导读:本文包含了图像校正算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:图像,算法,模型,特征,多项式,畸变,球面。
图像校正算法论文文献综述写法
曾军英,冯武林,谌瑶,秦传波,翟懿奎[1]（2019）在《一种基于ORB特征和运动一致性的图像校正算法》一文中研究指出目前图像校正算法使用较多的是SIFT特征点和随机采样一致性(RANSAC)算法,但是在提取SIFT特征和用RANSAC算法剔除误匹配会消耗大量的时间,剔除误匹配后仍然存在少量错误。因此提出一种基于ORB特征和运动一致性算法实现图像校正。首先提取ORB特征,使用汉明距离进行初始匹配,然后采用运动一致性算法剔除错误匹配,再使用拓扑约束项对顽固误匹配进行剔除,最后利用RANSAC算法计算出变换矩阵H,从而完成图像的校正。实验结果表明,与SIFT算法相比,该算法不仅特征检测和匹配速度较快,计算资源消耗较少,且具有很好的鲁棒性。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年18期）
郑娜,穆平安[2]（2019）在《基于改进双边滤波的非均匀光照图像校正算法》一文中研究指出为了降低非均匀光照对图像的质量的影响,提出了一种基于改进双边滤波的自适应校正算法。该算法首先将图像进行色彩空间的转换,以分离出图像的亮度分量。然后在图像的亮度分量基础上估计出照度分量,该过程利用叁高斯模型和高斯滤波的双边滤波的方法来实现;接着对估计的照度分量进行二维伽马校正,最后将图像进行色彩空间转换得到校正后的图像。实验表明,该方法能够使图像颜色保真,提高对比度,增强清晰度,并抑制光晕。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年17期）
冯武林[3]（2019）在《面向工程应用的图像校正和匹配算法研究》一文中研究指出图像校正和匹配作为图像处理领域的基本问题,是图像预处理过程的关键技术之一,它在医学、遥感、军事和双目立体视觉等众多工程领域有着广泛的应用。图像配准校正是将不同时间和传感器设备等不同的条件下得到的同一场景下的两幅或多幅图像进行配准、迭加的过程。目前图像校正算法使用较多的是SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征和随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法,但是在提取SIFT特征和用RANSAC算法剔除误匹配会消耗大量的时间,剔除误匹配后仍然存在少量错误。图像立体匹配是一个经典的计算机视觉问题,它的目标是从双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像中找到匹配的对应点,运用立体匹配算法获取视差图,从而估计图像深度信息。由于摄像头本身的原因会使拍摄的左右视图发生光学畸变,因此在做立体匹配之前,必须要进行图像校正。采用传统方法或卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法的立体匹配,计算量较大、运行效率低,其精确度和实时性不能满足工程实际的在线应用要求。针对以上问题,本文的主要工作如下:(1)在进行图像校正与识别中,企业实际工程采用SIFT算法,提取特征过程会消耗大量的时间,运行效率低,使用RANSAC算法剔除误匹配后仍然存在少量错误,导致图像校正效果不理想。针对此问题,本文采用了SURF(Speeded Up Robust Features)特征来替代SIFT特征,大大提高了特征提取效率,加快了图像处理进程,同时采用了改进的RANSAC算法,即首先采用最近邻距离与次近邻距离的比值作为阈值来确定可能正确的匹配,再使用改进的RANSAC剔除算法,更加干净的剔除误匹配,提高了校正的精度。(2)为了进一步提高工程应用中图像校正的运行效率和校正精度,因此本文提出一种基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征和运动一致性算法实现图像校正,首先提取ORB特征,使用汉明距离进行初始匹配,然后采用运动一致性算法剔除错误匹配,再使用拓扑约束项对顽固误匹配进行剔除,最后利用RANSAC算法计算出变换矩阵H,从而完成图像的校正。实验结果表明,与SIFT算法和SURF算法相比,该算法不仅特征检测和匹配速度较快,计算资源消耗较少,且具有很好的鲁棒性。(3)针对传统方法或CNN方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足工程实际在线应用要求等问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络(Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet),在网络中嵌入无监督损失模块和残差细化模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高。实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到工程实际在线使用的要求。(本文来源于《五邑大学》期刊2019-06-01）
杨前华,李尤,赵力[4]（2019）在《基于改进球面投影模型的鱼眼图像校正算法的研究》一文中研究指出鱼眼镜头视角广,但鱼眼图像存在严重的桶形畸变,要使用鱼眼图像的信息就需要对鱼眼图像进行校正。球面透视投影模型的鱼眼图像校正算法原理简单、实现方便,且视觉效果改善显着,但存在丢失鱼眼图像周边物景的问题。针对此问题,提出了一种改进算法,通过引入系数来量化选定的缩小区域,再予以加权算法,有效保留图像所有信息,提高了校正图像的质量。实验结果表明在不增加算法运行时间前提下,改进算法能够有效改善鱼眼图像校正效果,有较强的实用价值。(本文来源于《电子器件》期刊2019年02期）
张力天[5]（2017）在《曲面图像校正算法和多尺度的鲁棒性匹配算法研究》一文中研究指出在图像处理领域,图像匹配研究是一项非常重要的工作。目前,图像匹配技术在医疗领域、军事领域、地貌检测、交通安全等领域都有着良好的表现。所以探索新的图像匹配算法和改进经典匹配算法,提升算法匹配适用性与鲁棒性等工作具有非常重要的意义。本文针对图像校正和图像匹配算法进行了深入的研究。本文首先阐述了图像匹配技术的研究历史、基本概念以及发展现状,然后就图像预处理阶段和匹配阶段的工作进行了研究。在图像匹配之前,首先需要进行图像预处理。为了校正曲面图像的畸变,本文提出了基于文本特征的图像校正算法和基于多项式拟合的图像校正算法。在基于文本特征的图像校正算法的研究中,本文充分利用文本图像的自身特点,利用文本行中线对图像进行进一步的变换,完成了对曲面文本图像的校正。在基于多项式拟合的图像校正算法的研究中,研究对象集中在像素点,探求像素点的坐标关系,在此基础上进行图像的校正。从OCR的角度看,通过校正算法使OCR识别率从25.98%提升到了88.78%,经过校正后的文档图像的识别率与以前相比有了很大提高。从相关系数的角度看,经过校正后的图像边缘由曲线恢复为直线。实验结果表明这两种方法能够有效地修正畸变的曲面图像。这两种算法仅从图像本身进行分析校正,不需要考虑采集设备的相关参数,有着更强的适用性,需要处理的信息量小。在图像匹配算法的研究方面,本文对于当前在图像匹配领域应用最广泛的SURF匹配算法进行了深入的研究。SURF算法是现阶段性能优异的匹配算法,相对于SIFT算法,复杂度、鲁棒性、运行时间都有很大的改进。为了进一步提高图像匹配算法的性能,本文提出了一种多尺度的鲁棒性图像匹配算法。在特征点检测阶段,引入成熟的角点检测算法Harris算法,将Harris算法与SURF算法的优势结合,在完成粗匹配之后,使用误匹配剔除算法剔除误匹配点,提升角点检测的数量与质量,得到了具有尺度、亮度、噪声和旋转不变性的新的特征点点集;在匹配阶段,采用了基于最近邻算法的匹配策略。实验结果表明,提出算法在运行时间基本保持不变的同时,特征点检测数量有了大幅的提高,匹配点对提升约100倍,并且具有鲁棒性,可用于对匹配数量要求较高的图像之间的匹配。(本文来源于《天津大学》期刊2017-12-01）
田文利[6]（2017）在《基于霍夫直线检测与二维透视变换的图像校正恢复算法》一文中研究指出为了解决当前文档图像场景变换随机性较强,存在目标边缘检测和图形转换不准确的问题,导致图像校正质量较低的不足,分别从霍夫直线检测与二维透视变换的角度出发,提出了基于霍夫直线检测与二维透视变换的文档图像校正恢复技术。首先,根据聚类分割与形态学处理,得到包含文档目标在内的二值图像,达到去除噪声干扰的目的。然后,基于霍夫直线检测,计算文档边缘直线坐标,耦合二值图像目标轮廓,建立文档直线检测算子。最后,综合平移变换、仿射变换和刚体变换,构建二维透视变换矩阵,重新分配图像坐标,达到图像校正转换的目的。实验测试结果显示,与当前图像校正机制相比,校正技术拥有更高的图像恢复质量与抗干扰性。所提算法具有理想的校正恢复质量,在二维码识别等领域具有重要应用价值。(本文来源于《电子测量技术》期刊2017年09期）
张岩,张璇,沙立成,郭冬山,王海霞[7]（2017）在《基于摄像机标定的多视点图像校正算法》一文中研究指出随着数字视频和新型显示技术的飞速发展,3D电视取代传统2D电视成为主流趋势。通过多摄像机阵列拍摄同一场景,并将各路视频图像校正、融合,然后输入到裸眼3D电视可以产生非常震撼的3D观看效果。当观看者改变观看角度时,还可以进行视点间的切换,因此观看叁维电视比传统二维电视的沉浸感更强。通过人手工放置的平行多摄像机阵列拍摄出来的图像会产生垂直视差,观看存在垂直视差的立体图像会产生不适感,因此必须进行多视点图像校正。本文提出一种简单有效的多视点图像校正算法,有效消除垂直视差,可以达到实际应用的要求。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2017年07期）
舒旭[8]（2017）在《一种简单而精确的鱼眼图像校正算法研究》一文中研究指出针对鱼眼图像的校正提出了一种有效区域提取算法,并在鱼眼图像的球面物投影平面展开时与目标半立方体的校正平面建立线性映射。实验结果表明,该算法能有效地提取鱼眼图像轮廓的有效区域,同时半立方体校正平面极大地减少了校正图像需插值的像素点数量,提高了校正速度。(本文来源于《计算机时代》期刊2017年06期）
马朋飞,穆春阳,马行,李柳群[9]（2017）在《基于动态圆的鱼眼图像校正算法研究》一文中研究指出针对鱼眼图像传统经度坐标校正效果不明显的缺点,提出了一种改进的鱼眼图像二维校正算法。通过对每一条畸变的经线,不断求取其所在圆的圆心和半径,重新计算经线上点的坐标,有效地校正桶形畸变。该算法不用进行鱼眼镜头的标定以及参数的估计,也不用寻找叁维空间点信息,以及在各种坐标系之间进行转换。经实验表明,改进算法校正后的平均垂直偏离角度为传统校正算法的1/3,同时具有耗时少的优点,满足实时性的要求,有较强的实用价值。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2017年07期）
王云云,魏炜,辛化梅,冷严[10]（2017）在《基于非线性形变模型的凝胶图像校正算法研究》一文中研究指出在凝胶图像的获取过程中,样本的多样性以及实验环境的复杂性,会导致凝胶图像产生一定的失真,从而影响凝胶蛋白点匹配的准确率。针对凝胶图像失真的特点,提出了一种非线性形变的校正算法,将"笑脸"形变模型和B样条形变模型有效融合在一起。仿真实验结果表明,新方法与基于B样条形变的图像校正方法相比,形变校正效果明显有所改善。(本文来源于《电子技术》期刊2017年02期）
图像校正算法论文开题报告范文
（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：
为了降低非均匀光照对图像的质量的影响,提出了一种基于改进双边滤波的自适应校正算法。该算法首先将图像进行色彩空间的转换,以分离出图像的亮度分量。然后在图像的亮度分量基础上估计出照度分量,该过程利用叁高斯模型和高斯滤波的双边滤波的方法来实现;接着对估计的照度分量进行二维伽马校正,最后将图像进行色彩空间转换得到校正后的图像。实验表明,该方法能够使图像颜色保真,提高对比度,增强清晰度,并抑制光晕。
（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。
图像校正算法论文参考文献
[1].曾军英,冯武林,谌瑶,秦传波,翟懿奎.一种基于ORB特征和运动一致性的图像校正算法[J].现代电子技术.2019
[2].郑娜,穆平安.基于改进双边滤波的非均匀光照图像校正算法[J].电子测量技术.2019
[3].冯武林.面向工程应用的图像校正和匹配算法研究[D].五邑大学.2019
[4].杨前华,李尤,赵力.基于改进球面投影模型的鱼眼图像校正算法的研究[J].电子器件.2019
[5].张力天.曲面图像校正算法和多尺度的鲁棒性匹配算法研究[D].天津大学.2017
[6].田文利.基于霍夫直线检测与二维透视变换的图像校正恢复算法[J].电子测量技术.2017
[7].张岩,张璇,沙立成,郭冬山,王海霞.基于摄像机标定的多视点图像校正算法[J].自动化与仪器仪表.2017
[8].舒旭.一种简单而精确的鱼眼图像校正算法研究[J].计算机时代.2017
[9].马朋飞,穆春阳,马行,李柳群.基于动态圆的鱼眼图像校正算法研究[J].科学技术与工程.2017
[10].王云云,魏炜,辛化梅,冷严.基于非线性形变模型的凝胶图像校正算法研究[J].电子技术.2017