Некоторые методы коррекции данных в системах компьютерного зрения:

• Коррекция дисторсии с использованием модели камеры. 1 Метод основан на применении математической модели камеры для компенсации геометрических искажений, которые возникают при оптической записи изображения. 1 Процесс коррекции начинается с калибровки камеры, в ходе которой определяются параметры модели, включая коэффициенты искажения. 1
• Коррекция дисторсии на основе обработки изображений (метод авто-калибровки). 1 Метод ориентирован на применение алгоритмов обработки изображений для обнаружения и коррекции геометрических искажений без явного использования модели камеры. 1 Подходит для сценариев, где сложно или невозможно точно описать оптические характеристики камеры или когда они динамически изменяются. 1
• Методы глубокого обучения, в частности нейронные сети, для обнаружения и коррекции дисторсии. 1 Нейронные сети обучаются на больших наборах данных изображений с предварительно известными параметрами дисторсии, что позволяет им эффективно обобщать и корректировать дисторсии на новых изображениях. 1
• Фильтрация. 5 Применяется для снижения уровня шума в изображении путём сглаживания вариаций и искажений. 5 Некоторые распространённые фильтры включают гауссовы фильтры для размытия и медианные фильтры для удаления шума типа «соль и перец», который выглядит как случайные белые и чёрные пиксели. 5
• Обнаружение краёв. 5 Используется для определения границ объектов на изображении путём обнаружения резких изменений в интенсивности пикселей. 5
• Пороговая обработка. 5 Заключается в преобразовании полутонового изображения в двоичное путём установки порогового значения. 5 Пиксели, которые находятся выше порога, становятся белыми (1), а те, что ниже, — чёрными (0). 5