非重叠校准

介绍了基于镜像金字塔和非重叠校准方法的视频拼接系统，解决了市场上全景相机无法在非零视差角下无缝拼接靠近相机物体的问题。传统的实时拼接技术需要几何形状信息和手动查找重叠区域特征点，而提出了一种通过标定创建镜像全景实时拼接系统的方法。新方法通过简单的四个固定校准图案完成校准，有效解决了狭窄重叠区域的问题。文章还讨论了实时视频拍摄中捕捉特写镜头的重要性。

Matlab集成的C代码用于自动校准非重复扫描固态LiDAR和摄像头系统。该系统已在Ubuntu 16.04和Ubuntu 18.04上进行过测试，依赖ROS 3.2.5、PCL 1.8、Python 2.X/3.X、OpenCV Python（版本>=4.0）、科学计算库Scikit-Learn、Transforms3D、PyYAML和Mayavi（可选，用于调试和可视化）。安装步骤包括下载存储库及其子模块，编译并安装normal-diff分段扩展，以及使用ROS工具简化校准数据收集过程。

在使用目录中的函数测试库验证软件时，Matlab开发的智能校准软件能够自动进行校准。

在重叠保存方法中，输入数据块大小为N=L+M-1，DFT和IDFT的长度为L。每个数据块由前一个块的最后M-1个数据点和L个新数据点组成，形成一个长度为N的数据序列。为每个数据块计算一个N点DFT。通过附加L-1个零来增加FIR滤波器的脉冲响应长度，并且一次计算并存储序列的N点DFT。第m个数据块的N点DFT的乘法产生：Ym(k)=h(k)Xm(k)。由于数据记录的长度为N，Ym(n)的前M-1个点被混叠破坏，必须丢弃。Ym(n)的最后L个点与线性卷积的结果完全相同。为避免混叠造成的数据丢失，保存每条数据记录的最后M-1个点，这些点成为后续记录的前M-1个数据点。为了开始处理，第一条记录的第一个M-1点被设置为零。给出了来自IDFT的结果数据序列，其中前M-1个点由于混叠而被丢弃。

研究探索了在Matlab环境下进行鱼眼镜头的校准方法，以优化图像处理和视觉识别的准确性。

这个项目包含两个函数：vec2frames 和 frames2vec。vec2frames 函数通过索引将信号划分为重叠的帧，并可选择应用窗口；frames2vec 函数则通过加权重叠相加合成将帧转换回信号。此外，还提供一个演示脚本来展示这些功能的应用。

matlab编程-重叠添加技术的循环转换方法。利用循环卷积执行重叠添加过程。

该项目提供了用于X射线成像系统几何校准的Matlab实现方法和算法，灵感源自于Li、新华、张大和Bob Liu的研究成果。安装方法包括将函数文件（solveGeo.m）拖入项目或添加至Matlab函数搜索路径。使用示例可通过查看提供的示例了解脚本的具体操作。该函数能够输出在探测器坐标系中x射线焦点位置（以像素为单位）x、y和z的三个值，对于加载校准体模特征的3D坐标特别有用。

DirLOT 工具箱提供了一套 MATLAB 类，用于处理方向重叠正交变换 (DLOT)。DLOT 是一种信号处理技术，可用于图像压缩、去噪和其他应用。

MATLAB（R）的HMD校准工具箱关键在于保证用户能够正确视觉到头戴式光学显示器（OST-HMD）。该工具提供了基于眼定位和直接线性变换的核心功能，同时分享了实验评估方案。使用方法简单，在MATLAB控制台键入\"main\"即可查看校准结果。对于自定义校准需求，建议参阅相关功能文件。