精确校正图像的径向畸变和倾斜失真

对于用图像进行几何检测,由数码相机生成的图像存在一些固有缺点,如存在径向畸变、倾斜几何变形等。为此提出了一种可同时精确校正数码相机图像的径向畸变和倾斜失真的算法。该算法基于标准网格,首先分别建立倾斜变形模型和径向畸变模型,由此建立目标图像的倾斜变形和径向畸变的联合变形模型;然后用最小二乘法和最优化算法求根据联合失真模型求得标准网格的失真参数,利用该参数可校正同等条件下获得的目标图像;最后对实际图像进行了校正实验,获得了满意的校正结果,说明该算法能有效地同时精确校正图像的径向畸变和倾斜失真。     

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。     

由灭点进行径向畸变的自动校正

目的镜头畸变影响着3维重建、几何量测等工作的质量。根据图像中的灭点几何约束条件,提出一种根据灭点进行弱径向畸变自动校正方法。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,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Levenberg-Marquardt(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。结果采用不同的数据对径向畸变进行了有效地校正,并采用校正后的数据进行了相机标定,标定结果相对于传统基于非量测校正方法有明显的提高。结论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,该方法能够有效地对径向畸变进行校正,并克服了传统基于非量测畸变校正方法的不稳定性。     

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.     

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。     

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.     

书籍扫描图像几何畸变校正

提出一种图像扫描技术,解决书籍扫描时图像背景灰度不均匀、线性几何畸变、以及非线性几何畸变等问题。这个方法不依赖扫描仪的参数。通过对图像的预处理,选取适当的采样窗口,基于直方图背景分析导出背景灰度因子,校正背景灰度不均。提出了一种线性几何畸变校正算法,用横向数值校正算法解决了非线性畸变的问题。     

大视场短焦距成像系统的快速校正

实际光学镜头所成的图像一般存在有几何变形,尤其是在大视场短焦距成像系统中,给图像的后续处理带来诸多问题.在以径向畸变为主的几何畸变模型基础上,提出了一种简单精确的图像校正方法.实验证明该方法是图像几何修正的有效方法,具有良好的工程应用价值.     

一种改进的单目机器人立体视觉系统校正方法

基于三棱镜的单目立体视觉系统具有高集成度、低功耗、易装配等特点,但外置的棱镜也会引发不规则的图像畸变,影响成像质量。首先采用双边滤波函数对目标图像进行降噪处理,增强图像中的边界,有效提高标定图像中的特征点提取的准确性;然后结合透视投影中的直线性、交比一致性和没影点收敛性等投影不变性提出一种改进的自适应畸变校正算法。该算法无需畸变模型及畸变参数,通过校正前后特征点的偏移,最终得到畸变校正所需的像素位移图。实验对比了多组图像的特征提取效果和畸变校正结果,并比较了不同校正方法对于系统中产生的不规则畸变的校正效果,结果表明该算法具有鲁棒性和准确性,提高了机器人视觉系统的准确度。     

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。     

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。     

基于图像平面的畸变校正方法

针对图像液位检测系统中摄像头引入的图像畸变,提出一种基于图像平面的校正方法。使用虚拟的标准校正图代替实际图,通过二阶径向模型的反复迭代求取畸变系数,利用双线性插值对输出像素点灰度进行插补。实验结果表明,该方法的校正误差小于0.35个像素点,能有效提高视频检测精度。     

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     

基于混合模型的CCD镜头畸变精校正算法

针对机器视觉检测和高精度图像测量中使用的CCD镜头都存在不同程度光学畸变的问题,提出基于混合模型的CCD镜头畸变校正算法。用经典模型对畸变图像进行初次校正,用多面函数拟合法进行二次精校正,用三次B样条函数进行灰度重建。实验结果表明,该方法在不依赖摄像机内部参数条件下,相比单一的镜头畸变校正模型,精度提高,鲁棒性增强,校正后径向均方根误差为0.3个像素。