普通数码相机构像畸变差两种检校模型的比较

针对普通数码相机两种畸变差检校模型,即考虑径、切向畸变的改正模型和Luca Lucchese畸变改 正模型,分别采用参数的序贯解法和整体解法计算两种畸变改正模型的参数,并通过试验分析比较了两种模型的 检校精度。结果表明作者提出的基于透视变换的畸变参数序贯解算的检测方法能起到良好的畸变差改正作用。     

无控制场的相机畸变差改正方法

本文提出并论证了一种无需控制场、仅应用影像线特征进行非量测相机畸变差测定的方法。分别运用三维室内和室外控制场、二维控制场和无控制场检校方法对Cannon-5d非量测相机的35 mm镜头进行畸变差测定,比较其影像纠正的效果。试验结果表明径向畸变在整个光学畸变中占据主要地位,四类检校方法测定的径向畸变差对影像的纠正效果接近,从而证明了利用无控制场相机畸变差改正方法进行非量测相机畸变差改正的可行性。     

数码相机的畸变差检测研究

提出了一种检测面阵CCD数码相机畸变差的方法。首先利用标准三维检校场测定面阵CCD数码相机的内方位元素和系统畸变系数．然后依据投影几何中空间直线经中心投影变换后仍是直线的原理．提出了对面阵CCD数码相机随机畸变的检测和改正方法。利用该方法对UAVRS-Ⅱ系统中的面阵数码相机的畸变进行了检校，获取了满意的结果。     

影像畸变对基本矩阵估计精度的影响分析

由于镜头制造工艺的限制和拍摄条件及环境的影响,影像本身都存在或多或少的畸变误差,这种误差通过传播和累积给影像的后期处理及各种应用造成了不稳定因素.针对计算机立体视觉中基本矩阵的估计精度问题进行了深入研究,通过对相机非线性畸变的自动纠正,分别获取了校正前和校正后的基本矩阵.实验数据表明,在对影像进行畸变校正后估计出来的基本矩阵在平均核线距离和平均余差上都明显小于畸变校正前的.     

基本矩阵约束下的摄像机畸变校正及像主点确定

针对视觉测量系统中畸变校正过程烦琐、计算复杂等问题,提出了一种基于基本矩阵约束的镜头畸变自动校正及像主点坐标确定方法。基于对极几何的基本矩阵和一阶径向畸变模型构建了两视图同名点约束方程;为解决待求参数过多导致解不稳定的问题,采用分步求解策略分别求解基本矩阵及畸变参数和主点坐标,用RANSAC稳健估计方法求取基本矩阵,用迭代最小二乘优化求解畸变参数和主点坐标,两步交替进行。提出的算法仅使用两张图像即可获取径向畸变参数及主点坐标,可操作性强,且对噪声具有一定的鲁棒性,适用于自然场景图像的校正。     

相机畸变的混合模型迭代检校法

严格的相机检校是进行高精度测量和三维模型重建的基础。本文通过模拟理想影像并对之加入各种畸变,针对相机平面畸变检校模型中的径向、偏心和平面内3种畸变进行了探讨,结果发现同时考虑径向、偏心和线性3种畸变的物理检校模型要优于只考虑其中某一种或两种畸变的物理检校模型;试验结果同时表明现有物理检校模型并不能完全消除影像畸变;针对物理检校模型不能完全消除影像畸变的问题,本文引入数学检校模型（切比雪夫多项式）,并提出物理检校模型和数学检校模型混合迭代检校的思想,通过模拟影像试验验证这一方法比单一使用物理模型或数学模型更能有效地降低影像畸变;最后本文对运动相机GoPro影像检校试验进一步验证了提出的混合模型迭代检校法能够更好地检校影像畸变。     

普通数码相机的分步检校

为使相机检校过程简单化,本文提出一种分步骤的相机检校方法。即基于延伸焦点的原理标定相机的主点;基于直线求解影像几何畸变系数;对影像进行畸变改正后,利用简单的三角形相似原理,求解相机的主距。     

影像畸变对基本矩阵估计精度的影响分析

由于镜头制造工艺的限制和拍摄条件及环境的影响,影像本身都存在或多或少的畸变误差,这种误差通过传播和累积给影像的后期处理及各种应用造成了不稳定因素。针对计算机立体视觉中基本矩阵的估计精度问题进行了深入研究,通过对相机非线性畸变的自动纠正,分别获取了校正前和校正后的基本矩阵。实验数据表明,在对影像进行畸变校正后估计出来的基本矩阵在平均核线距离和平均余差上都明显小于畸变校正前的。     

基于车载序列影像的建筑立面纹理的快速重建

提出了一种基于车载序列影像的建筑立面纹理快速重建的方法。首先进行影像预处理,包括畸变差改正、树木遮挡去除等,然后对影像进行自动纠正,在此基础上,自动选择拼接点对影像进行拼接。实验证明了本文方法的有效性。     

基于GPU并行处理技术的影像畸变差修正

分析了利用GPU并行处理技术实现畸变差修正的可能性及任务分配方法,提出了基于GPU的数码影像畸变差修正算法流程,验证了算法的可行性和高效性。     

加入光学畸变差改正的二维直接线性变换方法用于建筑立面测绘的研究

普通数码相机拍摄的建筑立面图像采用二维直接线性变换方法经纠正后可作为绘制建筑立面图的底图,但其精度不高。研究在二维直接线性变换模型中加入相机光学畸变差改正以改进成像模型的严格性,进而提高结果的精度,采用的是最小二乘法求解近似的光学畸变差改正项,并通过试验得到较高几何精度的纠正影像,证明了该方法的正确性。     

辐射产品的卫星影像内部畸变几何标定

针对卫星发射以后,由于外部太空环境的变化和相机光学系统的径向畸变导致卫星成像影像的外部误差和内部畸变,须对光学遥感相机长期周期性地进行几何标定消除卫星影像系统误差和相机指向角误差提高卫星影像几何定位精度的问题,该文从简单易行的角度出发,基于相机的CCD固定偏差原理构建一种新型的模型或内标定算法消除影像的内部畸变,以经过畸变改正的卫星影像辐射产品为参考控制,采用亚像素匹配法构建内部畸变模型修正卫星遥感影像的内部畸变,并分别以不同侧摆角和影像行数的SJ9A和ZY3为实验和参考控制数据构建和验证新型标定模型的有效性和实用性。     

相机检校的迭代处理方法

对相机光学畸变精确检校是提高摄影测量精度的手段之一。常规的相机检校方法一般是利用检校场,对相机检校模型的畸变系数进行估算进而校正相机畸变误差。由于引起各类相机畸变的原因千差万别,目前尚无法找到能对各类相机都适用的理想模型。为此,本文在对现有相机检校模型进行分析的基础上,提出了一种相机检校迭代处理的思路。首先,利用现有条件快速建立简易的室外检校场。其次,利用现有相机检校模型按照迭代处理的思路通过多次应用检校模型进行迭代检校来消除影像畸变。最后,在无控制点情况下,结合自由网平差理论进行无控制点的相机迭代检校处理。本文通过对两种非量测相机进行检校试验,比较分析了常规检校方法和迭代检校方法。试验结果表明,本文提出的相机检校迭代处理的思路能在常规检校方法的基础上进一步提高非量测相机检校的精度。     

论镜头畸变对倾斜摄影测量中空中三角测量的影响

在倾斜摄影测量空三解算过程中,镜头畸变很容易引起空三"分层"的问题.从镜头畸变的角度分析了空中三角测量的"分层"问题,并分析引起镜头畸变的因素.针对镜头畸变对空中三角测量的影响,介绍了基于控制点平差进行人工干预和软件校正方法,实验数据证明:通过控制点平差进行镜头畸变的调整方式从航摄比例尺和地面分辨率,到重投影误差,再到径向畸变系数和切向畸变系数,均有明显的优质提升.实践证明该方法可行.     

非量测数码相机的畸变差检测研究

本文主要研究利用数字畸变模型和附加参数的光束法平差对非量测数码相机进行内方位元素和畸变差的测定。分别运用两种检校方法对UAVRS Ⅱ无人机遥感系统机载非量测数码相机进行检校实验,并采用统一比例尺的方法进行精度比较。实验结果表明两种方法检校精度接近,证明了该面阵数码相机的畸变基本符合系统畸变规律,只存在极少量的随机畸变,也进一步证明了利用数字畸变模型纠正数码相机畸变差的可行性。     

基于牛顿迭代法的影像光学畸变后向映射纠正

非量测数码相机所获取的影像通常存在较大的光学畸变,会对影像后期处理造成不良影响,需要进行纠正。目前已知的光学畸变纠正模型多为非线性,影像均采用前向映射的方式进行重采样,效果不够理想。为此本文利用牛顿迭代法,首先变换影像光学畸变模型,然后实现了后向映射方式重采样,最终得到畸变纠正后的影像。     

数字摄影测量相机的畸变测量与纠正

在研究数字相机畸变误差来源和测量原理的基础上,设计出基于光学测角法原理的数字相机畸变测量装置。对目前常用10参数畸变纠正模型进行理论分析,并提出畸变纠正精度评价方法。最后进行了畸变测量和纠正实验。结果表明,畸变纠正精度优于0.002mm,满足相关标准的要求。     

地形引起的雷达辐射畸变及其校正

合成孔径雷达影像由于其侧视特点 ,存在着严重的地形引起的几何畸变及辐射畸变。辐射畸变不仅对 SAR辐射标定造成困难 ,而且严重影响了影像分类、土壤湿度信息提取、森林蓄积量信息提取等应用。本文将辐射畸变归结为面积效应和局部入射角效应 ,推导了散射面积归一化因子 ,以消除辐射畸变的面积效应。提出了一种以局部入射角的线性函数表达的后向散射模型 ,在此基础上 ,给出了消除局部入射角效应的校正函数。最后 ,以RADARSAT SAR影像进行地形辐射畸变校正的试验与分析     

稳健估计下转换参数系数矩阵定向改正的整体最小二乘

不同空间坐标系在进行坐标转换过程中,利用整体最小二乘(TLS)构建高斯-马尔科夫(Gauss-Markov)模型求解布尔莎-沃尔夫(Bursa-Wolf)七参数模型时,存在已知控制点含有粗差、模型系数阵固定常数参与残差改正的问题。通过对系数矩阵中含误差参数进行改正,并结合稳健估计的方法,对TLS进行迭代定权,解决了已知控制点粗差会对参数计算精度产生影响的问题,同时使得系数矩阵中非常数项得到精确的残差改正。本文通过实验数据证明,此方法可行并且解算精度更优。     

一种根据曲率变化检校畸变差的方法

提出了基于曲率变化的畸变差检校方法。首先对影像上提取的直线进行二分，根据重新匹配出的直线可确定实际物方直线在影像上的投影因镜头畸变而产生弯曲的程度，以此可对镜头的畸变进行检校。但对于镜头畸变较大的情况二分直线无法检测出实际曲线的弯曲程度，因此，需要对所有共线的直线进行分组，由每组直线来确定实际曲线的弯曲程度，检校镜头畸变，从而消除其对影像的影响。实验证明，通过这种方法对镜头畸变进行检校，能够得到较好的结果。