鱼眼图像校正算法的研究与应用

"鱼眼图像校正算法研究" 鱼眼图像校正算法的研究主要涉及的是如何修正由鱼眼镜头拍摄的图像中存在的严重变形问题。鱼眼镜头因其短焦距（通常在6到16mm之间）和宽广的视场角（可达180度甚至270度）而被广泛应用于虚拟现实、视频监控、智能交通和机器人导航等领域。然而，这种镜头拍摄的图像会出现明显的曲率畸变，使得图像边缘部分的形状严重扭曲。为了充分利用这些图像的投影信息，需要将它们校正为更符合人类视觉习惯的透视投影图像。 在进行鱼眼图像校正前，首先需要确定图像的有效区域，这是整个校正过程的基础。文献中提到了几种常见的有效区域提取方法，并指出了它们在适应性、复杂度和计算量上的不足。针对这些问题，论文提出了一种改进的算法，旨在提高效率同时保持精度。 论文的主要贡献包括： 1. 对鱼眼镜头的成像特性进行了深入研究，回顾了相关的文献，讨论了图像校正的基本理论，如不同的坐标系、针孔成像模型、透视投影以及图像预处理技术。并基于鱼眼镜头的特性建立了相应的成像模型。 2. 分析了几种常用的鱼眼图像圆形有效区域提取方法，如面积统计法、逐行逐列扫描法和区域生长法，并通过实验展示了这些方法的局限性。 3. 提出了一种改进的鱼眼图像圆形有效区域提取算法，该算法经过验证，表现出了较好的性能，并对比了其他几种算法，突显了其优势。 4. 结合鱼眼图像的成像特点，探讨了两种校正策略：2D和3D空间下的校正。2D校正直接将鱼眼图像的像素映射到纠正图像，而3D校正则涉及像素在空间中的投影和再映射，通常基于特定的校正模型，如经度坐标校正、等距投影校正和球面约束模型校正。 关键词：鱼眼镜头、校正模型、有效区域提取、图像校正 这篇硕士学位论文由南京邮电大学的张伟完成，导师为卢官明教授，于2011年3月提交。论文详尽地探讨了鱼眼图像的校正问题，不仅理论研究深入，还提出了实际应用价值的算法改进，对于理解鱼眼图像处理和校正技术具有重要的参考价值。