图像校正

数学实验报告，第六章：图像畸变校正 一、实验目的与要求让学生了解数字图像的数学表达及相关概念，通过实验加深对数学在相关学科的应用认识，培养学生的实际操作能力，并引导他们建立基础学科在处理具体问题时方法上的联系。

Matlab实现图像梯形校正的方法包括投影变换，特别适合初学者，附带测试图片。

层次聚类方法的 STM 图像校正工具，DHCT 用 MATLAB 写的，适合做扫描隧道显微镜图像的你参考一下。它比较的一点，是能像热漂移、磁滞这些搞破坏的小问题。层次那块做得挺灵活，你可以设阈值剪枝，校正过程自动化程度也蛮高。 MATLAB写的代码结构也清晰：从预、距离矩阵、聚类树、剪枝，到最终的失真校正，逻辑一步步顺。尤其像pdist、linkage这些函数，直接用着就挺爽，图像对比前后效果一看就懂，适合科研展示。 而且是开源的，改代码也方便。你要是自己实验室 STM 图常有漂移、蠕变这些烦人问题，用它试试也不吃亏。就算不直接用，借鉴它图像聚类的思路也挺有价值的。 如果你对层次聚类、STM

展示了如何使用MATLAB对LANDSAT 7图像的第5波段进行大气校正，将图像的DN值转换为辐射率和反射率。具体步骤包括使用增益和偏置方法转换为辐射率（L），以及使用光谱辐射度缩放方法转换为辐射度（Lsrc）。最后，将辐射率（L）转换为反射率（rho），这些步骤在MATLAB中的实现可通过修改应用代码完成。

利用MATLAB编写图像校正程序，有效解决倾斜图像的问题。技术实现利用矩阵变换和像素重新分配，确保图像校正效果显著。

利用MATLAB对农机自动导航车辆采集的图像进行倾斜校正，可以有效提升图像处理和分析的精度。该方法通过图像处理算法识别图像中的倾斜角度，并利用MATLAB的图像变换函数对图像进行旋转，从而实现图像的自动校正。

为了纠正VINS姿态估计器的累积误差，对apriltags2_ros进行了特定验证。这一验证也可以独立作为视觉里程计（VO）使用。主要贡献包括：1. 修改了英特尔Realsense d435i相机的配置文件；2. 将输出与VINS-Mono一致的车体框架姿态发布为主题“/tag_detections”，而不是标签框架到相机框架的变换矩阵；3. 发布了类型为“nav_msgs::Odometry”的主题“/tag_Odometry”，可在RVIZ中可视化；4. 发布了类型为“nav_msgs::Path”的主题“/path”，也可在RVIZ中可视化。更多详细信息，请参阅我的博客。

在MATLAB 7.x图像处理中，显示器校正技术是一项关键工作。该技术涉及调整不同灰度级的显示效果，通过变换曲线s=cr以及不同值的应用（如=25.0、=10.0等），来优化图像输出结果。这些调整能够显著提升图像的视觉质量和精度。

自校正控制器的 Simulink 模型是那种一上手就感觉“啊这挺省事”的类型。你不用搭建复杂的数学模型，它自己能边运行边调整，适合那种系统参数老是变、情况不太确定的场景，像是工业自动化、智能系统这类的。控制器设计也比较灵活，可以用PID、模糊控制，甚至神经网络来做，系统输出一偏，它就能立马调整参数，响应也快。

提供一个用于控制系统的模糊自校正PID Matlab程序。该程序性能稳定，是控制领域的常用策略，供大家参考使用。