شيه ينهو الذي Peifeng

(علوم الحاسب والتكنولوجيا، جامعة دونغ هوا، شنغهاي 201620)

: تناقش هذه الورقة أساليب النظام، وتصحيح التلقائي لتشويه صورة الاستهداف وضمان دقة الاستهداف. على أساس النموذج الكروي من الإسقاط للحفاظ على الخطي القيد، عدسة واسعة الزاوية لتحقيق التصحيح التلقائي للصورة. إنشاء نموذج معايرة الهندسي باستخدام تصحيح نهج متكرر مقرها، وتأثير الخطأ عدم اليقين، وصورة مشوهة يمكن أن تستهدف على وجه التحديد لهدف في مشهد حقيقي.

: استهداف، عدسة واسعة الزاوية، تصحيح تشويه الصورة

: كود TP751 الوثيقة: ADOI: 10.19358 / j.issn.1674-7720.2017.03.013

شكل إشارة : Xiewen هوى، كان Peifeng نظام استهداف تلقائيا بتصحيح تشويه صورة [J] ITS APPLICATIONS، 2017،36 (3): 42-44،48.

0 مقدمة

استهداف مجال تكنولوجيا الرؤية الكمبيوتر واتجاه البحوث الساخن في السنوات الأخيرة، اجتذبت اهتماما واسع النطاق من الباحثين. مراقبة ذكية الفيديو، النقل الذكية وغيرها من الروبوتات المتحركة والعلوم والتكنولوجيا الناشئة ترتبط ارتباطا وثيقا مع استهداف التكنولوجيا. ولكن نظرا لعوامل خارجية وداخلية خصائص العوامل عدسة مثل زاوية الضوء، فإن الصورة تصبح حتما مظهر مشوه، وتصحيح التلقائي لتشويه صورة هو هدف يصعب تحقيقه الترجمة.

ويشمل تشويه صورة تشويه غير الخطية والتشويه الخطي. تشويه غير الخطية الناجمة عن خصائص العدسة، لا سيما بالنسبة للأداء الانحناء للقوس خطية [1]. التشوهات الخطية الناجمة أساسا عن زاوية الكاميرا، يميل أداء محددة من الخطوط الأفقية والرأسية [2].

إنشاء نموذج المعايرة على أساس المبدأ الأساسي لتصحيح التصوير عدسة تشويه غير الخطية، وهناك ويشمل غير الخطية تشويه تصحيح نموذج تشويه نموذج متعدد الحدود، وعدد نموذج من التشويه، نموذج الإسقاط كروية ونموذج إسقاط أسطواني، وما إلى ذلك [3]. ولكن نموذج معايرة عالمية ليست عالية، لا يمكن أن تلبي متطلبات معظم تشويه صورة تصحيحها. PRESCOTT B MCLEAN G F ومصنوعة من المعلومات صورة واحدة يمكن استخراجها في [4]، وصححه على أساس خط مميزة الخطي. اقترح KEDZIERSKI M آخرون طريقة التصحيح على أساس الهندسة التفاضلية وانحناء القوس [5]. هذه الطريقة التصحيح بناء على محتوى الصورة [6] أفضل تأثير التصحيح، ولكن أيضا على كمية أكبر من الحساب.

تصحيح التشويه الخطي إلى تصحيح 2D و 3D المعايرة، يقترح GALLAGHER A C التلقائي طريقة تصحيح دوران في طائرة 2D [7]، اقترح لي H آخرون 3D تعلم طريقة التصحيح على أساس الإدراك البشري [8]. تصحيح 2D أسرع ولكن يتجاهل المعلومات المكانية، 3D تصحيح خوارزمية أكثر تعقيدا، على حد سواء مزايا وعيوب. اقترح CARROLL آخرون القائم على شبكة الأسلوب الأمثل غير الخطية [9]، والذي هو الأمثل عن طريق التقليل من تأثير تصحيح التشويه الخطي ودرجة خصائص الاحتفاظ شكل المحلية، ولكن حاجتها للتفاعل مع المستخدم، لم يتم تحسين لتحقيق المعايرة التلقائية.

وفقا لمتطلبات دقة الاستهداف والوقت الحقيقي، وتحديد خوارزمية التصحيح المناسبة وتحسين وتنفيذ التصحيح التلقائي للصورة المشوهة. وعلاوة على ذلك، طلب المؤثرات البصرية بغض النظر عن مكان الصورة، والطريقة المقترحة لكتلة تصحيح تكرارية. طريقة لتحقيق أقصى قدر من القضاء على خطأ عدم اليقين [10]، لتحقيق وتحديد المواقع بدقة الهدف من صورة مشوهة عن المشهد الحقيقي.

1 مقدمة النظام

ينقسم النظام إلى قسمين: في الوقت الحقيقي التي تستهدف وحدة وتصحيح وحدة حاليا، وهيكل النظام هو مبين في الشكل (1) ..

إجراءات الاستهداف المحددة: صورة القبض على إدخال عدسة واسعة الزاوية، ومعالج ARM لاستخراج الهدف من الصورة المدخلة وتنسيق رسم الخرائط يؤديها وفقا للمعايير رسم الخرائط، والمباراة النهائية علامة الهدف الموقف في المشهد الحقيقي، وعرضها على شاشة العرض. لأن كمية كبيرة من خوارزمية التصحيح، تضم الضرب الفاصلة العائمة وعملية تقسيم آلاف المرات، ويستخدم هذا النظام معالج الطاقة المنخفضة اللحاء M3، وتنفيذ خوارزمية تنفق الكثير من الوقت، وبالتالي فصل تصحيح حساب وحدة خريطة المعلمات.

هذه أنظمة محاكاة سيناريو لمعركة عسكرية، معركة مساحة الموقع أكبر، من أجل أن تكون قادرة على اطلاق النار على موقع بانورامية، واختيار أكبر زاوية عرض العدسة واسعة الزاوية. الصورة المدخلة هو 2 6 على شبكة الإنترنت 1024 768 بكسل لقطة واسعة من الصور الثابتة. استخدام عدسة واسعة الزاوية والطائرة التصوير وزاوية الكاميرا موجودة، وصورة في وقت واحد تشويه غير الخطية والتشويه الخطي.

من أجل تصحيح الصورة المشوهة، وتأثير التصحيح الأمثل، علامات النظام القياسية 9 7 شعرية مستطيلة في ميدان المعركة، وينقسم هذا المجال 48 بالتساوي إلى المناطق مربع. بعد تصويرهم من قبل عدسة واسعة الزاوية، يتم إنشاء تشويه شعرية للحصول على تشويه شعرية، كما هو مبين في الشكل. معيار نقطة تنسيق البيانات كمدخل وتشويه شعرية وحدة التصحيح خارج الخط، لحساب المعلمات المطلوبة لتعيين وحدة تحديد المواقع في الوقت الحقيقي.

2 زاوية واسعة عدسة تصحيح التشويه

FIG البعد البؤري للعدسة التصوير 3 من تخطيطيا للعدسة واسعة الزاوية أقصر من العدسات القياسية واسعة الزاوية، لأن القانون انكسار الضوء، ولها زاوية عرض أكبر. يفترض أن عدسة واسعة الزاوية التي V1OV2 منظور، والتصوير الفوتوغرافي الاتجاه على طول محور Z، والذي يظهر في الشكل 3. التصوير. لنقطة في بو الفضاء، يتم توصيل بو إلى المركز هو عبر نقطة كروية O مز، وأشر المتوقع مز على متن الطائرة X-Y هو نقطة صورة بو هو بالشلل الرعاش.

بو (XO، يو، زوي) تنسيق العلاقة بالشلل الرعاش (XD، يارد) بما يلي:

ومن المتوقع بو على الطائرة X-Y وتحويلها إلى الإحداثيات القطبية (ص يمثل المسافة من O نقطة إلى مركز المجال، يدل على الزاوية ونقطة اتصال مع مركز الكروي للمحور X) يمكن الحصول عليها:

حيث، R هو نصف قطر الكرة، D = زوي هي المسافة من الطائرة صورة لطائرة حقيقية. منذ [ثيتا] د يساوي o، ببساطة تحديد وظيفي ريال عماني الثالثة العلاقة و(2)، وتصحيح الصورة المشوهة يمكن أن تتحقق.

في المجهول المعلمات عدسة R، فإنه لا يمكن تطبيقها مباشرة على صيغة (2) يحسب. هنا باستخدام معيار تشويه نقطة شعرية وتنسيق البيانات، وطريقة تقريب متعدد الحدود، وظيفة تناسب ما يعادل الصيغة (2) وريال عماني = و (الثالثة). شكل وظيفي على النحو التالي:

و (ص) = K0 + K1R + k2r2 + k3r3 + k4r4 (4)

حيث، هو K0 المكون متعدية، هو K1 المعلمة تشويه الخطية، K2 ~ K4 للمعلمات تشويه غير الخطية. وأظهرت الاختبارات التجريبية أن تأثير أجل 4TH تصحيح متعدد الحدود مقارنة مع المرتبة الثالثة قد تحسنت كثيرا، والنظام أعلى من درجة أجل الرابعة ليست واضحة. اختارت هذه الورقة أجل 4TH صالح متعدد الحدود.

3 الخطي القيد

هي معلومات الصورة الخطية في الحفاظ على صورة تصحيح واضحة جدا، تشويه الخطي كقيد. لنفترض (X1، Y1)، (X2، Y2) و (X3، Y3) من إحداثيات بكسل من ثلاث نقاط في تصحيح تشويه الصورة، وإذا كانت النقاط الثلاث في خط مستقيم، يجب أن يكون راضيا:

حيث يمثل دج (الحادي عشر، يي) و (XJ، يو جانغ) المسافة بين نقطتين.

في الصورة تصحيح، حدد N نقاط منفصلة من المفترض أن يكون على نفس الخط لتر على التوالي، وفقا للمعادلة (5) يمكن استنتاجها من وظيفة الطاقة الخطي ل:

يمثل فيه Xn ضارة منتصف الإحداثيات الديكارتية مستو (XN، YN). مجموع كل وظيفة الطاقة صورة يمكن استخدامها لقياس تأثير الخطية تصحيح El، El أفضل كلما قل تأثير التصحيح.

4 تصحيح التشويه الخطي

تصحيح التشويه الخطي هو مشوه التحول صورة أفيني، خط مستقيم يميل استعادة عموديا أو أفقيا. قد يكون أفيني نموذج التحول مجمع تأثير التصحيح جيدة، ولكن يتطلب كمية كبيرة من المعلومات تم الحصول عليها من الصورة، ويحسب وتعقيد العملية. هذا النظام هو الهدف تنسيق رسم الخرائط دقة وسرعة التشغيل، لا يطلب من تأثير التصحيح لمحتوى الصورة (على سبيل المثال، والقرار، وما إلى ذلك). وهكذا، يتم تجاهل معلومات الصورة من اللون هنا، وعمق، يتم تأسيس فقط نموذج تحويل تآلفي باستخدام المعلومات من نقطة الهدف في صورة تنسيق.

للصورة مشوهة عن الصورة الأصلية أنا وأنا "، هناك H العلاقة رسم الخرائط، ونقطة عشوائية على I (س، ص) يمكن تعيينها إلى I من خلال H" على نقطة (س، ص)، وهي: (س '، ذ ') = H (س، ص). إنشاء نموذج تحويل تآلفي هو تحديد علاقة التعيين بين الصور المشوهه ومبتكرة H، الذي تم اختياره هنا المعادلة رسم الخرائط على النحو التالي:

في الصيغة أعلاه هناك ثمانية المجهولة، 4 تحديد مجموعة من النقاط المقابلة في صورة مشوهة عن الصورة الأصلية، وإنشاء وحل المعادلات الخطية، للحصول على علاقة التعيين بين H.

تكرارية كتلة تصحيح 5

لمساحة أكبر من الصورة، ودرجة التشويه مختلفة في مناطق مختلفة، يتم تصحيح واحد فقط نموذج معايرة للصورة بأكملها، وأثر تصحيح لا يمكن ضمان، يمكن أن يكون الأمثل لتصحيح صورة تأثير تصحيح كتلة. وبين كتلة المجاور مترابطة، وضبط النفس المتبادل، مع هذه القيود يمكن أن تقلل من الخطأ.

كائن التصحيح هنا (9 7 نقطية)، وفقا لتوزيع شعرية، يتم تقسيم الصورة إلى 48. كل أربع نقاط من منطقة الرباعية، كتلة S، كما هو مبين في الشكل. ينظر إليها من فوق، 4 مجموعات نقطة المقابلة قد تحدد H العلاقة رسم الخرائط، بحيث يكون لكل كتلة سي يمكن حلها لعلاقة الخرائط مرحبا. نقطة عشوائية على الصورة المشوهة، والتي تنتمي لتحديد أول وكتلة في الصورة، ومن ثم استخدام الخرائط لكتلة المقابلة لإحداثيات تحسب نقطة في الصورة الأصلية.

ووفقا لتجسيد أعلاه كتلة صورة، شعرية نقطة عشوائية P 4 و كتلة يرتبط بها، ويمكن الجمع بين قطاعات الأربعة في كتلة واحدة صورة كبيرة الشوري، ويرد نقطة P فيه. SC تستغرق أربع القمم ABCD، بالتزامن مع معيار شعرية 4 نقاط المقابلة لعكس الصورة الأصلية لحساب التعيين بين H-1C صورة مشوهة. في حالة خالية من الأخطاء، يجب أن يكون هناك: P = H-1C P "(P" نقطة P ونقطة في الصورة الأصلية)، ولكن حتما هناك أخطاء دي = H-1C P'-P . وبالمثل، فإن الجوانب الأربعة من نقطة SC تأخذ EFGH، فإنه يمكن حساب مع الخطأ دي جي. استخدام دي دي جي و، يمكن تحديث إحداثيات النقطة P هو: P1 = P- (دي + دي جي) / 2. بعد عبور شعرية كاملة، ويمكن الحصول على أقل خطأ مجموعة من مصفوفة جديدة. ستنخفض المتكررة تكرارا خطأ نقطة تدريجيا.

6 النتائج

ينتج من تشويه شعرية من غير الخطية تطبيق تصحيح التشويه من صيغة (4) هو مبين في الشكل. كما يمكن أن يرى، ومنحنى التوزيع الأصلي له شكل شعرية الخطية استردادها. في هذا الوقت، ونقطة ولكن لا تفي تماما القيد الخطي. نواصل ينقسم شعرية كتلة تصحيح تكرارية، يتم عرض المصفوفة الناتجة في الشكل.

FIG 7 هو تصحيح تكرارية، وظيفة الطاقة صورة مجموع خط كل التغييرات El التوالي. بعد 15 تكرارات، وقد تم تخفيض El 90، بعد 35 تكرارات، El تميل إلى 0.

وتنسيق المعلومات من نقطية القياسية هو مبين في الشكل (6)، المعلمات رسم الخرائط تحسب لجميع الكتل صورة مرحبا (ط = 1،2، ...، 48)، ومدخلات في الوقت الحقيقي التي تستهدف وحدة، والحساب النهائي للتنسيق نتائج المسح أظهرت في الجدول 1 هو مبين في الشكل.

النتائج في الجدول 1 المعرض، ويتم احتساب هذا نظام الإحداثيات وخريطة إحداثيات في المشهد الحقيقي في الأساس. في الصورة 1024 768، ويتم التحكم الخطأ في نطاق بكسل.

7. الاستنتاجات

للتركيز على دقة وسرعة دون الحاجة إلى تطبيقات تأثيرات بصرية،

يعرض هذه الورقة تشويه غير الخطية وتصحيح التشويه الخطي وفعالة، ويزيل العيوب الخطأ وعدسة الإنسان إنشاؤها على خطأ، وتحديد المواقع بدقة لا يمكن أن يتحقق في صورة مشوهة عن الهدف في المشهد الحقيقي.

مراجع

. [1] وي جين، لي Chenfeng، هو شي مين، وآخرون فيش تصحيح الفيديو [J] المعاملات IEEE على التصور ورسومات الحاسوب، 2012، 18 (10) :. 1771-1783.

... [2] WILIEM P، SIMON C، CHO S، وآخرون سريع وقوي تصحيح منظور صور ثيقة على الهاتف الذكي [C] مؤتمر IEEE على رؤية الحاسوب والتعرف على الأنماط ورشات عمل IEEE جمعية الحاسبات، 2014: 197-198.

. [3] HAN S B، KIM J H، MYUNG H. Landmarkbased خوارزمية الجسيمات توطين لالروبوتات المتحركة مع نظام الرؤية fisheye [J] IEEE / المعاملات ASME على الميكاترونكس، 2013، 18 (6): 1745-1756.

[4] PRESCOTT B، G تصحيح MOLEAN F. Linebased من شعاعي تشويه العدسة [J] نماذج الرسومات ومعالجة الصور، 1997، 59 (1) :. 39-47.

[5] KEDZIERSKI M، FRYSKOWSKA A. طريقة دقيقة من عدسة فيش معايرة [C] وقائع ISPRSCongress، بكين، الصين 2008: .. 765-768.

. [6] تشانغ مي، ياو جيان شيا Menghan، وآخرون Linebased multilabel ترشيد استهلاك الطاقة لتصحيح صورة فيش والمعايرة [C] 2015 مؤتمر IEEE على رؤية الحاسوب والتعرف على نمط (CVPR)، IEEE، 2015: 4137-4145.

[7] GALLAGHER A C.Using التلاشي نقطة لدوران الكاميرا الصحيح في صور [C] المؤتمر الكندي و2 على الحاسوب والروبوت الرؤية (CRV'05)، IEEE 2005 :. 460-467.

[8] LEE H، شيختمان E، وانغ J، وآخرون التلقائي تعديل تستقيم من الصور مع معايرة الكاميرا قوية [J] المعاملات IEEE على تحليل نمط وآلة الاستخبارات، 2014، 36 (5): .. 833-844.

[9] CARROLL R، AGRAWALA M، AGARWALA A. الأمثل contentpreserving التوقعات للصور wideangle [J] المعاملات ACM على GraphicsTOG، 2009، 28 (3) :. 43.

[10] HOU W، دينغ M، N كين، وآخرون نموذج تشوه آل الرقمي لتصحيح صورة فيش [J] بصريات أعرب، 2012، 20 (20): .. 22252-22261.