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利用OpenCV3.4.2实现TPS薄板样条模型的图像几何校正

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简介：
本研究基于OpenCV 3.4.2框架，采用TPS（Thin Plate Spline）模型进行图像的非刚性变换和几何校正，以提高图像处理精度与效果。 基于estimateTransformation类进行的图片修补还原，在测试前需要根据自己的属性配置修改opencv.props文件。首先利用SIFT算子进行两幅图的特征点匹配，然后采用TPS算法实现图像还原。最后将处理后的图像与原图再做一次SIFT匹配，以验证效果。如果有疑问可以一起讨论交流学习。

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  • 利用OpenCV3.4.2实现TPS薄板样条模型的图像几何校正
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    本研究基于OpenCV 3.4.2框架，采用TPS（Thin Plate Spline）模型进行图像的非刚性变换和几何校正，以提高图像处理精度与效果。 基于estimateTransformation类进行的图片修补还原，在测试前需要根据自己的属性配置修改opencv.props文件。首先利用SIFT算子进行两幅图的特征点匹配，然后采用TPS算法实现图像还原。最后将处理后的图像与原图再做一次SIFT匹配，以验证效果。如果有疑问可以一起讨论交流学习。
     
  • 薄板样条Python代码-TPS变形：薄板样条函数的实现
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    本项目提供了一套使用Python语言编写的薄板样条（Thin Plate Spline, TPS）算法代码，旨在实现二维空间中的非刚性配准和图像变形。 薄板样条（TPS）在Python中的实现可以替代原有的MATLAB代码。使用此功能的方法是通过`tps.find_coefficients`获得系数，之后可以通过将源面转换为变形表面来应用这些系数，方法是调用`tps.tps.transform`函数。或者也可以直接利用快捷方式`tps.TPS`（请参见下面的示例）。该实现同时支持二维和三维点，并且需要确保输入的数据格式正确：即Nx2或Nx3矩阵形式。 例如： ```python samp = np.linspace(-2, 2, 4) xx, yy = np.meshgrid(samp, samp) # 创建源表面，获取均匀分布的控制点 source_xy = np.stack([xx,yy], axis=2).reshape(-1, 2) # 创造变形后的表面 yy[:, [0,3]] *= 2 deform_xy = np.stack([xx, yy], axis=2) ``` 注意，这里的代码片段仅展示了如何构建源面和目标面的示例点集。实际应用中需要使用`tps.find_coefficients()`函数来计算变形参数，并通过`transform()`方法或直接利用快捷方式`tps.TPS()`来进行表面变换操作。
     
  • 利用ENVI进行遥感图像的几何校正
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    本教程详细介绍了使用ENVI软件对遥感图像实施几何校正的方法与技巧，旨在提高影像数据的精确度和实用性。 在ENVI5.2版本中进行遥感影像几何校正的实验项目名称为“遥感图像的几何校正”。该实验旨在让学生掌握自定义坐标系的方法，并加深对地图学坐标系的理解。 ### 实验内容 1. 几何校正前的数据准备。 2. 介绍几何校正的具体方法和步骤。 ### 实验步骤 （1）通过主菜单选择“File>Open Image File”来打开文件，并将其显示在Display中。
     
  • 薄板样条的MATLAB与C语言实现-ThinPlateSplines:n维薄板样条算法
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    本项目提供了一套n维薄板样条插值算法的实现方案，包括MATLAB和C语言版本。ThinPlateSplines是用于平滑数据点集之间过渡的有效工具，在图形学及机器学习领域有着广泛应用。 薄板样条（Thin Plate Spline, TPS）在Matlab中的实现涉及到了一个名为`ThinPlateSpline`的类或函数。目前该方法计算完整的插值内核，虽然不稀疏但更新成本较高。然而，在许多应用场景中，内核只需一次性计算后便可多次重复使用。 以下是示例代码： ```matlab t = ThinPlateSpline; [yy,xx] = meshgrid(linspace(1,512,5), linspace(1,512,5)); t.SourceSpaceKnots=[xx(:) yy(:)]; % 促使内核计算 [yy,xx]=meshgrid(1:512, 1:512); t.SourceSpaceQuery = [xx(:) yy(:)]; % 可能会多次重复使用以进行查询操作 D.DestSpaceKnots=perturb(s); % 快速更新方法 r=map(t); ``` 在C语言中，需要包含一个头文件`tps.h`来实现相关的功能。
     
  • 薄板样条Matlab代码-Thin-Plate-Spline-Warp: 实现薄板样条翘曲
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    本项目提供了一套完整的Matlab代码实现薄板样条（Thin Plate Spline, TPS）翘曲算法，适用于图像配准和变形分析等领域。通过TPS技术，能够灵活地对二维数据点进行非线性插值与形态变换，广泛应用于计算机视觉、医学影像处理等多个领域。 薄板样条的MATLAB代码是由YangYang对Python版本进行了重新实现，专门用于处理3D数据集中的薄板花键翘曲问题。
     
  • 基于分段校正的图像几何校正算法(Matlab实现)
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    本研究提出了一种创新的分段校正方法，用于改善图像中的几何失真问题。通过MATLAB编程实现了该算法，并展示了其在提高图像质量方面的有效性。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：图像几何校正算法_采用分段校正方法对图像进行校正_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系作者获取指导或更换版本。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 利用Matlab编写实现图像几何校正的栅格控制方法程序
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    本项目采用MATLAB语言开发，旨在通过栅格控制技术实现图像的几何校正，有效提升图像质量与准确性。 实验内容是给定一个栅格图像及其变形后的版本，请首先确定各栅格交叉点的位移，然后采用控制栅格的方法编写实现图像几何校正的程序。在进行实验检查时，需要读入变形后的图象，并输出显示经过校正后的图象。测试用的图片为point.bmp, point_sp.bmp, tiger_sp.bmp。该代码是参考了一些其他人的工作综合完成的，但由于时间紧迫和经验不足等原因，目前代码比较混乱，请见谅。
     
  • 利用IDL进行函数几何校正，遥感与几何校正>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。
     
  • 基于薄板样条的图像配准 MATLAB 代码
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    本MATLAB代码利用薄板样条技术实现图像配准，适用于医学影像处理和计算机视觉领域，能够有效提高图像对齐精度。 基于薄板样条的图像配准MATLAB代码已经过测试并能正常运行。
     
  • MATLAB.zip_FFT图像复原_dwt增强_几何校正报告_图像几何校正_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。