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几何矫正.cpp

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简介:
《几何矫正》是一段C++程序代码,专注于处理图像和数据中的几何失真问题,通过算法实现精确矫正,广泛应用于地图匹配、医学影像分析等领域。 几何校正适合处理较大的图片,并且只能读取8位的RAW图像,适合新手使用。

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客服
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  • .cpp
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    《几何矫正》是一段C++程序代码,专注于处理图像和数据中的几何失真问题,通过算法实现精确矫正,广泛应用于地图匹配、医学影像分析等领域。 几何校正适合处理较大的图片,并且只能读取8位的RAW图像,适合新手使用。
  • SuperMap地图数据的与配准
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    本文介绍了如何使用SuperMap软件进行地图数据的几何矫正和配准技术,以提高空间数据精度和实用性。 本段落详细介绍SuperMap地图数据的几何校正与配准操作方法,涵盖单图层配准、参考图层配准及批量配准等内容,旨在帮助初学者掌握超图开发技术和使用技巧。
  • Gamma_Gamma_Gamma_图片_
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    Gamma Gamma Gamma矫正是一种专业的图像处理技术,主要用于调整和优化照片或数字图像的颜色平衡、对比度及清晰度。通过精细调节Gamma值,这项技术能够显著改善图像质量,使色彩更加自然,细节更为丰富,广泛应用于摄影后期制作与专业图像编辑中。 对图像进行gamma矫正时,可以将gamma值分别设置为0.5和2。此外,还可以直接提高图像的亮度。
  • 双经度_畸变_
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    双经度矫正_畸变矫正_是一种用于地理信息系统和遥感图像处理的技术方法,旨在纠正由于投影或传感器原因导致的地物位置偏移与形变问题,提高数据精度。 双经度校正方法结合了代码及论文中的理论推导,在鱼眼镜头畸变图像的校正方面表现出良好的效果。
  • 源代码
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    《几何纠正源代码》是一套用于图像处理和地理信息系统中的算法集合,主要用于修正遥感图像或地图文件中的几何失真问题。该源代码提供了一种有效的方法来提高数据精度和准确性,在土地利用、环境监测等多个领域有着广泛的应用价值。 该代码利用GDAL 1.4.2库实现遥感图像的几何校正、图像配准等功能,并在VS 2010环境中进行开发。
  • 利用IDL进行函数,遥感与>IDL
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    本文章介绍了如何使用IDL(Interactive Data Language)编程语言对遥感图像中的函数进行几何校正的方法和技术。通过精确调整图像数据的位置和投影方式,确保所处理的影像具有正确的地理参考信息,以提高数据分析准确性。 IDL、几何校正、遥感影像、控制点。通过IDL调用ENVI的do it函数进行几何校正,需要准备控制点文件,适用于初学者学习参考。
  • 遥感影像的
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    遥感影像的几何校正是指通过数学方法和技术手段纠正卫星或航空摄影图像中的位置偏差和变形,使之与实际地理坐标相匹配的过程。 几何校正是遥感图像处理中的一个关键步骤,其目的是消除由于拍摄过程中传感器移动、地球曲率、大气折射等因素导致的图像几何变形,使图像上的地物位置与真实地理位置相匹配。这一过程对于确保遥感数据的准确性和后续分析的有效性至关重要。 在遥感领域,几何校正通常分为以下几个步骤: 1. **图像预处理**:对原始图像进行一些基本处理,如辐射校正,以消除光照变化和大气条件对图像的影响,使不同时间或地点获取的图像具有可比性。 2. **控制点选取**:几何校正需要已知地理坐标的控制点。这些点可以在图像上明显识别,并且在参考地图或其他高精度数据中也有对应的位置。选择时应覆盖整个区域以确保全局准确性。 3. **坐标转换模型**:根据选定的控制点,选择合适的坐标变换模型(如仿射变换、多项式变换或RPC模型)来建立输入和输出图像像素之间的关系。 4. **参数估计**:利用控制点通过最小二乘法等方法求解坐标转换参数。这些参数用于指导如何调整原始图像中的每个位置。 5. **图像重采样**:根据新计算的坐标关系,对原始图像进行重新取样,并将像素值赋给新的正确位置。 6. **校正后处理**:为了提高质量,可能需要执行一些额外步骤(如边缘修复、噪声去除等),以解决可能出现的问题。 通过对比经过几何校正和未校正的影像文件可以直观地看到差异并评估效果。这些图像还可以用于教学或研究目的,帮助理解几何校正的过程及其重要性。 遥感影像的几何校正是一个复杂过程,涉及多种数学模型和技术。掌握相关知识对于理解和应用遥感数据至关重要,特别是在地理信息系统、土地覆盖分类和环境监测等领域中更为关键。通过不断学习与实践,可以更有效地利用这些图像来获取并分析地球表面的信息。
  • MATLAB图像
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    本教程深入介绍如何使用MATLAB进行图像矫正,涵盖几何变换、透视校正等技术,并提供实际代码示例。适合初学者和进阶用户学习。 使用MATLAB编写图像校正程序,该程序能够有效纠正倾斜图像的问题。
  • MATLAB.zip_FFT图像复原_dwt增强_报告_图像_边缘检测报告
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    本项目为MATLAB应用实践报告,涵盖FFT图像复原、DWT增强及图像几何校正等技术,深入探讨边缘检测方法和几何校正技巧。 以下是实验的描述: 1. 实验2:绿叶变色 2. 实验3:图像数字化显示 3. 实验4:图像类型转换 4. 实验5:对比度增强 5. 实验6:直方图均衡化和规定化 6. 实验7:噪声添加及空域滤波 7. 实验8:边缘增强与检测 8. 实验9:彩色图像增强,FFT、DCT、DWT变换及压缩 9. 滤波器实验 10. 实验20:运动退化和维纳波复原 11. 实验21:图像的几何畸形校正 这些实验包括了代码实现与报告撰写。
  • ENVI的与影像拼接
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    本教程详细介绍了如何使用ENVI软件进行几何校正和影像拼接的技术流程,帮助用户掌握遥感图像处理的关键步骤。 ENVI几何校正及影像镶嵌包括两种方式:一种是将基于像元的图像进行镶嵌;另一种是对应用了地理坐标系的图像进行镶嵌。