一种基于球面透视投影约束的鱼眼镜头校正方法

鱼眼镜头摄像机具有较大视场，但是，使用鱼眼摄像机拍摄的图像会有非常严重的变形．该文研究基于球面透视投影约束的鱼眼镜头校正方法．球面透视投影约束是指空间直线的球面透视投影为球面上的大圆．作者首先使用含有变形校正参数的鱼眼变形校正模型，将空间直线的鱼眼投影曲线上的点映射为球面点，然后通过球面点到大圆的球面距离最小来拟合大圆，恢复了变形校正参数，从而实现了鱼眼图像的校正．模拟实验和真实图像实验表明，该方法能得到比较满意的校正结果．     

基于几何模型的鱼眼图像校正

在虚拟现实,机器人导航及视觉监控等领域,需要使用具有较大视角的鱼眼摄像机,这样得到的图像被称为鱼眼图像。鱼眼图像存在严重的变形和失真。本研究利用平面,柱面和球面经纬网格3种几何模型分别进行鱼眼图像校正,实现了真实场景的还原,并对校正结果进行分析和比较。     

煤矿鱼眼畸变图像校正

针对煤矿井下视频监控系统中鱼眼图像的畸变问题,根据理想球面透视投影模型的保线性约束条件,提出一种面向内容的校正参数自动获取方法,即通过对鱼眼畸变图像进行数学形态学和随机霍夫变换预处理得到所需的图像边缘特征直线,然后统计水平和垂直线段在总线段中的比例,分析统计结果,获取最佳校正参数。为了减少图像信息过多对校正参数获取过程的影响,对理想球面透视投影模型进行了改进,提出一种改进的鱼眼畸变图像校正方法,实现了对图像中心的转移和部分区域的放大。实验验证了该方法对鱼眼畸变图像的校正效果较好。     

基于球面坐标定位算法的鱼眼图像校正方法

鱼眼镜头因其宽视场和短焦距而广泛应用于机器人导航、智能交通等领域。但鱼眼镜头拍摄的鱼眼图像存在较大程度的扭曲失真,所以图像校正问题值得研究。本文提出了基于球面坐标定位算法的鱼眼图像校正模型算法。首先运用预处理把鱼眼图像中的有效区域识别并提取出来。然后采用扫描线逼近法,得到较快的速度和较好的识别效果。由于不需要对图像进行标定,因此只选用二维算法进行校正。最后将球面坐标定位算法和双线性灰度插值方法相结合,并与传统的球面投影法进行对比试验。实验表明,与传统的球面投影模型相比,球面坐标定位模型运行速度更快、图像校正质量更好。     

鱼眼图像校正和配准算法研究

提出一种对鱼眼图像进行校正和配准的算法。首先把鱼眼图像从相等距离投影模型映射到参数化球面投影模型,使得合成球面全景图成为一个平移求解问题。然后使用非线性优化算法进行图像的配准。在合成场景的球面全景图以后,通过重投影球面全景图到视平面来完成虚拟场景的实时漫游。     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。     

应用经纬映射的鱼眼图像校正设计方法

为了消除鱼眼镜头带来的形变,该文提出了一种应用经纬映射的鱼眼图像校正设计方法,推导了消除变形的数学依据,总结出一种不需要任何标定数据,快速的纠正等角鱼眼变形的算法。使用经纬映射图像的校正方法,可以把扭曲的半球鱼眼图像投射为普通照片的四方形状,也即通过投射降低图像的扭曲程度,在视觉上基本达到实用要求。     

移动AR+VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法

采用传统方法对全景拼接图像校正时,无法检测到全景图像中的重叠区域,导致全景图像结构相似度评分SSIM偏低、边缘差分谱评分DoEM低且校正误差较大.为解决上述问题,提出移动AR+ VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法.采用相位相关算法在移动AR+ VR支持下检测全景图像重叠区域.确定全景图像的畸变中心坐标和畸变系数,将图像畸变区域投影到地图坐标中,通过亮度像素值校正镜头畸变和斜视变形,完成图像的均匀性校正.实验结果表明,所提方法的结构相似度评分SSIM均大于0.93,边缘差分谱评分DoEM最高可达0.9914,且扭曲度均低于10％,说明所提方法累计误差小,实验数据验证了所提方法具有明显应用优势.     

基于2D格状图的显微图像拼接

针对大规模显微图像的拼接，提出了一种显微图像拼接的全局对准模型。利用2D格状图表示图像的邻接关系，并根据局部对准的可靠性对格状图进行修正，以消除空白区的影响。根据图像投影坐标的误差建立全局对准模型，可以有效地消除误差积累。把系统偏斜校正作为约束条件加入全局对准模型，并利用非线性优化方法得到具有全局一致性的图像对准参数，成功地解决了大规模显微图像的拼接问题。     

移动AR+VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法

采用传统方法对全景拼接图像校正时,无法检测到全景图像中的重叠区域,导致全景图像结构相似度评分SSIM偏低、边缘差分谱评分DoEM低且校正误差较大.为解决上述问题,提出移动AR+ VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法.采用相位相关算法在移动AR+ VR支持下检测全景图像重叠区域.确定全景图像的畸变中心坐标和畸变系数,将图像畸变区域投影到地图坐标中,通过亮度像素值校正镜头畸变和斜视变形,完成图像的均匀性校正.实验结果表明,所提方法的结构相似度评分SSIM均大于0.93,边缘差分谱评分DoEM最高可达0.9914,且扭曲度均低于10％,说明所提方法累计误差小,实验数据验证了所提方法具有明显应用优势.     

一种光照鲁棒的图像拼接融合算法

针对传统图像拼接方法只能处理光照一致图像的问题,提出了一种对环境光照鲁棒的全景图拼接算法。该算法首先使用圆环投影来获取待拼接图像的匹配特征序列,不仅克服了传统图像特征提取方法中的区域局限性问题,而且较好地实现了光照变化的图像匹配;然后使用统计参数来调整待拼接图像的整体亮度,以解决光照变化问题;最后对于传统图像融合处理中采用线性加权函数通常引起的最终拼合图像重叠区域模糊问题,构造了包含图像梯度的能量函数,用于计算重叠区域的全局最优融合因子。实验表明,该算法对光照变化图像的拼接融合能取得满意的视觉效果。     

基于双线性插值的鱼眼图像校正方法

鱼眼镜头具有大视场、短焦距等优点,近年来被广泛应用到不同的领域。由于鱼眼镜头成像存在较大的畸变,目前主要用来目标监测,在目标物体的识别方面应用得很少。为此,提出一种基于球面透视投影约束的鱼眼图像校正方法,并用双线性插值法对校正后的图像进行填充,为鱼眼镜头在目标物体识别跟踪方面的应用做了准备工作。实验结果表明采用上述方法能够很好地对鱼眼图像畸变进行校正,且校正后的鱼眼图像符合人的直观感觉,真实感较强,图像边缘清晰。     

基于视点纠正的鱼眼图像场景化漫游方法

针对鱼眼图像畸变大、表示的场景信息不直观等特点,本文提出了一种 基于视点纠正的鱼眼图像场景化漫游方法。该方法以鱼眼图像所表示的半球空间为观察对 象,通过视点的转移在半球空间进行漫游,以对不同区域内的场景信息进行直观的观察。采 用鱼眼图像校正算法为基础建立鱼眼镜头的球面映射模型,通过映射关系对以视点为中心的 观察区域进行实时校正,当视点变化时对校正后的可视区域进行实时显示从而实现漫游。实 验结果表明,通过本文算法能够实现鱼眼图像所表示半球空间的实时漫游,且漫游时显示的 校正图像满足直线约束标准。     

大旋角无人机影像全自动拼接方法研究

低空无人机抗风能力弱、稳定性差,影像旋偏角大且存在突变,无法按照常规正射影像镶嵌方法获得全区域拼接影像。为此,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配与多分辨率样条融合的低空无人机影像全自动拼接方法。对非量测影像进行畸变校正,利用查找表设计多幅影像快速畸变校正算法。采用SIFT特征的单应约束影像匹配算法,计算相邻影像的最优变换矩阵。给出最优变换矩阵的多分辨率样条融合影像拼接算法。实验结果表明,该方法能够获得大量稳定的匹配点对,影像间几何变换关系稳定,得到的拼接影像无缝清晰,适用于大旋角、低稳定性的低空无人机影像非摄影测量快速拼接。     

环视鱼眼图像处理深度学习研究进展

视觉环境感知在自动驾驶汽车发展中起着关键作用,在智能后视镜、倒车雷达、360°全景、行车记录仪、碰撞预警、红绿灯识别、车道偏移、并线辅助和自动泊车等领域也有着广泛运用。传统的环境信息获取方式是窄角针孔摄像头,视野有限有盲区,解决这个问题的方法是环境信息感知使用鱼眼镜头,广角视图能够提供整个180°的半球视图,理论上仅需两个摄像头即可覆盖360°,为视觉感知提供更多信息。处理环视图像目前主要有两种途径：一是对图像先纠正,去失真,缺点是图像去失真会损害图像质量,并导致信息丢失;二是直接对形变的鱼眼图像进行建模,但目前还没有效果比较好的建模方法。此外,环视鱼眼图像数据集的缺乏也是制约相关研究的一大难题。针对上述挑战,本文总结了环视鱼眼图像的相关研究,包括环视鱼眼图像的校正处理、环视鱼眼图像中的目标检测、环视鱼眼图像中的语义分割、伪环视鱼眼图像数据集生成方法和其他鱼眼图像建模方法等,结合自动驾驶汽车的环境感知应用背景,分析了这些模型的效率和这些处理方法的优劣,并对目前公开的环视鱼眼图像通用数据集进行了详细介绍,对环视鱼眼图像中待解决的问题与未来研究方向做出预测和展望。     

针对鱼眼图像边缘校正缺失的快速校正算法

针对鱼眼图像校正中水平方向畸变以及边缘缺失的问题,通过引入可控参数控制边缘部分的校正范围,同时融合三角计算以及参数变换,获取校正关系,使映射面与鱼眼图像达到最佳匹配结果.获取校正关系后运用双线性插值算法对校正图像进行插值运算以填充图像.实验表明,算法对视图主要区域和边缘部分畸变的校正取得较好效果,边缘部分信息流失较少,主视图区域畸变角度明显减小,校正后图像与未畸变源图像相比结构相似性高,尽可能大的保留鱼眼图像信息,算法效率提高,算法运行时间缩短近50%.该鱼眼图像校正算法在校正效率以及校正效果上都有显著提高,具有可行性和有效性.     

一种基于经线模型的鱼眼图像校正算法

鱼眼镜头所拍摄的图像具有严重的畸变。为了消除鱼眼图像的畸变,提出了一种改进的基于经线模型的校正算法。该算法首先建立经线模型,然后利用改进的校正算法对鱼眼图像进行校正,再建立半圆模型对校正过的图像进行修正,得到最终的图像。该算法不需要进行鱼眼镜头的标定以及参数的估计,通过建立全局统一的模型,对鱼眼图像进行校正。通过对模型图像和真实图像进行实验,结果表明,文中提出的算法能高效快捷地对鱼眼图像进行校正,而且具有较好的效果。     

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。