[发明专利]基于改进TPS模型的凝胶图像校正算法

权利要求书

1.基于改进TPS模型的凝胶图像校正算法，其特征是，包括以下步骤：

步骤一：对比失真图像与模板图像获得形变程度系数β和失真图像的列数nclm，通过引入高度校正系数得到“笑脸”形变模型；

步骤二：获取失真图像与模板图像中n对相应失真图像标记点坐标ipts和模板图像标记点坐标opts，利用“笑脸”形变模型对坐标ipts进行变换得到标记点坐标Sipts；

步骤三：利用标记点坐标Sipts和模板图像标记点坐标opts，获得TPS形变模型的未知参数w_i,a₀,a_x,a_y,其中，i＝1…n；

步骤四：建立与失真图像尺寸大小相等的灰度值为零的图像wimg，对其坐标进行“笑脸”形变和TPS形变；

步骤五：根据失真图像与模板图像坐标间的对应关系，将模板图像的灰度值赋给灰度值为零的图像wimg；赋值后得到的图像wimg就是校正后的图像。

2.如权利要求1所述的基于改进TPS模型的凝胶图像校正算法，其特征是，所述“笑脸”形变模型为：

U＝X

V=Y+β·100[-4nclm2(X-nclm2)2+1]Hscale]]>

其中，高度系数：

Hscale=100·β+nclmnclm]]>

式中，(X,Y)为待形变的坐标，其中，X为行坐标，Y为列坐标，(U,V)为(X,Y)经过“笑脸”形变后的坐标，其中，U为行坐标，V为列坐标，nclm为列数，β为形变程度系数。

3.如权利要求1所述的基于改进TPS模型的凝胶图像校正算法，其特征是，所述步骤一中，参数形变程度系数β通过对比失真图像与模板图像获得；列数nclm可通过图像处理函数获得。

4.如权利要求1所述的基于改进TPS模型的凝胶图像校正算法，其特征是，所述步骤二中，通过图像处理函数获得失真图像中的标记点坐标

ipts＝(x_i,y_i),i＝1,...,n

模版图像中的标记点坐标：

opts＝(X_i,Y_i),i＝1,...,n。