数字图像梯形畸变校正算法研究与视频实时校正应用的开题报告1.研究背景及意义在数字图像处理和计算机视觉领域，梯形畸变是由于光学系统相机成像或投影仪投射图像时角度产生的畸变。它的存在在图像处理应用中是不可忽略的。如果处理的图像具有明显的梯形畸变，那么在图像处理的过程中就会带来很大的问题。例如，在采集实验室数据时，照相机无法垂直对齐照射区域，从而导致梯形畸变。在照片制作过程中，场景将被裁剪或更改，但需要消除梯形影响，以便在裁剪更改后互相匹配。因此，数字图像梯形畸变校正算法是数字图像处理和计算机视觉的基础之一，本项目将研究数字图像梯形畸变校正算法并将其应用于实时视频校正。2.研究内容及方法2.1研究内容(1)梯形畸变的数学模型(2)梯形畸变校正算法研究(3)校正算法在实时视频中的应用2.2研究方法(1)理论分析并设计梯形畸变校正算法(2)实现算法并测试(3)利用OpenCV和C++语言进行算法优化和实现3.研究预期成果(1)理论分析梯形畸变的数学模型(2)研究基于OpenCV的梯形畸变校正算法(3)实现视频中的实时校正4.研究难点及解决方案(1)如何设计有效的梯形畸变校正算法在梯形畸变校正算法中，数学模型的准确性和算法的实用性是两个主要方面。我们需要通过合理的数学模型来解决数学问题，并使用实用的算法来处理图片。此外，立体视觉技术可以帮助我们矫正图像的纵向畸变，但我们需要解决其带来的坐标重映射问题。(2)如何在实时视频中实现梯形畸变校正实现数字图像梯形畸变校正的基本难点之一是实时图像处理。采用多线程或GPU并行处理等方法可以高效地解决这个问题。然而解决技术细节还需要更深一步的研究。5.研究计划(1)第一阶段（第1周-第6周）：理论分析数学模型并确定校正算法(2)第二阶段（第7周-第10周）：基于OpenCV开发算法并测试(3)第三阶段（第11周-第13周）：实现算法优化和实现，在实时视频中进行测试(4)第四阶段（第14周-第15周）：总结报告并准备答辩6.参考文献[1]LiuY,LiH,ZhouJ,ChenK,WuN,LiK.CameraCalibrationforFish-EyeLenswithTwo-StageMethod.IEEEAccess.2019;7:25029-25037.doi:10.1109/ACCESS.2019.2907690[2]Zong,X.,Gao,X.,Yan,Y.andGuo,J.,2017.Analgorithmfortrapezoidaldistortioncorrectionofsphericalimagedataofhemisphericalcamera.Sensors,17(3),p.525.[3]Wei,Y.,He,Q.,&Zhu,X.(2019).Afastandstablealgorithmfortrapezoidaldistortioncorrection.JournalofTestingandEvaluation,47(5),4388-4395.