a. 纠正模型： 可采用物理模型或有理函数模型来进行整体纠正。选择模型要根据影像的性质和精度要求。b. 控制点选取： 控制点的选择非常关键。应根据基础底图和待纠正影像的同名地物，避免在基础底图镶嵌线附近、存在错位或误差超限的区域采集控制点。在山地区域，可能需要增加更多的控制点，同时要确保它们分布均匀，数量...
通过地面控制点的图像坐标与其对应的地面坐标之间的关系,采用平差原理计算多项式的系数,然后将该多项式应用于整幅影像进行纠正。多项式变换模型具有简单、易于理解和计算的优点,适用于对简单几何形状的影像进行纠正。 2. 有理函数模型 有理函数模型是一种利用有理函数表示影像空间变换关系的几何模型。它通过对影像的行列...
这种方法需要估计相机的内部参数(例如焦距、焦点和像元尺寸)、外部参数(例如相机位姿)和畸变参数,然后利用这些参数对图像进行纠正。 三、影像畸变校正的步骤 1.相机标定:首先需要对相机进行标定,通过拍摄已知几何形状的校准物体的图像,并结合特定的标定算法,计算出相机的内部参数(例如焦距、焦点和像元尺寸)、外部参数(...
正射影像纠正是指将一副具有地面坐标的斜摄影像转换为均匀尺度的正射影像,使得影像上每一个像素点在地面上的位置能够准确对应。通过纠正,可以消除摄影机姿态、地球曲率、地形起伏等因素引起的影像变形,并减少裁剪、模糊和图像失真等问题的发生。 二、正射影像纠正方法解析 1.生成摄影模型 在正射影像纠正的过程中,首...
出其原理与航空影像的数字微分纠正有何不同根据有关的参数与数字地面模型,利用相应的构像方程式,或按一定的数学模型用控制点解算,从原始非正射投影的数字影像获取正射影像,这种过程是将影像化为很多微小的区域逐一进行纠正,且使用的是数字方式处理,故叫做数字微分纠正
1.影像配准 影像配准是将待纠正影像与参考影像进行对比,通过匹配相同地物或地点的像素点,从而进行坐标转换。常用的影像配准方法有基于特征点匹配和基于相位相关匹配两种。 基于特征点匹配的方法是通过提取影像中的特征点,并将其与参考影像中的特征点进行匹配,从而获得坐标转换模型。OpenCV是一种常用的用于特征点匹配的开...
(1)如采用全色与多光谱影像纠正,应根据地区光谱特性,通过试验选择合适的光谱波段组合,分别对全色与多光谱影像进行正射纠正; (2)对于高山地、山地,根据影像控制点,应用严密物理模型或有理函数模型并通过DEM数据进行几何纠正,对影像重采样,获取正射影像; (3)对于丘陵地可根据情况利用低一等级的DEM进行正射纠正,对于...
对于这些畸变问题,通常采用的方法有极线矫正、校正网格法和数学模型拟合法等。 在影像几何纠正过程中,还需要依托数学模型完成纠正操作。数学模型通常使用坐标变换和插值方法来实现。在几何纠正中,坐标变换用于将图像中的像素坐标映射到纠正后的坐标上。而插值方法是通过对图像中的像素进行插值得到具体的像素数值。 总结...
常用的独立验证方法包括地物精度评定和控制点重测等。 24. 使用半自动化工具:选择和使用半自动化工具可以提高几何纠正的效率和精度。这些工具可以加速几何纠正过程,并减小人为错误。 25. 采用多分辨率影像:在进行几何纠正时,可以采用多分辨率影像来提高纠正精度。通过相同分辨率影像的匹配和纠正,可以减小几何畸变。 26....