基于人工智能技术的大视场光电测量系统畸变校正方法研究

发布时间：2024-05-21 01:50

　　针对传统大视场光电测量系统畸变校正存在的错误大、精度低等不足,提出了基于人工智能技术的大视场光电测量系统。首先获取理想和畸变节点坐标间的关系,建立畸变模型、对畸变数据筛选;然后根据理想半径与畸变半径之间的关系,确定图像畸变范围,对畸变数据的二次鉴别,并利用二次曲面拟合法和图像边缘部位投影校正畸变点的对应位置,最后实验测试结果:与传统方法相比,所提方法的筛选、判别能力更强,降低了畸变校正误差。

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【部分图文】：

图1光电测量系统畸变范围

式中:r表示理想半径;r"表示畸变半径;μ1与μ2分别表示径项畸变和切向畸变的畸变程度;r0表示参考半径;α表示一个固定的非零常量[10]。将半径为r1的理想点畸变到r2上，当r较大时，任意选择理想空间中，半径相同圆圈上的小量连续点，得到一条直线d1;d1上的点经过畸变映射到半径....

图2曲面拟合图像边缘示意图

式中:A表示规格为3×3的协方差矩阵;n表示转换次数;i表示转换时的畸变节点;θ"i表示该节点下，某一方向边缘上的待校正节点;β"i表示通过映射平面的映射角度，对图像边缘部位的投影，如下图2所示[16]。根据上述协方差矩阵对图2中的边缘数据进行替换，变换得到粗拼接的位置后，选择特....

图3实验测试程序界面

由于大视场测量系统中，系统硬件的控制、程序的执行以及算法的实现都离不开软件，因此搭建的实验测试系统主程序界面如下图3所示。分别将所提出的校正方法、三种传统校正方法载入上述程序中并调试。模拟畸变参数，设置若干个畸变点和理想校正点，如下图4所示。

图4模拟数值

分别将所提出的校正方法、三种传统校正方法载入上述程序中并调试。模拟畸变参数，设置若干个畸变点和理想校正点，如下图4所示。上图中的畸变点和理想点均利用MATLAB软件模拟所得，根据两类数据点的分布状态可知，点阵区域内中间位置的畸变点与理想点之间的偏差小，而四个角落上数据点之间的偏差....

本文编号：3979432