图像径向畸变自动矫正算法研究与实现

发布时间：2017-10-13 17:13

  本文关键词：图像径向畸变自动矫正算法研究与实现

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【摘要】：图像径向畸变是图像像素点以畸变中心为中心点,沿着径向产生的位置偏差,从而导致图像中所成的像发生形变。图像径向畸变是成像过程中最主要的畸变,同时也是对成像效果影响最大的畸变。图像的径向畸变的存在不仅影响了图像视觉效果,而且增加了后续识别、跟踪等图像处理算法的难度。论文通过分析图像径向畸变矫正算法的国内外研究现状,提出了一种新的图像径向畸变自动矫正算法。本文所提算法的主要步骤包括：图像边缘轮廓提取、边缘轮廓中圆弧提取、圆弧筛选、图像畸变参数估计和图像畸变矫正等。论文对自动矫正算法的每个技术环节进行展开研究和实验,选取了合适的边缘检测算法,提出了一种新的边缘轮廓圆弧提取算法,并且提出了一种新的圆弧筛选算法,使得本文所提出的图像径向畸变自动矫正算法不仅具有良好的矫正效果,并且相比同类型的算法具有较高的稳定性和较低的时间复杂度。论文的主要研究内容如下：(1)针对边缘轮廓圆弧提取问题,本文提出了一个新的圆弧提取方法。通过对图像边缘轮廓的分析和研究,结合圆弧的特性,找到了边缘轮廓圆弧所具有的特性。新的方法能够快速、准确地提取出图像边缘轮廓中存在的圆弧。(2)针对圆弧筛选问题,本文提出了一种新的圆弧筛选的方法。通过对提取出的圆弧的研究和分析,本文将畸变图像中提取出的圆弧分为两类：好的圆弧和坏的圆弧。好的圆弧有助于图像畸变的正确估计,而坏的圆弧会对估计结果产生较大影响。新的方法经过公式推导得出好的圆弧所共有的距离不变量特征,并根据这个特征筛选出好的圆弧。(3)针对图像径向畸变自动稳定矫正问题,本文提出了一种新的径向畸变自动矫正算法。新的算法采用了合适的图像边缘轮廓提取算法、提出了新的边缘轮廓圆弧提取算法和圆弧筛选算法,实现了基于单幅的图片的图像径向畸变自动矫正过程；并且通过对比实验,表明本文提出的图像径向畸变自动矫正算法具有以下特性：快速性、有效性和可靠性。
【关键词】：径向畸变 除法模型 自动矫正 圆弧提取 圆弧筛选
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-18
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.3 本文主要工作16-17
• 1.4 本文组织结构17-18
• 2 图像径向畸变自动矫正理论18-31
• 2.1 图像径向畸变理论18-21
• 2.1.1 成像模型18-20
• 2.1.2 径向畸变模型20-21
• 2.2 图像径向畸变矫正算法21-23
• 2.2.1 单参数除法模型21
• 2.2.2 直线畸变21-22
• 2.2.3 图像畸变参数的估计22-23
• 2.3 自动矫正算法23-30
• 2.3.1 自动矫正方法概述23-24
• 2.3.2 边缘提取算法24-26
• 2.3.3 RANSAC算法26-29
• 2.3.4 最小二乘圆弧拟合29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 3 径向畸变图像圆弧提取31-45
• 3.1 图像圆弧提取31-33
• 3.2 RANSAC多圆弧提取算法33-36
• 3.2.1 多圆弧提取33-34
• 3.2.2 优化圆弧参数34-35
• 3.2.3 实验结果和分析35-36
• 3.3 圆弧特性多圆弧提取算法36-41
• 3.3.1 圆等分点性质37-39
• 3.3.2 多圆弧提取39-40
• 3.3.3 实验结果和分析40-41
• 3.4 对比实验结果和分析41-44
• 3.4.1 合成图像提取结果和分析42-43
• 3.4.2 真实图像提取结果和分析43-44
• 3.5 本章小结44-45
• 4 径向畸变图像圆弧筛选45-61
• 4.1 RANSAC圆弧筛选算法46-48
• 4.1.1 RANSAC圆弧筛选原理46-47
• 4.1.2 实验结果和分析47-48
• 4.2 不变距离特征圆弧筛选算法48-56
• 4.2.1 不变距离特征圆弧筛选原理49-50
• 4.2.2 实验结果和分析50-56
• 4.2.2.1 合成图像和真实图像实验结果和分析51-53
• 4.2.2.2 统计间隔T对筛选算法的影响53-54
• 4.2.2.3 不同的畸变中心对筛选算法的影响54-55
• 4.2.2.4 不同畸变程度对筛选算法的影响55-56
• 4.3 对比实验结果和分析56-60
• 4.4 本章小结60-61
• 5 图像径向畸变自动矫正算法61-74
• 5.1 图像径向畸变自动矫正算法61-65
• 5.1.1 CANNY边缘检测62-64
• 5.1.2 单参数除法模型的逆过程64-65
• 5.2 实验结果和分析65-70
• 5.2.1 合成畸变图像和真实畸变图像矫正65-67
• 5.2.2 不同畸变程度图像矫正67-68
• 5.2.3 不同畸变中心图像矫正68-70
• 5.3 与BUKHERI-DAILEY算法的对比和分析70-73
• 5.4 本章小结73-74
• 6 总结和展望74-76
• 6.1 总结74
• 6.2 展望74-76
• 参考文献76-79
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果79-81
• 学位论文数据集81

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本文编号：1026083