探索计算机视觉显示系统设计和图像畸形矫正算法,职称论文

探索计算机视觉显示系统设计和图像畸形矫正算法,职称论文内容摘要：随着人工智能技术水平的逐步提升图像处理成为常见的技术，被广泛应用在各个领域中，为人们提供优质的服务。从计算机视觉算法与图像处理技术入手，进行计算机视觉显示系统设计，并探寻求索了图像畸形矫正算法，以供参考。本文关键词语：计算机视觉算法；图像处理技术；视觉显示；三维；目录1计算机视觉算法与图像处理技术11.1计算机视觉算法21.2图像处理技术22计算机视觉显示系统设计32.1光场重构分析42.2设计显示系统43图像畸变矫正算法53.1畸变的矫正63.2畸变图像处理64结束语7文内图表8图1光场传播图8图2真三维立体显示框图8以下为参考文献9传统的二维显示方式只能单一的显示物体的侧面投影，主要原因在于受技术因素限制，为知足人们不断提升的需求，研究人员提出三维立体画面，并构成新型的显示技术，利用计算机视觉算法优势进行图像处理，通过三维体素代表三维空间中的真实位置，构成三维空间图像，提升视觉效果。1计算机视觉算法与图像处理技术1.1计算机视觉算法计算机视觉算法能够讲是一种处理图像的数学模型，在人工智能领域中较为常见，具有较强的技术优势，本质是通过图像或者数据中获取信息。对于人类来讲，面对不同的图像能够根据本身的理解直接进行分析，但应用计算机进行图像分析，则产生较多的解释方式，整体上较为复杂，因此研究人员选择利用图像数据类型进行分析，通过物理概率模型解释图像，最终构成计算机视觉算法。该方式方法在应用经过中，能够灵敏通过本身的优势精准辨别图像，并根据图像绘制三维模型与预测模拟，为人们提供便捷的服务[1].1.2图像处理技术图像处理技术主要是指利用计算机进行图像信息处理，由于图像本身的特点，几何图形中必然存在大量的点、线以及颜色等多种元素，利用计算机将元素点进行存储，并进行合理的重新组合、拆分、调整，实现图像的有效处理。常见的图像处理技术主要有图像复原、图像数字化、图像分割、图像辨别、图像编码等，提升图像处理质量[2].2计算机视觉显示系统设计2.1光场重构分析相比于传统的二维显示中的像素对应，真三维立体显示技术更复杂，整体上技术水平更高层次，以三维数据场中的点为基础，构成立体空间进行城乡，像素点〔voxel〕为最基本单位，表示形式为〔x、y、z〕，通太多个列体点构成真三维立体图像。在进行应用经过中，利用机械运动与光学引擎实现光场重构经过[3].例如，以实际的五维光场函数为例，F:LR5R3描绘叙述三维空间中分布的光场函数，华而不实L=[x,y,z,准，准]表示为空间中点的三维坐标与坐标的方向，Y=[r,g,b]表示为图像的颜色信息。三维图像模型与纹理在显示经过中，能够呈现为离散集点的形式，表示为L=[L1,L2,L3,，Ln],在进行空间中点的位置与颜色表示形式为Li=[Pi,Yi]Pi,Yi,如以下图为视觉算法下光场传播图，如此图1所示。图1光场传播图对点集L中的h深度子集进行光场三维重构，以深度为根据进行划分，分为多个子集，在该子集中每一子集均能够构成光场重构，构成三维状态图像。与此同时，利用二维投影技术进行切片图像重构，能够实现高速运转，并且其产生的重构图像属于三维光场[4].2.2设计显示系统对于现前阶段的旋转式LED点阵体三维显示进行分，在进行成像时只能以柱状形式进行成像构成三维立体光场，但其分辨率较低，视场角小。设计出一种真三维显示系统，以ARM处理器智能交互为主，灵敏利用其优势实现分辨率提升，并提高其体素，图2为整体的设计框图。图2真三维立体显示框图在利用三维环境进行物体拍摄经过中，需要明确展示物体的三维性，拍摄后将物体成像序列进行存储，并灵敏利用视频采集技术进行图像的序列导入，对图像完成切片处理。将数据信息传输至视频接口中，经过DMD设备处理后进行图像信息高速处理，最终将数据图像利用散射屏进行反面投影。图像信息的高速运转离不开电机的驱动，灵敏利用转速传感器进行转台的角度探测，传递探测信号，完成最终的控制。伺服电机在运转经过中，相关的设备会将采集装置位置信息进行同步处理，并利用控制器的优势产生编码，构成DVI帧频信号，灵敏利用其优势实现散射屏与图像投影之间实现同步。设计智能交互真三维显示装置，利用信息分析智能交互真三维显示装置，经过散射屏与转台组成，并包含大量的采集设备、电机、投影仪、控制器以及处理装置，构成完好的显示装置[5].3图像畸变矫正算法3.1畸变的矫正在计算机视觉算法下，能够充分发挥出计算机的优势进行畸变图像处理，当投影设备进行垂直投影经过中，受视场变化因素影响导致垂轴的放大率逐步增大，进而造成智能交互真三维显示装置中的素点发生明显的偏移情况，当偏移的情况增大时，导致图像出现明显的畸变情况，此时需要工作人员灵敏应用技术进行处理，以消除畸形的影响。灵敏利用计算机图像处理技术进行矫正、处理图片、消除畸变，并促使其恢复原有的状态，知足现前阶段的需求。在处理中常见的畸变消除技术主要有两种，一种是切向畸变，另一种是径向切变，但第一种情况处理效果不明显，应用较为少见。实际上，针对现前阶段的畸变处理来讲，在实际的处理经过中，径向畸变包括枕型畸变与桶型畸变，常见于设备图像的桶型畸变，由于直线在图像空间中主要表现为对称中心为直线，其余部分不是直线，需要工作人员在处理经过中明确对称中心，灵敏利用计算机视觉算法进行图像畸变矫正，以到达最终的目的。对于图像畸变来讲，主要的原由于空间状态的扭曲，经常被人们称之为曲线畸变，传统上在处理经过中主要利用二次多项式矩阵进行畸变系数处理，但存在一定的模糊性，需要根据实际情况进行矩阵调整，以提升编程分析质量。以计算机视觉算法进行畸变矫正属于现前阶段先进的方式方法，利用神经网络的优势进行合理的处理，并构成网络分享构造，降低网络模型的复杂性，保证对畸变图像进行高质量辨别[6].3.2畸变图像处理在进行畸变图像处理经过中，能够灵敏利用卷积神经网络技术，充分利用其技术优势进行创新，到达最终的目的。实际上卷积神经网络技术具有良好的权值分享性与稀疏连接性，整体方式较为简单，难度较低，能够灵敏应用在变形处理经过中。在该经过中，多维图像输入为基础，促使图像穿入网络中，改变了传统的算法辨别方式，充分发挥出技术优势实现数据的提取，并以计算机视觉算法为基础减少训练参数，提升控制容量，提高数据处理水平。在该经过中，卷积神经发挥着重要的作用，与传统的网络相比出现池化层与卷积层，能够避免出现特征取样情况，并从训练中获取数据信息，提升其整体性，与原有的神经网络分类器进行分离，减少权值的特征，融入多层感悟器，实现构造重组，直接进行灰度图片处理，保证其图像分类。在进行卷积层计算经过中，能够对其特征图与卷积核进行卷积，激活其函数特征，保证其操作经过合理，获取最终的特征图。4结束语在当下的时代背景下，网络信息技术逐步创新，促使整体技术水平提升，优化了传统的模拟图像，转化为数字化图像，其技术更具有优势，为人们提供便捷的服务，保证图像的真实度与清楚明晰度，与此同时，进一步研究图像的畸变矫正方式方法，以计算机视觉技术为基础，灵敏进行创新，通过卷积神经网络对图像畸变进行计算处理，高质量进行图像的几何畸变矫正，获取清楚明晰的图像。以下为参考文献[1]陈宏君，谢建民。基于计算机视觉算法的图像处理技术的研究[J].吉林广播电视大学学报，2022,12〔10〕：158-160.[2]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].实验室研究与探寻求索，2021,12〔05〕：61-63.[3]李观发。基于计算机视觉算法的图像处理技术探析[J].信息记录材料，2022,20〔06〕：125-126