LabView实现的多项式畸变图像矫正技术

"基于LabView的多项式畸变模型图像矫正方法" 图像畸变矫正是一项在图像处理和机器视觉领域至关重要的技术，特别是在自动化检测中，由于光学镜头、传感器不完美等因素，原始图像往往会存在几何失真。这篇研究由吴亚帅、刘新妹、殷俊龄和高志亨共同完成，他们利用了多项式畸变模型来解决这一问题。该模型能够有效地模拟和描述图像的非线性变形，并建立了坐标系之间的转换关系。 LabView（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种图形化编程环境，广泛应用于各种工程和科学应用中，包括图像处理。研究人员选择LabView作为实施畸变矫正的平台，因为它提供了强大的数据处理能力和灵活的可视化界面。通过LabView，他们设计了一个校准流程，使用校准点阵对机器视觉系统进行标定，以确定图像畸变的参数。 在机器视觉系统校准过程中，校准点阵是关键的参考工具，它通常由一系列已知位置的特征点组成。通过对这些特征点在原始图像和理想图像中的位置进行比较，可以计算出畸变系数。这些系数用于构建多项式畸变模型，该模型可以描述图像的畸变程度。 一旦建立了畸变模型，接下来的步骤是对图像进行矫正。文中提到，在不同的工作模式下，采用了双线性插值算法来进行矫正。双线性插值是一种常用的图像插值方法，它通过四个最近的像素值来估算目标像素的新值，从而在插值过程中保持图像的连续性和光滑性。这种方法在图像放大或缩小时尤其有效，能减少图像的马赛克效应并提高图像质量。 实验结果显示，采用这种方法对采集的图像进行矫正后，得到了显著的改善，达到了预期的矫正效果。这表明，基于LabView的多项式畸变模型与双线性插值算法相结合，为图像畸变矫正提供了一种可靠且实用的方法，尤其适用于自动化检测系统。 关键词：畸变矫正、机器视觉、LabView、校准、多项式畸变模型、线性插值。这篇文章发表在《计算机系统应用》2020年第29卷第9期，提供了对图像处理领域中图像畸变矫正问题的一种有效解决方案。