导读:本文包含了图像矫正论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:畸变,灰度,图像,方向,投影图,透视,字符。
图像矫正论文文献综述
徐向锴,罗秦,景文博,刘健[1]（2019）在《基于双相机的激光照射性能监测系统图像畸变矫正方法》一文中研究指出针对传统双相机系统,在对可见光图像做畸变矫正后,无法对红外光图像进行矫正的问题,本文提出了一种基于双相机透视系统的矫正靶板图像透视畸变的方法。采用双路CCD相机、靶板、激光照射器和计算机构建激光照射器检测系统,利用标准网格板确定坐标变换矩阵;利用畸变前后的合作目标点确定可见光透视变换矩阵;利用坐标变换矩阵和可见光透视变换矩阵确定红外光透视变换矩阵,进而实现对靶板图像的畸变矫正。实验结果表明:该算法运用坐标变换,矩阵运算,实现了在叁维空间中同时矫正双相机透视系统下的可见光图像和红外光图像;不需要测量偏转角度与实时距离,大大降低了实验难度和复杂度;算法可行性高,简单易行,稳定性好。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
高梓航,刘晓欣[2]（2019）在《基于线性变换的RGB图像色彩矫正算法》一文中研究指出颜色矫正是对颜色失真图像进行颜色恢复处理的必须过程。为解决图像偏色和颜色失真问题,本文提出了一种基于线性变换的图像色彩矫正的算法,方法简单易行,方便实时处理。算法总思路是调整偏色图像各颜色分量的分布使其向正常图像的分布靠拢。具体做法是,对于无参照图像的偏色图像,利用置信区间对各颜色分量进行线性调整,对于有参照图像的偏色图像,将偏色图像各颜色分量均值进行补偿使其接近参照图像的各颜色分量均值。从实验结果和Lab色域评价看,本文算法较好地实现了色彩矫正。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年08期）
黄钰雯[3]（2019）在《基于无人机视觉的光伏电池板图像的预处理和矫正》一文中研究指出为了解决用无人机采集到的光伏电池板图像由于环境、抖动和退化等原因导致的噪声干扰、清晰度和对比度低的问题,本文首先对图像进行预处理,采用线性灰度变换进行对比度增强,采用最大类间方差法计算阈值进行二值化处理。同时,由于无人机飞行姿态或光伏电池板倾斜放置等原因,导致图像存在倾斜或透视形变的问题,因此本文分别采用Hough变换法和基于连接点的方法进行图像倾斜和透视校正。(本文来源于《内江科技》期刊2019年07期）
刘宁[4]（2019）在《肝脏图像偏移场矫正和分割方法的研究》一文中研究指出肝脏是人体内非常重要的器官之一,参与了多项代谢活动。近年来肝脏疾病的频发引起了人们对肝脏疾病的重视。对腹部进行磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)检查可以观察到丰富的腹部组织信息,利于医生对肝脏疾病进行准确的诊断和快速的治疗。但在MRI的成像过程中,常常会存在偏移场现象,即MR图像中存在灰度不均匀性。MRI中偏移场的存在会使得后续的图像处理存在很大的困难,如肝脏分割,肝脏组织的建模等,所以对腹部MRI进行了偏移场矫正是十分重要的。基于以上分析,本文选取了CLIC和N4这两种偏移场矫正方法,在了解这两种算法的基础上,使用这两种算法对已有的腹部MRI进行偏移场矫正处理。并通过直接观察矫正后MR图像,矫正后MRI的直方图比较,以及比较矫正后图像的肝脏提取效果的评价手段对这两种偏移场矫正方法进行评价。本文所做的主要工作包含以下几方面:首先,由于腹部MRI存在灰度不均匀性,导致肝脏组织的提取存在一定的困难,本文分别使用了N4和CLIC偏移场矫正算法对腹部MRI进行偏移场矫正,并对两种方法矫正后的MR图像进行了直接观察比较和差值图像比较,同时对两种方法矫正后的图像进行直方图处理,发现经CLIC矫正后图像的直接观察效果要好于N4矫正后的图像,灰度分布也更加均匀。其次,本文使用了Level set方法对两种方法矫正后的图像进行了肝脏组织的提取,并通过与人工分割的图像进行对比,在分割图像的对比过程中使用了参数评价的方法,观察到经CLIC方法矫正后的MR图像提取出的肝脏组织范围更大,与人工分割的肝脏组织的图像的相似程度更高。最后,本文使用通过MATLAB和Visual Studio软件得出以下结论,即在本文的实验条件下,可以认为CLIC方法的偏移场矫正效果要略好于N4方法的偏移场矫正效果。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2019-06-01）
黄泽涛[5]（2019）在《基于字符的文档图像方向矫正研究》一文中研究指出近年来,计算机视觉领域的发展日新月异。其中光学字符识别(optical character recognition,OCR)作为计算机视觉的一个重要分分支,旨在从图像中准确识别出所包含文字。而在现实生活和办公中,扫描文档图像作为文字的一种重要载体,准确对其进行OCR识别能够大大减少人力成本。但是获取文档图像的过程中,有很多因素将导致最终的文档图像处在错误的方向。例如扫描前没有将文档放在正确的方向,或者所获取的图像方向信息丢失。而这将影响OCR识别效果和后续图像处理工作。针对文档图像可能处在的四个方向,本文提出了基于字符的文档图像方向矫正算法。该算法从文档图像所包含的字符出发,通过分析字符方向以确定文档方向。本研究的主要工作如下:1.提出的基于字符的文档图像方向矫正方法,首先利用文本行检测和字符分割方法以确定字符位置,然后对文档内的字符进行方向分类以确定文档方向。最终在CASIA-HWDB2.1文档图像测试集上测试,准确率达到97.0%。2.提出了基于全卷积网络(fully convolutional network.FCN)的字符分割方法,可以端到端的判断文本行图像每一列是否为分割线,较传统图像处理手工设计的特征而言,能够更好的分割粘连字符。3.提出了基于残差神经网络(residual neural network.ResNet)字符图像四方向(同文档图像四方向)分类方法,在CASIA-HWDB1.1字符图像测试集上的准确率达到98.4%。本文提出的基于字符的文档图像方向矫正算法,准确率高具有实用性,且无需人工设计特征、因此能适应各种类型文档。(本文来源于《天津师范大学》期刊2019-05-21）
董露露,刘建明[6]（2019）在《图像引导下肝脏形变矫正仿真》一文中研究指出为解决腹腔镜肝切除手术中气腹压引起的肝脏形变问题,提出一种在图像引导下对肝脏形变进行矫正的流程。首先,对术前肝脏CT图像分割并网格划分成有限元网格,根据生物力学参数生成生物力学模型;其次,提取术中状态下肝脏表面与术前生物力学模型表面做基于ICP算法的初始配准,将配准结果作为生物力学边界条件求解变形场;然后,对于采集的术前CT图像与术中CT图像使用B样条算法进行非刚性配准,将得到配准后的变形场作为金标准;最后使用变形场作为约束条件求解力学方程,驱动生物力学模型变形。使用真实实验获取的七头猪的肝脏数据作为实验数据进行实验研究,结果表明上述方法在肝脏形变矫正问题的精确性和鲁棒性上具有一定的优越性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年05期）
沈健[7]（2019）在《基于机器视觉的列车车号图像增强和矫正技术研究》一文中研究指出近年来,随着人工智能领域研究的不断深入,以高清摄像头为采集单元并由计算机作图像识别的机器视觉应用领域也在快速发展。OCR光学字符识别技术作为机器视觉的一个主要应用领域也得到广泛应用。本文所研究的列车车号图像增强和矫正技术,主要考虑因列车高速行驶和环境光照度低的情况下无法获得清晰稳定的列车车号图像时,对采集到的欠清晰列车车号原始图像进行图像增强和位置矫正的方法。(本文来源于《科技创新导报》期刊2019年10期）
贾宇,吉新新,张雄,李冰,上官宏[8]（2019）在《腭皱法医学同一认定中倾斜图像矫正方法的研究》一文中研究指出目的:对腭皱法医学同一认定数字化系统中的倾斜图像进行矫正并对其进行效果评价。方法:设定腭皱标准图像的判断准则及特征点的选取规则,依据规则选择特征点进行标定并拟合出两条直线,求其方向向量;最后由两方向向量的夹角确定目标图像的旋转角度并进行旋转,以获得角度矫正图像,并对其从不同角度采集的腭皱图像进行仿真测试。结果:对旋转不同角度的图像进行多次角度矫正后,从视觉效果上来看,矫正结果比较理想,与标准图像的角度差别基本可以忽略,进一步表明了该算法的稳定性。结论:该算法能够很好的对目标图像进行角度矫正以获得标准图像,具有较强的鲁棒性。(本文来源于《口腔医学研究》期刊2019年02期）
姜毅,彭清畅,徐娟[9]（2019）在《基于图元识别的OCR文本图像矫正算法分析》一文中研究指出受数字化变革的影响,无纸化逐渐成为办公自动化的显着标志,但在纸质文件通过扫描或者拍照转换为OCR文本图像的过程中,文本图片经常不可避免地会产生一定的倾斜,基于此,该文简要分析了OCR文本图像的倾斜矫正方法,并详细论述了基于投影图改进的OCR文本图像倾斜矫正快速算法,希望论述内容能够为相关业内人士带来一定启发。(本文来源于《中国新技术新产品》期刊2019年02期）
刘丹萍,聂宇航,许静,陈朋,王宋村[10]（2019）在《面向树木刷白机器人智能化的双目摄像头图像畸变矫正算法研究》一文中研究指出本文首先介绍了树木刷白机器人智能化的发展现状,然后对树木刷白机器人智能化技术框架进行了阐述,最后对面向双目视觉识别、测距和定位的图像畸变矫正算法进行了研究,为树木刷白机器人行业的机械智能化工作做了前期探索和铺垫工作,满足精准农林业的发展要求。(本文来源于《科技视界》期刊2019年01期）
图像矫正论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
颜色矫正是对颜色失真图像进行颜色恢复处理的必须过程。为解决图像偏色和颜色失真问题,本文提出了一种基于线性变换的图像色彩矫正的算法,方法简单易行,方便实时处理。算法总思路是调整偏色图像各颜色分量的分布使其向正常图像的分布靠拢。具体做法是,对于无参照图像的偏色图像,利用置信区间对各颜色分量进行线性调整,对于有参照图像的偏色图像,将偏色图像各颜色分量均值进行补偿使其接近参照图像的各颜色分量均值。从实验结果和Lab色域评价看,本文算法较好地实现了色彩矫正。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像矫正论文参考文献
[1].徐向锴,罗秦,景文博,刘健.基于双相机的激光照射性能监测系统图像畸变矫正方法[J].长春理工大学学报(自然科学版).2019
[2].高梓航,刘晓欣.基于线性变换的RGB图像色彩矫正算法[J].信息技术与信息化.2019
[3].黄钰雯.基于无人机视觉的光伏电池板图像的预处理和矫正[J].内江科技.2019
[4].刘宁.肝脏图像偏移场矫正和分割方法的研究[D].哈尔滨理工大学.2019
[5].黄泽涛.基于字符的文档图像方向矫正研究[D].天津师范大学.2019
[6].董露露,刘建明.图像引导下肝脏形变矫正仿真[J].计算机仿真.2019
[7].沈健.基于机器视觉的列车车号图像增强和矫正技术研究[J].科技创新导报.2019
[8].贾宇,吉新新,张雄,李冰,上官宏.腭皱法医学同一认定中倾斜图像矫正方法的研究[J].口腔医学研究.2019
[9].姜毅,彭清畅,徐娟.基于图元识别的OCR文本图像矫正算法分析[J].中国新技术新产品.2019
[10].刘丹萍,聂宇航,许静,陈朋,王宋村.面向树木刷白机器人智能化的双目摄像头图像畸变矫正算法研究[J].科技视界.2019
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