【整理】基于神经网络的数字图像几何畸变矫正方法
第28卷 第 17期 计算机工程与设计 9月
Vo1.28 No.17 ComputerEngineeringandDesign Sept.
基于神经网络的数字图像几何畸变矫正方法
陆 懿, 陈光梦, 程 松
(复旦大学 电子工程系,上海 33)
摘 要:在获取数字图像的过程中,由于摄像镜头的非线性,往往会导致获取的图像存在严重的几何畸变。因此,在对 图像
做进一步的处理之前,需要对发生畸变的图像进行几何矫正。介绍了数字图像几何变换的基本原理 ,并在总结已有的矫正
几何失真的方法的基础上,提 出了一种基于BP神经网络的新方法。该方法用最速梯度 下降法训练网络,使之能以较高的精
度拟和出畸变图像的形变模式,最后利用反向双线性灰度插值的方法恢复出原始 图像。Matlab仿真结果充分表明:该方法不
但有效 ,而且具有更高的精度。
关键词:数字图像;几何畸变;BP神经网络;灰度插值
中图法分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1000—7024()17—4290—03
Algorithm forgeometricdistortedimagerectificationbasedonneuralnetwork
LUYi, CHEN Guang—meng, CHENG Song
(DepartmentofElectronicEngineering,FudanUniversity,Shanghai33,China)
Abstract:Intheprocessofgainingdigitalimages,thenonlinearcharacteristicofthecameralensmayleadtoseveregeometricdistortion
ofthecapturedimages、Therefore,geometricrectificationofthedistortedimagesisnecessarybeforetheycanbefurtherprocessed.The
basicfoundationofgeometrictransformationisintroduced,andafterintensiveresearchofthoseexistingapproachesforgeometricrec·
tification,anovelalgorithm basedonBPneuralnetworkispresented.Theproposedmethodtrainthenetworkwithfastest—gradient—
decentalgorithm,whichpreciselyfitthedistortionpaRern.Atlaststep,reversebilineargray—levelinterpolationisappliedtorecover
theoriginalimage.SimulationresultsinMatlabrevealsthatthealgorithm proposedisbotheffectiveandofhigherprecision.
Keywords:digitalimage;geometricdistortion;BPneuronnewt ork;gray—levelinteprolation
0 引 言 1 数字图像几何畸变的矫正原理
由于某些成像系统(例如广角镜头,猫眼,内窥镜等)的非 数字 图像几何畸变 的矫正大体 由两个基本操作组成 …:
线性而造成的数字图像的失真称为几何畸变。对图像几何畸 ①确定畸变模式:它描述了几何畸变前后像素点坐标之间的
变的矫正方法分为硬件方法和软件方法: 对应关系;②灰度插值:用以确定矫正后图像的各个像素点的
硬件方法主要通过在产生形变 的镜头前增加一块矫
如果觉得《matlab几何畸变矫正 【整理】基于神经网络的数字图像几何畸变矫正方法.pdf...》对你有帮助,请点赞、收藏,并留下你的观点哦!