计算机视觉算法下的图像校正技术

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摘要：对各种图像的不同需求，图像校正在很多行业中都得到了广泛的应用，计算机视觉能使计算机处理成为更加适合人眼观察的相应图像。计算机的视觉算法重在转化图像为数据，强化识别，以新的技术处理图像校正技术。

关键词：计算机；视觉算法；图像校正技术

由于传统的二维环境中物体只能显示出来相应的投影，并不具备清晰的特点。但随着计算机技术的不断发展，人们逐渐在虚拟中创造出来能够三维立体的画面，并且也能够利用计算机视觉技术将这种三维的立体画面作为一种比较新型的显示技术。本文通过对一种三维显示计算机的视觉系统进行研究，探讨计算机视觉算法如何对物体投影过程中出现的畸形图像之间进行校正。并且证明这种基于计算机视觉算法下的图像校正技术与过去的校正技术来说，精度更加高，可以被广泛应用到各种图像校正中。

1计算机视觉算法下的图像处理技术

1.1计算机视觉算法图像处理技术的基本内涵

在计算机视觉算法下对图像进行处理，就是利用机算机中的各种软件对图像进行相应的解析或加工[1]。最终能够得到符合自己目的的目标图像，而采用计算机进行图像处理时，主要有以下两个方面。首先，要对图像进行相应的转化，必须把图像变成计算机系统中能够进行识别的数据。如果图像不能够符合计算机的系统，与计算机系统不能兼容，那么就不能够利用计算机进行图像处理。只有把图像变成计算机系统能够支持并且能够进行识别修改的数据，再将这种数据存储到计算机中，这样才能够方便以后对图像进行处理过程。其次，是对于储存在计算机中的各种图像数据，可以采用计算机本身不同的方法与方式，对图像进行一定程度的格式转化和相应的数据处理。

1.2计算机视觉算法图像处理技术中的图像分类

对于计算机图像处理来说，能够进行处理的图像分类主要有以下几种。第一种是模拟图像，不仅有光学图像，同时也有专业的摄影图像。一般来说，摄影图像就是主要针对以往的胶片相机中打印出来的相片。可以说在计算机图像中对于模拟图像的传输非常迅速，但容易造成精确度低，并且应用也非常不灵便。第二种则是数字化的图像，数字化图像其实就是图片信息与数字化技术这两者结合出来形成的一种物品。随着物联网技术的迅速发展，图像技术也逐渐向数字化过渡。数字化图像与模拟图像相比来说，不仅具有精密度更高的优点，同时也非常易于传输，操作起来也十分方便。总的来说，目前被广泛应用的图像主要就是数字化的图像，在计算机的图像处理中经常见到，非常广泛[2]。

1.3计算机视觉算法图像处理技术特点

一般来说，图像处理技术的第一个特点是精确度非常高。并且随着我国社会经济的高速发展及计算机技术的不断推动和创新，网络技术能够与数字化的信息技术相结合被广泛地运用到社会上的各行各业中，特别是在图像的处理方面。人们可以轻而易举就把图像进行数据化。从而能够进行数据图片的传输，并且也可以把数据化之后的图像转变成为任意的大小。除此之外，人们也可以通过相应的扫描设备，对于像素或者是色彩度进行相应的等级量化，也能够在一定程度上提高图像处理技术的精密程度，很大程度上满足了人们对于图像处理的需求。图像处理技术的第二个特点是有很好的再现性。人们对于图像处理之后的效果要求十分简单，只是希望图像能够尽可能对场景进行还原具有真实度，并且能够让照片更加贴近现实。以往的模拟图像处理技术不仅达不到这个效果，同时还会使图像的质量偏低。应用图像处理技术之后，数字化的图像不仅能够更加对原图有精确的反应，同时进行处理化之后的数字化图像也可以具有较高的精度，也不影响原有的图片质量，具有很好的再现性。图像处理技术的第三个特点是计算机图像处理技术的应用范围十分广泛。不同格式的图像有着对应的处理方式，与传统的模拟图像对比，计算机图像处理技术不仅能对不同信息来源的图像进行相应的处理，同时也可以对图片处理转化成为二维的数字图像。因此可以说在计算机图像处理技术下，无论是哪种信息都可以被转化成为数字化的信息。可以说能够很深满足人们对于图片处理的需求。

2计算机视觉显示系统的具体设计

2.1光场重构技术

经过对计算机视觉算法下图像校正技术的研究发现，计算机视觉算法下出现了很多能够进行图像处理的技术[3]。算法中最为重要的是光场重构技术。光场重构技术主要是指真三维立体的显示与传统的二维像素存在很大的差距，真三维不仅能够把所有的三维数据场中都体现在立体的空间内进行成像。可以说成像点就是三维成像的提速点。而二维的技术只能对切片图像进行重构，并不能重现出三维的具体图像。而光场重构的意思就是说，能够对图像中的光源及物品进行重构作用，能够使图像更加具有真实感。而光场重构技术在原理上利用了计算机的视觉算法中的光场传播情况。

2.2显示系统设计技术

本文通过对计算机的视觉算法作为研究基础进行分析得知，要想通过计算机的视觉算法对图像进行校正处理，必须要在技术的具体实践过程中启动相应的计算机处理装置。这个装置主要就是具有智能的交互作用，并且能够对三维进行显示系统的创建，借助于这个装置，能够方便工作者从不同的角度对图片进行成像的观察。在真三维的显示系统中，由于利用了显示系统的设计，图片的成像分辨率也非常高，十分清晰，能够满足绝大多数人的需求。而传统的显示设计虽然可以能够对三维光场进行一定的重建，但分辨率非常低，不能满足人们对于图像处理的需求。一般来说，人们在图像时需要在三维的环境中对物体进行相应的拍摄。为了能够拍摄出图像，必须要把三维作为基础对物体进行一定程度的展示，然后才能将投影之后的物体成像相关的序列储存下来。之后将储存之后的物体成像序列，在相应技术的支持下，传导件处理装置之后再对图片进行一定程度的切片处理。最后图像信息将进入高速投影机，可以说经过这一连串的操作，能够把数字化的图像信息成为三维立体的投影。为了实现图像信息的旋转，必须要对电机进行一定程度的驱动需求。只有转动传感器能够到达一定角度和速度，才能形成相应的理想效果[4]。

3计算机视觉算法下图像的校正技术

3.1图像的畸变校正过程

在计算机的视觉算法的应用下，人们可以利用计算机对畸变的图像进行一定程度的处理。当投影设备与要处理的图像成为垂直投影的情况下，会随着相应光场的变化而导致放大率出现一定程度的变化，这种变化同时也会让智能交互的真三维显示装置中的像素点发生相应程度的偏移。这种偏移就是造成图片畸形的主要因素。如果偏移程度过大，就会导致图像出现畸变。为了能够对畸变的图像进行一定程度的处理，必须要采用计算机的图像处理技术进行校正。由于图像出现畸变是发生了相应程度的几何变形，因此就要根据图像的畸变校正算法对图像进行相应的校正。这就要求在一定程度上要从发生畸变图像中最大努力对畸变进行相应的消除，才能够将图像还原到以前的状态，这种处理技术就是畸变之后的图像。通过对几何校正来消除畸变。目前投影设备中存在着两种主要的畸变。不仅有镜像畸变，同时也有切向的畸变，但切向畸变在生活中并不常见，并且对图像的畸变方面影响也不是非常大，因此，在对图像的算法时往往会忽略切向的畸变，而主要研究图像在径向上的畸变。一般来说径向畸变分为两种，分别是镜像的桶形畸变及镜像的枕形畸变，这是因为在摄影设备中容易产生图像的镜像畸变。而最容易产生的镜像畸变就是桶形畸变，因为这种畸变的产生是由于光学系统中的空间直线在图像空间中的传播往往是不对称的，一般只有对称中心是直线，其他的都不是直线，因此，工作人员在对图像进行一定程度的校正处理时，首先要找到相应的对称中心之后才能够应用计算机的视觉算法进行图像的畸变校正。并且在正常情况下，由于图像畸变，往往都是空间状态发生一定程度的扭曲而存在的。由于畸变比较难以处理，在过去人们用二次多项式对畸变系数进行理解和掌握，但一旦出现十分复杂的图像畸变，就没有解决的办法。随着计算机视觉算法的提出，对畸变进行处理的精度也得到了一定程度的提高，本文通过对计算机的视觉算法作为基础进行研究，对畸变的校正方式进行了深化，并相应提出了如何对畸变图像进行处理，与之前的图像处理技术相比来说，目前计算机视觉算法作为基础的处理技术，不仅能够降低网络模型的难度和复杂程度，同时也提高了畸变图像的处理能力和识别能力。

3.2变图像的处理

基于计算机视觉算法对畸变图形进行校正和处理，往往利用了计算机视觉算法中的一种人工神经网络，那就是卷积神经网络。在具体应用中，卷积神经网络不仅能够对图像的处理技术有更为具体的体现，同时又有非常良好的吸收连接性能[5]。卷积神经网络的训练方式也比较简单，在对于畸变图像进行处理时，网络输入主要以多维图像输入作为主要部分，因此，图像可以直接插入到网络中，并不需要像传统的识别算法一样重新对图像进行数据的提取。除此之外，在卷积神经网络中不仅能够使计算机视觉算法尽量减少相应的参数，同时又能够更好控制图像数据的容量，也能保证图像的处理有非常强的泛化能力。例如，某个数字化的图像，经过数字化分析，分辨率是227×227，将数字化图像分辨率均值化之后，能够在神经网络中拥有两个全连接层和五个卷积层。而卷积神经网络也能将分辨率设置为相同的比例参数，避免图像中出现几何畸变。

4基于计算机视觉算法图像处理技术的程序

一般来说，在现代的数字化图像中，一旦受到几何畸变，能够按照一定程序的算法在模型中输入，不用设置卷积层数。之后能够根据卷积神经网络的内容进行输出位置的选择，再通过对灰度差值中的双线性插值算法进行确定，能够进一步对图像进行还原，对畸变进行纠正。之后也可以对每一个图像畸变点采用相同的处理方式，在不断重复中，所有的图像畸变点都得到相应程度的处理，最终就能得到校正之后的图像。为了能够尽量降低卷积神经网络运算的难度和强度，并且进一步缩短校正图像的处理时间，可以把畸变的校正图像算法分为两个部分。第一部分是模型处理，第二部分是校正参数的计算[6]。为了能够进一步对图像进行处理，在校正过程中必须要提前建立查找表并做出表格。这样能够方便在对图像进行处理过程中及时查找数据。除此之外，也可以在卷积神经网络计算机算法最初时就根据先让的位置对模型进行建立，在模型中对图像进行畸变的处理。这种方式不仅具有精确度高的特点，同时难度还比较低。可以说能够满足大多数工作人员对于图像的处理需要。

5结语

目前，随着我国网络技术的不断发展和计算机技术研究的不断深入，基于计算机视觉算法下对图像校正技术的研究也得到了良好的发展。可以说在计算机视觉算法下，人们不仅抛除了传统的模拟图像而变成了现在的数字化图像，同时也享受了现代数字化图像的高清晰度。但同时带来的就是图像的畸变问题。目前对于图像畸变的具体校正方法还需要进一步的研究。

参考文献：

[1]秦伟.计算机图形图像技术的应用[J].电子技术与软件工程,2019(7).

[2]刘海玲.基于计算机视觉算法的图像处理技术[J].计算机与数字工程,2019(3).

[3]肖媛媛.计算机平面网络中的图像处理技术[J].电子技术与软件工程,2019(4).

[4]曾珍珍.一种计算机视觉算法的图像处理技术[J].信息技术,2018(4).

[5]王洪.基于计算机视觉算法的塑料分拣系统[J].塑料工业,2015(11).

[6]张鹏,柏咏菊,穆仁龙.Delphi实现计算机视觉常用图像处理算法[J].实验室研究与探索,2007(5).

作者：吴笑嫦 单位：广东石油化工学院