3．1投影法定位边框 图3．1倾斜矫正算法流程图 对于本课题的水表图像来说，我们感兴趣的是边框内部的数字字符，而边框 外部的字符则是无关信息不需要进行识别，所以边框定位的主要目的就是去除边 框外的其它一切无关信息，为下一步利用Canny算子进行边缘提取做好准备。本 文利用二值图像的水平投影以及垂直投影来达到边框定位的目的。投影结果如下 图所示： 乐榻≤n-k,fpm 图3，1．Ka)二值图 图3．1．1(c)二值图垂直投影 ■■—i- 图3．I．Kb)二值图水平投影

红外图像的非均匀性校正，用于图像处理关键字有自适应性，非均匀性校正，红外焦平面系统，红外成像

为进一步抑制遥感图像的非均匀噪声,首先分析了空间遥感高光谱图像条带噪声产生的原因及噪声模型,进而提出一种基于窗口阈值判决的改进矩匹配算法。选取相对平坦,且条带噪声与背景对比较明显的区域进行阈值估算,并选取参考均值、标准差和条带阈值判决对条带噪声进行矩匹配处理。实验结果表明,所提算法的峰值信噪比相对传统方法至少提高了6.2163 dB,均方误差最小降低了5.9630,结构相似度至少提高了0.254。与传统方法相比,采用所提方法处理后的图像变异逆系数有所提高,图像横向梯度与标准差有所降低,该方法还去除了图像中的条带噪声,保留了原始图像的细节信息。

文中阐述了一种适合于硬件实现的坏点修正算法,以Altera公司的Cyclone EP1C3T144C8型的FPGA芯片为平台构建图像坏点修正实时处理模块,并成功实现了对640×480×10像素的灰度图像的坏点修正处理,得到了预期的理想效果。

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性是其应用中必须解决的技术难题之一。基于小波理论,提出了一种基于成像场景的红外焦平面非均匀性校正算法。该算法选择合适的小波函数对红外成像序列进行小波分解,而后对分解的信号计算出相应的统计量,从而得出红外焦平面非均匀性校正的偏置和增益校正系数,以此最终实现非均匀性校正。对真实红外序列图像的处理效果验证了该算法可较好地实现非均匀性校正。此外该算法对慢变化量具有较好的自适应性,可较好地抑制一般基于场景统计的非均匀性校正算法中出现的“人工虚影”的现象。

分别分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正(NUC)算法和基于场景的NUC算法的优势和问题。在此基础上提出了联合NUC算法，其中利用基于定标的两点校正法来初步消除探测器的非均匀性，然后再采用基于场景的时域高通校正法和新型自适应滤波校正法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响，同时减弱系统噪声对成像质量的破坏。实验结果表明，与两点法、时域高通法以及传统自适应滤波法等具有较大工程应用价值的NUC算法相比，联合NUC算法具有稳定而且性能更为优良的校正效果。

白塞尔大地正算c#将椭球面上的大地元素按照白塞尔投影条件投影到辅助球面上，继而在球面上进行大地主题解算，最后将球面上的计算结果换算到椭球面上。

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用C++写的高斯正算程序，简单实用，适合学生学习。

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