計(jì)算機(jī)視覺算法下的圖像校正技術(shù)

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摘要：對(duì)各種圖像的不同需求，圖像校正在很多行業(yè)中都得到了廣泛的應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺能使計(jì)算機(jī)處理成為更加適合人眼觀察的相應(yīng)圖像。計(jì)算機(jī)的視覺算法重在轉(zhuǎn)化圖像為數(shù)據(jù)，強(qiáng)化識(shí)別，以新的技術(shù)處理圖像校正技術(shù)。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；視覺算法；圖像校正技術(shù)

由于傳統(tǒng)的二維環(huán)境中物體只能顯示出來相應(yīng)的投影，并不具備清晰的特點(diǎn)。但隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們逐漸在虛擬中創(chuàng)造出來能夠三維立體的畫面，并且也能夠利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將這種三維的立體畫面作為一種比較新型的顯示技術(shù)。本文通過對(duì)一種三維顯示計(jì)算機(jī)的視覺系統(tǒng)進(jìn)行研究，探討計(jì)算機(jī)視覺算法如何對(duì)物體投影過程中出現(xiàn)的畸形圖像之間進(jìn)行校正。并且證明這種基于計(jì)算機(jī)視覺算法下的圖像校正技術(shù)與過去的校正技術(shù)來說，精度更加高，可以被廣泛應(yīng)用到各種圖像校正中。

1計(jì)算機(jī)視覺算法下的圖像處理技術(shù)

1.1計(jì)算機(jī)視覺算法圖像處理技術(shù)的基本內(nèi)涵

在計(jì)算機(jī)視覺算法下對(duì)圖像進(jìn)行處理，就是利用機(jī)算機(jī)中的各種軟件對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的解析或加工[1]。最終能夠得到符合自己目的的目標(biāo)圖像，而采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理時(shí)，主要有以下兩個(gè)方面。首先，要對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)化，必須把圖像變成計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中能夠進(jìn)行識(shí)別的數(shù)據(jù)。如果圖像不能夠符合計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)，與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)不能兼容，那么就不能夠利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理。只有把圖像變成計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠支持并且能夠進(jìn)行識(shí)別修改的數(shù)據(jù)，再將這種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中，這樣才能夠方便以后對(duì)圖像進(jìn)行處理過程。其次，是對(duì)于儲(chǔ)存在計(jì)算機(jī)中的各種圖像數(shù)據(jù)，可以采用計(jì)算機(jī)本身不同的方法與方式，對(duì)圖像進(jìn)行一定程度的格式轉(zhuǎn)化和相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理。

1.2計(jì)算機(jī)視覺算法圖像處理技術(shù)中的圖像分類

對(duì)于計(jì)算機(jī)圖像處理來說，能夠進(jìn)行處理的圖像分類主要有以下幾種。第一種是模擬圖像，不僅有光學(xué)圖像，同時(shí)也有專業(yè)的攝影圖像。一般來說，攝影圖像就是主要針對(duì)以往的膠片相機(jī)中打印出來的相片?？梢哉f在計(jì)算機(jī)圖像中對(duì)于模擬圖像的傳輸非常迅速，但容易造成精確度低，并且應(yīng)用也非常不靈便。第二種則是數(shù)字化的圖像，數(shù)字化圖像其實(shí)就是圖片信息與數(shù)字化技術(shù)這兩者結(jié)合出來形成的一種物品。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像技術(shù)也逐漸向數(shù)字化過渡。數(shù)字化圖像與模擬圖像相比來說，不僅具有精密度更高的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也非常易于傳輸，操作起來也十分方便?？偟膩碚f，目前被廣泛應(yīng)用的圖像主要就是數(shù)字化的圖像，在計(jì)算機(jī)的圖像處理中經(jīng)常見到，非常廣泛[2]。

1.3計(jì)算機(jī)視覺算法圖像處理技術(shù)特點(diǎn)

一般來說，圖像處理技術(shù)的第一個(gè)特點(diǎn)是精確度非常高。并且隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展及計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷推動(dòng)和創(chuàng)新，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠與數(shù)字化的信息技術(shù)相結(jié)合被廣泛地運(yùn)用到社會(huì)上的各行各業(yè)中，特別是在圖像的處理方面。人們可以輕而易舉就把圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)化。從而能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)圖片的傳輸，并且也可以把數(shù)據(jù)化之后的圖像轉(zhuǎn)變成為任意的大小。除此之外，人們也可以通過相應(yīng)的掃描設(shè)備，對(duì)于像素或者是色彩度進(jìn)行相應(yīng)的等級(jí)量化，也能夠在一定程度上提高圖像處理技術(shù)的精密程度，很大程度上滿足了人們對(duì)于圖像處理的需求。圖像處理技術(shù)的第二個(gè)特點(diǎn)是有很好的再現(xiàn)性。人們對(duì)于圖像處理之后的效果要求十分簡(jiǎn)單，只是希望圖像能夠盡可能對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行還原具有真實(shí)度，并且能夠讓照片更加貼近現(xiàn)實(shí)。以往的模擬圖像處理技術(shù)不僅達(dá)不到這個(gè)效果，同時(shí)還會(huì)使圖像的質(zhì)量偏低。應(yīng)用圖像處理技術(shù)之后，數(shù)字化的圖像不僅能夠更加對(duì)原圖有精確的反應(yīng)，同時(shí)進(jìn)行處理化之后的數(shù)字化圖像也可以具有較高的精度，也不影響原有的圖片質(zhì)量，具有很好的再現(xiàn)性。圖像處理技術(shù)的第三個(gè)特點(diǎn)是計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用范圍十分廣泛。不同格式的圖像有著對(duì)應(yīng)的處理方式，與傳統(tǒng)的模擬圖像對(duì)比，計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)不僅能對(duì)不同信息來源的圖像進(jìn)行相應(yīng)的處理，同時(shí)也可以對(duì)圖片處理轉(zhuǎn)化成為二維的數(shù)字圖像。因此可以說在計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)下，無論是哪種信息都可以被轉(zhuǎn)化成為數(shù)字化的信息。可以說能夠很深滿足人們對(duì)于圖片處理的需求。

2計(jì)算機(jī)視覺顯示系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)

2.1光場(chǎng)重構(gòu)技術(shù)

經(jīng)過對(duì)計(jì)算機(jī)視覺算法下圖像校正技術(shù)的研究發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)視覺算法下出現(xiàn)了很多能夠進(jìn)行圖像處理的技術(shù)[3]。算法中最為重要的是光場(chǎng)重構(gòu)技術(shù)。光場(chǎng)重構(gòu)技術(shù)主要是指真三維立體的顯示與傳統(tǒng)的二維像素存在很大的差距，真三維不僅能夠把所有的三維數(shù)據(jù)場(chǎng)中都體現(xiàn)在立體的空間內(nèi)進(jìn)行成像。可以說成像點(diǎn)就是三維成像的提速點(diǎn)。而二維的技術(shù)只能對(duì)切片圖像進(jìn)行重構(gòu)，并不能重現(xiàn)出三維的具體圖像。而光場(chǎng)重構(gòu)的意思就是說，能夠?qū)D像中的光源及物品進(jìn)行重構(gòu)作用，能夠使圖像更加具有真實(shí)感。而光場(chǎng)重構(gòu)技術(shù)在原理上利用了計(jì)算機(jī)的視覺算法中的光場(chǎng)傳播情況。

2.2顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)

本文通過對(duì)計(jì)算機(jī)的視覺算法作為研究基礎(chǔ)進(jìn)行分析得知，要想通過計(jì)算機(jī)的視覺算法對(duì)圖像進(jìn)行校正處理，必須要在技術(shù)的具體實(shí)踐過程中啟動(dòng)相應(yīng)的計(jì)算機(jī)處理裝置。這個(gè)裝置主要就是具有智能的交互作用，并且能夠?qū)θS進(jìn)行顯示系統(tǒng)的創(chuàng)建，借助于這個(gè)裝置，能夠方便工作者從不同的角度對(duì)圖片進(jìn)行成像的觀察。在真三維的顯示系統(tǒng)中，由于利用了顯示系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，圖片的成像分辨率也非常高，十分清晰，能夠滿足絕大多數(shù)人的需求。而傳統(tǒng)的顯示設(shè)計(jì)雖然可以能夠?qū)θS光場(chǎng)進(jìn)行一定的重建，但分辨率非常低，不能滿足人們對(duì)于圖像處理的需求。一般來說，人們?cè)趫D像時(shí)需要在三維的環(huán)境中對(duì)物體進(jìn)行相應(yīng)的拍攝。為了能夠拍攝出圖像，必須要把三維作為基礎(chǔ)對(duì)物體進(jìn)行一定程度的展示，然后才能將投影之后的物體成像相關(guān)的序列儲(chǔ)存下來。之后將儲(chǔ)存之后的物體成像序列，在相應(yīng)技術(shù)的支持下，傳導(dǎo)件處理裝置之后再對(duì)圖片進(jìn)行一定程度的切片處理。最后圖像信息將進(jìn)入高速投影機(jī)，可以說經(jīng)過這一連串的操作，能夠把數(shù)字化的圖像信息成為三維立體的投影。為了實(shí)現(xiàn)圖像信息的旋轉(zhuǎn)，必須要對(duì)電機(jī)進(jìn)行一定程度的驅(qū)動(dòng)需求。只有轉(zhuǎn)動(dòng)傳感器能夠到達(dá)一定角度和速度，才能形成相應(yīng)的理想效果[4]。

3計(jì)算機(jī)視覺算法下圖像的校正技術(shù)

3.1圖像的畸變校正過程

在計(jì)算機(jī)的視覺算法的應(yīng)用下，人們可以利用計(jì)算機(jī)對(duì)畸變的圖像進(jìn)行一定程度的處理。當(dāng)投影設(shè)備與要處理的圖像成為垂直投影的情況下，會(huì)隨著相應(yīng)光場(chǎng)的變化而導(dǎo)致放大率出現(xiàn)一定程度的變化，這種變化同時(shí)也會(huì)讓智能交互的真三維顯示裝置中的像素點(diǎn)發(fā)生相應(yīng)程度的偏移。這種偏移就是造成圖片畸形的主要因素。如果偏移程度過大，就會(huì)導(dǎo)致圖像出現(xiàn)畸變。為了能夠?qū)兊膱D像進(jìn)行一定程度的處理，必須要采用計(jì)算機(jī)的圖像處理技術(shù)進(jìn)行校正。由于圖像出現(xiàn)畸變是發(fā)生了相應(yīng)程度的幾何變形，因此就要根據(jù)圖像的畸變校正算法對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的校正。這就要求在一定程度上要從發(fā)生畸變圖像中最大努力對(duì)畸變進(jìn)行相應(yīng)的消除，才能夠?qū)D像還原到以前的狀態(tài)，這種處理技術(shù)就是畸變之后的圖像。通過對(duì)幾何校正來消除畸變。目前投影設(shè)備中存在著兩種主要的畸變。不僅有鏡像畸變，同時(shí)也有切向的畸變，但切向畸變?cè)谏钪胁⒉怀Ｒ?，并且?duì)圖像的畸變方面影響也不是非常大，因此，在對(duì)圖像的算法時(shí)往往會(huì)忽略切向的畸變，而主要研究圖像在徑向上的畸變。一般來說徑向畸變分為兩種，分別是鏡像的桶形畸變及鏡像的枕形畸變，這是因?yàn)樵跀z影設(shè)備中容易產(chǎn)生圖像的鏡像畸變。而最容易產(chǎn)生的鏡像畸變就是桶形畸變，因?yàn)檫@種畸變的產(chǎn)生是由于光學(xué)系統(tǒng)中的空間直線在圖像空間中的傳播往往是不對(duì)稱的，一般只有對(duì)稱中心是直線，其他的都不是直線，因此，工作人員在對(duì)圖像進(jìn)行一定程度的校正處理時(shí)，首先要找到相應(yīng)的對(duì)稱中心之后才能夠應(yīng)用計(jì)算機(jī)的視覺算法進(jìn)行圖像的畸變校正。并且在正常情況下，由于圖像畸變，往往都是空間狀態(tài)發(fā)生一定程度的扭曲而存在的。由于畸變比較難以處理，在過去人們用二次多項(xiàng)式對(duì)畸變系數(shù)進(jìn)行理解和掌握，但一旦出現(xiàn)十分復(fù)雜的圖像畸變，就沒有解決的辦法。隨著計(jì)算機(jī)視覺算法的提出，對(duì)畸變進(jìn)行處理的精度也得到了一定程度的提高，本文通過對(duì)計(jì)算機(jī)的視覺算法作為基礎(chǔ)進(jìn)行研究，對(duì)畸變的校正方式進(jìn)行了深化，并相應(yīng)提出了如何對(duì)畸變圖像進(jìn)行處理，與之前的圖像處理技術(shù)相比來說，目前計(jì)算機(jī)視覺算法作為基礎(chǔ)的處理技術(shù)，不僅能夠降低網(wǎng)絡(luò)模型的難度和復(fù)雜程度，同時(shí)也提高了畸變圖像的處理能力和識(shí)別能力。

3.2變圖像的處理

基于計(jì)算機(jī)視覺算法對(duì)畸變圖形進(jìn)行校正和處理，往往利用了計(jì)算機(jī)視覺算法中的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在具體應(yīng)用中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠?qū)D像的處理技術(shù)有更為具體的體現(xiàn)，同時(shí)又有非常良好的吸收連接性能[5]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方式也比較簡(jiǎn)單，在對(duì)于畸變圖像進(jìn)行處理時(shí)，網(wǎng)絡(luò)輸入主要以多維圖像輸入作為主要部分，因此，圖像可以直接插入到網(wǎng)絡(luò)中，并不需要像傳統(tǒng)的識(shí)別算法一樣重新對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取。除此之外，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不僅能夠使計(jì)算機(jī)視覺算法盡量減少相應(yīng)的參數(shù)，同時(shí)又能夠更好控制圖像數(shù)據(jù)的容量，也能保證圖像的處理有非常強(qiáng)的泛化能力。例如，某個(gè)數(shù)字化的圖像，經(jīng)過數(shù)字化分析，分辨率是227×227，將數(shù)字化圖像分辨率均值化之后，能夠在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中擁有兩個(gè)全連接層和五個(gè)卷積層。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能將分辨率設(shè)置為相同的比例參數(shù)，避免圖像中出現(xiàn)幾何畸變。

4基于計(jì)算機(jī)視覺算法圖像處理技術(shù)的程序

一般來說，在現(xiàn)代的數(shù)字化圖像中，一旦受到幾何畸變，能夠按照一定程序的算法在模型中輸入，不用設(shè)置卷積層數(shù)。之后能夠根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容進(jìn)行輸出位置的選擇，再通過對(duì)灰度差值中的雙線性插值算法進(jìn)行確定，能夠進(jìn)一步對(duì)圖像進(jìn)行還原，對(duì)畸變進(jìn)行糾正。之后也可以對(duì)每一個(gè)圖像畸變點(diǎn)采用相同的處理方式，在不斷重復(fù)中，所有的圖像畸變點(diǎn)都得到相應(yīng)程度的處理，最終就能得到校正之后的圖像。為了能夠盡量降低卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算的難度和強(qiáng)度，并且進(jìn)一步縮短校正圖像的處理時(shí)間，可以把畸變的校正圖像算法分為兩個(gè)部分。第一部分是模型處理，第二部分是校正參數(shù)的計(jì)算[6]。為了能夠進(jìn)一步對(duì)圖像進(jìn)行處理，在校正過程中必須要提前建立查找表并做出表格。這樣能夠方便在對(duì)圖像進(jìn)行處理過程中及時(shí)查找數(shù)據(jù)。除此之外，也可以在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)算法最初時(shí)就根據(jù)先讓的位置對(duì)模型進(jìn)行建立，在模型中對(duì)圖像進(jìn)行畸變的處理。這種方式不僅具有精確度高的特點(diǎn)，同時(shí)難度還比較低?？梢哉f能夠滿足大多數(shù)工作人員對(duì)于圖像的處理需要。

5結(jié)語

目前，隨著我國(guó)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)研究的不斷深入，基于計(jì)算機(jī)視覺算法下對(duì)圖像校正技術(shù)的研究也得到了良好的發(fā)展?？梢哉f在計(jì)算機(jī)視覺算法下，人們不僅拋除了傳統(tǒng)的模擬圖像而變成了現(xiàn)在的數(shù)字化圖像，同時(shí)也享受了現(xiàn)代數(shù)字化圖像的高清晰度。但同時(shí)帶來的就是圖像的畸變問題。目前對(duì)于圖像畸變的具體校正方法還需要進(jìn)一步的研究。

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作者：吳笑嫦 單位：廣東石油化工學(xué)院