1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春130033
2 中国联合网络通信有限公司长春市分公司，吉林 长春130061
实弹射击是部队的基础**训练项目。现有报靶系统中基于计算机视觉的弹孔识别定位系统由于具有快速、精确、安全、人员成本低等优点而被广泛应用到该项目中。然而，计算机视觉系统处理的图像通常受镜头加工工艺以及相机轴向与被测对象所在平面不垂直的影响，导致被测对象的图像产生畸变，最终会给弹孔坐标位置的精准定位带来误差。为了提高基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度，提出一种基于卷积神经网络的畸变校正算法，只需一张胸环靶面的模板图像即可模拟出大量训练数据集。训练完成后，输入一张畸变图片就可以得到该图片的畸变参数，并利用该参数完成对图像的畸变校正。与传统校正算法的对比结果表明，该算法校正效果较好，有利于提升基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度。
机器视觉系统 图像畸变 校正算法 卷积神经网络 machine vision system image distortion correction algorithm convolutional neural network
1 中国民航大学航空工程学院，天津 300300
2 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
为了解决视觉测量在非均匀折射率环境中应用时出现的成像畸变问题，建立了在非均匀温度场中形成的非均匀折射率场，研究了光线在该折射率场中的轨迹并根据轨迹偏差修正了图像畸变。利用背景纹影法重构了由非均匀温度场产生的空间折射率场，将空间点发出的光抽象为光线，根据龙格-库塔法修正非均匀折射率场中的光线轨迹并校正图像畸变。利用PnP（pespective-n-point）算法和校正前后图像中同一点的像素坐标解算该点的世界坐标。实验结果表明，该方法能有效降低测量误差，修正被测图像的畸变。
几何光学 视觉测量 图像畸变 光线追迹 龙格-库塔法 误差校正 激光与光电子学进展
2023, 60(1): 0108001
窦双团 1,2,3付利平 1,2,3,4,*贾楠 1,2,3,4王天放 1,2,3,4
1 中国科学院国家空间科学中心，北京 100190
2 中国科学院大学，北京 100190
3 北京天基空间环境探测重点实验室，北京 100190
4 空间环境态势感知科技重点实验室，北京 100190
基于微通道板电子倍增电荷分割型阳极的成像探测器常用于行星大气、气辉等微弱信号探测。针对探测器读出电路增益不相等导致探测器成像产生畸变的问题，利用理论分析结合MATLAB仿真揭示了不同畸变图像的形成机制，在该基础上提出了一种探测器读出电路增益补偿方法减小探测器成像畸变。通过MATLAB仿真和实验测试结果表明该文提出的方法能够有效减小由于读出电路增益不相等导致的探测器成像畸变。
紫外光子探测器 探测器前端电子学 模型和仿真 图像畸变 探测器增益补偿 ultraviolet photo detector front-end electronics for detector models and simulations image distortion detector gain compensation
西安科技大学 通信与信息工程学院，陕西 西安 710054
在机器视觉中需要对采集到的带有畸变的图像进行矫正。为了提高对畸变图像校正的实时性，针对使用FPGA实现图像畸变矫正算法时，存在的在线计算逆向映射坐标复杂和片上ROM容量不够问题，压缩了逆向映射表，并在FPGA上利用插值方法在线重建了逆向映射表。通过查找重建的逆向映射表来获取逆向映射坐标，从而降低了FPGA的在线计算量和片上ROM的容量需求。MATLAB仿真结果显示，当压缩参数n分别取4、8、16时都能够对畸变图像进行较好的矫正，并且图像信息不会丢失。仿真结果验证了算法的有效性，该算法可用于基于FPGA的图像畸变矫正。
机器视觉 FPGA 图像畸变矫正 MATLAB machine vision FPGA image distortion correction MATLAB
1 西安邮电大学物联网与两化融合研究院, 陕西 西安 710061
2 西安邮电大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710121
为了增强畸变校正方法的实时性和适用性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图像畸变校正方法。首先,使用具有自校准功能的运动结构重建真实相机拍摄的图像序列,以估计相机参数;然后,根据拟合出的第一、第二阶径向畸变参数之间的函数关系,生成常见径向畸变范围内的图像,解决带有第一、第二阶径向畸变注释的畸变图像较少的问题;最后,利用CNN强大的学习能力学习径向畸变的特征,以估计径向的变形情况,并将输入图像映射为畸变系数,实现图像的畸变校正。实验结果表明,相比传统相机标定法,本方法的校正误差约为1 pixel。
机器视觉 深度学习 图像畸变 相机标定 激光与光电子学进展
2020, 57(24): 241504
1 中国科学院光电技术研究所，四川 成都 610209
2 电子科技大学光电科学与工程学院，四川 成都 610054
3 中国科学院大学，北京 100049
为了研究水下热扰动环境对光学成像的畸变、模糊等失真问题的影响，利用水下图像的灰度分布、结构相似性图像度量(SSIM)和归一化最大灰度梯度清晰度评价函数来评价目标图像在径向和轴向上的畸变和模糊等失真程度，得到水下热扰动对光学成像变化的规律。实验数据表明，随着成像系统与目标的轴向距离增加，图像的畸变和模糊程度越来越大。轴向距离L1=500 mm 时，对应图像的SSIM 值优于0.7，归一化清晰度值优于0.8；轴向距离L3=1500 mm时，对应图像的SSIM 值低于0.2，归一化清晰度值不足0.6；此外，轴向距离L1 时，成像在径向上，距离发热源越近，边缘漂移越大，即成像图像畸变越严重；最后，相同轴向和径向条件下，目标在不同时刻的图像SSIM 和归一化清晰度值有优劣，该结论可为后续的水下图像复原提供参考。
水下成像 热扰动 图像畸变 图像模糊 图像评价 underwater imaging thermal disturbance image distortion image blurring image evaluation
1 西华大学计算机与软件工程学院，四川成都 610039
2 中国空气动力研究与发展中心，四川绵阳 621000
压敏漆技术是一种经济性高、速度快的风洞测压前沿技术。在风洞试验中，由于强风影响，模型会发生畸变，造成有风图像和无风图像难以配准，从而严重影响测压精度。针对这一问题，本文创新性的将二维非刚性 ICP算法用于此问题，采用点云方式使得图像细节区域有效配准，同时也有利于后续三维重建工作。然而由于二维非刚性 ICP算法仅考虑二维坐标位置关系，忽略压敏漆图像像素灰度具有的相关性，使得配准精度不高。直接利用三维非刚性 ICP算法又会发生误配准，所以为了进一步提高配准精度，本文提出了一种基于像素关联搜索策略的非刚性 ICP算法，算法设计了综合考虑 2D坐标与像素灰度值的双目标搜索策略，实现了精确的局部匹配点搜索与双目标优化。在多组压敏漆图像上将本文算法与五种配准算法进行了对比实验分析。实验结果表明，本文所提出的算法具有最好的配准精度。相比次优算法，RMSE提升超过 15%，NMI提升在 5%左右。
压敏漆图像 图像畸变 非刚性 ICP 归一化互信息 图像配准 pressure-sensitive paint image image distortion non-rigid ICP normalized mutual information image registration
1 中国科学院 上海技术物理研究所 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院 上海技术物理研究所 启东光电遥感中心, 江苏 启东 226200
为了验证变焦扫描大幅宽成像时扫描方向边缘视场图像畸变的矫正效果, 并降低扫描镜控制难度。 首先分析了变焦成像时扫描镜扫描速度与扫描视场角间非线性变化关系; 针对扫描镜变速扫描稳定性低且控制难度大的问题, 在结合探测器变帧频分析与实现的基础上, 提出采用扫描镜匀角速度扫描结合探测器变帧频变焦成像方法。推导了扫描镜匀角速度扫描时, 光学系统焦距、相机实时帧频与扫描成像视场角的关系式。最后基于课题组已有的可连续变焦长波红外光学系统, 搭建了一套基于扫描镜扫描成像的大幅宽长波红外变焦实验系统, 并利用该系统进行了成像验证。成像结果表明, 采用变帧频结合变焦成像方法, 可有效抑制大幅宽成像时扫描方向边缘视场图像畸变问题。变帧频成像方法降低了变焦扫描时扫描镜扫描复杂度, 证明了变焦扫描方法具备图像畸变矫正能力。
变焦扫描成像 大幅宽成像 长波红外 变帧频 图像畸变矫正 zoom imaging wide-swath imaging long-wave infrared variable frame rate image distortion correction
华侨大学信息科学与工程学院福建省光传输与变换重点实验室， 福建 厦门 361021
头戴显示器光学系统由于焦距短、视场大而容易产生图像畸变。提出了一种头戴显示器的图像畸变测量方法，采用单位矩阵的傅里叶变换图像作为标准测试图形，应用傅里叶变换分析了头戴显示器光学传递函数与测量图像球面化畸变的关系，得到了形状不变的关系曲线。实验测量了5种头戴显示器的图像球面化畸变，得到的负球面化枕形畸变范围为-22%~-65%。结果表明：头戴显示器的球面化图像畸变量CVR与方格成像实验的畸变量D具有一定的线性关系，且球面化图像畸变量CVR的测量简单，能体现头戴显示器的整体图像畸变程度。该研究结果对头戴显示器的图像显示质量测量具有一定的参考价值。
测量 头戴显示器 标准测试图形 图像畸变 光学传递函数 傅里叶变换 激光与光电子学进展
2018, 55(8): 081205
