【摘 要】
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在获取数字图像的过程中,由于摄像镜头的非线性,往往会导致获取的图像存在严重的几何畸变。因此,在对图像做进一步的处理之前,需要对发生畸变的图像进行几何矫正。介绍了数字
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在获取数字图像的过程中,由于摄像镜头的非线性,往往会导致获取的图像存在严重的几何畸变。因此,在对图像做进一步的处理之前,需要对发生畸变的图像进行几何矫正。介绍了数字图像几何变换的基本原理,并在总结已有的矫正几何失真的方法的基础上,提出了一种基于BP神经网络的新方法。该方法用最速梯度下降法训练网络,使之能以较高的精度拟和出畸变图像的形变模式,最后利用反向双线性灰度插值的方法恢复出原始图像。Matlab仿真结果充分表明:该方法不但有效,而且具有更高的精度。
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