论文摘要
由单一鱼眼镜头构建的全景视觉可以一次性拍摄半球域的场景信息,不仅克服了图像信息丢失的问题,使图像信息稳定,有利于图像的目标的识别,而且解决了多摄像机组合的臃肿的结构问题,简化了视觉系统,也简化了系统模型的建立,便于在移动载体上的安装,是实现移动安全监控的重要前提。本文采用的是基于鱼眼镜头的全景视觉系统,建立数学模型,并针对鱼眼图像的特点,提出最小二乘法拟合圆的方法确定其中心和半径,其是鱼眼图像复原的重要前提。分别用柱面投影模型和球面投影模型复原畸变的鱼眼图像,这是目标识别和图像初态复原的前提。针对目标识别,设计一种模板,并对模板匹配计算量大的缺点进行改进,设计一种快速识别算法,即将小波变换的多分辨分析特点应用到模板匹配算法中,根据小波变换分层保持图像的信息不同,进行分层匹配,先对图像低频区域进行粗匹配,在匹配结果基础上,再在高频区域进行细节匹配,此算法减少了匹配算法过程的位置搜索个数,提高了运算速度和匹配精度,实现了图像的实时处理。就图像复原算法,本文结合双线性插值和牛顿插值多项式的优点,设计了一种基于边缘的插值复原算法,即通过边缘检测将图像分出边缘部分和非边缘部分,在非边缘部分采用传统的双线性插值算法,在边缘部分采用牛顿插值多项式算法。此算法不仅减少了计算量、提高了运算速度,同时很好的保留了边缘信息,成功获得较清晰地图像。本课题以鱼眼镜头构建全景视觉系统,通过实验检验设计的算法,结果表明此算法可以成功地、快速地将鱼眼图像中的目标识别出来,并对识别出来的目标进行复原处理,得到质量较好的图像,实现实时处理实时监看。
论文目录
相关论文文献
标签：全景视觉论文; 最小二乘法拟合圆论文; 小波变换论文; 目标识别论文; 插值算法论文;