人工智能技术的大视场光电测量系统畸变校正

发布时间：2021-01-04 07:46

　　传统方法在大视场光电测量系统畸变校正过程中,存在成像离散程度较高、像素畸变偏移量较大和校正时间较长的问题,因此,在分析大视场光电测量系统畸变成像的基础上,提出基于人工智能技术的图像畸变校正方法。确定发生畸变的像素点到图像中心的距离,并构建多项式图像校正数学模型在空间范围内对畸变像素点做坐标转换。在此基础上针对分割图像块边界位置的奇异像素点,利用优化支持向量机技术对大视场图像进行全局优化,识别并剔除位于图像块边界处的畸变像素点,进一步降低图像的失真程度,从而实现对大视场光电测量系统畸变的校正。分析结果表明,提出图像畸变校正方法的离散化程度相对于传统方法更低,同时在像素畸变偏移量控制及时间性能方面也具有优势。 

【文章来源】：激光杂志. 2020年08期 北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

大视场图像像素点畸变分析

其中，κ为支持向量机自变量系数，将正常像素点和奇异像素点分类的超平面分类间隔为，在线性可分的条件下支持向量机模型最优分类界面，如下图2所示:当不同类别大视场图像像素点之间的分类间隔大于κ2时，上图中的平面P即为最优分类平面。分布在P1和P2的样本点为模型的支持向量边界，此时位于图像块边界的奇异像素点会散落分布在平面P1和P2之外。基于拉格朗日方程优化支持向量机超平面，使其覆盖区域最大化，令τ为拉格朗日乘数因子，优化的过程如下所示:

按照大视场光电测量系统的设计要求搭建实验环境，校正系统主要由摄像机、大视场镜头、畸变显示系统、存储系统、支架、底座等部分构成，实验环境如下图3所示:大视场图像畸变校正系统的硬件运行环境和软件运行环境设计，如下表2所示:

【参考文献】：
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本文编号：2956421