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传统方法在大视场光电测量系统畸变校正过程中,存在成像离散程度较高、像素畸变偏移量较大和校正时间较长的问题,因此,在分析大视场光电测量系统畸变成像的基础上,提出基于人工智能技术的图像畸变校正方法。确定发生畸变的像素点到图像中心的距离,并构建多项式图像校正数学模型在空间范围内对畸变像素点做坐标转换。在此基础上针对分割图像块边界位置的奇异像素点,利用优化支持向量机技术对大视场图像进行全局优化,识别并剔除位于图像块边界处的畸变像素点,进一步降低图像的失真程度,从而实现对大视场光电测量系统畸变的校正。分析结果