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  • 1. 两点校正的原理 红外焦平面的响应非均匀性,其主要由焦平面制造的工艺,材料原因造成。 因此,图像处理之前,需要进行预处理,包括非均匀校正盲元校正。 非均匀校正采用 两点校正。 2.实验室标定 准备:...

    创作时间:2020-11-12

    目录:
    1.两点校正的原理
    2.实验室标定

    3.计算参数
    4.进行校正
    5.实验结果

    正文:
    1. 两点校正的原理
    红外焦平面的响应非均匀性,其主要由焦平面制造的工艺,材料原因造成。
    因此,图像处理之前,需要进行预处理,包括非均匀校正和盲元校正。
    非均匀校正采用 两点校正。
    在这里插入图片描述
    2.实验室标定
    准备:
    黑体,镜头(可加可不加),camera-ink采集卡,电源,线缆等
    步骤:
    1) 固定一个积分时间
    2) 将黑体设置为20℃,用采集卡连续保存100张raw图
    3) 将黑体设置为35℃,用采集卡连续保存100张raw图
    4) 按照一定的步进,改变积分时间,重复上述步骤
    3.计算参数
    G(i,j)=(VH-VL)/(X(i,j)H-X(i,j)L)
    (i,j)=(VHX(i,j)L-VLX(i,j)H)/(X(i,j)L-X(i,j)H)
    注:
    VH为高温均值,(X(i,j)H为高温每个像素点的灰度值
    VL为低温均值,(X(i,j)L为低温每个像素点的灰度值
    4.进行校正
    Y(i,j)=G(i,j)*X(i,j)+O(i,j)
    5.实验结果
    在这里插入图片描述
    对比:左为原图,右为校正后图

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述


    THE END~

    展开全文
  • 基于一点、两点定标的红外图像非均匀校正。 % 0,1,2分别代表三幅图:高温,低温,手型图 % A代表原图;B代表数据类型转换或者校正后的图;D代表一点校正系数 % C代表高温图低温图的...G代表两点校正斜率系数矩阵;
  • 原始图像经过校正后的图像 下图为某探测器的响应特性。横坐标为光照的辐射通量,纵坐标为探测器的输出响应。 非均匀性产生的原因主要包括以下3:1)探测器原因。因为材料工艺的原因,红外探测器像元的响应...

    1.非均匀性产生的机理

    非均匀性是指在入射到探测器上的光强能量一致,而红外探测器各单元输出的信号不一致的现象。

    原始图像和经过校正后的图像

    下图为某探测器的响应特性。横坐标为光照的辐射通量,纵坐标为探测器的输出响应。

    非均匀性产生的原因主要包括以下3点:1)探测器原因。因为材料和工艺的原因,红外探测器像元的响应率很难做到一致;2)光学镜头原因。镜片加工的每个瞬时视场角的透过率不一致;3)光学系统原因。比如杂散光、冷反射等会进入光路从而在图像上叠加固定图形噪声。非均匀性主要影响红外成像系统的探测灵敏度和空间分辨率,为了充分发挥红外探测器的性能,提升系统作用距离,必须对红外成像原始信号进行非均匀性校正、坏元剔除等预处理。

    2.基于定标的非均匀校正原理(两点校正)

    由上图探测器响应曲线可知,非均匀性在一定的响应范围内可以近似线性变化。我们可以假设每个探测器像元的响应均为线性变化,模型如下:

    S_{ij}(\Phi )=R_{ij}\Phi +N_{ij}                                   公式1

    其中,S_{ij}(\Phi )是第(i,j)个探测器像元校正前的原始输出信号,R_{ij}是探测器响应的增益因子,\Phi是入射到探测器像元上的光能量,N_{ij}是探测器响应的截距因子。即有两个前提条件,第一,探测器的响应在所关注的温度范围内是线性变化的,第二,探测器的响应具有时间的稳定性,并且其受随机噪声的影响较小,则非均匀性引入固定模式的乘性和加性噪声。

    非均匀性校正的目的是使各像元对同样的入射光能量\Phi产生同样的输出信号Y(\Phi ),即每个像元经过校正后输出信号相等,Y_{ij}(\Phi )=Y(\Phi )

    Y_{ij}(\Phi )=G_{ij}S_{ij}(\Phi )+O_{ij}                            公式2

    其中,Y_{ij}(\Phi )为校正后的输出信号,G_{ij}为增益校正系数,O_{ij}为截距校正系数。

    首先,我们取两个定标点,分别为\Phi _{1}\Phi _{2},经过校正后的输出值Y(\Phi_{1} )Y(\Phi_{2} )为所有像元响应的平均:

    \begin{cases} & \text Y(\Phi_{1} )=\frac{\sum_{i=1}^{M}\sum_{i=1}^{N} S_{ij}(\Phi_{1} )}{M*N} \\ & \text Y(\Phi_{2} )=\frac{\sum_{i=1}^{M}\sum_{i=1}^{N} S_{ij}(\Phi_{2} )}{M*N} \end{cases}                      公式3

    S_{ij}(\Phi_{1} )S_{ij}(\Phi_{2} )Y(\Phi_{1} )Y(\Phi_{2} )已知,由公式2可建立两元一次方程即可求得G_{ij}O_{ij}

    \begin{cases} & \text Y(\Phi_{1} )=G_{ij}S_{ij}(\Phi_{1} )+O_{ij}\\ & \text Y(\Phi_{2} )=G_{ij}S_{ij}(\Phi_{2} )+O_{ij} \end{cases}                     公式4

    上述理论过于枯燥,通俗理解方式如下:

    1)假定不同像元校正前响应对应多条直线,即y=k_{1}x+b_{1}y=k_{2}x+b_{2}y=k_{3}x+b_{3}...其中,x是黑体的输入能量,y是校正前的输出响应;

    2)我们期望得到一条直线y{}'=kx+b,对于所有的输入x而言,输出y{}'是上述所有直线输出的平均值。这条直线即为校正后的直线。这条直线用两个点即可以确定:当黑体输入为x_{1}时,多条直线的平均值为y{}'_{1};当黑体输入为x_{2}时,多条直线的平均值为y{}'_{2}

    3)像元校正前响应y和校正后响应y{}'是线性关系。这点比较难理解,慢慢悟。我们假设这条线性关系是:

                 y{}'=G*y+O

          y是某像元的校正前响应y{}'是某像元的校正后响应,GO分别为校正的增益和偏置系数。

    这是二元一次方程,那么通过两个点可以确定GO,即黑体输出两个温度对应能量x(15)x(35),计算得到y{}'(原始多条线在15和35点上的响应平均值),y已知。求解得到校正系数。

    3.基于定标的非均匀校正原理(单点校正)

    我们可以假设每个探测器像元的响应是线性时不变的,即第(i,j)个探测器像元与入射到探测器像元上的光能量满足线性时不变的关系,线性时不变的响应模型如下:

    Y(\Phi )=X_{ij}(\Phi )+b_{ij}

    其中,Y_{ij}(\Phi )是校正后输出信号,X_{ij}(\Phi )是校正前输出信号,b_{ij}是偏移系数。

    我们取定标点\Phi,经过校正后的输出值Y(\Phi )为所有像元响应的平均(总像元数为U):

    Y(\Phi )=\sum_{i=1}^{U} X_{ij}(\Phi )/U                                  公式5

    利用公式5即可求得每个探测器像元校正的偏移系数:

    b_{ij}=Y(\Phi )-X_{ij}(\Phi )

    4.基于定标的非均匀校正算法缺点

    1) 红外热像仪在出厂前一般都会对其进行定标校正,但产品交付后,由于探测器的时间漂移特性和使用环境的变化,图像中的非均匀性会逐渐增强,甚至严重到影响产品的使用,因此需要对产品进行定期定标校正。

    2) 因环境温度变化红外热像仪产生的非均匀性,基于定标的非均匀校正算法不再适用。另外,探测器输入的非线性,实际在工程中,外部资源足够的情况下可选用基于多点标定的非均匀校正算法。

     

     

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  • opencv 两点之间角度 与倾斜校正应用

    千次阅读 2018-02-27 10:21:57
    转自:http://blog.csdn.net/u012767067/article/details/19402239以下代码返回的角度范围是0-360/************************************************************************ ...*函数作用: 已知2个坐标...

    转自:http://blog.csdn.net/u012767067/article/details/19402239

    以下代码返回的角度范围是0-360

    /************************************************************************
    *函数名:        get_point_angle
    *
    *函数作用:      已知2个坐标点,求从 0------->x 逆时针需旋转多少角度到该位置
    *
    *                   |
    *                   |
    *                   |
    *                   |
    *------------------------------------> x
    *                   | 0
    *                   |
    *                   |
    *                   |
    *                   v
    *                   y
    *
    *函数参数:
    *CvPoint2D32f pointO  - 起点
    *CvPoint2D32f pointA  - 终点
    *
    *函数返回值:
    *double         向量OA,从 0------->x 逆时针需旋转多少角度到该位置
    **************************************************************************/
    double get_point_angle(CvPoint pointO,CvPoint pointA)
    {
        double angle = 0;
        CvPoint point;
        double temp;
    
        point = cvPoint((pointA.x - pointO.x), (pointA.y - pointO.y));
    
        if ((0==point.x) && (0==point.y))
        {
            return 0;
        }
    
        if (0==point.x)
        {
            angle = 90;
            return angle;
        }
    
        if (0==point.y)
        {
            angle = 0;
            return angle;
        }
    
        temp = fabsf(float(point.y)/float(point.x));
        temp = atan(temp);
        temp = temp*180/CV_PI ;
    
        if ((0<point.x)&&(0<point.y))
        {
            angle = 360 - temp;
            return angle;
        }
    
        if ((0>point.x)&&(0<point.y))
        {
            angle = 360 - (180 - temp);
            return angle;
        }
    
        if ((0<point.x)&&(0>point.y))
        {
            angle = temp;
            return angle;
        }
    
        if ((0>point.x)&&(0>point.y))
        {
            angle = 180 - temp;
            return angle;
        }
    
        printf("sceneDrawing :: getAngle error!");
        return -1;
    }

     

    根据倾斜角度倾斜校正应用

    https://blog.csdn.net/yang332233/article/details/115217635

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  • (共面行对准:摄像机图像平面在同一平面上,且同一点投影到个摄像机图像平面时,应该在个像素坐标系的同一行),立体校正opencv流程:OpenCV校正步骤:1. stereoRectify()获取所需参数-&gt;计算左右相机...

    目的:立体校正就是,把实际中非共面行对准的两幅图像,校正成共面行对准,提高匹配搜索的效率,因为二维搜索变为一维搜索啦!(共面行对准:两摄像机图像平面在同一平面上,且同一点投影到两个摄像机图像平面时,应该在两个像素坐标系的同一行,这个是在数学上进行的对准而非物理实际上,一般在实景图片立体匹配之前都要进行校准)。

    立体校正opencv流程:


    OpenCV校正步骤:

    1.  stereoRectify()获取所需参数->以此对两幅图像进行立体对极线校正,这就需要算出两个相机做对极线校正需要的R和T,用R1,T1, R2, T2表示,以及透视投影矩阵P1,P2:

      其中:

    M是相机内部参数;

    R1R2是将相机旋转矩阵R划分为左右相机的,目的是实现图像平面共面, 即消除畸变。但是行没有对齐。

    重投影矩阵Q:是立体校正的输出矩阵,其实现了世界坐标系和图像像素坐标系之间的转换。


    2. initUndistortRectifyMap()->得到上述参数后,以此对极线校正操作,并将校正结果保存到本地。

        cv::initUndistortRectifyMap(P1(cv::Rect(0, 0, 3, 3)), D, R1, P1(cv::Rect(0, 0, 3, 3)), imgL.size(), CV_32FC1, mapx, mapy);
        cv::remap(imgL, recImgL, mapx, mapy, CV_INTER_LINEAR);
        cv::imwrite("data/recConyL.png", recImgL);
        cv::initUndistortRectifyMap(P2(cv::Rect(0, 0, 3, 3)), D, R2, P2(cv::Rect(0, 0, 3, 3)), imgL.size(), CV_32FC1, mapx, mapy);
        cv::remap(imgR, recImgR, mapx, mapy, CV_INTER_LINEAR);
        cv::imwrite("data/recConyR.png", recImgR);


    其中:

    remap的图像剪裁系数alpha,取值范围是-1、0~1。

    当取值为 0 时,OpenCV对校正后图像缩放和平移,使remap图像只显示有效像素(即去除不规则的边角区域),适用于机器人避障导航等应用;

    当alpha取值为1时,remap图像将显示所有原图像中包含的像素,该取值适用于畸变系数极少的高端摄像头;

    alpha取值在0-1之间时,OpenCV按对应比例保留原图像的边角区域像素。

    Alpha取值为-1时,OpenCV自动进行缩放和平移.


    3. 分析校正结果:

    https://www.cnblogs.com/dverdon/p/5609124.html

    https://www.cnblogs.com/riddick/p/8486223.html


    展开全文
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空空如也

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一点校正和两点校正