【摘 要】
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实际光学镜头所成的图象难免会有几何变形.多项式坐标变换法是进行几何修正的有效方法,但是当次数较高的时候,运算量太大,难以应用到实时图象处理系统.为此在分析多项式坐标变换算法的基础上,提出了一次多项式非均匀分片逼近算法.该算法首先将图象非均匀划分成矩形区域,在每个矩形区域内部用一个一次多项式逼近高次多项式.基于对图象畸变的主要因素即径向畸变的分析,该算法的图象划分规则能在保证逼近精度的前提下占用最少
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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实际光学镜头所成的图象难免会有几何变形.多项式坐标变换法是进行几何修正的有效方法,但是当次数较高的时候,运算量太大,难以应用到实时图象处理系统.为此在分析多项式坐标变换算法的基础上,提出了一次多项式非均匀分片逼近算法.该算法首先将图象非均匀划分成矩形区域,在每个矩形区域内部用一个一次多项式逼近高次多项式.基于对图象畸变的主要因素即径向畸变的分析,该算法的图象划分规则能在保证逼近精度的前提下占用最少的保存模型参数的空间.该算法大大降低了运算量,将运算时间减少了近2/3,同时能很好地保证逼近精度,空间代
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图象配准是计算机视觉中目标识别的一种基本方法,其目的是在待识别图象中寻找与模型图象的最佳匹配.目前,对于图象间的变换为相似变换的情形已有闭合公式.本文则分别运用最小二乘和矩阵伪逆两种方法,对图象间的变换为仿射变换的情形进行了研究,并给出了简单的闭合公式.实验表明这种方法精确、稳定、受噪声影响小.
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