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针对视觉测量系统中畸变校正过程烦琐、计算复杂等问题,提出了一种基于基本矩阵约束的镜头畸变自动校正及像主点坐标确定方法。基于对极几何的基本矩阵和一阶径向畸变模型构建了两视图同名点约束方程;为解决待求参数过多导致解不稳定的问题,采用分步求解策略分别求解基本矩阵及畸变参数和主点坐标,用RANSAC稳健估计方法求取基本矩阵,用迭代最小二乘优化求解畸变参数和主点坐标,两步交替进行。提出的算法仅使用两张图像即可获取径向畸变参数及主点坐标,可操作性强,且对噪声具有一定的鲁棒性,适用于自然场景图像的校正。 相似文献
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由于SAR斜距成像几何方式及地形起伏的影响,原始SAR影像存在透视收缩、叠掩、阴影等严重的几何畸变和辐射畸变。其中,叠掩区具有强烈的后向散射回波,在极化SAR影像的分类研究中容易造成林地与居民地等地物混分,降低分类的精度。针对该问题,本文研究一种地形辐射校正方法,引入投影角计算后向散射系数γ0,有效地解决了地形起伏造成的辐射畸变问题。选取一景全极化Radarsat-2影像进行实验验证,分别对地形辐射校正前后的极化SAR影像进行了复Wishart监督分类。通过对分类结果的比较,表明经本文地形辐射校正方法处理后,极化SAR影像的分类精度得到了改善。 相似文献
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地形引起的雷达辐射畸变及其校正 总被引：3，自引：3，他引：3
合成孔径雷达影像由于其侧视特点 ,存在着严重的地形引起的几何畸变及辐射畸变。辐射畸变不仅对 SAR辐射标定造成困难 ,而且严重影响了影像分类、土壤湿度信息提取、森林蓄积量信息提取等应用。本文将辐射畸变归结为面积效应和局部入射角效应 ,推导了散射面积归一化因子 ,以消除辐射畸变的面积效应。提出了一种以局部入射角的线性函数表达的后向散射模型 ,在此基础上 ,给出了消除局部入射角效应的校正函数。最后 ,以RADARSAT SAR影像进行地形辐射畸变校正的试验与分析 相似文献
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针对传统镜头畸变校正方法较少,并考虑畸变中心带来的不利影响,提出了一种基于单幅图像直线特征的畸变校正方法,且能够同步地估计畸变系数和畸变中心。在单幅图像中建立单参数划分模型,深入分析了空间直线与畸变后直线的几何关系,证明了空间三维直线经镜头畸变后,在二维平面形成圆弧,并且从该圆弧圆心为圆心的同心圆上的某点即是畸变中心,进而基于圆拟合方法对畸变参数进行估计。与已有方法相比,该方法考虑了畸变中心的影响,并且直接使用畸变点进行畸变参数估计,因此,具有更高的校正精度和更强的鲁棒性。实验中,首先对拟合图像进行实验,针对不同噪声、不同畸变系数对各种算法展开了三组仿真实验,结果表明,利用列文伯格马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法进行圆拟合和畸变参数估计的方法性能表现良好。展开对真实黑白棋盘的畸变校正实验,运用三种算法对棋盘中13条直线进行畸变校正后的测量,表明LM算法要明显优于其他两种算法,有着良好的畸变校正效果。最后对真实场景的图片进行测试,取得了较为理想的畸变校正结果。 相似文献
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遥感影像配准误差传递模型及模拟分析 总被引：3，自引：0，他引：3
在遥感影像配准过程中,通常假设控制点是“完美的”。然而,在实际情况中,由于控制点本身不可避免的带有一定的误差导致这种假设在一定情况下并不成立,并且将会影响遥感影像几何校正的精度。普通最小二乘方法OLS(O rd inary Least Square)是遥感影像配准常用的校正估计模型,令人遗憾的是,在控制点存在误差的情况下,它的估计是有偏的,并且不能够正确传递和估计校正影像的误差大小。引入一致校正最小二乘方法CALS(ConsistentAd justed Least Squares),在此基础上提出的一个改进的方法,称之为松弛一致校正最小二乘方法RCALS(Relaxed ConsistentAd justed Least Squares)。这类回归模型具有改正控制点(解释变量)中的误差和跟踪回归模型中的误差传递的能力。为了验证CALS和RCALS模型的有效性,本文利用模拟影像进行分析。这里着重分析OLS,CALS和RCALS模型在几何校正过程中的比较。结果表明,RCALS和CALS的结果优于OLS估计结果。 相似文献