1 中国科学院空天信息创新研究院， 北京 100094
2 中国科学院大学， 北京 100049
针对传统畸变校正方法无法完成镀膜双镜头多光谱相机影像畸变校正的问题，提出了一种基于数字畸变模型采样的单波段影像畸变校正方法。采用多片后方交会完成相机检校得到各类参数，建立起原始影像的数字畸变模型; 对原始数字畸变模型采样得到各波段数字畸变模型; 利用各波段数字畸变模型完成对应波段影像畸变的校正。实验结果表明，数字畸变模型采样法能够有效解决镀膜双镜头多光谱相机单波段影像畸变的校正问题，校正精度较高; 通过进一步实验证明，经畸变校正后的单波段影像配准误差达到亚像素级，数据可用性高。
镀膜多光谱相机 相机检校 畸变校正 数字畸变模型 coated multispectral camera camera calibration distortion correction digital distortion model
1 西安工业大学光电工程学院, 陕西 西安 710021
2 新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院, 新加坡 639798
在基于相机的众多应用场合中,对相机内外参数与镜头畸变参数的标定是关键环节,确定其标定过程的简易操作及标定结果的精度至关重要。与面阵相机相比,线阵相机的标定过程较为复杂。介绍了适合线阵相机的成像几何模型和镜头畸变模型,总结了线阵相机标定的一般流程,归纳分析了文献中基于静态成像和动态扫描成像的标定方法,并对其特点作出了简要评价。
成像系统 标定 线阵相机 相机成像模型 镜头畸变模型 非线性优化 交比不变性
1 中国科学院 智能红外感知重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
在空间大口径追踪相机应用系统中, 像面畸变和主点主距标定误差是影响其在轨定位精度的重要因素。为了满足空间大口径追踪相机高精度的标定要求, 像面畸变类型、主点主距标定误差及探测器面阵旋转、倾斜对像点坐标带来的误差等因素均不可忽略。针对以上问题, 本文对该类系统的畸变特性进行了研究, 提出了一种改进的大口径追踪相机畸变校正方法。首先, 在视场中央无畸变区域测量13个样点, 根据最小二乘法获取光学系统的主点主距; 然后, 依据所求主点主距, 解算像面25个均匀分布样点的理论位置坐标; 最后, 由样点的理论坐标和测量坐标解算畸变模型, 实现畸变校正。实验结果表明, 该方法畸变校正精度在近红外波段优于0.32 pixel, 在短波红外波段优于0.28 pixel, 其相对传统畸变校正模型分别提高了44.6%和50.9%。该方法可为大口径追踪相机的焦平面倾角解算研究提供有益参考。
大口径追踪相机 畸变校正 畸变模型 large aperture tracking cameras distortion correction distortion models 光学 精密工程
2019, 27(10): 2272
1 长安大学地质工程与测绘学院， 陕西 西安 710054
2 西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室， 陕西 西安 710054
3 陕西省计量科学研究院， 陕西 西安 710054
数码相机的非线性光学畸变补偿，主要有用于摄影测量领域的像方畸变模型和用于计算机视觉领域的物方畸变模型两种方式。针对两种畸变模型难以通用的问题，提出了一种像方和物方的畸变模型相互转换方法。利用已知畸变模型系数及内方位元素生成原始像点与理论像点的对应关系，构成虚拟观测值。再利用虚拟观测值对内方位元素及待转换畸变模型系数进行整体最小二乘平差解算。最后，利用三维控制场检校结果对转换结果进行精度评价。实验结果表明，当相机检校总体中误差小于0.3 pixel时，两种畸变模型转换前后像点畸变量差值小于0.5 pixel，可以满足对子像素转换精度的要求。
图像处理 畸变模型 相机检校 三维控制场 无人机 最小二乘法 激光与光电子学进展
2018, 55(7): 071901
1 武汉大学遥感信息工程学院, 湖北 武汉 430072
2 武汉大学科学技术发展研究院, 湖北 武汉 430072
视场在180°左右的鱼眼影像的变形主要包括由镜头球形结构引起的变形和光学畸变, 针对这两种畸变提出一种基于三维控制场的分步检校方法, 该方法基于直接线性变换(DLT)建立像方空间与物方空间的对应关系模型, 结合球面透视模型迭代解算与鱼眼结构有关的变换半径, 在第一步检校结果的基础上建立影像的畸变模型, 并将该模型引入到DLT中对光学畸变参数进行检校, 利用第二步检校的结果对影像进行再纠正, 解决了鱼眼影像严重的畸变问题, 并通过实验验证了该方法的有效性及精度。
机器视觉 相机检校 鱼眼影像 直接线性变换 球面模型 畸变模型
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 中国科学院大学，北京 100039
针对基于数字微镜器件(DMD)的高动态成像系统在光学设计过程中由二次倾斜造成的畸变，建立了一套基于区域的系统畸变自校正模型。首先，根据像素级区域调光高动态系统中光路设计的特点，分析了畸变产生的原因。考虑不同种类畸变模型产生的原因及特点，结合系统自身的优势，建立了一种基于区域的畸变校正函数模型。为了解决在校正过程中某一点存在多次赋值或者未赋值的情况，采用逆推校正的方法逆向求解畸变参数，进行畸变校正。最后,利用数字微镜器件(DMD)自身投影标定模板的方法,实现了系统畸变的自校正设计。实验结果表明: 校正后的系统像元误差为0.87 pixel。与传统的畸变校正模型相比，该模型可以有效解决系统中的倾斜畸变、径向畸变以及偏心畸变，且畸变校正过程不依赖外部环境，校正过程快、可靠性高，满足了DMD高动态系统像素级调光的要求。
高动态成像 调光成像 畸变校正 畸变模型 数字微镜器件 high dynamic imaging dimming imaging distortion correction distortion model Digital Micro-mirror Device(DMD) 光学 精密工程
2015, 23(10): 2997
镜头畸变是影响测量精度的关键因素之一。非度量镜头畸变校正方法直接将图像物理坐标系下的镜头畸变模型应用于图像像素坐标系, 忽略了非单位纵横比的情况。通过对成像过程进行分析, 得到了更精确的像素坐标表示的镜头畸变模型, 对现有的镜头畸变模型进行了修正 , 考虑了纵横比对镜头畸变的影响 。通过实验,对新模型的可行性进行了验证 , 实验结果表明, 新的模型能够有效地提高了测量精度。
相机标定 镜头畸变校正 镜头畸变模型 图像像素坐标表示的镜头畸变模型 camera calibration len distortion correction lens distortion model image pixel expressed lens distortion model
在以高速数字摄像机为核心的高精度弹体姿态测量系统中,对炸弹进行姿态测量时,成像光学系统的固有特性使得数字图像存在畸变。根据像差理论建立了三次多项式的畸变校正模型,分析比较了不同的灰度重建方法的优缺点,进行了三次卷积法的灰度重建,并进行了仿真实验。校正后的图像可用于高精度的弹体姿态测量。
弹体姿态测量 畸变模型 畸变校正 三次多项式拟合 三次卷积法 missile body attitude measurement distortion model distortion correction cubic polynomial fitting cubic convolution way
中国科学院上海技术物理研究所 第五研究室，上海 200083
大视场成像光学系统中的畸变会降低图像质量，必须预以校正。提出一种新的校正方法，即根据畸变率的定义推导出畸变校正公式。根据公式，在镜头畸变率已知的情况下可以很容易地校正畸变。对于畸变率未知的情况，给出了建立畸变模型的方法，通过畸变模型可近似计算畸变率。得出通过控制畸变模型中某一个形状的参数可以控制畸变量大小的结论。提出的方法已经在实际工程中采用。实践证明，这种模型可以满足大多数镜头的畸变校正要求。
几何畸变 畸变模型 数字校正 图像处理 geometric distortion distortion model digital correction image processing
1 西安电子科技大学技术物理学院．西安 710071
2 西安电子科技大学理学院，西安 710071
在以CCD为核心器件的光电成像测量系统对物体进行线度测量中，成像光学系统的固有特性使得数字图像存在畸变，根据像差理论建立了三次多项式的畸变校正模型，分析比较了不同的灰度重建方法的优缺点，进行了双线性插值的灰度重建．对一种校正图像进行了噪音点滤除，进行了仿真实验．校正后的图像可用于高准确度的成像测量．
畸变模型 畸变校正 三次多项式拟合 双线性插值 Distortion model Distortion correction 3th polynomial fitting Bilinearity interpolation
