针对常用的拼接缝消除方法在图像间灰度差较大的情况下适用性差,甚至会导致新灰度突变的问题, 提出一种新的拼接缝消除方法。首先以拼接缝两侧相邻像素的改正比值为基准比值, 再将其分别在改正范围内逐渐过渡得到其他像素的改正比值, 然后沿拼接缝方向对改正比值进行卷积平滑以避免条纹状的改正痕迹现象, 最后与原图像加权融合得到无缝的结果图像。实验结果表明, 算法既实现灰度的平滑过渡又较好地保持了原图像的灰度特征, 与原图像的相似度和吻合度更高, 结果图像具有良好的视觉效果和较高的图像质量, 尤其对灰度差增大的情况仍能得到令人满意的结果。此外, 根据拼接缝两侧平均灰度差值提出一种改正范围与灰度差成正比的自动确定改正宽度的方法, 算法可行、有效, 具有较强的适用性。

光学系统的畸变除了利用像差理论来实现校正外,还可以利用数字图像处理技术来进行校正。这为某些受其他条件的限制,很难用像差校正方法来实现其畸变校正的光学系统,如内窥镜光学系统和机器视觉光学系统等,提供了另一种畸变校正的方法。在讨论利用数字图像处理技术进行畸变校正的理论后。接着详细介绍了点阵样板校正方法,并给出校正实例。最后,为了评价校正的精度,文中分析了校正的主要误差来源,并通过比较校正前后视场各位置的畸变量来考察校正的效果。