計算機視覺算法下的圖像校正技術
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摘要：對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用，計算機視覺能使計算機處理成為更加適合人眼觀察的相應圖像。計算機的視覺算法重在轉(zhuǎn)化圖像為數(shù)據(jù)，強化識別，以新的技術處理圖像校正技術。
關鍵詞：計算機；視覺算法；圖像校正技術
由于傳統(tǒng)的二維環(huán)境中物體只能顯示出來相應的投影，并不具備清晰的特點。但隨著計算機技術的不斷發(fā)展，人們逐漸在虛擬中創(chuàng)造出來能夠三維立體的畫面，并且也能夠利用計算機視覺技術將這種三維的立體畫面作為一種比較新型的顯示技術。本文通過對一種三維顯示計算機的視覺系統(tǒng)進行研究，探討計算機視覺算法如何對物體投影過程中出現(xiàn)的畸形圖像之間進行校正。并且證明這種基于計算機視覺算法下的圖像校正技術與過去的校正技術來說，精度更加高，可以被廣泛應用到各種圖像校正中。
1計算機視覺算法下的圖像處理技術
1.1計算機視覺算法圖像處理技術的基本內(nèi)涵
在計算機視覺算法下對圖像進行處理，就是利用機算機中的各種軟件對圖像進行相應的解析或加工[1]。最終能夠得到符合自己目的的目標圖像，而采用計算機進行圖像處理時，主要有以下兩個方面。首先，要對圖像進行相應的轉(zhuǎn)化，必須把圖像變成計算機系統(tǒng)中能夠進行識別的數(shù)據(jù)。如果圖像不能夠符合計算機的系統(tǒng)，與計算機系統(tǒng)不能兼容，那么就不能夠利用計算機進行圖像處理。只有把圖像變成計算機系統(tǒng)能夠支持并且能夠進行識別修改的數(shù)據(jù)，再將這種數(shù)據(jù)存儲到計算機中，這樣才能夠方便以后對圖像進行處理過程。其次，是對于儲存在計算機中的各種圖像數(shù)據(jù)，可以采用計算機本身不同的方法與方式，對圖像進行一定程度的格式轉(zhuǎn)化和相應的數(shù)據(jù)處理。
1.2計算機視覺算法圖像處理技術中的圖像分類
對于計算機圖像處理來說，能夠進行處理的圖像分類主要有以下幾種。第一種是模擬圖像，不僅有光學圖像，同時也有專業(yè)的攝影圖像。一般來說，攝影圖像就是主要針對以往的膠片相機中打印出來的相片?？梢哉f在計算機圖像中對于模擬圖像的傳輸非常迅速，但容易造成精確度低，并且應用也非常不靈便。第二種則是數(shù)字化的圖像，數(shù)字化圖像其實就是圖片信息與數(shù)字化技術這兩者結(jié)合出來形成的一種物品。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的迅速發(fā)展，圖像技術也逐漸向數(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，同時也非常易于傳輸，操作起來也十分方便?？偟膩碚f，目前被廣泛應用的圖像主要就是數(shù)字化的圖像，在計算機的圖像處理中經(jīng)常見到，非常廣泛[2]。
1.3計算機視覺算法圖像處理技術特點
一般來說，圖像處理技術的第一個特點是精確度非常高。并且隨著我國社會經(jīng)濟的高速發(fā)展及計算機技術的不斷推動和創(chuàng)新，網(wǎng)絡技術能夠與數(shù)字化的信息技術相結(jié)合被廣泛地運用到社會上的各行各業(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行數(shù)據(jù)化。從而能夠進行數(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的掃描設備，對于像素或者是色彩度進行相應的等級量化，也能夠在一定程度上提高圖像處理技術的精密程度，很大程度上滿足了人們對于圖像處理的需求。圖像處理技術的第二個特點是有很好的再現(xiàn)性。人們對于圖像處理之后的效果要求十分簡單，只是希望圖像能夠盡可能對場景進行還原具有真實度，并且能夠讓照片更加貼近現(xiàn)實。以往的模擬圖像處理技術不僅達不到這個效果，同時還會使圖像的質(zhì)量偏低。應用圖像處理技術之后，數(shù)字化的圖像不僅能夠更加對原圖有精確的反應，同時進行處理化之后的數(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。圖像處理技術的第三個特點是計算機圖像處理技術的應用范圍十分廣泛。不同格式的圖像有著對應的處理方式，與傳統(tǒng)的模擬圖像對比，計算機圖像處理技術不僅能對不同信息來源的圖像進行相應的處理，同時也可以對圖片處理轉(zhuǎn)化成為二維的數(shù)字圖像。因此可以說在計算機圖像處理技術下，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于圖片處理的需求。
2計算機視覺顯示系統(tǒng)的具體設計
2.1光場重構技術
經(jīng)過對計算機視覺算法下圖像校正技術的研究發(fā)現(xiàn)，計算機視覺算法下出現(xiàn)了很多能夠進行圖像處理的技術[3]。算法中最為重要的是光場重構技術。光場重構技術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)場中都體現(xiàn)在立體的空間內(nèi)進行成像?？梢哉f成像點就是三維成像的提速點。而二維的技術只能對切片圖像進行重構，并不能重現(xiàn)出三維的具體圖像。而光場重構的意思就是說，能夠?qū)D像中的光源及物品進行重構作用，能夠使圖像更加具有真實感。而光場重構技術在原理上利用了計算機的視覺算法中的光場傳播情況。
2.2顯示系統(tǒng)設計技術
本文通過對計算機的視覺算法作為研究基礎進行分析得知，要想通過計算機的視覺算法對圖像進行校正處理，必須要在技術的具體實踐過程中啟動相應的計算機處理裝置。這個裝置主要就是具有智能的交互作用，并且能夠?qū)θS進行顯示系統(tǒng)的創(chuàng)建，借助于這個裝置，能夠方便工作者從不同的角度對圖片進行成像的觀察。在真三維的顯示系統(tǒng)中，由于利用了顯示系統(tǒng)的設計，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)的顯示設計雖然可以能夠?qū)θS光場進行一定的重建，但分辨率非常低，不能滿足人們對于圖像處理的需求。一般來說，人們在圖像時需要在三維的環(huán)境中對物體進行相應的拍攝。為了能夠拍攝出圖像，必須要把三維作為基礎對物體進行一定程度的展示，然后才能將投影之后的物體成像相關的序列儲存下來。之后將儲存之后的物體成像序列，在相應技術的支持下，傳導件處理裝置之后再對圖片進行一定程度的切片處理。最后圖像信息將進入高速投影機，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。為了實現(xiàn)圖像信息的旋轉(zhuǎn)，必須要對電機進行一定程度的驅(qū)動需求。只有轉(zhuǎn)動傳感器能夠到達一定角度和速度，才能形成相應的理想效果[4]。
3計算機視覺算法下圖像的校正技術
3.1圖像的畸變校正過程
在計算機的視覺算法的應用下，人們可以利用計算機對畸變的圖像進行一定程度的處理。當投影設備與要處理的圖像成為垂直投影的情況下，會隨著相應光場的變化而導致放大率出現(xiàn)一定程度的變化，這種變化同時也會讓智能交互的真三維顯示裝置中的像素點發(fā)生相應程度的偏移。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，就會導致圖像出現(xiàn)畸變。為了能夠?qū)兊膱D像進行一定程度的處理，必須要采用計算機的圖像處理技術進行校正。由于圖像出現(xiàn)畸變是發(fā)生了相應程度的幾何變形，因此就要根據(jù)圖像的畸變校正算法對圖像進行相應的校正。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畸變進行相應的消除，才能夠?qū)D像還原到以前的狀態(tài)，這種處理技術就是畸變之后的圖像。通過對幾何校正來消除畸變。目前投影設備中存在著兩種主要的畸變。不僅有鏡像畸變，同時也有切向的畸變，但切向畸變在生活中并不常見，并且對圖像的畸變方面影響也不是非常大，因此，在對圖像的算法時往往會忽略切向的畸變，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，這是因為在攝影設備中容易產(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，因為這種畸變的產(chǎn)生是由于光學系統(tǒng)中的空間直線在圖像空間中的傳播往往是不對稱的，一般只有對稱中心是直線，其他的都不是直線，因此，工作人員在對圖像進行一定程度的校正處理時，首先要找到相應的對稱中心之后才能夠應用計算機的視覺算法進行圖像的畸變校正。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式對畸變系數(shù)進行理解和掌握，但一旦出現(xiàn)十分復雜的圖像畸變，就沒有解決的辦法。隨著計算機視覺算法的提出，對畸變進行處理的精度也得到了一定程度的提高，本文通過對計算機的視覺算法作為基礎進行研究，對畸變的校正方式進行了深化，并相應提出了如何對畸變圖像進行處理，與之前的圖像處理技術相比來說，目前計算機視覺算法作為基礎的處理技術，不僅能夠降低網(wǎng)絡模型的難度和復雜程度，同時也提高了畸變圖像的處理能力和識別能力。
3.2變圖像的處理
基于計算機視覺算法對畸變圖形進行校正和處理，往往利用了計算機視覺算法中的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡，那就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。在具體應用中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡不僅能夠?qū)D像的處理技術有更為具體的體現(xiàn)，同時又有非常良好的吸收連接性能[5]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練方式也比較簡單，在對于畸變圖像進行處理時，網(wǎng)絡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)絡中，并不需要像傳統(tǒng)的識別算法一樣重新對圖像進行數(shù)據(jù)的提取。除此之外，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中不僅能夠使計算機視覺算法盡量減少相應的參數(shù)，同時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的泛化能力。例如，某個數(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)絡中擁有兩個全連接層和五個卷積層。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡也能將分辨率設置為相同的比例參數(shù)，避免圖像中出現(xiàn)幾何畸變。
4基于計算機視覺算法圖像處理技術的程序
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，不用設置卷積層數(shù)。之后能夠根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)容進行輸出位置的選擇，再通過對灰度差值中的雙線性插值算法進行確定，能夠進一步對圖像進行還原，對畸變進行糾正。之后也可以對每一個圖像畸變點采用相同的處理方式，在不斷重復中，所有的圖像畸變點都得到相應程度的處理，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)絡運算的難度和強度，并且進一步縮短校正圖像的處理時間，可以把畸變的校正圖像算法分為兩個部分。第一部分是模型處理，第二部分是校正參數(shù)的計算[6]。為了能夠進一步對圖像進行處理，在校正過程中必須要提前建立查找表并做出表格。這樣能夠方便在對圖像進行處理過程中及時查找數(shù)據(jù)。除此之外，也可以在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡計算機算法最初時就根據(jù)先讓的位置對模型進行建立，在模型中對圖像進行畸變的處理。這種方式不僅具有精確度高的特點，同時難度還比較低。可以說能夠滿足大多數(shù)工作人員對于圖像的處理需要。
5結(jié)語
目前，隨著我國網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展和計算機技術研究的不斷深入，基于計算機視覺算法下對圖像校正技術的研究也得到了良好的發(fā)展?？梢哉f在計算機視覺算法下，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，同時也享受了現(xiàn)代數(shù)字化圖像的高清晰度。但同時帶來的就是圖像的畸變問題。目前對于圖像畸變的具體校正方法還需要進一步的研究。
參考文獻：
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[2]劉海玲.基于計算機視覺算法的圖像處理技術[J].計算機與數(shù)字工程,2019(3).
[3]肖媛媛.計算機平面網(wǎng)絡中的圖像處理技術[J].電子技術與軟件工程,2019(4).
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[5]王洪.基于計算機視覺算法的塑料分揀系統(tǒng)[J].塑料工業(yè),2015(11).
[6]張鵬,柏詠菊,穆仁龍.Delphi實現(xiàn)計算機視覺常用圖像處理算法[J].實驗室研究與探索,2007(5).
作者：吳笑嫦 單位：廣東石油化工學院
