基于灭点的径向畸变自动校正方法

镜头畸变影响着三维重建、几何量测等工作的质量。本文根据图像中的灭点几何约束条件,提出一种基于灭点的弱径向畸变自动校正方法。为避免包含畸变中心参数的非线性模型优化结果的不稳定性,本文在求解径向畸变系数之后进一步对畸变中心进行优化。首先根据灭点几何约束条件建立关于灭点与径向畸变系数的非线性模型,使用LM算法估计灭点坐标与径向畸变参数,然后根据质量评价准则对畸变中心和径向畸变系数进一步迭代优化;最后,通过真实图像对该方法的可行性进行分析验证。本文充分利用图像中的灭点属性,提出一种新的镜头径向畸变校正方法。实验结果表明,该方法能够有效的对径向畸变进行校正,并克服了传统校正方法的不稳定性。     

一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法

设计一种基于非量测畸变校正的摄像机标定方法.该方法利用单参数除式模型校正镜头畸变,根据直线透视投影保留同素性,通过拉凡格氏法（LM）优化标定出畸变模型系数和摄像机主点坐标,然后校正成像点,使其满足针孔模型映射关系.根据内参数的两个基本方程,线性求解剩余参数.实验表明,该方法在非量测标定过程具有较好的鲁棒性,且对比张正友标定方法,可在单幅标靶图像下进行标定,避免了模型内外参数耦合在一起,提高了标定效率.     

基于共线点的镜头畸变校正方法

为实现未知摄像机参数的镜头畸变校正,提出了一种先标定畸变中心、再标定畸变系数的方法。先在镜头的不同焦距处对靶标成两次像,利用相同靶标点在两幅图像中的相对位置关系求解畸变中心;再根据直线的透视投影不变性,通过变步长的最优化方法搜索畸变系数。模拟实验表明,在靶标点数为25,噪声水平为0.2像素时,畸变中心的平均误差为(0.2243,0.1636)像素,畸变系数误差为0.28%。真实图像实验表明,用该方法得到的畸变中心和畸变系数能够很好地校正图像。该方法不需要标定摄像机的内外部参数,也无需知道直线网格的世界坐标,简便易行。     

摄像机镜头畸变的研究

分析了摄像机成像模型和镜头非线性畸变模型,通过实验的方法求得了镜头的径向畸变系数,并首次根据图像复原原理将镜头的畸变系数引入边缘的亚像素定位算法中,最后通过对图像测量系统进行了标定,用实验的方法定量地比较了镜头径向畸变对测量精度的影响。同时,在标定的过程中通过“二次标定”的方法消除了“单次标定”所引入的系统误差,提高了测量精度。实验证明,通过对镜头的畸变进行校正来提高亚像素边缘定位精度的方法是有效的、显著的。     

基于基本矩阵的相机畸变差校正方法研究

在计算机视觉的应用领域中,为了提高图像量测和三维重建的精度,必须对相机的畸变误差进行修正.本文提出了一种基于基本矩阵的相机径向畸变的自动校正方法,该方法不需要预先获得场景的结构信息和相机的内部参数,仅利用两张影像同名点集之间的内在几何关系,即可求取相机的径向畸变系数,进而可对这两幅图像的畸变误差进行自动校正.实验结果表明,该方法是一种有效的畸变图像校正算法,能够获得到满意的校正结果.     

增强现实中的摄像机径向畸变校正

增强现实系统中,有效地进行摄像机镜头畸变校正对提高虚拟环境的精确性具有重要意义.首先提出一种基于成像几何的畸变校正方法,采用带有一阶径向畸变的摄像机模型,对镜头径向畸变进行校正,再根据校正后的图像计算摄像机投影矩阵.实验表明,基于成像几何的畸变校正算法具有较高的畸变校正精度,640×480的图像中,最大畸变量达90多个像素.与利用理想针孔摄像机模型得到的增强现实环境相比,畸变校正后得到的叠加结果更为精确.     

鱼眼镜头的标定和畸变校正研究

为在使用鱼眼镜头得到大视野图像的同时得到正常的视觉效果,研究鱼眼镜头的成像模型及内外参数的标定过程.相比常用的标定算法,采用基于镜头模型的标定方法;针对Davide Scaramuzza提出的全方位相机标定工具箱,指出其不足之处,对角点坐标的精度、标定系数矩阵稳定性和角点范围随意性三方面进行优化和提高;根据标定结果对鱼眼畸变图像进行畸变校正,得到正常视觉的平面图.实验结果表明,优化后的方法实现简单、鲁棒性强、结果准确.     

一种基于基本矩阵的相机畸变差自动校正方法

在计算机视觉的应用领域中,为了提高图像量测和3维重建的精度,必须对相机的畸变误差进行修正。为此提出了一种基于基本矩阵的相机径向畸变的自动校正方法,该方法不需要预先获得场景的结构信息和相机的内部参数,仅利用两张影像同名点集之间的内在几何关系,即可求取相机的径向畸变系数,进而可对这两幅图像的畸变误差进行自动校正。试验结果表明,该方法是一种有效的畸变图像校正算法,能够获得到满意的校正结果。     

一种基于斜率的摄像机畸变校正方法

普通 CCD摄像机在成像时都存在畸变成像误差 ,在机器人视觉检测及自动装配中 ,有效地进行误差校正对准确确定物体的位置具有重要的意义 .本文采用带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型 ,提出一种基于线段斜率的方法 ,对摄像机镜头的径向畸变进行校正 ,不必标定太多的摄像机的外参数 ,方法简洁 ,适合于视觉系统中对摄像机畸变的实时校正 ,或对摄像机捕获的图像进行几何校正 .实验表明 ,具有很强的鲁棒性和较高的校正精度     

基于等间距线的几何畸变校正

摄像机视觉测量系统中图像存在几何畸变,会降低尺寸测量精度,必须进行校正.目前基于单张图像的畸变校正方法主要有标定板特征点转移矩阵的非参数化方法和利用特征点共线性或无穷点约束条件的参数化方法,由于上述方法需要获取多个特征点的坐标,而获取孤立的坐标点容易造成误差,使得校正效果不好.提出采用等间距线方法,利用畸变模型建立间距...     

鱼眼图像径向畸变校正的一种新方法

由于鱼眼相机视场广阔在很多领域都得到了广泛应用,但其图像存在着明显的径向 畸变,需要在应用之前加以校正。为此分析了径向畸变模型解析解的非唯一性;根据径向畸变的 对称性,得出了畸变直线与理想直线之间的关系,即畸变校正的解析表达式;提出了一种鱼眼图 像径向畸变校正的新方法。实验证明,该方法计算简单,能有效校正包含直线特征的场景。     

基于Cartesian矩的水印图像矫正算法

提出了一种水印图像矫正算法。该算法利用水印图像几何变换前后的Cartesian矩计算出水印图像缩放的尺度因子、旋转角度和平移参数，实现了对水印图像几何失真的快速矫正，不但可以校正水印图像的旋转失真、缩放失真和平移失真，还能有效地矫正联合失真。实验表明，该算法矫正精度高、性能稳定、计算量小，可以快速准确地矫正水印图像的高强度几何失真和联合失真。     

一种基于几何性质的鱼眼图像校正算法

为快速、高效地校正具有径向畸变的鱼眼图像,提出一种基于几何性质的校正算法。根据投影不变性原理以及径向畸变的几何特性,计算畸变直线的斜率,并通过求解线性方程组得出多项式校正模型的参数。实验结果表明,该算法能够以较低的运算复杂度获得较高的校正精度,相比于采用数学迭代拟合直线的方法,该算法在图像整体校正质量上有明显改善。     

基于矩形角点几何变换的畸变图像校正

在以数码相机等数字设备拍摄图像时,所拍摄的图像经常会产生各种各样的变形,这种变形可能会导致识别软件中的后续处理失败,从而使图像无法被识别。为了使普通的识别软件能够对数码相机等拍摄的图像进行识别,有必要对其进行校正。针对大部分畸变图像是倾斜变形和透视变形,采用类似倾斜变形图像的几何校正算法,分两步实现图像的校正。实验表明,该方法对于倾斜变形和透视变形有良好的校正效果,以便于后续的图像处理。     

基于灭点的倾斜畸变车牌图像快速校正方法研究*

由于相机与汽车牌照之间的方位关系导致了拍摄图像发生倾斜畸变,极大影响了车牌识别率。针对这一问题,利用畸变图像所蕴涵的灭点信息,提出了一种快速校正方法：首先对图像进行预处理,提取车牌的四条边框来产生灭点;然后根据灭点信息快速标定相机内参数并计算空间平面重建矩阵;最后进行空间坐标变换和灰度插值完成畸变图像的校正。实验表明,该方法对于倾斜畸变车牌有良好的校正效果,并有效提高了识别率。     

全极化合成孔径雷达影像地形纠正及其在雪冰制图中的应用

针对合成孔径雷达（SAR）影像由于地形起伏引起的图像畸变问题,文章提出了基于相干矩阵的全极化SAR影像地形纠正算法,并运用于雪冰制图。该方法首先采用距离多普勒模型建立SAR成像几何模型;然后利用全极化Cloude特征分解方法对全极化SAR图像进行融合,将融合后的SAR图像与模拟图像进行配准提高SAR影像几何定位精度;最后利用投影面积归一化和极化方位角移动补偿技术对地形引起的辐射畸变进行纠正。采用中国长江源区南部唐古拉山中段冬克玛底冰川区域的C波段Radarsat-2全极化SAR数据进行验证,配准模拟SAR和原始SAR影像的控制点方位向和距离向的均方根误差（RMSE）分别为7.765和14.586个像素;经过地形纠正后的地物分类精度达80%以上。结果表明：（1）该方法能够有效消除SAR影像中几何和辐射畸变的影响;（2）地形纠正后的SAR数据在雪冰制图中具有可行性。