基于直线特征的高效非量测摄像机畸变校正方法提升精度

本文主要探讨了一种改进的基于直线特征的非量测畸变校正方法在大型结构件损伤监测中的应用。在实际的结构健康监测中，摄像头拍摄的图像往往会受到镜头畸变的影响，这会导致成像失真，从而影响后续的测量精度。传统的量测方法可能无法有效处理这种畸变，因此，研究者针对这一问题提出了新的解决方案。 首先，文章分析了实际测量中成像畸变的像差模型，这是一种关键的理论基础，它解释了成像畸变是如何产生的，以及如何通过数学模型来量化和描述。作者认识到，利用场景中的直线特征可以作为畸变校正的有效依据，因为直线在投影下应该保持不变，即使在存在畸变的情况下也应该如此。 该方法通过直接提取图像中的直线特征，构建出带有权重因子的直线射影不变约束关系。这些权重因子考虑了直线在不同位置和方向上的重要性，有助于提高校正的精度。此外，还建立了三点近似共线约束关系，这是因为三个点可以确定一条直线，这样的约束关系可以提供额外的信息用于校正过程。 基于这些约束，作者建立了两组畸变校正约束方程，通过求解这些方程，可以得到能够纠正镜头畸变的系数。这种方法是非量测的，因为它并不依赖于精确的相机内部参数，而是直接利用图像数据进行校准。 实验部分是验证新方法有效性的重要环节。实验结果显示，与不带权重的直线特征标定方法相比，改进的方法显著提高了校正后的图像质量，表现为均方根误差精度提高了0.21像素。这一改进表明，通过考虑直线特征的权重，能够更准确地估计和纠正镜头畸变，从而提升结构件损伤监测的精度。 本文提出的基于直线特征的非量测畸变校正方法为大型结构件损伤监测提供了有效且实用的解决方案，它在保持计算效率的同时，提高了测量结果的准确性，对于提高工业检测和监控系统的性能具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化权重分配策略，以适应更多复杂环境下的畸变校正需求。