使用OpenCV与CUDA实时校正大视场镜头畸变技术研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于OpenCV和CUDA技术实现实时校正大视场物镜畸变的方法。作者为李明杰，导师为胡明勇教授和谢晨波研究员，属于仪器仪表工程专业，研究方向为机器视觉与光电检测。论文完成于2018年4月，发表于合肥工业大学。" 正文: 这篇论文深入研究了在大视场物镜中常见的图像畸变问题，并提出了一种结合OpenCV库和CUDA并行计算平台的实时校正方案。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的工具，提供了丰富的函数和算法，包括图像校正功能。而CUDA则是NVIDIA公司推出的一种编程模型，允许开发者利用GPU的并行计算能力来加速复杂计算任务。 在大视场物镜中，由于光学系统的限制，图像通常会出现桶形畸变、枕形畸变或混合型畸变，这些畸变会严重影响图像质量和后续的分析精度。论文中，作者首先介绍了畸变校正的基本理论，包括校正模型的选择和参数估计方法。然后，他们详细阐述了如何利用OpenCV的镜头畸变校正函数来构建校正模型，以及如何将该模型应用到CUDA平台上实现高效并行计算。 CUDA的引入使得校正过程能够在GPU上并行执行，显著提高了校正速度，满足了实时性的需求。论文可能涵盖了CUDA编程的基本概念，如CUDA线程结构（块和网格）、内存层次以及数据传输优化策略等。此外，作者可能还进行了性能分析，比较了使用CUDA前后的校正速度和资源利用率，证明了CUDA在大视场物镜畸变校正中的优势。 论文的实验部分可能包含了实际的图像采集、畸变校正的流程，以及对校正效果的量化评估。可能通过对比校正前后图像的质量，例如边缘的平直度、像素位置的准确性等，来验证算法的有效性。同时，作者可能还讨论了不同因素（如物镜类型、视场大小、GPU性能等）对校正效率和精度的影响，为实际应用提供了指导。 这篇论文为大视场物镜的畸变校正提供了一个实用且高效的解决方案，不仅利用了OpenCV的图像处理功能，还充分发挥了CUDA的并行计算能力，对于机器视觉、无人机航拍、遥感影像处理等领域具有重要的实践意义。通过这种方法，可以提高图像处理的速度和准确性，从而提升整个系统的工作性能。