多项式校正

一种基于分段多项式拟合的基线校正方法[发明专利]

专利名称：一种基于分段多项式拟合的基线校正方法专利类型：发明专利
发明人：夏果,张继尧,史书明,陈迪虎,裘桢炜,洪津
申请号：CN201711407564.7
申请日：20171222
公开号：CN108287137A
公开日：
20180717
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及光谱测量分析技术领域，具体涉及一种基于分段多项式拟合的基线校正方法。

包括以下步骤：使用光电传感器接受光谱数据，将采集点从0开始进行编号处理，然后对光谱数据进行降噪处理和分段处理，对于无峰区域采用多项式拟合得到基线，对于有峰区域进行多步优化处理得到基线，最后对分段基线进行拼接，将基线从输入光谱中减去，完成基线校正。

本发明具有误差小，不需要额外的试剂和设备，能够对多种特殊峰型进行处理，适用性强。

申请人：必欧瀚生物技术(合肥)有限公司
地址：230088 安徽省合肥市高新区望江西路800号合肥创新产业园D9楼一层至四层
国籍：CN
代理机构：合肥天明专利事务所(普通合伙)
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ENVI遥感图像处理实验教程实验三几何校正(影像、地形图)ok

实验三 ENVI影像的几何校正本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。

遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。

一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正，以及从影像到影像的纠正，后者也称为影像的配准。

遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。

几何纠正包括两个核心环节：一是像素坐标的变换，即将影像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。

本实验将针对不同的数据源和辅助数据，提供以下几种校正方法：Image to Map几何校正：通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程，控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。

地形图校正就采取这种方法。

Image to image几何校正：以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图，通过从两幅图像上选择同名点（GCP）来配准另一幅栅格影像，使相同地物出现在校正后的图像相同位置。

大多数几何校正都是利用此方法完成的。

Image to image自动图像配准：根据像元灰度值自动寻找两幅图像上的同名点，根据同名点完成两幅图像的配准过程。

当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像，使得图上的相同地物不重叠时，可利用此方法进行调整1. 地形图的几何校正（1）打开并显示地形图从ENVI主菜单中，选择file →open image file，打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。

（2）定义坐标从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to map。

在image to Map Registration对话框中，点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。

红外光谱基线校正方法

红外光谱基线校正方法
红外光谱基线校正方法是一种用于消除红外光谱中基线偏移的技术。

红外光谱中的基线通
常是由于仪器漂移、样品背景等引起的，会干扰样品的信号分析和定量分析。

常见的红外光谱基线校正方法包括：
1. 多点基线校正法：在红外光谱的波数范围内选取多个不含有信息的空白区域作为基线参考点，通过插值或线性拟合等方法，将各个波数点上的基线值校正到零基线。

这种方法适用于基线相
对较平直的光谱。

2. 多项式基线校正法：将整个光谱区域分为多个小区域，分别拟合多项式曲线与基线，根据拟
合结果来校正基线。

高阶多项式可更好地适应基线的变化，但也容易引入过拟合问题。

3. 小波变换基线校正法：应用小波变换将光谱分解为不同频率的子谱带，然后通过设置阈值将
子谱带中的基线部分设为零。

这种方法可以根据不同频率的基线变化有选择地进行校正。

4. 自适应基线校正法：根据光谱中信号和噪声的特点，自动确定基线的位置，并通过拟合、插
值等方法实现基线校正。

这种方法能够快速、精确地校正基线，但对光谱峰和噪声的分离要求
较高。

这些方法可以单独使用，也可以结合使用，根据实际情况选择适合的校正方法。

软件校准算法实验报告

软件校准算法实验报告我们的实验目的是研究软件校准算法，通过分析和实验来评估这些算法的效果和优劣，并找到适合特定应用场景的最佳算法。

实验原理：软件校准算法是用来纠正软件中可能存在的误差和偏差的方法。

在实际应用中，由于各种因素的影响，软件的输出结果可能会出现一定程度的偏差。

通过校准算法，我们可以对这些偏差进行校正，提高软件的精度和准确性。

实验步骤：本次实验中，我们选择了几种常用的软件校准算法进行了比较和评估。

1. 线性校准算法：线性校准算法是最简单和直观的一种方法。

它假设软件的输出结果和真实值之间存在一个线性的关系，通过校准公式y = mx + b 对输出结果进行校正。

我们在实验中使用了一组已知的数据和其对应的真实值进行线性拟合，得到了校准公式的参数m 和b。

然后我们将这个公式应用到测试数据上，校正输出结果。

2. 多项式校准算法：多项式校准算法是一种更复杂和灵活的方法。

它不仅能够处理线性关系，还可以应对更复杂的非线性关系。

在实验中，我们使用了二次多项式进行校准。

我们选择了一组已知的数据和其对应的真实值，通过最小二乘法拟合得到了二次多项式的系数。

然后我们将这个多项式应用到测试数据上，校正输出结果。

3. 基于机器学习的校准算法：基于机器学习的校准算法是一种新兴的方法，它利用机器学习模型来对软件进行校准和优化。

在实验中，我们使用了一个简单的神经网络来进行校准。

我们通过一组已知数据的训练，建立了一个神经网络模型。

然后我们将这个模型应用到测试数据上，校正输出结果。

实验结果：通过实验，我们得到了以下结论：1. 线性校准算法在处理简单的线性关系时效果较好，但对复杂的非线性关系无法很好地处理。

2. 多项式校准算法相比线性校准算法，具有更大的灵活性和适应性，能够更好地处理非线性关系。

3. 基于机器学习的校准算法在适当的情况下能够得到更好的效果，但需要大量的训练数据和计算资源来建立和使用模型。

4. 不同的校准算法适用于不同的应用场景。

ENVI遥感图像处理实验教程实验三几何校正(影像、地形图)ok

实验三 ENVI影像的几何校正本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。

遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。

一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正，以及从影像到影像的纠正，后者也称为影像的配准。

遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。

几何纠正包括两个核心环节：一是像素坐标的变换，即将影像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。

本实验将针对不同的数据源和辅助数据，提供以下几种校正方法：Image to Map几何校正：通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程，控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。

地形图校正就采取这种方法。

Image to image几何校正：以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图，通过从两幅图像上选择同名点（GCP）来配准另一幅栅格影像，使相同地物出现在校正后的图像相同位置。

大多数几何校正都是利用此方法完成的。

Image to image自动图像配准：根据像元灰度值自动寻找两幅图像上的同名点，根据同名点完成两幅图像的配准过程。

当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像，使得图上的相同地物不重叠时，可利用此方法进行调整1. 地形图的几何校正（1）打开并显示地形图从ENVI主菜单中，选择file →open image file，打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。

（2）定义坐标从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to map。

在image to Map Registration对话框中，点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。

基于多项式变换的双率最小方差自校正控制

期相等，而且时间上同步的离散时间系统，传统即离散时间系统称为单率系统（ｉｇ－ｔｓｓｍ）ｓｌｒｅｙｔ。ｎｅａｅ双率系统辨识与控制方面已有不少研究成果，分别针对双率系统的模型转换及其辨识和双率系统自适应控制方案ｊ进行细致地分析。现把，
２０ＳｉｅｈＥｇｇ０８ｃ．Ｔｃ．ｎｎ．
计算机率最小方差自校正控制
肖永松丁锋
（江南大学控制科学与工程研究中心，无锡２４２）１１２
摘
要输入输出采样周期相同，而且时间上同步的传统离散时间系统（即单率系统）最小方差控制方法，不适用于输入输出
行反馈；采样间输出估计器仅利用系统双率数据该
Ｊ Ⅱ ｔ］＝Ｅ｛ＹｔｄｌＹ（＋ｄ］。［（）［（＋ｔ）一，ｔ）｝可得到最小方差控制律，
｛（）Ｙｑ）辩识出的参数向量０即参数估计 Ⅱ ｔ，（ｔ｝，
和系统的快采样输入 Ⅱ ｔ来估算采样间输出Ｙｑ（）（ｔ
Ａｔｉ和Ｗｉｅｍｒｓ（ｒｍｔｎａｋ的著名自校正思想加以推ｔ广Ｊ用于研究双率系统最小方差自适应控制问，题。就作者所知，一问题在控制领域没有看到文这
２００７年１Ｏ月８日收到国家自然科学基金（０７０１资金、６５４５）

遥感图像几何校正(较易)

2014-6-16 31
三、几何校正的方案

像元空间坐标变换是按选定的校正函数把原始的数
字影像逐个像元地变换到输出影像相应的坐标上去，
变换方法有2种：

（一）直接校正法
（二）间接校正法
2014-6-16
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（一）直接校正法
从原始图像出发，按一定的换算关系求出变换后的图像。
设任意像元在原始图像和纠正后图像中的坐标分别为(x,y)和
输出纠正数字影像
24

1、准备工作。

收集和分析影像数据、地图资料、大地测量成果、航天器轨道参
数和传感器姿态参数，所需控制点的选择和量测等。 2、原始数字影像输入。按规定的格式将遥感数字影像用专门的程序读入计算机。 3、确定工作范围并裁剪

一般裁剪范围要大于工作范围。

控制点分布均匀，边界、四角要有，以避免图像校正不能满幅，
地形起伏大的区域要多选；所选点在图像上要易辨认且目标较小，如道路的交叉点、河流的分叉处或弯曲处、飞机场等，而且这些特征在研究时间范围内没有变化。
2014-6-16 29

3）地面控制点坐标的确定

可以通过地形图或现场实测获取。地形图与图像获取日期应尽量接近。

TM数据（30米），GPS精度应在10－20米之间； SPOT数据（5－10米）， GPS精度应在亚米级；
更高的校正精度要求，宜用差分GPS来获取坐标。
但使用GPS测量要注意投影问题。GPS使用的是WGS84经纬

度投影，在使用前可能要进行投影转换。

地面控制点的地理坐标必须与投影要求一致，否则会带来较大误差。

(完整word版)遥感图像多项式几何校正原理

多项式几何校正原理:(1) 图像坐标的空间变换有几何畸变的遥感图像与没有几何畸变的遥感图像,其对应像元的坐标是不一样的,如图1右边为无几何畸变的图像像元分布图,像元是均匀且等距分布;左边为有几何畸变的遥感图像像元分布图,像元是非均匀且不等距的分布。

为在有几何畸变的图像上获取无几何畸变的像元坐标,需要进行两图像坐标系统的空间转换。

图1 图像几何校正示意图在数学方法上,对于不同二维笛卡儿坐标系统间的空间转换,通常采用的是二元n次多项式,表达式如下:其中x, y为变换前图像坐标, u, v为变换后图像坐标, aij , bij为多项式系数, n = 1, 2, 3, ⋯。

二元n次多项式将不同坐标系统下的对应点坐标联系起来, ( x, y )和( u, v )分别对应不同坐标系统中的像元坐标。

这是一种多项式数字模拟坐标变换的方法,一旦有了该多项式,就可以从一个坐标系统推算出另一个坐标系统中的对应点坐标。

如何获取和建立二元n次多项式,即二元n次多项式系数中a和b的求解,是几何校正成败的关键。

数学上有一套完善的计算方法,核心是通过已知若干存在于不同图像上的同名点坐标,建立求解n次多项式系数的方程组,采用最小二乘法,得出二元n次多项式系数。

不同的二元n次多项式,反映了几何畸变的遥感图像与无几何畸变的遥感图像间的像元坐标的对应关系, 其中哪种多项式是最佳的空间变换模拟式,能达到图像间坐标的完全配准,是需要考虑和分析的。

在二元n次多项式数字模拟中,从提高几何校正精度的角度考虑,需要兼顾的因素主要有引起几何畸变的原因和产生数学运算误差因素。

归纳起来有三个方面的考虑因素: 一是多项式中n值的选择, n值与几何畸变的复杂程度密切相关。

当n = 1,上述的坐标空间变换成为二元一次多项式,可以进行线性的坐标变换,解决比例尺、中心移动、歪斜等方面的几何畸变, 实用于第2级别以上的遥感数据。

n值的不同选择,可以得到不同的空间变换式,当n≥2,上述的坐标空间变换成为二元非线性多项式,解决遥感器偏航、俯仰、滚动等因素引起的几何畸变。

页眉内容1页脚内容一.遥感图象的几何纠正步骤:1.打开 View # 1、View # 2；2.点主菜单 Session / Tile Viewers ；3.点主菜单的最小化；4.在 View # 1 中装未纠正影像 Wt87_sub2.img :File / Open /Raster layer ...(柵格层)/ 选路径D :\Wt87_sub2.img / Raster Options/ Red :1,Green :2,Blue :3 /OK或者:点快捷键 / Wt87_sub2.img / Raster Options / Red :1,Green :2,Blue :3/OK ；5.在 View # 2 中装已纠正的影像 Ws87_rs.img :点快捷键 / Ws87_rs.img /Raster Options / Red :1,Green :2,Blue :3 /OK ；6.在未纠正影像 Wt87_sub2.img 窗口点 Raster / Geometric Correction (地面控制点编辑器)；7.点 Polynomial (多项式) /OK ；8.用缺省值一次项系数计算,点Close ；9．用缺省项：O E xisting Viewer / OK ；10.在已经纠正好的影像 Ws87_rs.img 的窗口里任意一个地方点一下左键；11.出现已纠正的影像 Ws87_rs.img 的信息: Projection (地图投影为) UTMSpheroid (椭球体参数) KrasovskyUTM (武汉幅带号) 50点OK ；12.对照未纠正影像和已纠正影像找同名控制点；用一次项系数计算，至少找四个控制点，为了便于剔除粗差较大的点及检查，可选 7-8 个控制点，要求控制点均匀分布，最好布在图廓四周，中间内插几个点，总的中误差控制在1个像元内，满足精度要求后做下一步重采样；13.点最上方GeoCorrection Tools对话框中的14. a.选路径D :\给输出文件名b.重采样方法: 邻元法双线性内插任选一种双三次卷积15.在 Output Cell Sizes 处修改重采样像元大小，TM 影像每个像素为30米；16.点OK .；17.在主菜单中打开 Viewer 窗口 Viewer # 3；18.在 Viewer # 3 中装入你已纠正好的影像与原始影像(未纠正和已纠正的)进行比较，看沙湖的铁路线是否已纠正为正北向了。

可能需要建立更高次的多项式对数据进行几何校正

平行的方向会产生一维高程投影差和切向比例畸变。
地面刈幅宽度
地面刈幅宽度 (gsw) 是扫描镜在一次完整的横向扫描过
程中所采集的地面条带宽度. 是传感器系统的总视场角 q
及传感器距地面高度 H的函数. 用如下公式计算:
gsw tan q H 2
2
地面刈幅宽度
总视场角 90的垂直于轨道方向的扫描系统在地平面以上 6000 m 高度时的地面刈幅宽度为12,000 m，计算过程如下：
b) 横向扫描系统引入了垂直于轨道方向的一维高程投影差以及远离星下点引起的切向比例变形和压缩。由于切向比例变形和压缩，地表的
线状特征扭曲为S形。
扫描系统切向比例畸变
在完整的行扫描过程中，横向扫描系统的扫描镜匀速旋转且视场范围为70°-120. 当然，其大小因传感器而异。在扫描过程中，飞机正下方 (星下点) 的地面比边缘离飞机更近一些。因此，由于扫描镜匀速旋转，传感器扫描星下点的地理距离要比影像边缘区
或飞行平台上的星历表 (即数据采集时遥感系统和地球的几何特性参数)来确定和校正. 有时,影像的几何畸变可以通过分析传感器特性和星历表数据来校正.这样的几何畸变包括:
• 地球自转引起的偏斜 , • 扫描系统引起的标称地面分辨率变化, • 扫描系统一维高程投影差, • 扫描系统切向比例畸变.
地球自转引起的影像偏斜
c) 将原始Landsat TM数据向西调整来补偿地球自转的影响. Landsat4/5/7采用垂直于轨道方向的二向扫描镜.
扫描系统引起的地面分辨率变化
距地面几百公里高空上的在轨多光谱扫描系统 (如: Landsat 7 位于 705km的高空)仅采集非星下点几度范围内的数据,这使得扫描系统引起的畸变最小. 相反, 亚轨道多光谱扫描系统则工作在距地面数十公里的高空,且扫描教的接近 70°. 引入了许多种难以校正的几何畸变.

红外光谱基线校正matlab代码

红外光谱基线校正matlab代码一、引言在红外光谱分析中，基线漂移是一个常见的问题，特别是在采集样品时，由于一些外部因素的影响，使得光谱图像的基线产生偏移，这会对后续的分析和建模造成影响。

进行基线校正是十分必要的。

本文将介绍在matlab环境下进行红外光谱基线校正的相关代码。

二、基线校正方法在红外光谱基线校正中，常用的方法有多项式拟合、小波变换、Savitzky-Golay滤波等。

本文将重点介绍多项式拟合方法进行基线校正。

1. 数据导入需要将采集到的红外光谱数据导入matlab中进行处理。

这部分代码如下：```matlabdata = load('IR_spectrum.txt');x = data(:,1); 波数y = data(:,2); 吸光度```2. 多项式拟合基线校正多项式拟合是一种常用的基线校正方法，通过拟合光谱数据的基线曲线，并将其减去，从而实现基线的校正。

具体代码如下：```matlabn = 10; 多项式阶数p = polyfit(x, y, n); 多项式拟合baseline = polyval(p, x); 拟合的多项式曲线corrected_spectrum = y - baseline; 校正后的光谱```3. 绘制结果为了直观地观察基线校正的效果，可以将原始光谱和校正后的光谱进行对比绘制。

下面是相关的代码：```matlabfigure;subplot(2,1,1);plot(x, y, 'b', x, baseline, 'g');xlabel('波数');ylabel('吸光度');title('原始光谱和拟合的基线');subplot(2,1,2);plot(x, corrected_spectrum, 'r');xlabel('波数');ylabel('吸光度');title('校正后的光谱');```以上是在matlab环境下进行红外光谱基线校正的相关代码，通过多项式拟合方法可以有效地实现光谱基线的校正。

误差校正的种类和方法

误差校正的种类和方法误差校正是一种有效监测和管理仪器设备准确度的方法，通过对仪器仪表测量结果的校正，提高仪器仪表的准确性和可靠性，确保实验和测试的准确性和可信度。

校正可按照校正过程中使用的标准或手段的不同划分不同种类，下面介绍一些常见的误差校正种类和方法。

1. 零误差校正零误差校正是一种比较简单的误差校正方法。

它的基本思想是，通过校准仪器的零点误差，使其输出在无量纲状态下为零，即在测量前先将仪器输出调整为零。

比如在电子秤上放置重物前先进行零点校正，调零进而达到精确测量的目的。

线性误差是指测量经过一个线性函数转换后所产生的误差。

线性误差校正的目的是消除仪器的非线性误差，使仪器输出和真实值成比例关系。

常用的线性误差校正方法有：一次线性校正、二次线性校正、多项式校正等。

一次线性校正：通过测量仪器的不同量程下标准物的读数，采用最小二乘法求出斜率和截距，根据计算结果调整仪器输出，消除线性误差。

二次线性校正：根据实际标准物与仪器测量结果之差的二次函数关系进行校正。

先做一次线性校正，然后测定多个标准物，将各标准物的读数存储，并计算每个标准物与一次曲线拟合曲线的差值，最后采用最小二乘法建立二次多项式曲线，进而调整仪器输出。

多项式校正：测量多个标准物，记录检验数据。

用多项式函数拟合标准物和检验数据的关系，计算多项式系数，并使用系数进行误差校正。

温度误差是指由于温度变化而导致的测量误差。

一些高置信度的测量系统必须考虑环境因素的影响，一般来说，所有使仪器温度影响度变化的事物（比如环境温度、局部温度、运作时间）都需要进行涉及校准。

温度误差校正主要分为两种方法：外部助热和内部助热。

外部助热：在测量时使用加热设备，可以使环境温度和测量时间不会引起温度误差，加热设备可以是电热丝、加热板等，不同的温度应用需要采用不同的方法。

内部助热：内部助热是指通过给量程元件加热的方式改善仪器的准确性。

加热盘或电阻片可以安装在元件或附件中，提供必要的助热以改善测量准确性。

zernike多项式各阶含义

zernike多项式各阶含义
纽曼-泽尔尼克多项式是光学设计中一种常用的表述方法，又被称作光学校正多项式，它
提供了用来准确描述光的天空的一种简单方式。

纽曼-泽尔尼克多项式可以用来精确还原
被测试物体的光度表面，提高了设计的可行性，并被广泛应用于成像设备、光学系统设计
与分析等领域。

纽曼-泽尔尼克多项式一般分为四种阶：初级多项式、高级多项式、双重多项式和三重多
项式。

初级多项式涉及光环保留，包括defocus10项、astigmatism2（即椭圆度调整）、comaaberrations8（即版同部位色差调整）等，是描述光像形状及位移等的主要描述方法。

高级多项式包括spherical aberration(球面色差)和distortion(畸变)，用于描述高度
精细的光学表面，例如像示表面和线像示表面，便于精确分析及优化效果。

双重多项式则用于纠正双外径面的畸变，它可以准确地描述双外面之间的畸变。

三重多项式用于对曲面的精细拟合，能够精确的还原曲面的设计要求，并能够根据设计要求，调整光线传播的方向，达到最佳拟合，实现高精度的光学设计。

总的来说，纽曼-泽尔尼克多项式是一种简单有效的光学表示方法，可以精确的提供光斑
到物体表面的均匀投影，各阶的多项式可以满足不同光学设计的要求，不断扩大纽曼-泽
尔尼克多项式阶的使用范围，提高光学系统的性能。

xy多项式自由曲面模仁补正

xy多项式自由曲面模仁补正
XY多项式自由曲面模仁补正（XY Polynomial Freeform Model Kernel Correction）是一种用于光学成像系统中的曲面模型校正方法。

在光学成像系统中，镜头或透镜的曲面形状对图像质量有重要影响。

然而，由于制造过程中难以实现完美的曲面形状，可能存在一些偏差或误差。

这些误差会导致成像质量下降，例如像差增加或图像畸变。

XY多项式自由曲面模仁补正方法可以对这些曲面形状误差进行校正。

它通过使用XY多项式自由曲面模型来描述实际曲面形状与理想曲面形状之间的差异。

该模型可以准确地表示曲面的非规则性和非轴对称性。

模仁补正方法通过测量实际曲面形状和理想曲面形状之间的差异，并利用XY多项式自由曲面模型进行拟合和校正。

通过调整模型中的参数，可以最小化曲面形状误差，从而提高光学成像系统的图像质量。

总结起来，XY多项式自由曲面模仁补正是一种用于光学成像系统的曲面形状校正方法，它通过使用XY多项式自由曲面模型来描述和校正实际曲面形状与理想曲面形状之间的差异，从而提高图像质量。

傅里叶红外基线校正

傅里叶红外基线校正一、傅里叶红外光谱技术简介傅里叶红外光谱技术是一种非常重要的分析方法，它可以用来研究物质的结构和化学成分。

该技术利用了分子振动能级之间的跃迁来确定样品中存在的化学键和官能团。

傅里叶变换红外光谱仪可以将样品中吸收的红外辐射转换为波数，从而得到一个红外吸收谱图。

二、基线校正的重要性在进行傅里叶变换红外光谱分析时，基线校正是非常重要的一步。

由于仪器本身存在一些误差和杂散信号，因此在样品信号上可能会出现一些不必要的背景干扰。

这些背景干扰会影响到样品信号的准确性和可靠性，因此需要对其进行基线校正。

三、傅里叶红外基线校正方法1. 线性基线校正法线性基线校正法是最简单也是最常用的一种基线校正方法。

该方法通过选择两个或多个不含有吸收带的区域，在这些区域内拟合一条直线，然后将这条直线作为基线，从而实现基线校正。

该方法的优点是简单易行，但是对于存在强烈吸收带的样品来说可能会出现误差。

2. 多项式基线校正法多项式基线校正法是一种更加精确的基线校正方法。

该方法通过选择两个或多个不含有吸收带的区域，在这些区域内拟合一个多项式曲线，然后将该曲线作为基线。

由于多项式曲线可以更好地适应样品信号的变化，因此该方法可以减小误差。

3. 傅里叶变换法傅里叶变换法是一种比较复杂的基线校正方法。

该方法通过对样品信号进行傅里叶变换，在频域上进行分析和处理，从而实现基线校正。

由于傅里叶变换法需要进行复杂的计算和处理，因此相对来说比较耗时和复杂。

四、结论在傅里叶红外光谱分析中，基线校正是非常重要的一步。

不同的基线校正方法有其各自的优缺点，在实际应用中需要选择合适的方法进行分析。

通过对基线校正的认识和掌握，可以提高傅里叶红外光谱分析的准确性和可靠性，为科研工作提供更加可靠的数据支持。

几何校正的常用方法

几何校正的常用方法我折腾了好久几何校正这事儿，总算找到点门道。

我一开始啊，真是瞎摸索。

比如说那个多项式校正法吧，我第一次试的时候，根本不知道从哪里下手。

就看着那些公式，什么一次多项式、二次多项式的，头都大了。

我想那就从最简单的一次多项式开始吧。

这就好比是搭积木，一块一块地找对应关系。

我得找出源图像和目标图像之间对应的控制点，这个特别关键。

刚开始我随便乱选控制点，结果校正出来的图像那叫一个惨不忍睹，歪七扭八的。

后来我才明白，控制点得选那些特征明显的地方，像地图上的道路交叉点啊、建筑物的角啊之类的。

还有仿射变换校正。

这个我觉得比多项式校正要稍微抽象一点。

我理解这个仿射变换呢，就像把一个东西按照一定的规则拉伸或者扭转。

我在做的时候，老是搞混变换的矩阵参数之类的。

比如说缩放和平移的参数，我一不小心就设置错了，图像就不是拉伸错了就是平移过头了。

后来我就每次先在纸上把大概的变换规则画个草图，这样再设置参数的时候就心里有数多了。

还有一种是基于像元的校正方法。

这个方法呢，就像是一个一个像元去对比调整。

这就特别费时间，我一开始还不知道，以为很简单，就开始做，结果等了好久都没处理完一幅小图像。

我这才明白，这个方法适合那种小范围高精度的校正，不适合大规模的图像。

我在进行几何校正的时候，还有一个很重要的教训就是一定要备份原始图像。

有一次我不小心把原始图像弄丢了，想重新做校正的时候，就只能重新采集原始数据了，特别麻烦。

另外就是要多校验，校正完了后，要从多个角度看看校正得是不是正确，比如从整体形状、线条角度等方面看看有没有偏差。

以上就是我在几何校正方面的一些经验了，希望能对你们有点帮助。

不过我也还在继续摸索，说不定以后又有新的更好的方法能学会呢。

就像爬山一样，一边爬一边发现新的风景。

迭代多项式拟合基线校正

迭代多项式拟合基线校正
迭代多项式拟合基线校正是一种常用的数据处理方法，主要用于去除
数据中的基线漂移。

基线漂移是指在实验或测量过程中，由于仪器本
身的误差或环境因素的影响，导致数据出现的缓慢变化。

这种变化会
对数据的分析和处理造成很大的干扰，因此需要进行基线校正。

迭代多项式拟合基线校正的基本思想是通过多项式函数来拟合数据中
的基线漂移，并将其从原始数据中减去。

具体来说，该方法首先选择
一个合适的多项式阶数，然后对数据进行拟合，得到拟合函数。

接着，将拟合函数从原始数据中减去，得到去除基线漂移后的数据。

然后再
对去除基线漂移后的数据进行拟合，得到新的拟合函数，再将其从原
始数据中减去。

如此反复迭代，直到拟合函数的系数不再发生显著变
化为止。

迭代多项式拟合基线校正的优点在于可以适应不同的数据类型和基线
漂移程度。

此外，该方法还可以通过调整多项式阶数和迭代次数来控
制基线校正的精度和速度。

但是，该方法也存在一些缺点，比如对于
非线性基线漂移的处理效果不佳，而且需要进行多次迭代，计算量较大。

总的来说，迭代多项式拟合基线校正是一种简单有效的数据处理方法，
可以帮助我们去除数据中的基线漂移，提高数据的准确性和可靠性。

在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的多项式阶数和迭代次数，以达到最佳的基线校正效果。

实验三几何校正与正射校正

实验三几何校正与正射校正一、实验目的与要求1掌握ENVI提供的两种几何校正方法：图像-图像配准、图像-地图配准2掌握ENVI环境下利用有理多项式系数模型进行正射校正的方法。

二、实验材料与数据三、实验方法与步骤（一）几何校正查看参考图像信息1打开和显示参考图像●从ENVI主菜单栏选择File→OpenImageFile。

●选择文件bldr_sp.img，单击Open，出现AvailableBandsList。

●从AvailableBandsList中，选择GeoreferencedSPOT，单击LoadBand。

2在ENVI头文件中查看地图信息●从AvailableBandsList中，右键点击MapInfo图标，选择EditMapInformation，出现EditMapInformation对话框，该对话框列出了图像的基本地图信息。

●点击切换按钮可以改变图像的投影（ChangeProject）或进行度分秒表示方式的切换。

●点击按钮，然后点击DDEG或DMS进行度分秒表示方式的切换。

●单击Cancel，退出EditMapInformation对话框。

3显示光标位置和像素值●从ENVI主菜单或图像窗口主菜单选择Window→CursorLocation/Value，出现cursorlocationandvalue对话框。

在图像窗口中双击也可以打开该对话框。

●在图像窗口、滚动窗口或放大窗口中移动鼠标，在cursorlocationandvalue对话框中观察其中的数值随鼠标移动而产生的变化。

●不要关闭图像，继续下面的操作。

图像到图像的配准1打开TM图像●从ENVI主菜单栏中选择File→OpenImageFile。

●选择文件bldr_tm.img，单击Open，出现AvailableBandsList，TM图像自动以RGB合成图像显示。

2显示光标位置和价值●在图像窗口中双击以显示cursorlocationandvalue对话框。

crc 标准多项式

crc 标准多项式CRC（循环冗余校验）是一种常用的数据校验方法，用于检测数据在传输过程中是否发生了错误或者被篡改。

CRC 标准多项式是 CRC 算法中用于生成校验码的多项式。

CRC 算法基于多项式除法的原理。

数据被看作是一个多项式，进行除法运算得到的余数作为校验码。

接收方使用相同的多项式进行除法运算，如果余数为0，则说明数据未发生错误。

CRC 标准多项式是由国际电工委员会（IEC）和国际标准化组织（ISO）制定的一组标准多项式。

这些多项式被广泛应用于各种通信协议和数据传输系统中，包括以太网、USB、蓝牙、无线通信等。

CRC 标准多项式的选择非常重要，它直接影响到 CRC 算法的性能和可靠性。

一个好的 CRC 标准多项式应该具备以下特性：1. 良好的错误检测能力：CRC 标准多项式应该能够检测出尽可能多的错误。

这意味着在传输过程中，即使发生了一些错误比特，CRC 算法仍然能够正确地判断出数据是否正确。

2. 最小冲突概率：CRC 标准多项式的选择还应该考虑最小化冲突概率。

冲突概率是指两个不同的数据在经过 CRC 校验后生成相同的校验码的概率。

通过选择适当的标准多项式，可以降低冲突概率，提高数据传输的可靠性。

3. 容易实现：CRC 标准多项式的计算应该简单高效，便于在硬件或软件中实现。

因为 CRC 校验通常在实时数据传输中使用，所以计算速度和效率对于系统的性能和响应时间至关重要。

常见的 CRC 标准多项式包括 CRC-8、CRC-16、CRC-32 等。

这些多项式的选取考虑了上述特性，并经过了大量的实验和研究。

下面以 CRC-32 为例，介绍一下它的构造方法和一些特点。

CRC-32 标准多项式的二进制表示为：0x04C11DB7。

它的多项式表示为：x^32 + x^26 + x^23 + x^22 + x^16 + x^12 + x^11 + x^10 + x^8 + x^7 + x^5 + x^4 + x^2 + x + 1。