基于计算机视觉算法的图像处理技术的研究收藏

0 引言     作为传统的二维显示，它只能显示一页投影对象或场景，人们不再满足于二维显示的世界，三维显示是当今世界上许多国家发展起来的新一 代显示技术真正的三维显示技术是指显示图像的每一个三维轴都位于一个三维物体中，在合理空间的正确位置，每个三维物体的亮度和颜色都可以建立相对区域关系，在实际的三维显示系统上创建一个三维空间图像，如图1所示。

     本文提出了一种真实的三维屏幕计算机显示系统，与传统的多项式方法不同，基于CNN的深度环算法能够实时校正图像失真，与BP神经网络相比，具有更高的精度和推广性1 计算机视觉算法与图像处理技术概述 。

1.1 计算机视觉算法    计算机视觉算法是图像处理的数学模型，它是一种基于成像理论的人工智能技术图像解译是一个复杂的过程，即仅凭图像本身的计算很难完全理解所有图像，根据图像的类型，尝试使用物理概率模型对图像进行分析，最终形成计算机视觉算法。

计算机视觉算法不仅可以使人们对图像进行准确的识别，还可以在三维模型或地图图像之上进行绘制，如机场、高铁站等的OSS面部识 别    1.2 图像处理技术图像处理技术就是利用计算机处理图像信息，作为一个几何图形，图像本身必须是由点、 线、面、色等元素组成。

在电脑里，如果计算机可以将图像的点理解为像素点，图像中像素的位置可以通过分解、重组、调整质点来实现各种图形的处理目前，根据处理形式，图像处理技术可分为图像数字化、图像增强与恢复、图像数据编码、图像分割和图像识别等。

2 图像畸变矫正算法 2.1 畸变矫正的过程    DLP投影机在垂直投影中的垂直扩展，随着视野大小的变化，导致半透明和半垂直屏幕两侧的像素，引起图像几何畸变的偏移量必须经过图像处理畸变校正几何校正是指消除畸变图像、消除失真和恢复正常图像从而实现图像投影的过程。

几何校正可以消除几何畸变，等于覆盖率；投影灯透镜的畸变一般可分为切向畸变和径向畸变等价DLP投影仪产生的径向畸变主要是光纤畸变等价物对于扭曲的光学系统，图像空间中的线是空的，一般来说，穿过对称中心的线 不是直线等价物。

因此，在校正光纤畸变之前，必须找到对称中心，按程序实现几何畸变一般校正，步骤如图2所示

   一般的畸变属于曲线的空间畸变，传统上由平方多项式矩阵求逆求解畸变系数的方法有时不能描述复杂的畸变模式因此，提出一种基于BP神经网络的新方法与传统的多项式方法相比，该方法可以校正图像的几何失真，大大提高了畸变系数和精度。

与BP神经网络相比，该方法基于神经网络对畸变图像进行处理，降低了网络模型的复杂性和权重的个数，可见性大大提高，且泛化能力强畸变与基准图像示意图参见图3和图4

2.2 畸变图像处理    卷积神经网络CNN是一种人工神经网络，已经成为当前图像识别领域的分析与研究热点与 BP神经网络相比，虽然它的网络结构更复杂，但由于其自身的低连通性，支持更多的网络层由于权重分布的特性，它的并行连接方式使得它特别适合于图像识别领域。

为了清楚起见，图像可以直接用作网络的输入，优于传统识别算法中的数据提取和复函数程重建权值分布提供了一种有效的学习算法，训练参数大大降低，具有较好的泛化能力，解决了图像识别问题与传统的BP 神经网络相比，卷积神经网络增加了污染层和汇集层，可以避免显式功能起飞和隐式功能起飞，这使得卷积神经网络明显不同于基于神经网络的其他分类，可完成多层意义下的结构重组与降权集成特征提取。

因此，它可以在基于图像的分类过程中，直接处理和使用灰度图像3 框架分析与系统实现 3.1 基于计算机视觉算法的图像处理框架    从计算机的角度看，图像处理实际上是利用传感器对图像信号进行修正，再由计算机对文本信号进行处理，然后进行数字信号处理和信号加权，这种新的综合方法使图像达到了预期的效果。

在寻找二维数字图像时，其技术内容大多是像素的使用图像系统提供数据集，包括数据采集（输入）、图像预处理（命名、更新）、图像提取、图像识别（监控/分割）和高级功能这些环节包括了计算机视觉系统中所有的图像处理过程，但图像处理方法很多，因此，某些框架存储在不同的图像处理方法中。

例如，该系统可以从 遍布街道的摄像头采集监控图像，以视觉信号的形式将图像传送到中央系统，接收中央系统的图像信号，然后准备图像，分离功能，处理外部事务最后，一旦图片被完全理解，就可以从图片中获得交通流量、车辆类型和侵权数据，然后将证据移交给交通部门的工作人员，以便将来处理问题。

3.2 计算机视觉系统的实现    计算机视觉系统采用视觉算法来实现高效的图像处理，在不同的图像处理领域，不同的计算机视觉系统有不同的实现方法测量系统本质上是通过设备和系统的功能来监测设备和系统一般来说，该系统主要分为成像系统和自动检测系统，主要通过摄像机等设备采集图像，利用视觉识别系统对采集到的图像进行识别。

以下对基于Sobel算子边缘观测、Hough变换等经典算法的施工机械常见缺陷的灰色直方图进行分析    为了实现错误检测功能，我们应该以lightning 为例当最后一台设备接收到图像时，系统首先要提高图像的清晰度，以获得强对比度，然后通过螺钉位置分割，根据二值图像确定螺钉室的位置，在图像反射后判断是否有螺钉。

如果螺钉与像素不匹配，则可以确定误差已经结束最后，基于上述确定畸变模式的方法，本文将MATLAB 软件作为一个具有1000个齿轮偏置的开发工具进行了检验和比较然后对每个点校正图像进行插值，得到灰度级值点。

该方法具有滤波精度低、校正精度高、灰度不连续的特点因此，采用插值法计算出四个最近畸变点（U 57512v）周围像 素的灰度值CNN模型通过改变横截面的数量和采样历史，如上所述被输入在确定坩埚尺寸和去除对应于卷积体积的网格后，给出起始点，并采用灰色插值方法。

对每个点重复上述动作，以获得完整的校正率为了减少算法的实时运行，校正因子处理CNN模型并计算实时校正参数首先，将圆桌作为标准表创建并充分存储大型非易失性存储器基于输入图像索引逐像素查看表格图标，在表格中找到相应的灰色值，并替换当前的灰色值。

根据程序初始化时的位置表，运行CNN模板，创建一个如图5所示的循环表，参考 它，得到相应的灰度值，并通过实时失真校正替换当前的灰度值

4 结束语    本文提出了一种基于神经网络卷积的畸变图像实时校正方法，具有耐久性高、泛化性强等优点，非常适合应用于图像识别领域总之，计算机视觉算法在图像处理中起着重要的作用我们必须对基于计算机视觉算法的图像处理框架有很好的了解，才能够根据实际需要设计出计算机视觉系统，使图像处理技术在实际应用中发挥更大的作用。

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