基于多项式拟合的C臂投影全局校正法

针对C臂影像增强器采集的投影图像因失真变形而无法直接用于计算机辅助手术的问题,提出了一种基于多项式拟合的C臂投影全局校正法.该方法统一考虑C臂投影图像的3种类型的失真--针垫失真、S型扭曲、图像偏移,利用N阶多项式拟合图像的复合失真,然后利用最小二乘法求解最优化校正系数,从而具有所需标记点数量较少,校正区域连续,步骤简单,易于在线使用的优点.校正误差实验表明:该方法在3阶和4阶多项式的情况下所有标记点最大误差小于0.5像素,误差均方根小于0.26像素,并且对不同姿态的C臂投影图像的校正结果具有稳定性.该方法可用于计算机辅助手术导航、器械定位和术中X光三维锥束重建.     

C臂X光图像几何失真校正与误差分析

在分析C臂X光图像几何失真原因及表现形式的基础上,综合现有校正方法,实现了一种基于校正模板的图像校正方法.设计并试验了C臂图像几何失真误差分布的评价方案.根据试验结果,分析了图像失真变化规律,给出了不同C臂位姿下计算的校正矩阵的临床适用范围.最后,将本方法应用于机器人辅助骨科临床手术,验证了方法的正确性和有效性.     

车灯模组的照度检测研究

针对在车灯模组的照度检测过程中,车灯模组照度图像采集时由于摄像系统安装位置产生的畸变问题,采用平面模板法,通过畸变校正算法对系统进行畸变校正,减小因图像坐标位置失真造成的测量误差;针对摄像系统像面照度不均匀性对图像灰度值的影响,通过照度均匀度校正实验获取摄像系统的校正系数后,采用基于麦夸特法与通用全局优化算法结合的曲面拟合法对校正系数进行处理,得到像素坐标与校正系数的函数模型,实现图像灰度值的校正。对校正后的摄像系统进行灰度-照度标定,建立灰度-照度关系,提高车灯模组照度检测的精度。实验结果表明:车灯模组照度检测的误差基本控制在10%以内,重复性误差小于1%,具有较高的准确性和可靠性。     

基于自制标尺的C臂X光全景图像拼接方法

在对C臂X光图像和现有的医学图像匹配方法分析的基础上,提出了一种基于自制标尺的C臂X光图像拼接方法.该图像拼接方法分为失真校正、图像匹配和图像合成三步,其中图像匹配是算法的关键.首先采用双线性变换模型进行失真校正;然后基于自制标尺,采用图像灰度匹配法对校正后的C臂X光图像进行图像匹配;最后将其余各幅图像间的匹配矩阵均换算成以第一幅图像为基准,据此合成出全景图像.通过尸腿骨X光图像拼接实验验证了该方法的准确性.     

大视角鱼眼镜头图像中的漫游

鱼眼镜头在实际生活中有广泛的用途,在使用时鱼眼图像往往需要变换为惯用的透视投影图像。证明了大视角透视投影图像会产生严重的畸变,为此需要把鱼眼图像变换为多幅具有各自光学中心的小幅透视投影图像。给出了把鱼眼图像变换成透视投影图像时光学中心转移的算法,从而实现了用小视角的透视投影图像在大视角的鱼眼图像中的漫游。     

轮对外形轮廓检测中摄像机系统的标定算法

基于光截图像测量技术的轮对外形尺寸动态检测系统中,CCD摄像机拍摄的车轮外形图像畸变严重.本文分析了造成图像畸变和失真的原因,设计了二次、三次、四次标定模型,利用标定棋格图定性比较了各种标定模型的标定效果,确定了适合本测量系统的标定算法.针对该标定算法,定量分析了视场中心区域和视场边缘区域的校正效果,并对实际测量中获得的高速动车组车轮外形轮廓光截图像进行了校正,定性展示了校正前后的效果.现场试验表明,本文提出的标定算法取得了很好的效果,标定精度达到0.1 mm,满足轮对动态检测需要.     

四边形分片逼近控制点的图像畸变校正算法

针对传统的图像畸变校正算法建模复杂、实时性差且图像信息易丢失等缺点,提出了一种基于四边形分片逼近控制点的图像畸变校正算法.该方法以标准点阵图像作为量测目标,将数学形态学和滑动邻域操作相结合以确定畸变图像像素点质心,采用基于四边形分片逼近的方法来拟合高次多项式校正模型,运用两步一维线性灰度级插值向后映射算法确定输出图像中像素点的灰度.将该算法在TMS320DM6437 DSP上实现,实验结果表明,校正一幅像素为768×494的图像所用的时间为0.036 S,畸变校正的误差在0.31个像素以内,有效地避免了边缘信息丢失、空洞及灰度失真现象.     

微操作机器人的显微视觉自标定方法

在分析微操作机器人结构特点的基础上确定了待标定参数,提出了一种基于显微视觉的自标定方法。通过动态跟踪随机器人运动的目标来计算其图像坐标,采用最小二乘法拟合目标运动轨迹在显微镜坐标平面中的投影直线,并结合高精度机器人的位移量,经过几何投影和变换,标定出待标定坐标到显微镜坐标的转换矩阵。该标定方法无需特殊辅助测量仪器。实验表明,角度标定重复性好,位置标定误差小于 2 个像素。     

基于衍射面的双目投影头盔光学系统设计

为满足双目头盔显示器对大视场的要求,对它进行了改进.设计了以微液晶显示器为图像源,有效焦距为35mm,出瞳距离为23mm,出瞳直径为12mm,视场角为40°的头盔投影显示器.该系统由一组双高斯透镜,一个半透半反镜和一个回射屏组成.回射屏的使用使双目设计的视场有效提高,畸变明显降低;衍射面的引入,使系统在尺寸和重量上有明显的减少,像质进一步提高.该系统投影镜头部分重量仅为6.8g,最大镜头直径为16.8mm,完全满足双目设计的要求.目视系统中需重点校正的像散和垂轴色差的最大值分别为0.32mm和13.1μm,最大畸变不足0.1%.选用分辨率为1024×768、像素尺寸为25μm的图像源,系统分辨率满足图像源的要求.     

用于C臂快速标定的平面靶标可见标记点的提取与配准

为了简化基于C臂图像导航的临床手术中平板C臂的标定过程,提出了一种基于平面靶标可见标记点的自动提取及其与空间坐标匹配的平板C臂快速标定方法。该方法首先从图像中自动提取可能标记点并利用灰度加权质心法计算亚像素坐标;其次通过特殊标记点的分布建立靶标平面坐标系,利用平面靶标标记分布模式排除噪声点;然后估计图像平面到靶标平面的单应变换,并进一步为每一个可视标记点分配对应的空间靶面坐标,实现可视靶标标记点个数的自适应;最后利用基于共面靶标的径向排列约束(RAC)两步相机标定法标定出平板C臂成像参数。为验证该方法,分别用可见光相机模拟C臂和实际平板C臂进行了抗噪声干扰试验以及标记点反投影与三维重建误差分析试验,结果表明该方法具有鲁棒性,且标定结果稳定可靠,从而验证了其有效性和可行性。     

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。     

Scalable high-resolution integral videography autostereoscopic display with a seamless multiprojection system

We propose a scalable high-resolution autostereoscopic display that uses integral videography (IV) and a seamless multiprojection system. IV is an animated extension of integral photography (IP). Although IP and IV are ideal ways to display three-dimensional images, their spatial viewing resolution needs improvement; the pixel pitch of the display and the lens pitch are the main factors affecting IV image quality. We improved the quality by increasing the number and density of the pixels. Using multiple projectors, we create a scalable high-resolution image and project it onto a small screen using long-focal-length projection optics. To generate seamless IV images, we developed an image calibration method for geometric correction and color modulation. We also fabricated a lens array especially for the display device. Experiments were conducted with nine XGA projectors and nine PCs for parallel image rendering and displaying. A total of 2868 x 2150 pixels were displayed on a 241 mm x 181 mm (302.4 dots/in.) rear-projection screen. The lens pitch was 1.016 mm, corresponding to 12 pixels of the projected image. Measurement of the geometric accuracy of the reproduced IV images demonstrated that the spatial resolution of the display system matched that of the theoretical analysis.     

基于MCNP的X光机模拟及足跟效应修正

为修正X射线管的足跟效应,根据常用的X射线管参数,基于MCNP建立了X光机仿真模型,模仿光机成像系统增感屏,建立了169个像素的探测器阵列,并利用该阵列探究了X射线管的足跟效应现象,采用多项式拟合分段修正的方法设计了足跟效应过滤片HEF,对足跟效应照度过高的区域进行匀整修正。通过平面过滤片与HEF的通量分布对比,发现HEF成功地将阴阳极轴线方向-12°至19°的范围修正到无过滤片时强度的60%,该区域通量的最大相对误差小于3%,实现较大匀整面积。通过模拟成像对比分析发现,经过HEF修正后的X光机,大大提高了物体分辨的能力。所提出的对特定X光管参数和成像阵列面足跟效应的修正方法具有一定的实用性与可推广性,对X光机的设计和使用具有一定的参考价值。     

一种基于多模式融合的多视点图像颜色校正方法

针对各种多视点成像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了一种基于多模式融合的多视点图像颜色校正方法.该方法通过定义四种通用的线性和非线性校正模式,首先对输入的源图像和参考图像进行视差估计,以视差估计得到的匹配块作为样本,然后对样本分别用四种校正模式进行训练,得到各种模式的校正参数,最后基于最小均方误差准则对各种校正模式进行融合,得到最终的校正图像.实验结果表明,该方法能实现参考图像与校正图像的最小均方根误差,且具有较好的校正效果.     

On the use of shadows in stance recovery

The image of an object and of the shadow it casts on a planar surface provides important cues for three‐dimensional (3D) stance recovery. We assume that the position of the plane on which the shadow lies with respect to a pinhole camera is known and that the position of the light source is unknown. If the light source is sufficiently far away that parallel projection may be assumed, then knowledge of two point correspondences between images of feature points and images of their shadows is enough to determine the position of the object and the direction of the light source. If the light source is close enough that the shadow points are obtained via perspective projection, then there is a one‐parameter infinite family of solutions for the position of the object and the light source. Determining the stance of an object is highly sensitive to noise, so we provide algorithms for stance recovery that take into account known information about the object. In our experiments, the errors for the location of the 3D feature points obtained by these algorithms are generally less than 0.2% times the error in pixels in the image points and the errors for the 3D directions of the links is roughly 0.04° times the error in pixels, normalized by the distance to the object from the camera and the length of the link. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 11, 315–330, 2000     

X-射线工业CT射束硬化校正中噪声的抑制

X-射线工业CT中,传统的线性化(ConventionalLinearization,CL)校正法去除射束硬化影响时,会放大投影的噪声,进而降低CT图像的信噪比(SNR)。为克服该点不足,提出了一种改进的线性化(ImprovedLinearization,IL)校正法。该方法基于投影噪声的特点,设计了一种自适应滤波器;利用该滤波器从原始投影数据中提取其噪声,求得由噪声引起的校正误差;根据该误差对校正结果进行修正以抑制投影噪声的放大。通过不同管电压和被检材质,对IL校正法进行了验证。实验结果表明,IL校正法能去除射束硬化的影响,并能有效地抑制校正过程中投影噪声的放大。与CL校正法相比,IL校正的CT图像SNR提高了约6倍。     

一种针对畸变印刷品字符校正的多项式自寻优改进方法

目的针对畸变印刷品字符校正过程中无畸变先验知识、传统方法效率低且精度差的问题,提出一种以多项式自寻优改进算法为核心的字符校正方法。方法将待测字符区域视为小篇幅图像,通过初次校正确定畸变区域,以待测图像与标准图像的最小差分结果为优化目标,利用菌群算法在畸变区域中进行校正控制点的自寻优运算,从而建立校正函数对字符畸变区域进行校正,并通过Matlab仿真加以实现。结果该方法平均校正精度低于0.6像素,运行时间低于0.12 s,达到了对畸变字符快速准确校正的目的。结论该自寻优改进方法克服了人工操作的弊端,对畸变字符进行了有效校正,有助于提高后续缺陷检测的精度和效率。