利用除法模型算法将广角镜头畸变图像进行校正
上传时间: 2016-10-21
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关于如何对短焦距大视场CCD摄像机畸变进行校正
上传时间: 2016-07-31
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基于SoPC的嵌入式二维条码识读系统使用集成在QuartusII中的SoPC Builder开发组件配置生成片上系统,结合降噪处理、背景分离 图像校正、图像二值化、码字识别、信号纠错等技术,处理由OmniVision OV7649 CCD产生的条码图像。
上传时间: 2014-10-31
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鱼眼镜头具有短焦距(f =6~16mm)、大视场的优点(视场角约为至),在虚拟实景、视频监控、智能交通、机器人导航等领域得到广泛的应用。但鱼眼镜头摄像机拍摄的图像具有非常严重的变形。如果要利用这些具有严重变形图像的投影信息,需要将这些变形的图像校正为符合人们视觉习惯的透视投影图像。 在鱼眼图像校正之前,需要把鱼眼图像的有效区域提取出来,它在整个校正过程中至关重要。针对几种常用的有效区域提取方法的不足,本文提出一种改进算法,实验结果表明该方法在保证精度的前提下兼顾了效率。鱼
上传时间: 2016-06-12
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OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库,是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题,覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容,利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧,从解决问题和答疑解惑入手,以因特网上最新资料为蓝本,深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理,范例实用、丰富,理论结合实践,即使读者只是略懂计算机视觉原理,也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面(HighGUI) 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理(CvCAM) 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学(morhing functions) 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
上传时间: 2013-07-18
上传用户:huyiming139
射击训练是基本的军事训练科目,改善训练环境、改进训练质量,在现代军队建设中具有重要的意义。本文首先从国内外自动报靶技术的研究现状出发论述了自动报靶技术的发展,在此基础上提出了基于嵌入式机器视觉的智能报靶系统设计实现。 本文讨论了基于机器视觉的嵌入式报靶系统终端硬件组成、相关图像格式和Linux操作系统,分析了嵌入式Linux操作系统、Qt/E和开源计算机视觉库OpenCV关于ARM9处理器的移植,研究了图像校正、图像灰度化及二值化、图像分割与裁剪和识别判靶的相关算法,提出了颜色模板判靶的理论,并通过以ARM嵌入式图像处理识别模块为核心,采用功能模块设计理念的实现方案,从底层的操作系统及相关软件的移植入手到图像采集传输、图像处理、识别判靶等步骤,解决了依托ARM处理器结合USB摄像头完成自动图像识别报靶的问题。文中给出了报靶系统的详细硬件组成方案,并在嵌入式Linux操作系统下依托Qt库和开源计算机视觉库(OpenCV)解决了软件组成与具体实现,最终在此基础上论述了本课题设计的实验装置及详细的实验结果。
上传时间: 2013-07-18
上传用户:yuanyuan123
说明了HR IS 相邻光谱通道图像数据具有高度的相关性, 提出了基于这种特 性和数据插值的畸变像元相关校正方法, 该方法分为两个步骤, 第一步, 利用图像相关性 对图像中的畸变像元进行检测, 目的在于减小图像数据的变化, 减少运算时间 第二步, 通 过曲面拟合方法, 对检测出的畸变像元强度进行校正。实验表明该校正方法, 具有很好的 效果, 并应用到了实际的HR IS 数据处理中。
上传时间: 2016-08-26
上传用户:BOBOniu
随着红外焦平面阵列的不断发展,红外技术的应用范围将越来越广泛。焦平面面阵探测器的一个最大的缺点是固有的非均匀性。本文首先介绍了红外热成像技术的发展,讨论了红外焦平面阵列的基本原理和工作方式,分析了红外非均匀性产生的原因。其次研究了几种主要的非均匀校正方法以及焦平面阵列元的盲元检测和补偿的方法,对红外图像处理技术做了研究。 本文研究的探测器是法国ULIS公司的320×240非制冷微测辐射热计焦平面阵列探测器。主要研究对其输出信号进行非均匀性校正和图像增强。最后针对这一课题编写了基于FPGA的两点校正、两点加一点校正、全局非均匀校正算法和红外图像直方图均衡化增强程序,并对三种校正方法做了比较。
上传时间: 2013-08-03
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图像相关校正方法 用三点做线性矫正 在matlab中实现
上传时间: 2014-06-20
上传用户:VRMMO
在matlab平台上实现的关于图象线性变换和几何畸变校正算法的程序,
上传时间: 2014-01-23
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