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。     

鱼眼全景拼接系统研究与实现

视觉领域中全景图像受到广泛关注。鱼眼图像全景拼接步骤繁多,工作量大且耗时较长,影响实时性。针对该问题设计了一种MFC+OpenCV相结合的鱼眼全景拼接系统。该系统用C++语言编译,在VS2012的操作平台上搭建MFC框架并安装配置OpenCV开源视觉处理库,进行输入输出、图像显示和图像拼接处理等操作。鱼眼全景拼接系统界面整洁,操作便捷,对全景视频监控开发具有重要现实意义。     

眼底图像光照不均匀校正

针对眼底图像中因光照不均对后续图像处理造成影响的问题,结合图像内与图像间的光照校正方法加以解决。图像内校正是指处理图像内部光照差异,图像间校正是指处理不同图像间的光照差异性。首先通过单幅图像光照校正方法消除图像内的光照不均,然后通过多幅图像间的光照校正方法进一步将不同图像的亮度及对比度调成一致。通过实验比较,选取IRHSF作为图像内光照校正方法,将图像间的亮度配准一致后达到最终要求。     

基于极线约束的优化非线性图像校正方法

针对非线性图像校正过程中存在的局限性,提出一种优化的非线性图像矫正方法——基于极线约束的非线性图像校正方法.在对极线约束特点进行分析的基础上,根据映射极线基础矩阵的特点,基于RANSAC的对非线性图像匹配集进行计算,并引入极线约束条件,实现对非线性图像特征匹配,最后以匹配结果为依据,对图像进行校正.实验结果表明,本文方法可以有效提高图像校正质量,MSE损失值、峰值信噪比以及结构相似性指标分别为0.223、0.597、7.836,并且耗时仅为0.066 s,表明本文方法具有一定的应用价值.     

多源遥感图像分级校正研究

遥感图像在进行几何精校正时．需采用地面控制点(GCPs)，这些控制点一般来源于地形图．因此．校正后遥感图像的坐标和精度主要决定于地形图．本文以遥感图像作为校正空间．对研究区内Quick Bird、SPOT-5、ETM 和TM多源遥感图像采用分辨率由高至低分级校正．对分辨率最高的Quick Bird图像校正所需的地面控制点坐标采用静态GPS地面实测的方法．使校正后的图像具有较高精度．研究结果表明：用高精度的图像作为校正空间具有较好的校正效果．研究所涉及的4个时相、5种分辨率和4个遥感平台的多源遥感图像，分级校正后的精度均较高。     

基于OpenCV的视频图像梯形畸变实时校正方法

在拍摄视频时,由于拍摄位置、方向等因素的限制,拍摄的图像常常会出现梯形畸变．通过分析数字图像梯形畸变产生的机制并考虑到实际环境的复杂度对校正效果的影响,提出一种在VC＋＋环境下调用OpenCV库函数实现实时校正视频图像梯形畸变的方法．该方法首先利用人工标定的方式提取梯形畸变图像的边缘轮廓：然后利用轮廓顶点坐标,计算各顶点在校正后图像上对应顶点坐标,再通过顶点坐标求得畸变校正矩阵;最后对畸变图像进行校正．实验表明,该方法能够快速有效地进行实时校正,具有较强的鲁棒性．     

基于最小包围矩形的书法字图像校正

在运用计算机对书法字评价时,首先需要采用扫描或拍照的方法将书法字以图像格式输入计算机,但在该过程中往往因为拍摄角度造成书法字歪斜,传统书法字评价方法需要人工干预才能完成书法字图像校正,因此采用基于最小包围矩形的方法对歪斜的书法字图像进行校正。首先提取待测书法字与标准书法字的独立笔画,对每个独立笔画进行基于细化的矢量化,得到矢量化骨架,并通过旋转待测书法字骨架得到骨架包围矩形,根据最小包围矩形可以得知图像校正需要的旋转角度,通过逆旋转进行待测书法字图像校正。实验结果表明,采用该方法可以便捷有效地对书法字图像进行方向校正。     

基于低秩纹理特征的车牌倾斜校正方法

针对传统的基于直线检测的车牌倾斜校正方法对车牌边缘以及噪声较为敏感,并且不能同时检测车牌在水平和垂直方向的倾斜角度的问题,提出了一种基于低秩纹理特征的车牌倾斜校正方法.车牌图像的低秩先验信息是指对车牌图像,当车牌在图像中处于水平或垂直时,该图像对应的矩阵的秩是最小的.利用该低秩先验,采取一定的步长对车牌图像进行仿射变换,通过寻找最小秩对应的变换参数就可以获取车牌的倾斜参数,进而对车牌进行倾斜校正.实验结果表明,该方法能够准确快速地对车牌进行水平和垂直方向的倾斜校正,对车牌边缘、光照、噪声和分辨率等不敏感,具有一定的实用性.     

基于正弦图融合的金属伪影校正方法（英文）

针对金属伪影严重降低了CT图像中组织结构清晰度的问题,提出了基于正弦图融合的金属伪影校正方法.首先,通过预先设置的阈值对原始CT图像进行分割,得到金属图像.对原始CT图像和金属图像进行投影生成原始投影正弦图和金属投影正弦图.使用插值校正方法校正含有金属伪影的CT图像和均值滤波维持校正后CT图像的边界.滤波之后图像被投影成滤波图像正弦图.根据金属图像正弦图在原始正弦图和滤波后图像对应正弦图中的位置,分别得到正弦图P_M~D(在原始正弦图中)和P_M~C (在滤波后图像对应正弦图中).然后,按照一定的比例,将P_M~D 和P_M~C 融合成正弦图P_M~F ,并通过融合正弦图P_M~F ,P~O和P_M~D 得到最终正弦图.最后,用滤波反投影重建算法将最终正弦图重建成校正之后的图像,并将金属信息补偿到校正图像上.临床图像上的实验表明:与经典金属伪影校正方法相比,所提出的基于正弦图融合方法在金属伪影去除和组织结构特征保存方面能够得到更好的效果.     

浅谈色彩校正技术在图片处理中的应用

色彩校正在图像的修饰中是非常重要的一项内容.色彩校正包括对色调进行细微的调整,改变图像的对比度和色彩等.本文主要介绍色彩校正常规方法,并通过实例介绍色彩校正技术在色彩校偏方面的运用.     

鱼眼策略应用研究

当人们对事物进行描述或查找当前位置到另一位置时,总是先描述总体,之后才进入细节。如今我们身边的信息量不断增长,无论身在何处,某些事物总比其他的更重要。利用鱼眼策略能在大量信息中为用户提供他们所关注的内容,就此文章将该策略用于鱼眼菜单的开发。     

数字图像处理的一种新方法

以数字图像处理课程主要内容为例,探讨了Python语言在提取图像信息、提高图像质量和图像数据变换时的应用方法。主要包括：图像直方图、空间滤波、频率域滤波、边缘检测和形态学图像处理。应用表明,Python的处理方法简便灵活,表征数据图形直观明了,适合推广使用。     

一种DE搜索块寻优的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种DE（差异演化）搜索策略应用于图像融合子块寻优的算法,对同一场景两幅严格配准的源图像的清晰度恢复进行了深入研究。融合过程是首先将已经配准的源图像分割成若干个子块,然后采用一个清晰度评价函数选取清晰的图像块形成融合图像。该方法的创新之处在于,把图像子块的大小作为遗传染色体,经过交叉、变异和选择等操作,以便得到全局意义上的最优解。实验对比结果表明,该方法超过遗传算法和其它传统的多聚焦图像融合法。     

图像修复实验的设计

设计了图像修复实验,通过实验操作激发学生对图像修复研究的兴趣。实验中使用基于样本的图像修复方法实现图像的修复,首先对该方法的基本原理及实现过程进行解释;然后利用该方法实现对各种不同类型损毁图像的修复。提供可实现数字图像修复相关方法的Matlab程序代码,学生可利用相关程序对各种不同类型的损毁图像进行修复,得到了视觉上无明显人工修复痕迹的图像。学生对于破损图像的破损面积的大小和位置进行改变,得到不同的修复结果。通过对结果的分析加深对方法的理解。     

一种提取模糊图像边缘区域的双阈值分割方法

针对目标和背景在同一平面的图像，提出一种双阈值分割方法获取图像由目标过渡到背景的边缘区域，并将提取的边缘区域平均梯度用于图像清晰度的评价，评价效果较好．     

基于Sobel算子和混合有理插值的图像压缩方法

为提高图像的压缩效率,提出一种基于Sobel算子和非线性混合有理插值的图像压缩方法。将Sobel算子应用于图像的轮廓提取,利用二元Newton．Thiele型向量连分式建立有理插值曲面,然后对插值函数进行重采样,按要求实现图像压缩。实验结果表明,该方法能有效应用于数字图像的压缩处理,具有计算简单、易于编程实现等优点,是一种较实用的方法。     

基于Sobel算子和混合有理插值的图像压缩方法

为提高图像的压缩效率,提出一种基于Sobel算子和非线性混合有理插值的图像压缩方法。将Sobel算子应用于图像的轮廓提取,利用二元Newton-Thiele型向量连分式建立有理插值曲面,然后对插值函数进行重采样,按要求实现图像压缩。实验结果表明,该方法能有效应用于数字图像的压缩处理,具有计算简单、易于编程实现等优点,是一种较实用的方法。     

基于小波变换的多聚焦图像融合

本文提出了一种新的基于小波变换的融合算法。此算法简单易行,既保留了图像的边缘特性和多聚焦图像的对比度特性,又有效地对两幅多聚焦的图像进行了融合。通过实验及结果分析,对这些方法保留图像的边缘特征和对比度特性进行了对比,得出了有益的结果。     

基于BRISK特征的图像配准提取与描述研究

基于特征的图像配准方法作为一种重要的图像配准方法,是近年来图像配准技术的研究热点。本文对BRISK算法进行了详细的描述。详细介绍了FAST角点特征提取算法、尺度空间构造以及尺度空间关键点检测方法、关键点描述方法和特征点匹配算法,给出了算法实现基本流程图。     

基于四叉树和特征融合的图像特征提取的研究

图像特征提取作为图像处理中的一项基本技术,仅依靠单一的图像特征很难准确、可靠地描述图像信息.利用四叉树分裂合并和局部特征SIFT算法的特点,本文提出了一种基于四叉树和特征融合的图像特征提取方法,首先利用四叉树对图像进行区域分割,然后对分割图像提取颜色直方图信息,接着使用局部特征SIFT算法进行特征精提取,达到特征信息的融合,从而更好识别图像特征信息.最后对此方法进行实例仿真,所提特征能够较完整地表示图像的特征信息,冗余度比较小,具有良好的尺度不变性.