一、基礎概念 1. projective transformation = homography = collineation. 2. 齊次坐標:使用N+1維坐標來表示N維坐標,例如在2D笛卡爾 ...
一 最小二乘法求解單應性變換矩陣 單應性: 在計算機視覺中:對單應性最感興趣的部分只是其他意義的一個子集。平面的單應性被定義為從一個平面到另一個平面的投影映射。比如,一個二維平面上的點映射到攝像機成像儀上的映射就是平面單應性的例子。 考慮圖 中所示的平面的兩個圖像 書的頂部 。紅點表示兩個圖像中的相同物理點。在計算機視覺術語中,我們稱這些對應點。圖 .用四種不同的顏色 紅色,綠色,黃色和橙色 顯示 ...
2021-04-10 22:30 0 504 推薦指數:
一、基礎概念 1. projective transformation = homography = collineation. 2. 齊次坐標:使用N+1維坐標來表示N維坐標,例如在2D笛卡爾 ...
一般對圖像的變化操作有放大、縮小、旋轉等,統稱為幾何變換,對一個圖像的圖像變換主要有兩大步驟,一是實現空間坐標的轉換,就是使圖像從初始位置到終止位置的移動。二是使用一個插值的算法完成輸出圖像的每個像素的灰度值。其中主要的圖像變換有:仿射變換、投影變換、極坐標變換。 仿射變換## 二維空間坐標 ...
介紹對稱性之前首先介紹下抽象函數 $f(x)$,這個含義是:將映射關系 $f$ 作用於括號內的東西,這里就是 $x$。 強調一下,$f$ 作用的對象是括號內的全體,所以不管括號內的式子長什么樣子,需要整體看待。 一個映射關系 $f$ 就對應一個自變量為 $x$ 的函數圖像,作用的結果就是函數 ...
1旋轉圖像,並顯示圖像的傅里葉頻譜 2二維余弦正反變換 3尺度變化 當f(x,y)在水平方向進行擴展,相同間隔下頻譜中u方向零點的數量也增加 4傅里葉變換實例 ...
圖像的Census變換 Census變換屬於非參數圖像變換的一種,它能夠較好地檢測出圖像中的局部結構特征,如邊緣、角點特征等。傳統Census變換的基本思想是:在圖像區域定義一個矩形窗口,用這個矩形窗口遍歷整幅圖像。選取中心像素作為參考像素,將矩形窗口中每個像素的灰度值與參考像素的灰度值進行比較 ...
透視變換(單應性?)能提供更大的靈活性,但是一個透視投影並不是線性變換,因此所采用的映射矩陣是3*3,且控點變為4個,其他方面與仿射變換完全類似,下面的例程是針對密集變換,稀疏圖像變換則采用cvPerspectiveTransform函數來處理。 --------------------------------------------------------------------------- ...
效果圖: ...
經過圖像變換后,一方面能夠更有效地反映圖像自身的特征,另一方面也可使能量集中在少量數據上,更有利於圖像的存儲、傳輸和處理。 8.1 圖像Radon變換 從檢測器獲取投影數據的過程,就是圖像中的Radon變換。 8.1.1 Radon正變換 8.1.2 Radon反變換 ...