數(shù)字圖像處理-畸變校正-文庫吧資料
2025-06-24 03:53本頁面
【正文】 若能得到參數(shù)的估計，問題就可以解決了。 (x,y)的坐標變換(地址映射),然后令： 為參數(shù)向量。設[f(x,y)]是原圖，[f(u,v)]是發(fā)生畸變后的圖像。幾何畸變的校正要使用幾何（坐標）變換，包括平行移動、旋轉(zhuǎn)、擴大縮小等簡單的變換。即利用地址映射關(guān)系為校正圖空間上的每一個點找到它們在畸變圖空間上的對應點。桶形畸變校正一般步驟：（1）找出畸變圖對稱中心，將畸變圖代表的地址空間關(guān)系轉(zhuǎn)換為以對稱中心為原點的空間關(guān)系。%顯示處理后的圖像6圖像幾何畸變校正算法介紹對于畸變的光學系統(tǒng)，畸變空間中的直線在像空間中一般不再是直線，而只有通過對稱中心的直線是例外。 %生成一個與原圖像矩陣有相同維數(shù)的矩陣gfor y=2:h1 %剔除圖像矩陣最外一層的點，處理可以被模板包含的點 for x=2:w1 for j=1:k g(y,x,j)=pick_tem(b,x,y,j,tem_n)。 %將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為雙精度[h,w,k]=size(b)。endfunction faintness(pic,tem_n) %pic代表處理的圖片的路徑，tem_n代表采用第幾種模板a=imread(pic)。在Matlab中的算法實現(xiàn)為：function pic_tem = pick_tem(b,x,y,j,tem_n) % b是一個三維矩陣，j 是代表第幾層矩陣%tem_n代表模板號0代表采用第一種模板，1代表采用第二種模板if tem_n==0 %第一種模板 %返回二階微分處理后的值pic_tem=5*b(y,x,j)(b(y,x1,j)+b(y+1,x,j)+b(y1,x,j)+b(y,x+1,j))。由于模板是一個3階矩陣，所以模板處理不了圖像矩陣邊緣的點。用模板表示則是，模板中心點就是要處理的像素點。寫成圖像處理運算模版的形式就是。最簡單的各向同性微分算子是拉普拉斯微分算子。在感應灰度變化方面，二階微分比一階微分更具敏感性，尤其是對斜坡漸變的細節(jié)。反映數(shù)據(jù)變化的數(shù)學手段可以采用微分算子。 %顯示處理過的圖像注釋：a ——— 要處理的圖像矩陣，是一個三維矩陣pic ——— 要處理的圖像的路徑 k ——— 要處理的第幾個基色矩陣，3分別代表R、G、B d ——— 向量，它的值是要拉伸的像素值中的最大值，0~255之間5 圖像模糊校正算法介紹圖像的灰度變化情況可以表現(xiàn)為一曲線。 endendc=uint8(b)。 % 拉伸處理 if bm255 %將所有值大于255的點都設為255 bm=255。 %取圖像矩陣的行列數(shù)fr=255/d。 %提取指定圖像到矩陣ab=double(a)。對每一個x ，x在[a,b]上，x*(ca)/(ba)，而所有的y，y在區(qū)間[b,c]上，y=c，c=255。那么要做的是把代表基色B的矩陣的數(shù)據(jù)拉伸，使得區(qū)間[a,b]擴大為區(qū)
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