第三章投影变换与图像校正

合集下载

OpenCV图像变换二投影变换与极坐标变换实现圆形图像修正

OpenCV图像变换二投影变换与极坐标变换实现圆形图像修正

OpenCV图像变换⼆投影变换与极坐标变换实现圆形图像修正投影变换##在放射变换中,物体是在⼆维空间中变换的。

如果物体在三维空间中发⽣了旋转,那么这种变换就成为投影变换,在投影变换中就会出现阴影或者遮挡,我们可以运⽤⼆维投影对三维投影变换进⾏模块化,来处理阴影或者遮挡。

在OpenCV中有类似于getAffineTransform函数:getPerspectiveTransform(src,dst)函数⽤来处理计算投影变换矩阵。

与getAffineTransform函数不同的是传⼊的参数是三维空间坐标系的空间坐标,也就是4*2的⼆维ndarray,其中每⼀⾏代表⼀个坐标并且传⼊的数据类型必须为float32.⽰例:import cv2import numpy as npsrc=np.array([[0,0],[100,0],[0,100],[100,100]],np.float32)dst=np.array([[100,10],[100,10],[50,70],[200,150]],np.float32)P=cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)print(P)运⾏结果:[[-7.77156117e-16 -1.00000000e+00 1.00000000e+02][-2.77555756e-15 -1.00000000e-01 1.00000000e+01][-2.66713734e-17 -1.00000000e-02 1.00000000e+00]]由结果可以看出当前输出的类型是float64.对于仿射变换在OpenCV中提供了如下的函数cv2.warpPerspective(src,M,dsize[,dst[,flags[,borderMode[,borderValue]]]])输⼊的矩阵类型是3⾏3列的投影变换矩阵。

⽰例:import cv2import numpy as npimport matplotlibdef Perspect(path):img=cv2.imread(path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)if not isinstance(img, np.ndarray):print('PASS')passelse:h,w=img.shape#设置变换坐标变化src=np.array([[0,0],[w-1,0],[0,h-1],[w-1,h-1]],np.float32)dst=np.array([[100,100],[w/3,100],[100,h-1],[w-1,h-1]],np.float32)#计算投影变换矩阵P=cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)#利⽤变化矩阵进⾏投影变换r=cv2.warpPerspective(img,P,(w,h),borderValue=126)#显⽰图像cv2.imshow('A',img )cv2.imshow('B',r)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()print(P)Perspect('img/aa.jpg')极坐标变换##极坐标变换主要处理校正图像中的圆形物体或者在圆形中物体\(r=\sqrt{(x-(\overline{x})^2)+(y-(\overline{y})^2)}\)\[\theta= \left\{ \begin{matrix} 2\pi +arctan2(y-\overline{y},x-\overline{x}), &y-\overline{y}\leq0\\ arctan2(y-\overline{y},x-\overline{x},&y-\overline{y}>0 \end{matrix} \right\} \]以变换中⼼为圆⼼的同⼀个圆⼼上的点,在极坐标系\(\theta\)or中显⽰为⼀条直线。

第三章 几何校正

第三章 几何校正


• 控制点选取的原则 控制点的选择要以配准对象为依据。以地面坐标为匹配标准 的,叫做地面控制点(记作GCP)。有时也用地图作地面控 制点标准,或用遥感图像(如用航空像片)作为控制点标准。 无论用哪一种坐标系,关键在于建立待匹配的两种坐标系的 对应点关系。
• 一般来说,控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点,这 很容易通过目视方法辨别,如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、 海岸线弯曲处、湖泊边缘、飞机场、城廓边缘等。 特征变化大的地区应多选些。 图像边缘部分一定要选取控制点,以避免外推。 此外,尽可能满幅均匀选取,特征实在不明显的大面积区域 (如沙漠),可用求延长线交点的办法来弥补,但应尽可能避 免这样做,以避免造成人为的误差。
精度明显提高,特别是对 亮度不连续现象或线状特 征的块状化现象有明显的 改善。 更好的图像质量,细节表 现更为清楚。
计算量增加,且对图像起 鉴于该方法的计算量和精度 到平滑作用,从而使对比 适中,只要不影响应用所需 度明显的分界线变得模糊。 的精度,作为可取的方法而 常被采用。 计算量很大。 欲以三次卷积内插获得好的 图像效果,就要求位置校正 过程更准确,即对控制点选 取的均匀性要求更高。
k=Integer(x+0.5) l=Integer(y+0.5)
f(x,y)=f(k,l)
几何位置上的精度为±0.5像元
最邻近内插法以距内插点最近的观测点的像元值为 所求的像元值。该方法最大可产生0.5个像元的位置 误差,优点是不破坏原来的像元值,处理速度快。
II 双线性内插法
取(x,y)点周围的4邻点,在y方 向(或x方向)内插二次,再在x 方向(或y方向)内插一次,得到 (x,y)点的亮度值f(x,y), 该方法称双线性内插法。设4个邻 点分别为(i,j),(i,j+1),(i+1,j), (i+1,j+1),过(x,y)作直线与x轴 平行,与4邻点组成的边相交于点 (i,y)和(i+1,y)。先在y方向内 插,由f(i,j+1)和f(i,j)计算交点 的亮度f(i,y);由f(i+1,j+1)和 f(i+1,j) 计 算 交 点 的 亮 度 f(i+1,y) 。 然 后 计 算 x 方 向 , 以 f(i,y) 和 f(i+1,y) 来 内 插 f(x,y) 值。

如何进行卫星图像的几何校正

如何进行卫星图像的几何校正

如何进行卫星图像的几何校正随着卫星遥感技术的快速发展,卫星图像已经成为获取地面信息的重要手段之一。

然而,由于卫星在拍摄图像时存在姿态变化、地球曲率等因素,卫星图像常常出现几何形变的问题。

为了准确分析和处理卫星图像,必须进行几何校正。

本文将介绍如何进行卫星图像的几何校正。

几何校正是将卫星图像的像素坐标转换为地理坐标的过程,主要包括图像配准、坐标变换和投影变换三个步骤。

首先,进行图像配准。

图像配准是指将待校正图像的像素位置与一个参考图像的像素位置进行匹配。

常用的方法包括特征点匹配和相关系数匹配。

特征点匹配是根据图像中的特征点(如角点、边缘等)来寻找相应特征点,并通过计算特征点之间的距离、角度等关系来确定图像间的变换模型。

相关系数匹配是通过计算图像间的灰度相关性来确定图像变换模型。

图像配准完成后,接下来是进行坐标变换。

坐标变换是将待校正图像的像素坐标转换为地球坐标,常见的坐标变换方法有仿射变换和多项式变换。

仿射变换是利用线性变换将图像中的像素坐标转换为地理坐标,通常采用最小二乘法估计变换参数。

多项式变换则是通过多项式函数描述像素坐标与地理坐标之间的关系,可以更精确地描述图像的几何变换关系。

最后,进行投影变换。

投影变换是将待校正图像从像素坐标系转换为地理坐标系的过程。

在进行投影变换时,需要选择合适的地图投影方法。

常见的地图投影方法有经纬度投影、UTM投影、Lambert投影等。

选择合适的地图投影方法能够保持图像的几何形状和相对位置关系,提高后续分析和处理的准确性。

除了以上三个步骤,还需要注意一些细节问题。

首先,要根据卫星的姿态参数进行几何校正。

卫星在拍摄图像时会出现姿态的变化,所以需要根据实际的姿态参数对图像进行矫正。

其次,要考虑地球曲率的影响。

由于地球并非平面,图像中的像素在地面上的位置会发生畸变,所以需要考虑地球曲率对图像的影响,进行相应的几何变换。

在进行卫星图像的几何校正时,还需要注意一些常见的问题。

计算机图形学13投影变换

计算机图形学13投影变换
将x轴反向与U轴保持一致;
将坐标原点平移到点(a,b)。
01
平行投影
02
俯投影视图 将立体向xoy面作正投影,此时Z坐标取0;
03
投影变换 平行投影
使水平投影面绕X轴旋转-90,使与正投影面处于同一平面; 最后让图形沿Z轴平移dx=tx , dy=ty; 将x轴、y轴反向以与U、V两坐标轴方向一致; 将坐标原点平移至点O
不平行于投影面的平行线的投影会汇聚到一个点,这个点称为灭点(Vanishing Point)。 坐标轴方向的平行线在投影面上形成的灭点称作主灭点。 一点透视有一个主灭点,即投影面与一个坐标轴正交,与另外两个坐标轴平行。 两点透视有两个主灭点,即投影面与两个坐标轴相交,与另一个坐标轴平行。 三点透视有三个主灭点,即投影面与三个坐标轴都相交。
湖北大学 数计学院
1
讨论(续):
2
类似,若主灭点在 Y 轴或 X 轴上,变换矩阵可分别写为:
二点透视投影的变换矩阵
湖北大学 数计学院
在变换矩阵中,第四列的p,q,r起透视变换作用 当p、q、r中有两个不为0时的透视变换称为二点透视变换。假定p!=0, r!=0, q=0; 将空间上一点(x,y,z)进行变换,可得如下结果:
7.4 投影变换 7.4.2 平行投影 斜平行投影求法
知投影方向矢量为(xp,yp,zp)
设形体被投影到XOY平面上
形体上的一点(x,y,z)在xoy平面上投影后→(xs,ys)
∵投影方向矢量为(xp,yp,zp)
∴投影线的参数方程为:
01
03
02
04
05
7.4 投影变换 7.4.2 平行投影 斜平行投影求法 因为 所以 若令
则矩阵式为:

《图像的调整与校正》课件

《图像的调整与校正》课件

和决策能力。
对未来发展的展望
技术创新
随着新技术的不断涌现,图像调整与校正技术将不断进步和完善 。
应用领域拓展
随着应用领域的不断拓展,图像调整与校正技术将发挥更大的作 用。
跨学科融合
将图像调整与校正技术与计算机视觉、机器学习等领域进行融合 ,推动技术的进一步发展。
THANKS。
提高用户体验和视觉效果。
02
图像调整技术
亮度与对比度调整
01
02
03
亮度调整
通过增加或减少图像的亮 度,使其符合视觉效果。
对比度调整
通过增强或降低图像的对 比度,使其细节更加突出 。
动态范围压缩
将高光和暗部的细节保留 ,使图像更加自然。
色彩平衡调整
色彩校正
通过调整红、绿、蓝等颜 色通道的亮度,使图像颜 色更加准确。
平衡高光和阴影,使画面整体更加协 调。
05
04
细节增强
锐化图像,突出风景中的细节,如树 叶、建筑纹理等。
产品照片的调整与校正
光照调整
确保产品光照均匀,无阴影或 反光,展现产品表面细节。
对比度与锐度调整
提高对比度和锐度,突出产品 细节和质感。
总结词
产品照片的调整与校正旨在展 现产品的质感、细节和颜色, 突出产品的特点和优势。
颜色校正
确保产品颜色准确,与实物一 致,增强产品真实感。
环境背景处理
选择合适的背景,避免分散注 意力,突出产品本身。
05
图像调整与校正的未来发展
新技术与新算法的应用
深度学习算法
利用深度学习算法对图像进行自动调整和校正, 提高图像质量。
人工智能技术
结合人工智能技术,实现图像的智能识别、分析 和处理。

第三章投影变换图像校正

第三章投影变换图像校正

x2 sinθ cosθ y2
第三章投影变换图像校正
三维时:
有:L112 + L122 + L132 =1
A
有:
A2(cos2α+ cos2β+ cos2γ)= A2 正交阵 RT = R-1
有: X = RTY
x1= L11y1+ L21y2+ L31y3 x2= L12y1+ L22y2+ L32y3 x3= L13y1+ L23y2+ L33y3
y1 WH
0 1 x2
y2
0 1WH
缩放:
| x1 y1 z1 1| m11 m22 m33 m44
第三章投影变换图像校正
=| m11x1 m22y1 m33z1 m44 |
分项比
总比例
由三维变到二维空间:
| x1 y1 z1 1| m11 m12 0 m14
m21 m22 0 m24
矩阵A
m31 m32 0 m34 m41 m42 0 m44
同样:∣x y∣ 1 0 = ∣cx+y ,y∣ c1 = ∣x* y*∣
y
bx y
p*(x,bx+y)
p(x,y) bx
x
2)直线变换--两个点的变换
A a b = A*
B cd
B* 两条平行线变换后是否仍平行?
x1 y1 x2 y2
a b = ax1+cy1 bx1+dy1 = x1* y1*
cd
辐射量畸变: 太阳高度影响 地形变化 大气(复杂)
几何畸变:透视效应,光学系统畸变,视角,机械系统速度不均匀。
第三章投影变换图像校正

透视图像矫正方法

透视图像矫正方法

透视图像矫正方法图像矫正是图像处理中一项重要的技术,通过调整图像的投影变换,使其恢复到原本的几何形状。

透视图像矫正方法是其中的一种,它可以纠正由于透视投影而引起的形变,使得图像中的线条和几何形状呈正常的形态。

本文将介绍几种常见的透视图像矫正方法,包括基于几何变换的方法和基于相机校正的方法。

一、基于几何变换的透视图像矫正方法1. 小矩形区域矫正法小矩形区域矫正法是一种简单直观的透视图像矫正方法。

该方法假设图像中存在一小矩形区域,其四个边框线条呈直线且相互垂直。

通过确定这个小矩形区域的四个角点坐标,可以使用透视变换将其矫正为一个矩形。

具体操作步骤如下:(1) 在图像中选择一个小矩形区域,边框线条呈直线且相互垂直。

(2) 确定这个小矩形区域的四个角点坐标。

(3) 使用透视变换对整个图像进行矫正,使得小矩形区域成为一个矩形。

2. 单应性矩阵矫正法单应性矩阵矫正法是一种基于单应性变换的透视图像矫正方法。

该方法通过寻找两个图像平面之间的单应性变换关系,将透视图像矫正为正交投影。

具体操作步骤如下:(1) 在图像中选择4个点,构成一个矩形。

(2) 计算出这4个点在透视变换前后的坐标对应关系。

(3) 利用这些坐标对应关系,求解出一个3×3的单应性矩阵。

(4) 使用求解出的单应性矩阵对整个图像进行矫正,消除透视形变。

二、基于相机校正的透视图像矫正方法1. Pinhole相机模型Pinhole相机模型是一种简化的相机模型,它假设光线从一个小孔经过,投影到成像平面上。

这种模型下,透视投影可以通过几何关系进行推导和矫正。

具体操作步骤如下:(1) 建立透视投影和成像平面之间的几何关系。

(2) 根据透视投影的几何关系,推导出图像矫正的数学表达式。

(3) 利用推导出的数学表达式,对整个图像进行矫正,消除透视形变。

2. 摄像机标定法摄像机标定法是一种常见的基于相机校正的透视图像矫正方法。

该方法通过对摄像机进行标定,得到摄像机的内部和外部参数,并基于这些参数对图像进行校正。

投影变换(计算机图形学)资料

投影变换(计算机图形学)资料

2009-2010-2:CG:SCUEC
10
正投影之三视图
当投影面与某个坐标轴垂直 时,得到的空间物体的投影 为正投影(三视图)
1. 三视图分为正视图、侧视图
和俯视图.
2. 对应的投影平面分别与x轴, y 轴,z轴垂直。
三视图
三视图常用于工程制图,因为在其上可以测量距离和
角度。但一个方向上的视图只反映物体的一个侧面,只有 将三个方向上的视图结合起来,才能综合出物体的空间结 构和形状。
2009-2010-2:CG:SCUEC
4
投影变换的概念
近平面
远平面 Z
X
投影平面 V′ U′
窗口 X′ Y′
Y 投影线
视点
透视投影
视点:三维空间中任意选择的一个点,亦称为投影中心 投影平面:不经过视点的任意一个平面 投影线:从视点向投影平面的引出的任意一条射线
2009-2010-2:CG:SCUEC
x
xq zc
yq
0
0 zc
xc yc
0 0
y z
xp
xq q
,
yp
yq q
q 0
0
1
zc
1
2009-2010-2:CG:SCUEC
8
平行投影
平行投影可以看成投影中心移向无穷远时的极限情况。
设给定的投影方向为( xd , yd , zd )。在要投影的对象附近任取一点
(xs , ys , zs),以此点为起点作一射线,其指向是投影方向的反方向,
oz 和 轴的单位方向向量为 (a11, a12 , a13 ) 、 (a21, a22 , a23 ) 和
(a31, a32 , a33 ) ,那么从坐标系oxyz到 o xyz 的变换是

图像校正技术ppt课件

图像校正技术ppt课件

2. 灰度级插值
在输入图像f(x,y)中,灰度值仅在整数位置(x,y)处有定义。 然而,经过空间坐标变换处理所得的新图像g(x,y)的灰度值一般由处
在非整数坐标上的f(x,y)的值来决定。 坐标变换是从f到g的映射,则f中的一个像素会映射到g中几个像素之
间的位置,反之亦然。
数字图像中的坐标总是整数。在前面章节所述的图像校正部分中,经 过倾斜校正和畸变校正计算出来的坐标可能不是整数。此时,非整数 处的像素值就要用其周围的一些整数坐标处的像素值来判断。用于该 任务的技术称为灰度插值。灰度插值常用方法有:最近邻插值、双线 性法和三次卷积法
一般的非线性模型公式:
其中,(x,y)是理想图像的坐标,而 x, y是 图像畸变后的坐标。
图像几何畸变校正基本原理:
将几何畸变量x和y用含参数的模型来表示,根据畸变公式将理想
坐标表示成包含畸变坐标和畸变参数的等式,再利用理想坐标点在成 像模型中的约束条件或者其他几何约束条件,求解得到相应的畸变参 数,最后再根据畸变公式计算出图像中所有点的理想坐标,将所有点 移动到理想位置,实现图像几何崎变的校正。
几何失真: 系统失真:有规律的、能预测的; 非系统失真:具有随机性;
当对图像作定量分析时,就要对失真的图像先进行精确的几何校正 (即将存在几何失真的图像校正成无几何失真的图像),以免影响 定量分析的精度。
1. 相机成像模型:
针孔模型是理想的投影成像模型,满足光的直线传播条件。即当光线照 射到物体表面时,反射光透过一个针孔在成像平面上成像。
(2)间接法
设经校正的图像像素在基准坐标系统中为等距网格的交叉点,从网格 交叉点的坐标(x,y)出发计算出在已知畸变图像上的坐标(x’,y’),即
x y

《影像校正》PPT课件

《影像校正》PPT课件
嵌融合/DRG生产” 菜单下的“图幅生 成控制点”命令, 系统弹出“图幅生 成控制点”对话框 ;
王正庆
2 标准分幅的影像校正
①、单击“输入图幅 信息”按钮,弹出如 图所示的对话框,输 入图幅号,单击“确 定”;
②、依次确定四个内 图廓点:单击“左上 角”单选按钮,然后 单击标准图幅中相应 的内图廓交叉点,余 者依次类推;
③王、正庆单击“生成GCP” 按钮;
2 标准分幅的影像校正
第二步:单击“镶嵌融合/DRG生产”菜单下的“ 顺序修改控制点”命令,依次调整每个控制点的 位置,并按“空格键”确认修改;
王正庆
2 标准分幅的影像校正
第三步:单击“镶嵌 融合/DRG生产”菜 单下的“逐格网校正 ”命令,保存校正后 的结果文件,单击“ 确定”按钮即可;
图件扫描影像校正图像矢量化输入编辑误差校正投影变换输出打印或输出为其它格式图件扫描影像校正矢量化点线输入编辑误差校正投影变换多图幅拼接接边地图库管理分离文件输入编辑拓扑造区输入编辑录入属性输入编辑或属性库多图幅拼接地图库管理成果应用空间分析或应用到专业系统地图
第2章 影像校正
基础概念: 地图数字化数据来源
单击“文件”菜单下的“打开影像”命令,打开 待校正的标准分幅的栅格影像;
王正庆
1.什么是传统机械按键设计?
传统的机械按键设计是需要手动按压按键触动PCBA上的 开关按键来实现功能的一种设计方式。
传统机械按键结构层图 :

PCBA

开关 键
传统机械按键设计要点: 1.合理的选择按键的类型, 尽量选择平头类的按键,以 防按键下陷。 2.开关按键和塑胶按键设计 间隙建议留0.05~0.1mm,以 防按键死键。 3.要考虑成型工艺,合理计 算累积公差,以防按键手感 不良。

投影几何校正原理简介

投影几何校正原理简介

投影几何校正原理简介
投影几何校正是指通过一系列的计算和调整,将图像从原始摄影投影中心得到的畸变图像转换为几何上更准确和更真实的图像。

投影几何校正原理基于摄影学和几何学的原理,旨在消除因摄影机镜头形状以及摄影条件等因素引起的畸变。

投影几何校正常依赖于一些关键参数,例如相机的内参数矩阵(包括焦距、主点位置等)、相机的外参数(如相机的姿态和位置)以及图像中标志物的几何特征等。

通过测量这些参数,可以计算出具体的投影几何矩阵,然后利用这个矩阵将畸变图像进行坐标调整,使之恢复成几何上更为真实的图像。

在投影几何校正的过程中,常用的方法包括对图像进行透视投影变换、进行相机参数标定、利用标志物进行几何校正等。

其中,透视投影变换是一种常见的校正方法,它可以通过调整图像的投影矩阵,将图像中的线条、边缘、角点等几何特征进行调整,从而使校正后的图像更符合实际的几何关系。

总之,投影几何校正原理是利用摄影学和几何学的理论和方法,对摄影图像进行校正,使之更加真实和准确。

通过测量和计算摄影机的参数,调整图像的投影矩阵,可以实现对畸变图像的几何校正。

这样,校正后的图像在进行后续处理和分析时,能够更好地满足需求和要求。

15-16第三章图像处理技术(3.7 图像增强)

15-16第三章图像处理技术(3.7 图像增强)

3.7 图像增强
3)空域滤波增强 空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成,根 据其特点可分成线性滤波和非线性滤波两类。各种空域滤波 器根据功能可分成平滑和锐化滤波器。平滑滤波器可用低通 滤波实现。平滑的目的又可分为两类,一类是模糊化,目的 是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小断点 连接起来。另一类是消除噪声。锐化可用高通滤波实现,锐 化的目的是为了增强模糊的细节。
可以证明,图像直方图的累积分布函数满足上述两 个条件并能将变换后的灰度值均匀地分布在灰度级范围 内
3.7 图像增强
直方图均衡化的实现步骤为: ➢ 统计图像各灰度值的计数,即得到图像的直方图。 ➢ 计算图像各灰度值的累积分布函数值。 ➢ 遍历原图像,对于图像中每个像素,都用该像素灰 度值对应的累积分布函数值与最大灰度值(如8位灰度图 像,这个最大值为5)的乘积来替换它。
3.7 图像增强
锐化(高通)滤波器:它能减弱或消除傅里叶空间的低 频分量,但不影响高频分量。因为低频分量对应图像中 灰度值缓慢变化的区域,因而与图像的整体特性,如整 体对比度和平均灰度值等有关,高通滤波器将这些分量 滤去可使图像锐化。
3.7 图像增强
① 平滑滤波器
图6、平滑滤波
a、均值滤波
3.7 图像增强
3.7 图像增强
图2、空域滤波与频域滤波的比较
3.7 图像增强
1、空域图像增强 空域法是直接对图像中的像素进行处理,从根本上说是 以图像的灰度映射变换为基础的。 以下将主要从空域变换、图像代数、空域滤波二个方面 进行展开,使读者对于使用空域点对点变换和直方图修正变 换来增强图像有一个系统深人的了解。其中空域变换包括直 接灰度变换和直方图处理,前者属于点对点变换,后者属于 直方图修正变换;图像代数是一种点对点变换;空域滤波实 际是一种频率域处理转化为空间域点对点模板预算的增强算 法。

投影变换的三种方法

投影变换的三种方法

投影变换的三种方法投影变换是图形学中常用的一种技术,它可以将一个物体或图像投影到一个新的坐标系中,从而改变其形状、位置和大小。

在计算机图形学、计算机视觉以及计算机辅助设计等领域都有广泛的应用。

本文将介绍投影变换的三种常用方法:平行投影、透视投影和仿射投影。

一、平行投影平行投影是一种简单而常用的投影变换方法,它将物体或图像的每个点沿着平行于观察方向的直线投影到投影平面上。

由于平行投影不考虑观察点与投影平面的距离,因此投影结果不会产生透视效果,物体的形状和大小在投影过程中保持不变。

平行投影可以简化计算过程,适用于一些不需要透视效果的场景,如平面图的绘制和建筑物的俯视图等。

二、透视投影透视投影是一种模拟真实世界中的投影效果的方法,它考虑了观察点与投影平面的距离,使得物体在投影过程中产生透视效果。

透视投影根据物体与观察点的距离和角度的不同,可以产生近大远小的效果,使得投影图像更加真实。

透视投影广泛应用于计算机游戏、虚拟现实和电影等领域,使得场景更加逼真,增强了用户的沉浸感。

三、仿射投影仿射投影是一种综合了平行投影和透视投影的投影变换方法,它可以保持物体的平行性和直线性,同时又能产生透视效果。

仿射投影通过对物体的位置、大小、形状和角度进行变换,将物体投影到一个新的坐标系中。

仿射投影在计算机图形学中具有广泛的应用,如图像矫正、图像处理和计算机辅助设计等领域。

总结:本文介绍了投影变换的三种常用方法:平行投影、透视投影和仿射投影。

平行投影适用于不需要透视效果的场景,透视投影模拟了真实世界中的投影效果,而仿射投影综合了平行投影和透视投影的优点。

这三种方法在计算机图形学、计算机视觉以及计算机辅助设计等领域都有广泛的应用。

通过合理选择和使用这些方法,可以实现对物体或图像的形状、位置和大小的变换,从而满足不同应用需求。

Mapgis-投影变换与误差校正

Mapgis-投影变换与误差校正

注意事项:将所有矢量化文件备份(至少一份)不要在Mapgis66里的图形编辑模块里打开矢量化点、线、面文件。

只在Mapgis66的投影变换和误差校正中打开文件进行校正.实习三投影变换与误差校正1 绘出底图上的图框即对原始图框进行矢量化,保存为原始图框2 制作1:10000标准地形图图框:“实用服务"--“投影变换”模块在对话框中,采用高斯坐标实线公里网(在1:10000地形图上,采用的是公里网格,其中包括两条经纬线,并标有经纬度,是已知的四个经纬度控制点),起点经度和纬度采用图幅左下角顶点的经纬度。

例如,起点纬度:294500;起点经度:1071845。

网间间距:1KM(即公里网格的间距,在1:10000地形图上为1KM)。

图框文件名及其保存路径可以自己定。

椭球参数选择“1 北京54/克拉索夫斯基[1940年]椭球(依据地形图的具体参数来定)。

最后确定即可。

然后出现以下对话框,在对话框中可以确定相关项,根据地形图上的具体情况来定.该标准图框的点线文件已经在制作过程中予以保存了,关闭投影变换模块,系统提示保存面文件,将该面文件保存到存放点线文件的目录下。

3 将原始图框进行整图变换即将原始图框的位置移至标准图框处。

具体方法是分别在输入编辑模块里将原始图框文件和标准图框文件打开,读取原始图框上和标准图框上左下角顶点的图上坐标值。

分别为(38.68,37。

84)和(-7.79,—7。

73).然后用标准图框左下角顶点坐标减去原始图框左下角顶点坐标。

即用(-7。

72,-7。

76)减去(38。

74,37.87)。

则X1=-7.72,Y1=-7。

76;X2=38。

74,Y2=37。

87,用得到X1-X2;Y1-Y2;得到X、Y方向上的位移量△X=-46.46;△Y=—45。

63。

将原始图框线文件进行整图变换。

首先利用“选择线”功能将整个图框选中,此时整个图框闪烁显示,然后选择“其他”菜单下“整图变换"――“键盘输入参数”,见下图,在出现的对话框中,输入X、Y方向上的位移量,确定即可。

摄影测量学第03讲 中心投影与透视变换

摄影测量学第03讲 中心投影与透视变换

3.1 中心投影与透视变换
3.1.2 透视变换及其特别点、线、面 2、透视变换中的特别点、线、面 (Especial Points、Lines、Planes )
特殊线(8): 透视轴(tt) 基本方向线(KV) 主纵线(iV) 真水平线(gg)
灭线(kk) 主垂线(SN) 像水平线(2) 38
S
G
2
山东科பைடு நூலகம்大学测绘科学与工程学院
复 习 Review
航摄像片的质量主要包括:
①构像质量: ②几何质量: ③表观质量: 影像的分解力,清晰度。 体现在影像的量测性能方面。 色调正常,反差适中。
3
山东科技大学测绘科学与工程学院
复 习 Review
对飞行质量的要求
• • • • • 对航高及比例尺的要求 对像片重叠度的要求 对像片倾斜角的要求 对航线弯曲度的要求 对航片旋偏角的要求
18
3.1 中心投影与透视变换
3.1.1 中心投影及其特征 4、像片与地形图的比较
地 形 1、图上任意两点间的距离与相应地面点 的水平距离之比为一常数,等于图比 图 例尺 的 特 2、图上任意一点引画的两条方向线间的 夹角等于地面上对应的水平角 点
19
山东科技大学测绘科学与工程学院
3.1 中心投影与透视变换
14
山东科技大学测绘科学与工程学院
3.1 中心投影与透视变换
3.1.1 中心投影及其特征 3、航摄像片是地面的中心投影
S
D
C
A
B
15
山东科技大学测绘科学与工程学院
3.1 中心投影与透视变换
3.1.1 中心投影及其特征 3、航摄像片是地面的中心投影 航摄像片是三维地面向二维像面的奇异线性 变换。 中心投影 地面 航摄像片 垂直投影 测图 地面 地形图 如何将中心投影的航摄像片转化为垂直投 影的地形图,就成为了航空摄影测量学的主要 任务之一。 16

如何进行图像配准与投影变换

如何进行图像配准与投影变换

如何进行图像配准与投影变换图像配准与投影变换是数字图像处理中的重要技术,在遥感、医学影像、计算机视觉等领域得到广泛应用。

本文将介绍图像配准与投影变换的基本概念和方法,以及相关的算法和应用。

一、图像配准的概念和作用图像配准是将两幅或多幅图像对齐,使得它们在几何和属性上达到最佳匹配的过程。

在很多应用中,需要将不同时间、不同角度、不同传感器获取的图像进行配准,以实现图像融合、变化检测、目标识别等功能。

图像配准的目的是消除图像之间的几何畸变,使得它们在同一个坐标系下具有一致的尺度、方向和形状。

通过图像配准,可以实现图像像素的一对一对应,从而实现后续的图像分析和处理。

二、图像配准的基本步骤图像配准的基本步骤包括特征提取、特征匹配和变换估计。

特征提取是指从图像中提取出具有良好鲁棒性的特征点或特征描述子;特征匹配是指通过特征相似度度量,将两幅图像中的特征点进行匹配;变换估计是指利用匹配的特征点,估计出图像之间的几何变换模型。

特征提取可以使用角点、边缘、纹理等特征,常见的特征描述子有SIFT、SURF、ORB等。

特征匹配可以使用最近邻或最优匹配算法,例如暴力搜索、kd树、RANSAC等。

变换估计可以使用仿射变换、透视变换等。

三、图像配准的算法和工具在图像配准的算法中,经典的有相位相关法、模板匹配法、基于特征匹配的法等。

其中,相位相关法通过计算图像间的互相关系数来寻找最佳匹配;模板匹配法通过计算图像像素之间的差异来寻找最佳匹配;基于特征匹配的法通过计算特征点之间的距离或相似度来寻找最佳匹配。

在实际应用中,图像配准可以使用一些开源的工具库来实现,例如OpenCV、Matlab等。

这些工具库提供了丰富的函数和接口,可以方便地进行图像配准的各个步骤。

四、投影变换的概念和应用投影变换是图像处理中常用的空间变换方法,它可以将图像从一个坐标系映射到另一个坐标系。

投影变换通常包括平移、旋转、缩放、剪切等操作,其中最常用的是仿射变换和透视变换。

地图制图中的投影变换与校正

地图制图中的投影变换与校正

地图制图中的投影变换与校正地图是人们认识和理解地球的重要工具,而要制作准确的地图就需要进行投影变换与校正的处理。

投影变换是将地球的曲面投影到平面上的过程,而校正则是通过修正投影变换中的误差,使得地图更贴近真实地球的形貌和尺度。

一、投影变换在地图制图中,由于地球是一个凹凸不平的曲面,无法直接用平面表示,因此需要进行投影变换。

投影变换的目的是将地球的表面投影到平面上,并保持地面上的角度、形状和面积等特性。

不同的投影方法会导致地图上的形状、大小和方向产生变化。

常见的投影方法有圆柱投影、圆锥投影和平面投影。

圆柱投影是将地球的表面投影在圆柱体上,再展开成平面图,适用于赤道附近的地区;圆锥投影是将地球的表面投影在圆锥体上,再展开成平面图,适用于高纬度地区;平面投影则是将地球的表面直接投影到平面上,适用于局部地区的制图。

不同的投影方法有不同的优势和局限性。

比如,圆柱投影能够保持地面上的角度和形状特性,但在极地地区会出现严重的形变;圆锥投影则能够较好地保持地球的形状和面积特性,但在赤道附近会有较大的形变;平面投影具有保持局部地区地面特性的优势,但在远离中心点的地方会产生较大的形变。

二、校正由于投影变换会导致地图上的形状、大小和方向等产生变化,因此需要进行校正,使地图更符合实际地球的形貌和尺度。

校正的方法主要有拓扑校正和尺度校正。

拓扑校正是指通过修正地图上的形状和角度,使之与现实地球的形貌一致。

拓扑校正主要包括平移、旋转和形变等操作。

平移是将地图上的点移动到正确的位置,以修正地图的位置偏差;旋转则是将地图旋转到正确的方向,以修正地图的旋转偏差;形变是通过缩放地图上的特定区域,使其更符合真实地球的形貌。

尺度校正是指通过修正地图上的比例尺,使之与实际地球的尺度一致。

尺度校正主要包括线性校正和面积校正。

线性校正是通过拉伸或压缩地图上的线段,使其长度与实际距离一致;面积校正则是通过拉伸或压缩地图上的面积,使其面积与实际区域一致。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

立体测量原理:
立体测量参照系统的标定:
3.2
几何变换
[研究典型的变换关系、典型线性变换、二维面上的线性变换含义表 示及特征。]
1) 点变换
比例变换:[x y] a 0
0 b 旧坐标
= ∣ax, by∣=∣x* y*∣
新坐标
原点变换:∣x y∣ a b
c d
= ∣0
0∣
翻转:
绕x轴∣x
y∣ 1 -1
0
sinγ
y3
x3
x3
y2 γ x
0 - sinγ cosγ
任意旋转:
R Ri R j Rk i, j, k 1,2,3
注意到: m11 m12 m13
只包括旋转。 m31 m32 m33 R = m21 m22 m23
进一步的(旋转、位移、透视、缩放)如何呢? [我们]引入齐次坐标系,扩展了非线性项—透视、位移 m11 m12 m13 m14 x向
L13--y1与x3之间的方向余弦
┋ Lij--yi与xj之间的方向余弦
得Y 与
X
间关系:
y1= L11 X1+ L12 X2+ L13 X3 y2= L21 X1+ L22 X2+ L23 X3 y3= L31 X1+ L32 X2+ L33 X3 如: y1 Y= y2 y3 L1 L3 L11 L12 L13 L31 L32 L33 x1 X= x2 x3 R= L2 = L21 L22 L23
Z y1 y2 z p2 x2 x1 p1
得 : x2
fx1 x 1 f z 1 z f
焦点
f
| x1 y1 z
1 |
1 1 0 1/f 1 z的透视变换结果 = | x1 y1 0 1+z/f|
WH 1
z f
x1 y1 0 1
z x y1 WH 1 0 1 x2 f WH WH
=∣x, -y∣=∣x*
y*∣
绕y轴∣x y∣
-1 0
0 1 1
=∣-x, y∣=∣x*
y*∣
绕x=y轴∣x y∣ 0
=∣y, x∣=∣x*
y*∣
1 0 剪移:∣x y∣ 1 0 b 1 = 同样:∣x y∣ 1 c 0 1 = ∣x* y*∣ ∣x* y*∣
y
= ∣x, bx+y∣
y
p*(x,bx+y)
绕x3、x2、x1旋转的矩阵,转角逆时针为正: x2 绕x3轴转θ 角 y2
cosθ sinθ R3= -sinθ cosθ 0 绕x2轴转β 角 cosβ R2= 0 sinβ 绕x1轴转γ 角 0 1 0 -sinβ 0 cosβ β 0 0 0 1
y1
θ
y1
x1
x1 y3
1
R1= 0
0
cosγ
原来线的斜率:
m1
y2 y1 ' m1 x2 x1
[另一条平行线斜率 ]
A* 、 B*的斜率:
y2 y1 bx2 dy2 bx1 dy1 b dm1 m2 x2 x1 ax2 cy2 ax1 cy1 a cm1
[展开:]
WH x2 = m11x1+ m21y1+ m31z1+ m41
WH y2 = m12x1+ m22y1+ m32z1+ m42 WH = m14x1+ m24y1+ m34z1+ m44 令m44=1,消去WH得: m11x1+ m21y1+ m31z1+ m41-m14x1x2-m24y1x2-m34z1x2 = x2 m12x1+ m22y1+ m32z1+ m42-m14x1y2-m24y1y2-m34z1y2= y2 12个系数,仅有二个方程,需要6对点可解。
[只要3个对应点对,即可求得a,b,c,d,e,f系数] 分析[缺点]: 线性关系[实际中不一定是 线性]
1 1‘
*
3
旧图
*
2 3‘
新图 2‘
外插效果不好,所以 要求 对应点对足够多,能覆盖全图
b) 拟合法: 全图:x = f1(u,v) y = f2(u,v) 更复杂的,全图是一个函数 [一般用三阶函数] 。
第三章 投影变换与图像校正
3.1 投影变换 3.2 几何变换 3.3 图像校正 3.4 几何校正方法
3.1
投影变换:
X Y
任一两坐标系: X , Y :P=[X1,X2,X3]T :P1=[Y1,Y2,Y3]T
令两坐标系方向余弦为: L11--y1与x1之间的方向余弦(夹角余弦) L12--y1与x2之间的方向余弦
( c, d ) ( a , b)
B
*
3.3
图像校正:
原因:有畸变。清除畸变[一般多用于遥感图像] 变形因素:辐射量引起畸变 几何形状畸变
遥感器:光学边缘减光[中间亮两边暗]
电子系统,灵敏度偏移 辐射量畸变: 太阳高度影响
地形变化
大气(复杂)
几何畸变:透视效应,光学系统畸变,视角,机械系统速度不均匀。
模型校正: 即直接找出变换矩阵 H 由h、V、 (相机安装角)、
( X、 Y、 Z) 卫星
模型H
[由地面点校准]
评价:参数误差[大,不好确定] 如:卫星600KM高,角误差是0.001弧 度(千分之一弧度) 地面误差:600×1000×0.001=600M
h


地面
综合校正: a) 局部插值法:任一小三角形,三对对应点对关系已知 x = a b y d e u v + c f x=au+bv+c y=du+ev+f
H=
m21 m22 m23
m24
y向
z向透视变换结果
m31 m32 m33 m34 m41 m42 m43 m44
x向位移
展开理解:
位移:|x y z 1| 1
1
1 Tx Ty Tz 1
= |x+ Tx,y+ Ty,z+ Tz , 1|
透视:
x2 x 1 , f f z
y2 y 1 f f z
有:
x1 = cosθ –sinθ y1 x2
三维时: 有:L112 + L122 + L132 =1 γ
A
α
A2(cos2α + cos2β + cos2γ )= A2
β
正交阵 RT = R-1
有: X = RTY
x1= L11y1+ L21y2+ L31y3 x2= L12y1+ L22y2+ L32y3 x3= L13y1+ L23y2+ L33y3
则有Y = R X
x1 y1= L1 X=∣L11 L12 L13∣ x2
x3
L1 为X与y1之间的方向余弦
到二维空间来理解: x1=x cos(β +γ ) x2=x sin(β +γ ) y1= x1 cosγ + x2 cos(90°-γ ) = x cosβ y2= - x1 sinγ + x2 cosγ y2 y2 x2
bx p(x,y)
bx
= ∣cx+y ,y∣
x
2) 直线变换--两个点的变换 A B a b = c d A* B* 两条平行线变换后是否仍平行?
x1 y1 x2 y2
a b = ax1+cy1 bx1+dy1 = x1* y1* c d ax2+cy2 bx2+dy2 x2* y2*
=
A* B*
整数
小数
[缺点:校正后的图象亮度有明显的不连续性]
双线性插值
f(0,y)=f(0,0)+y[f(0,1)-f(0,0)] f(1,y)=f(1,0)+y[f(1,1)-f(1,0)] f(x,y)=f(0,y)+x· [f(1,y)-f(0,y)] f(0,y) f(x,y) y (0,1) f(1,y)
校正两种途径: 根据畸变原因,建立数学模型(实际情况复杂不适用) 参考点校正法--推算全图变形函数,前提是足够多的参考点。
3.4 几何校正方法
1) 模型校正和综合校正:
A B A’ B’
D
C
D’
C’
B(旧)实际采到
A(新)
可建立:A = H B
校正后 变换矩阵 待校正
A—A’对应点对,由4个对应点对,求H,一般为N对
m32 0 m34
m42 0 m44
矩阵C
矩阵B
讨论:
① 给定mij及空间点A,可求C,即由三维求二维投影结果。 ② 由B、C求A,即由两组不同的二维投影,可以算出三维空间坐 标,用于立体测距(两个相机相对关系确定,如二目测距) ③ 由A、C求B,由足够的空间点对及其二维投影可算出两坐标系 间的变换关系(mij)
即:R= cosθ -sinθ 0
sinθ cosθ 0
0 0 1
矩阵正交条件:
a
k 1
n
ik n
a jk
1 0 1 0
i j i j i j i j
或: akiakj
k 1
旋转阵R为正交矩阵:
二维时:
y1 =
y2
cosθ sinθ x1
-sinθ cosθ x2 sinθ cosθ y2
2)基本问题:
两种途径: 给定旧图坐标(x,y) 找 (u,v)u = f1(x,y)
相关文档
最新文档