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。     

车牌图像的局部倾斜畸变校正方法

针对车牌图像的倾斜畸变会对后继字符切割和识别结果带来不利影响的问题,提出使用局部技术和适度缩放技术对车牌图像倾斜畸变进行校正。根据车牌图像不同位置倾斜畸变程度不一样的特点将车牌图像分成若干份;分别对每份图像使用“连接点”法进行倾斜畸变校正,根据字符高度的变化对字符宽度进行同样的缩放;将校正之后的各个子图像连接在一起成为校正之后的车牌图像。实验表明,使用局部法对倾斜畸变车牌图像进行校正的效果要优于使用全局法。     

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。     

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。     

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。     

图像几何畸变校正方法

在机器视觉检测中大视场短焦距摄像机镜头一般都存在一定程度的光学畸变,在高精度测量中必须对摄像机镜头畸变进行校正。提出利用光学成像规律和镜头畸变校正模型相结合的畸变校正方法求出初始畸变系数,然后通过优化目标函数求出最优畸变系数,最后采用三次B样条插值对畸变图像进行灰度重建。实验结果表明该方法在不依赖摄像机内部参数的前提下,校正后径向均方根误差为0.45个像素,灰度重建后径向均方根误差为0.36个像素。     

基于因子缩放的车牌图像倾斜校正方法

针对倾斜的车牌图像对后继字符切割带来不利影响的问题,提出一种车牌图像上"字符"的宽度按高度同因子缩放的车牌图像倾斜校正方法。首先,根据车牌图像的特点将车牌图像分成四块,并使用Radon变换分别检测分割后的四块车牌图像;然后,根据检测的结果,求出车牌图像上车牌四条边框所在的直线方程以及对应的长度,并计算出上边框与下边框对应点连线的直线方程和长度,根据这个长度计算出连线上各点处的缩放因子;最后,根据所求的因子对倾斜车牌图像上所有的点进行校正。实验表明,与经典校正法相比,本文所提出的车牌图像倾斜校正方法校正的结果更符合实际的长宽字符比,校正效果更好。     

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。     

车牌定位及倾斜校正方法

提出了一种基于车牌字符信息的车牌定位及其校正方法。首先使用灰度形态学的顶帽操作（top-hat）增强车牌区域,使其能在二值图中突出显示,然后根据二值图中车牌字符的连通元个数和排列位置来确定车牌的具体位置,最后对已定位的车牌进行方向校正,包括水平和垂直方向校正。水平校正是根据这些字符连通元的中心确定车牌的水平倾斜角度,使用旋转几何变换使其水平方向得到校正,垂直校正则使用投影分析的方法求出水平校正后垂直方向的倾斜角度,再进行图像的像素平移。实验结果表明,该方法能够在复杂背景下快速、准确定位到车牌,并且倾斜校正效果很好。     

基于特征提取和匹配的图像倾斜校正算法

针对图像中不包含明显直线的情况,提出一种基于特征点提取的图像倾斜校正算法。该算法建立在与无倾斜的训练图像比对基础上,利用特征点构造直线,不依赖于原图中是否存在直线进行倾斜检测,具有尺度、平移无关性。使用双向最大相关系数匹配,匹配正确率较高。利用大数原理对数据进行处理,去除误匹配的影响。该算法最少可以利用两个匹配对,检测出图像倾斜角度。结合本文的应用背景,本文还设计了一种用于特征提取的圆形模板,具有类似于旋转不变的性质。     

特征提取和匹配的图像倾斜校正

针对图像中不包含明显直线的情况,提出一种基于特征点提取的图像倾斜校正算法.该算法建立在与无倾斜的训练图像比对基础上,利用特征点构造直线,不依赖于原图中是否存在直线,具有尺度、平移无关性.首先使用双向最大相关系数匹配,匹配正确率较高;然后利用大数原理对数据进行处理,去除误匹配的影响,该算法最少可以利用两个匹配对,即可检测出图像倾斜角度.结合应用背景,还设计了一种用于特征提取的圆形模板,具有类似于旋转不变的性质.     

基于畸变校正的双目立体摄像机线性标定

利用透视变换原理建立双目立体摄像机数学模型,全面考虑了镜头的径向畸变和切向畸 变,提出一种线性求解摄像机参数的标定方法,改变了以往的摄像机标定依赖于非线性优化的缺点,避免了非线性优化的不稳定性.该标定方法在单摄像机模型的基础上,加入对双摄像机相对位置的确定,通过成像过程中坐标系之间的转换,较好地实现了双目立体摄像测量系...     

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.     

一种新的基于Radon变换的车牌倾斜校正方法

车牌的倾斜给车牌字符分割与识别带来不利的影响。基于Radon变换,提出了一种新的车牌倾斜校正方法。对车牌图像在[-20°,20°]范围内进行Radon变换,并对变换后的结果求一阶导数绝对值的累加和,将累加和的最大值所对应的Radon变换的角度作为倾斜角度。对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正。实验结果证明,该方法简单实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强。     

基于2个灭点和局部尺度的三维空间尺度估计

三维空间尺度估计是三维重建中的一个重要工作,现实世界中也存在一些基于单幅图像进行三维空间尺度估计的需求。通常情况下,尺度估计需先对相机进行标定。根据单目图像符合透视原理的特性,提出了一种基于2个灭点和局部尺度信息的方法对相机进行标定,从而得到单目图像物体中三维空间尺度信息的估计。首先,从单目图像中选择2组互相正交的平行线组,得到对应2个灭点的坐标;然后,利用灭点坐标和焦距信息得到世界坐标系和相机坐标系之间的旋转矩阵,再利用灭点的性质和已知局部尺度信息得到平移向量,完成单目相机的标定;最后,还原二维图像中像素点对应的三维世界坐标值,计算出图像中2个像素点在三维空间的尺度信息。实验结果表明,该方法能有效地对单幅图像中的建筑物体进行尺度估计。     

基于视频分析的车辆排队长度检测

本文实现了一个完整的车辆排队长度检测算法。检测算法分为两步：车辆排队检测和队列长度计算。对白天和夜晚不同光照条件采用不同的队列检测算法,并实现了白天夜晚检测算法的自动切换。在白天光照条件下,采用移动检测窗来进行车辆排队检测,在每一个检测窗内,通过三帧差法运动检测和形态学边缘检测进行车辆存在检测两步判断有无车辆排队。针对夜晚场景,提出利用车灯这一显著特征进行车辆排队检测。以图像灰度直方图的相关系数作为距离值,利用kNN分类器进行白天夜晚的识别,实现检测算法的自动切换。队列长度计算通过摄像机标定完成,找到一种仅利用车道线的、简单有效的摄像机标定方法。实验表明该方法可以准确检测出车辆排队并计算出其长度。     

基于高动态范围图像中光晕分析的光照方向测算算法

针对增强现实(AR)系统中复杂场景的光照一致性问题,运用高动态范围(HDR)图像处理技术对标识物图像进行分析,提出一种基于HDR图像中光晕分析的光照方向测算算法。为了提高虚拟物体的沉浸感和真实性,在研究和分析现有的光照恢复算法的基础上,利用二次曲线对的投影不变性原理进行相机标定;为了获得更加详尽的光照信息,使用HDR技术对标识物图像进行处理,提高了测算精确度;参照Lambert光照模型对图像中的光照信息进行分析,将拍摄角度进行分类,实现了对传统测算光源方向算法的改进,可测算出位于摄影球反射范围外的部分光源的方向,扩大了测算范围。设计了针对单一点光源的视角1和视角2测算验证实验,并进行了分析。实验验证表明,所提方法简单易行,具有较强的鲁棒性,能够实现在标识物部分遮挡的情况下,测算出位于摄影球反射范围外部分光源的方向。