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侧扫声纳图像几何失真的分析与校正方法

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简介:
本文探讨了侧扫声纳成像中的几何失真问题,并提出了一种有效的分析和校正方法,以提高海底地形图的准确性和可靠性。 针对侧扫声纳系统图像中的几何失真问题,通过拖鱼坐标系的七参数模型分析了侧扫声纳系统的姿态、速度、升沉以及声线弯曲对成像的影响,并建立了相应的改正模型,包括拖鱼姿态改正、船速和升沉改正及声线弯曲改正。研究结果表明:所建立的模型能够有效改善图像中的几何形变,误差较小,对于水下目标探测具有一定的理论与实践意义。

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    本文探讨了侧扫声纳成像中的几何失真问题,并提出了一种有效的分析和校正方法,以提高海底地形图的准确性和可靠性。 针对侧扫声纳系统图像中的几何失真问题,通过拖鱼坐标系的七参数模型分析了侧扫声纳系统的姿态、速度、升沉以及声线弯曲对成像的影响,并建立了相应的改正模型,包括拖鱼姿态改正、船速和升沉改正及声线弯曲改正。研究结果表明:所建立的模型能够有效改善图像中的几何形变,误差较小,对于水下目标探测具有一定的理论与实践意义。
  • imageCorrectForm.rar_matlab获取坐标__建系__多项式
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    本资源提供了一种利用MATLAB进行图像几何校正的方法,通过建立图像坐标系统来修正因多项式模型导致的图像失真问题。 建立几何畸变模型以实现畸变矫正。通过获取模板图像的坐标值来求取变换模型参数,并计算出变换多项式的系数。
  • 基于(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
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    图像失真校正是指通过软件或硬件技术手段对拍摄、传输过程中产生的几何变形、模糊等视觉误差进行修正,以恢复图像的真实形态和清晰度。 图像畸变矫正的Matlab实现代码可以直接运行。包含实验原图和效果图。
  • ENVI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。
  • MATLAB.zip_FFT复原_dwt增强_报告__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。
  • 遥感影
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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。
  • 快速光学畸变
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    本段介绍一种高效算法,专门用于迅速纠正光学图像中的几何畸变问题,提升图像质量与精度。 描述了一种基于空间坐标变换的几何畸变校正算法,能够有效处理径向畸变和透视畸变等问题;此外,通过分片技术降低了多项式的次数,从而提高了计算效率。
  • 基于MatlabRadon变换
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    本研究利用MATLAB开发了一种基于Radon变换的算法,实现对图像进行精确的几何校正,以提升图像质量与分析精度。 基于雷登变换的图像几何校正代码(Matlab)提供了一种有效的方法来调整图像中的几何失真。这种方法利用了雷登变换的强大功能,能够精确地对齐图像并纠正各种类型的扭曲和变形问题。 为了实现这一目标,首先需要导入原始图像,并对其进行预处理以便更好地应用雷登变换算法。接下来的关键步骤是计算适当的转换矩阵,该矩阵决定了如何重新排列像素以补偿几何失真。最后一步是对校正后的图像进行后处理优化,从而提高最终输出的质量和清晰度。 整个过程中涉及到了复杂的数学运算和图形操作技术的应用,使得基于雷登变换的图像几何校正是一个既富有挑战性又充满趣味性的领域研究方向。
  • (附程序和源码)
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    本书或资料深入浅出地讲解了图像几何校正的基础理论与方法,并提供了详细的程序实现代码和源码,便于读者理解和实践。 这段文字描述了一个用于影像几何校正的全面版本,并提供了不同精度级别的模型以及C#源码供参考。