摘要：针对在海量场景识别中现有透视失真校正方法的鲁棒性尚不理想,不足以用于对场景复杂、干扰较多的户外建筑物图像进行准确校正的问题,提出一种改进的户外建筑物透视失真校正方法.该方法针对建筑物的形状特点,结合手机的重力感应功能对Hough变换直线检测算法进行了改进,并使用RANSAC方法剔除部分错误直线,提高了算法的鲁棒性;利用消隐点坐标对图像进行校正,恢复建筑物的仿射结构,使其与训练图像更加接近;在实验中,将校正后的图像用于图像识别,并提出一种基于互信息的融合策略,将侧视图和校正后的图像结合在一起进行识别.实验结果表明,该方法能够鲁棒地对户外建筑物图像进行透视校正,极大地提高了户外建筑物识别正确率.

摘要：设计了一种基于相位相关与归一化积相关的联合图像校正算法。该算法针对卫星姿态变化对LASIS(大孔径静态干涉成像光谱仪)图像造成的畸变,根据傅里叶变换的旋转平移特性,实现图像序列旋转失真的高精度校正,校正精度达到0.01;同时,基于归一化积相关方法实现图像序列平移失真的校正。针对LASIS数据量大的特点提出了改进的快速自适应模板选取法,使算法的运算复杂度按4n递减。仿真结果表明,该算法能快速有效地校正LASIS图像。

摘要：导航传感器在探险、应急、精确制导武器、船舶、航空器导航和定位系统中起着关键作用。针对偏振光罗盘在倾斜状态下误差较大的问题,提出了一种利用加速度计和陀螺仪对偏振光罗盘进行图像校正的方法,设计了一种基于陀螺仪校正的偏振光罗盘系统。首先利用加速度计和陀螺仪计算得到载体姿态角,对偏振光图像数据进行图像校正,采用Stokes矢量法解算大气偏振模式分布,进而提取导航特征点,最后对特征点进行拟合解算出航向角信息。并且进行了静态和动态测试实验,实验结果表明,该算法能够有效的对偏振光罗盘姿态变化引起的误差进行补偿,可以将偏振光罗盘的航向角测量误差控制在1.86°之内,平均误差为0.09°。

摘要：针对人为放置的平行相机阵列获取的多视点图像存在垂直视差的问题,为消除这些视差,提出一种基于相机标定的图像校正改进方法。未知的场景深度信息会降低校正精度,为降低深度信息的影响,改变已有方法中计算理想相机阵列模型的步骤,设计理想基线和光心,设计理想光轴方向;通过角点检测和匹配估计场景的深度信息,进一步减小校正的误差。实验结果表明,改进方法可以完成多视点图像的校正,校正效果较已有方法有所提高。

摘要：在多视自由视点电视(FTV)系统中,摄像机阵列拍摄的多视视频存在垂直视差、且水平视差分布不均等问题,严重影响合成视频的质量效果。现有的多视图像校正方法虽然消除了垂直视差,但是校正图像过程中引入的旋转和平移失真较大,使人眼产生不舒适感。为此,本文提出一种适于平行摄像机阵列的多视图像校正算法,首先建立理想的摄像机安放位置,然后计算多视图像校正变换,将实拍图像映射到理想摄像机位置处,得到校正后图像。在设计理想的摄像机安放位置时,考虑人眼视觉特性,确保坐标轴旋转和平移调整量最小化,实现多视图像校正变换引入图像失真总量最小。实验表明,该算法不仅可以消除垂直视差,而且图像校正过程中引入的失真小,符合人眼视觉习惯,能有效改善合成视的图像质量,提高人眼观看舒适程度。

摘要：针对在零件的高精度尺寸测量中,线阵CCD相机的图像采集与零件运动的同步问题进行研究。对采用伺服电机和运动控制卡的同步方法进行了分析,提出了采用普通异步电机与编码器组合的控制方法;研究了运动控制系统和相机采集线率之间的关系,设计了基于非等步长的同步控制方式。根据线阵相机图像采集的特点,以标准圆形目标作为标定目标,提取了芯片方向和运动方向的直径参数,实现了物像关系和校正插值系数标定;设计了线性插值算法,可以对任意形状的目标成像进行校正。实验结果表明,该方法简单易行,成本低,可以有效地校正线阵CCD由于运动造成的拉伸变形。

摘要：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。

摘要：本文主要探讨了移动数字多媒体动画目标图像校正的相关问题。文章首先简单阐述了校正的基本原理,形成对移动数字多媒体动画目标图像校正的基本认识;然后具体分析了基于圆度判别、像素灰度以及透视原理的移动数字多媒体动画图像倾斜校正方法的基本原理及存在的突出问题;最后针对这些方法存在的问题提出了基于Radon变换与Canny算子相结合的移动数字多媒体动画图像校正方法,通过实证研究探讨了该方法的优点。

摘要：对乒乓球运动员发球姿势三维图像的校正,能够有效提升乒乓球比赛质量。对三维图像的校正,需要将图像分解为基本分量与细节分量,对分离出的三维图像细节分量时域曲线进行梯度加权均值滤波,完成三维图像的校正。传统方法先设计理想基线和光心,估计乒乓球发球姿势三维图像细节深度信息,但忽略了对图像细节进行梯度加权均值滤波,导致校正精度偏低。提出基于三边滤波的乒乓球发球姿势三维图像校正方法。构造乒乓球发球姿势结构保持的三维图像运动伪影校正模型,该模型由图像非局部均值正则项和块相似保真项构成,再将乒乓球发球姿势三维图像分解为基本分量与细节分量,对三维图像细节分量的时域曲线进行梯度加权均值滤波。实验结果表明,所提方法能够较好地保留图像细节特征,且各项图像客观评价参数具有大幅度提升。

摘要：传统畸变图像校正方法存在一定局限性,为了提高畸变图像的校正能力,提出了基于改进透视变换的畸变图像校正方法研究。根据透视变换的原理,将图像上的点映射到参数空间中,提取出图像中的直线,通过计算直线的交点,对透视变换进行改进,根据摄像机的投影过程,分析图像边缘出现变形的原因,利用透视变换镜头的图像成像模型,计算畸变图像的半径大小和圆心位置,结合有效畸变图像的提取流程,提取出有效畸变图像,采用经向畸变模型计算畸变图像的理想半径,通过计算两条线段之间的间距大小,求得畸变参数,将畸变图像定位到经纬图中,确定畸变图像的校正坐标,完成畸变图像校正算法的设计,结合畸变图像的校正流程设计,实现畸变图像的校正。实验结果表明,基于改进透视变换的畸变图像校正方法不仅可以提高畸变图像的分辨率,还可以有效提高畸变图像的校正准确率,提高了畸变图像的校正能力。