图像校正

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数学图像处理实验校正畸变
数学实验报告,第六章:图像畸变校正 一、实验目的与要求让学生了解数字图像的数学表达及相关概念,通过实验加深对数学在相关学科的应用认识,培养学生的实际操作能力,并引导他们建立基础学科在处理具体问题时方法上的联系。
优化图像校正程序的MATLAB编写方法
利用MATLAB编写图像校正程序,有效解决倾斜图像的问题。技术实现利用矩阵变换和像素重新分配,确保图像校正效果显著。
MATLAB中LANDSAT 7图像的大气校正
展示了如何使用MATLAB对LANDSAT 7图像的第5波段进行大气校正,将图像的DN值转换为辐射率和反射率。具体步骤包括使用增益和偏置方法转换为辐射率(L),以及使用光谱辐射度缩放方法转换为辐射度(Lsrc)。最后,将辐射率(L)转换为反射率(rho),这些步骤在MATLAB中的实现可通过修改应用代码完成。
使用Matlab实现图像梯形校正的方法
Matlab实现图像梯形校正的方法包括投影变换,特别适合初学者,附带测试图片。
基于MATLAB的农机导航图像倾斜校正
利用MATLAB对农机自动导航车辆采集的图像进行倾斜校正,可以有效提升图像处理和分析的精度。该方法通过图像处理算法识别图像中的倾斜角度,并利用MATLAB的图像变换函数对图像进行旋转,从而实现图像的自动校正。
校正VINS姿态估计器累积误差的图像矩阵MATLAB代码验证
为了纠正VINS姿态估计器的累积误差,对apriltags2_ros进行了特定验证。这一验证也可以独立作为视觉里程计(VO)使用。主要贡献包括:1. 修改了英特尔Realsense d435i相机的配置文件;2. 将输出与VINS-Mono一致的车体框架姿态发布为主题“/tag_detections”,而不是标签框架到相机框架的变换矩阵;3. 发布了类型为“nav_msgs::Odometry”的主题“/tag_Odometry”,可在RVIZ中可视化;4. 发布了类型为“nav_msgs::Path”的主题“/path”,也可在RVIZ中可视化。更多详细信息,请参阅我的博客。
MATLAB 7.x图像处理中的显示器校正技术
在MATLAB 7.x图像处理中,显示器校正技术是一项关键工作。该技术涉及调整不同灰度级的显示效果,通过变换曲线s=cr以及不同值的应用(如=25.0、=10.0等),来优化图像输出结果。这些调整能够显著提升图像的视觉质量和精度。
模糊自校正PID程序
提供一个用于控制系统的模糊自校正PID Matlab程序。该程序性能稳定,是控制领域的常用策略,供大家参考使用。
matlab编程-视角控制校正
matlab编程-视角控制校正。此示例简要展示如何控制平面图像的透视效果,通过调整四个角的视角。
数字图像处理中的Matlab函数优化噪声估计、白平衡及Gamma校正
数字图像处理领域中,Matlab提供了一些实用的函数,涵盖了噪声估计、白平衡和Gamma校正等关键技术。