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MATLAB梯形失真矫正源码(matlab源码之家)

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简介:
本资源提供了一套基于MATLAB的梯形失真矫正代码,适用于图像处理和信号分析中的几何失真校正需求。在matlab源码之家平台可获取详细教程与示例。 基于MATLAB的量化投资程序适用于初学者参考,本人能力有限,错误之处敬请谅解。这是一份关于梯形失真矫正的MATLAB源码,可以用来学习实际项目的案例。

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客服
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  • MATLAB(matlab)
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的梯形失真矫正代码,适用于图像处理和信号分析中的几何失真校正需求。在matlab源码之家平台可获取详细教程与示例。 基于MATLAB的量化投资程序适用于初学者参考,本人能力有限,错误之处敬请谅解。这是一份关于梯形失真矫正的MATLAB源码,可以用来学习实际项目的案例。
  • MATLAB 畸变图
    优质
    本段MATLAB代码旨在提供一套高效的方法来检测并校正图像中的几何畸变。适用于科研和工程应用中需要精确图像分析的情景。 畸变图形矫正的MATLAB源码以及贝叶斯方法的相关内容。
  • MATLAB图像版本
    优质
    本资源提供一套完整的MATLAB代码,用于实现图像矫正功能,适用于各种图像处理需求。通过调整和校正图像几何失真,优化视觉效果及后续分析准确性。 这是一段优秀的图像矫正代码实例。最初为一个项目编写,在实际应用中的校正效果非常出色,并提供了两种不同的校正方法,两者都非常实用。希望这段源码能够对您有所帮助!请放心下载,绝对物超所值!
  • 技术
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    桶形失真矫正技术是一种用于摄影和图像处理的方法,旨在修正广角镜头拍摄时产生的边缘变形现象,使画面更加自然真实。 一个很好的桶形畸变校正程序,包含了一些重要的代码,自己研究一下可以看懂,这对学习畸变知识有很大帮助。
  • 图像
    优质
    图像失真矫正是指通过数字处理技术修正拍摄或传输过程中产生的各种变形、扭曲问题,以恢复图像的真实形态和清晰度。 本段落介绍了图像畸变校正算法,并包含了MATLAB源代码以及双线性插值算法的源代码。
  • DLT算法MATLAB-平面投影: Correcting Planar Projective Distortion
    优质
    本项目提供了一套基于DLT(Direct Linear Transformation)算法的MATLAB代码,用于有效纠正图像中的平面投影失真问题。通过精确计算和应用变换矩阵,改善图像质量。 我们的目标是消除在课堂上详细讨论过的平面透视变形。 使用数码相机拍摄CISE建筑物墙壁的图像。 确保从倾斜的角度进行拍摄,以使图像包含足够的失真。 接下来的任务是在MATLAB中开发代码: (i)利用课堂上介绍的线性算法(称为DLT),来矫正这种平面透视失真; (ii)通过同一摄像机中心生成两个新的视角图,对CISE建筑物墙壁的透视图进行一些有趣的操作。 请注意,这两个新视图之间的映射关系为单应性。
  • MATLAB 畸变
    优质
    本项目提供一套MATLAB脚本和函数,用于图像处理中的畸变矫正。通过输入原始图像及相机参数,可自动校正几何畸变,恢复清晰画面。适用于摄影测量、机器视觉等领域。 可以将有畸变的相机照片矫正为正常的无畸变图像。
  • MATLAB程序
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    本程序利用MATLAB实现图像处理中的桶形失真校正功能,适用于摄影、光学设计等领域,帮助用户恢复图片的正常几何形态。 此程序已试运行过并可以正常工作,但需要确保你要矫正的图像像素为偶数乘以偶数,例如640x480,不能是751x480等包含奇数的情况。如果出现奇数,则需将其另存为偶数相乘的结果。
  • MATLAB程序-其它文档类资
    优质
    本资源提供了一套利用MATLAB实现的桶形失真校正程序,适用于图像处理和计算机视觉领域中的镜头畸变矫正。该工具能够有效改善图片或视频的质量,提高成像精度。 桶形失真是一种常见的光学成像问题,在使用广角镜头拍摄时尤为明显。这种现象会导致图像边缘相对于中心部分呈现向外弯曲的形状,类似于桶侧面的样子。在MATLAB中可以通过一系列图像处理技术来纠正这一缺陷。 为解决这个问题,本段落档提供了一个程序作为解决方案。其主要步骤如下: 1. **读取图像**:首先使用`imread`函数导入需要矫正的图片,并确保该图像是偶数像素宽和高(如320x240),因为奇数尺寸可能会导致问题。如果原始图像不符合要求,可以利用`imresize`函数调整其大小。 2. **分析失真模型**:桶形失真是由于镜头光学系统设计不完善造成的。我们可以通过创建一个数学模型来描述这种现象,并使用多项式等方法进行校正。在MATLAB中,这通常需要自定义的函数或现有的`distort`函数。 3. **生成矫正映射**:基于上述分析的结果,为每个像素计算一个新的坐标位置,这些新坐标代表失真被修正后的图像中的对应点。通过遍历所有像素并应用相应的数学模型来实现这一点。 4. **执行矫正操作**:利用MATLAB的`imwarp`或`imtransform`函数将原始图象的像素映射到新的坐标系统中,从而获得校正过的图片。 5. **保存结果**:最后使用`imwrite`命令把处理后的图像存储起来以备后续查看或者进一步分析。 提供的代码包里包含了一系列用于执行上述步骤的具体脚本或功能模块。用户可以根据自己的需求调整这些函数来适应不同的输入和应用场景。为了有效地利用这个程序,建议读者熟悉MATLAB的图像读取、几何变换以及色彩空间转换等基础操作,并且对光学畸变理论及矫正原理有所了解。 通过学习并应用该桶形失真校正程序,用户不仅能够掌握基本的图片修正技术,还能更深入地理解如何在实际项目中运用MATLAB解决复杂的成像问题。
  • MATLAB颜色偏差
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    这段MATLAB代码提供了一套实现图像颜色校正的功能,能够有效减少和修正不同显示设备间产生的颜色差异,确保色彩的一致性和准确性。 使用MATLAB编程对给定的图像进行色彩平衡处理。假设已知位于图像中的某个像素点坐标,由于图像出现了色偏现象,该像素呈现出明显的红色特征。因此,在完成色彩平衡处理后,我们期望石头能够恢复其原本的灰色特性。