度,是一种简单、有效、实用的标定法.     

气动光学效应像素偏移图像校正方法研究

针对气动光学效应引起的图像像素偏移问题，提出了一种基于特征点配准的校正方法，并建立了像素偏移的数学模型。由于高速流场引起的像素偏移具有很强的随机性和非线性等特点，该方法在根据序列多帧图像的像素点偏移变化的统计规律获取原图像的像素点初始位置的基础上，采取二阶非线性函数模型来拟合畸变图像的像素偏移量，从而实现对各帧畸变图像的像素偏移校正。在微机上进行了仿真校正实验，结果表明该方法有效。     

面阵CCD航空相机斜视图像的几何校正

为增大机载光电侦察系统的视场角,航空相机多采用扫描方式对地摄影成像,文章针对面阵CCD航空相机斜视摄影引起的图像变形进行校正。由于该类相机与载机之间存在方位和俯仰两轴运动,文章同时考虑相机相对载机的旋转角度和载机相对地面的姿态角,建立了更符合该类相机工作状态的六姿态角投影校正模型,推导出同一地物在畸变图像和标准图像上的像素坐标变换关系,采用双线性插值算法对坐标变换后的像素灰度值进行重采样,对航空图像进行自动校正。最后,对某机场的航拍图像进行校正实验,并与基于地面控制点的多项式校正方法以及基于畸变图像和参考图像配准的校正方法进行比较。实验结果表明,六姿态角投影校正模型能够取得比较高的校正精度(可达像素级),当姿态角的测量精度为3′,图像大小为512pixel×512pixel时,图像校正的均方根误差为1.174 7pixel。该方法不需要提供参考图像和野外采集地面控制点数据,便于工程实现,基本满足航空图像处理的稳定可靠、精度高、实时性强等要求。     

图像畸变校正算法在测量中的应用

工业用镜头对物体进行取像时,物体会产生畸变失真。畸变对物体参数的后续测量产生影响,所以必须对畸变图像进行校正。本文通过对已有图像畸变校正算法的介绍比较,采用了一种不拘泥于具体镜头,适用性强的校正算法。此算法首先根据畸变图像产生的原理对径向畸变建立模型,算法第一步使用亚像素边缘算法对失真图像定位边缘、提取边缘点;第二部用最小二乘法对提取的边缘点进行线性拟合,得到所有点与标准点的总平方和;第三步使用LM算法对第二步得到的总平方和进行优化参数处理,得到最优参数;第四步将最优参数带入反校正模型,最终还原图像。还原后的图像与标准图像相比,校正结果的精度可以达到1个像素的最大误差。     

线阵CCD测量系统的镜头畸变校正新方法

提出了一种线阵CCD测量系统镜头畸变校正的新方法.用线阵CCD相机及经纬仪组合体,对空间周期黑白条纹图像照相,通过图像处理和matlab曲线拟合建立图像像素坐标与无镜头畸变的理想像素坐标的关系式,即畸变校正函数.利用畸变校正函数可校正线阵CCD镜头畸变.将该方法应用于线阵CCD散布正交交汇测量系统后(两相机间距为1 561 mm),测量误差由畸变校正前5 mm提高到畸变校正后的0.9 mm.实验结果表明,用该方法进行镜头畸变校正后,线阵CCD散布测量系统的精度得到了显著的提高.     

MEMS振镜扫描共聚焦图像畸变机理分析及校正

在皮肤反射式共聚焦显微成像过程中，针对MEMS振镜二维扫描引起的共聚焦图像畸变，开展了光束偏转理论分析，得出了投影面扫描图像的具体形状表征，理论畸变图像与真实畸变图像一致，明确了畸变机理，提出一种有效的畸变校正算法，实现对图像二维畸变的校正。首先记录原始光栅畸变图像，然后基于Hessian矩阵提取光栅中心线，拾取特征点并设置基准参考线，通过基于最小二乘法的7次多项式插值法标定二维方向像素畸变校正量，采用加权平均法填补间隙像素灰度值，最终实现图像畸变校正。利用网格畸变测试靶实验得出7次多项式插值后的校正决定系数最高、均方根误差值最低，整幅512行图像在7次多项式插值后最优行数占379行，比例为74%，通过残差分析，二维方向上残差最大为4个像素，最小为0个像素，平均为1.15个像素，校正结果较为精确。皮肤在体实时成像实验显示，图像畸变校正后组织结构特征更加真实准确，表明这种校正算法有效可行，有助于皮肤疾病的准确诊断。     

利用大位移视图修复单幅图像的透视畸变优化算法

 本文提出一个利用大位移视图可靠地恢复目标图像上含有复杂结构信息的较大信息丢失区域的图像修复新算法.依次经过基于单应矩阵的大位移视图变形、基于能量优化的重叠像素对应和基于能量优化的丢失像素估计三个步骤,一个由粗到细的畸变校正算法对大位移视点图像进行透视畸变校正后再用来补全目标图像上的受损区域.最后,我们采用泊松图像融合算法消除修复区域与其周围像素之间存在的鬼影现象,获得无缝的修复效果.实验证明本文方法优于已有的图像修复算法.     

机载SAR图像方位向几何畸变研究

由于大气干扰等原因,SAR平台很难按照理想航迹飞行,造成了SAR图像的散焦和几何畸变。这些几何畸变主要发生在方位向上,因此SAR图像方位向几何畸变校正对于SAR图像应用具有很重要的意义。本文分析了非理想轨迹对SAR图像方位向几何畸变的影响,对常见的视线误差进行了建模。根据距离建模方法,将视线误差建模为加速模型和正弦模型,并对正弦模型进行了重点分析,推导了它的正交多项式展开,得到了正弦变化模型下方位向几何畸变的预测表达式及校正相位。最后通过仿真试验和实测数据处理结果验证了文中算法的有效性。      

Videoendoscopic distortion correction and its application to virtual guidance of endoscopy

Modern video-based endoscopes offer physicians a wide-angle field of view (FOV) for minimally invasive procedures. Unfortunately, inherent barrel distortion prevents accurate perception of range. This makes measurement and distance judgment difficult and causes difficulties in emerging applications, such as virtual guidance of endoscopic procedures. Such distortion also arises in other wide FOV camera circumstances. This paper presents a distortion-correction technique that can automatically calculate correction parameters, without precise knowledge of horizontal and vertical orientation. The method is applicable to any camera-distortion correction situation. Based on a least-squares estimation, our proposed algorithm considers line fits in both FOV directions and gives a globally consistent set of expansion coefficients and an optimal image center. The method is insensitive to the initial orientation of the endoscope and provides more exhaustive FOV correction than previously proposed algorithms. The distortion-correction procedure is demonstrated for endoscopic video images of a calibration test pattern, a rubber bronchial training device, and real human circumstances. The distortion correction is also shown as a necessary component of an image-guided virtual-endoscopy system that matches endoscope images to corresponding rendered three-dimensional computed tomography views.     

提取鱼眼图像轮廓的算法改进及图像校正

用鱼眼镜头拍摄的图像具有严重的变形,精确地提取鱼眼图像的轮廓是进行图像校正的前提。针对传统的提取鱼眼图像轮廓的算法对噪点抑制能力不强,在有效区域存在大量黑色像素时算法失效等缺点,本文提出了一种改进的提取鱼眼图像轮廓的切线法。实验表明,该算法能准确定位鱼眼图像的圆心坐标和半径,精度高、实时性好,具有明显的优越性。最后,本文用球面坐标定位法对图像进行变形校正,取得了很好的效果。     

Improving geometric accuracy in the presence of susceptibility difference artifacts produced by metallic implants in magnetic resonance imaging

Geometric and intensity distortions due to the presence of metallic implants in magnetic resonance imaging impede the full exploitation of this advanced imaging modality. The aim of this study is to provide a method for (a) quantifying and (b) reducing the implant distortions in patient images. Initially, a set of reference images (without distortion) was obtained by imaging a custom-designed three-dimensional grid phantom. Corresponding test images (containing the distortion) were acquired with the same imaging parameters, after positioning a specific metallic implant in the grid phantom. After determining: 1) the nonrecoverable; 2) the distorted, but recoverable; and 3) the unaffected areas, a point-based thin-plate spline image registration algorithm was employed to align the reference and test images. The calculated transformation functions utilized to align the image pairs described the implant distortions and could therefore be used to correct any other images containing the same distortions. The results demonstrate successful correction of grid phantom images with a metallic implant. Furthermore, the calculated correction was applied to porcine thigh images bearing the same metallic implant, simulating a patient environment. Qualitative and quantitative assessments of the proposed correction method are included.     

融合深度学习与多尺度Retinex的水下图像增强方法

针对水下图像纹理模糊和色偏严重等问题,提出了一种融合深度学习与多尺度导向滤波Retinex的水下图像增强方法。首先,将陆上图像采用纹理和直方图匹配法进行退化,构建退化水下图像失真的数据集并训练端到端卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 模型,利用该模型对原始水下图像进行颜色校正,得到色彩复原后的水下图像;然后,对色彩复原图像的亮度通道,采用多尺度Retinex(multi-scale Retinex,MSR) 方法得到纹理增强图像;最后,融合色彩复原图像中的颜色分量和纹理增强图像得到最终水下增强图像。本文利用仿真水下图像数据集和真实水下图像对提出方法进行性能测试。实验结果表明,所提方法的均方根误差、峰值信噪比、CIEDE2000和水下图像质量评价指标分别为0.302 0、17.239 2 dB、16.878 4和4.960 0,优于5种对比方法,增强后的水下图像更加真实自然。本文方法在校正水下图像颜色失真的同时,能有效提升纹理清晰度和对比度。     

基于非均匀快速傅里叶变换的SAR方位向运动补偿算法

沿航向的非匀速运动对SAR成像质量有很大影响,而运动补偿后SAR图像存在几何形变,影响子图像拼接和多波段SAR图像融合。当沿航向速度误差较大时,实图像域插值校正后图像残留的几何形变不能忽略。基于上述问题,该文提出一种基于非均匀傅里叶变换的SAR方位向运动补偿算法,算法直接对方位向的非均匀数据进行非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)。该算法的定位误差和几何形变比实图像域插值校正几何形变算法小1到2个数量级,对沿航向速度误差有很强的鲁棒性,补偿后数据的幅度和相位信息都得以保留。SAR仿真和实测数据验证了该算法的有效性。     

基于改进深度学习自编码的图像边沿畸变校正算法研究

图像边沿畸变校正中直线投影衍生边沿拟合度差,导致校正误差大,提出基于改进深度学习自编码的图像边沿畸变校正算法。采用自适应阈值小波去噪算法,对各级尺度参数实施自适应变换,完成噪声去除。根据图像去噪结果,使用费舍尔向量编码优化深度学习结果,提取图像的边沿畸变形态。并以边沿畸变形态提取结果为基础,获取校正目标优化函数,分析边沿断裂情况,实现直线投影衍生边沿拟合;通过确定图像边沿误差评价函数,判断图像边沿畸变校正方式,达到图像边沿畸变校正的目的。以含噪桶形畸变与枕形畸变图像为研究对象进行实验分析,结果表明,所提算法可有效校正图像的桶形畸变与枕形畸变,桶形、枕形图像边沿畸变校正后,图像中的边沿条数和原图一致均为5条,实现高精度、高效率的图像边沿畸变校正。     

Adaptive correction of nonuniform illumination of multispectral digital images

The majority of known methods for correction of multispectral images distorted by nonuniform illumination use the following distortion model: a certain part of the scene close to a directed light source is illuminated much brighter than the rest of the scene. However, another serious problem often arises in practice in the case of nonuniform illumination of 3D objects of the scene: extended heavily shadowed regions with a small area of transition from light to shadow are formed. In this study, a method for the locally adaptive correction of nonuniform illumination of multispectral digital images, which is based on an algorithm that imitates human visual perception, is proposed. The performance of the proposed method is compared to that of available algorithms for correction of color images distorted by both nonuniform illumination and the presence of shadow regions.     

Correction for Susceptibility-Induced Distortion in Echo-Planar Imaging Using Field Maps and Model-Based Point Spread Function

Susceptibility-induced distortion is one of the major artifacts in echo-planar imaging (EPI), and many solutions have been proposed for the problem, including the Fourier method and the point spread function (PSF) method. In this paper, a framework unifying both methods is presented. Under this framework, a model-based PSF method is proposed in which the PSF of the source object is modeled along with a single field map measured by TE-offset reference scans. EPI images of a phantom and a healthy human subject were acquired, and the results of distortion correction by the Fourier method, linear interpolation method, and the model-based PSF method were compared. The results showed that the model-based PSF method could correct for geometric distortion and signal intensity distortion satisfactorily, avoiding the rippling artifact shown in the Fourier method. In conclusion, the proposed framework gave us an overall picture of how different correction methods work. The model-based PSF method, which required fewer reference scans and less computational load, was more clinically feasible than other methods.      

俯冲弹道前斜视SAR图像几何校正算法研究

弹载合成孔径雷达(SAR)的成像结果受飞行轨迹的影响,会出现严重的几何失真问题。文中首先根据导弹俯冲运动特点,使用高阶逼近模型建立了SAR的回波模型;然后分析俯冲弹道前斜视SAR的几何关系,利用矢量表达式建立了目标坐标与图像坐标的关系,提出了一种适用于俯冲弹道前斜视SAR图像的几何校正算法;最后通过仿真实验验证了该算法的有效性。