图像径向畸变自动矫正算法研究与实现

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最特征，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。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．3 本文主要工作

1．4 本文组织结构

2 图像径向畸变自动矫正理论

2．1 图像径向畸变理论

2．1．1 成像模型

2．1．2 径向畸变模型

2．2 图像径向畸变矫正算法

2．2．1 单参数除法模型

2．2．2 直线畸变

2．2．3 图像畸变参数的估计

2．3 自动矫正算法

2．3．1 自动矫正方法概述

2．3．2 边缘提取算法

2．3．3 RANSAC算法

2．3．4 最小二乘圆弧拟合

2．4 本章小结

3 径向畸变图像圆弧提取

3．1 图像圆弧提取

3．2 RANSAC多圆弧提取算法

3．2．1 多圆弧提取

3．2．2 优化圆弧参数

3．2．3 实验结果和分析

3．3 圆弧特性多圆弧提取算法

3．3．1 圆等分点性质

3．3．2 多圆弧提取

3．3．3 实验结果和分析

3．4 对比实验结果和分析

3．4．1 合成图像提取结果和分析

3．4．2 真实图像提取结果和分析

3．5 本章小结

4 径向畸变图像圆弧筛选

4．1 RANSAC圆弧筛选算法

4．1．1 RANSAC圆弧筛选原理

4．1．2 实验结果和分析

4．2 不变距离特征圆弧筛选算法

4．2．1 不变距离特征圆弧筛选原理

4．2．2 实验结果和分析

4．3 对比实验结果和分析

4．4 本章小结

5 图像径向畸变自动矫正算法

5．1 图像径向畸变自动矫正算法

5．1．1 Canny边缘检测

5．1．2 单参数除法模型的逆过程

5．2 实验结果和分析

5．2．1 合成畸变图像和真实畸变图像矫正

5．2．2 不同畸变程度图像矫正

5．2．3 不同畸变中心图像矫正

5．3 与Bukheri-Dailey算法的对比和分析

5．4 本章小结

6 总结和展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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