索尼畸变校正在哪

能矫正图像的畸变。它是通过镜头补偿来矫正的。

该设置通过：菜单-自定义设置-镜头补偿。

点击进入镜头补偿这个选项以后可以看到三个项目，阴影补偿、色差补偿、失真补偿。

1、阴影补偿

就是矫正镜头的暗角，尤其是大光圈的镜头暗角比较严重的，可以开启这个选项。

2、色差补偿

色差就是我们经常说的紫边、绿边之类的，当然也有一些不明显但是会让画质下降的色差，都可以通过开启这个选项带来好转。

3、失真补偿

用来矫正镜头的画面失真，让画面中应该平直的线条变得平直，减少画面的形变，其实这个叫做畸变补偿可能会更贴切。

这三个选项都有“自动 ”和“关”这两个选择，而选了自动，就会让相机启用机内矫正的文件。

你自己看这一段

for i=1:h %从理想图像矩阵出发处理

for j=1:w

x=[1,j-og(1),i-og(2),(j-og(1))^2,(i-og(2))*(j-og(1)),(i-og(2))^2]

u=x*a0+og(2) % 逆向映射（j，i）到畸变图像矩阵（v，u）

v=x*b0+og(1)

if (u>1)&&(u<w)&&(v>1)&&(v<h) %处理在图像大小范围内的像素点

uu=floor(u) %对u取整

vv=floor(v) %对v取整

arf=u-uu%计算上面提到的

bta=v-vv%计算上面提到的

for k=1:3 %进行灰度双线性插值

ft1=(1-bta)*b(vv,uu,k)+bta*b(vv+1,uu,k)

ft2=(1-bta)*b(vv,uu+1,k)+bta*b(vv+1,uu+1,k)

sp(i,j,k)=(1-arf)*ft1+arf*ft2

end

end

imshow(uint8(sp)) %显示校正图像

3个for加一个if，可只有2个end，程序都没写完当然出错。

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然后还有这一段

for k=1:n%转换到以对称点为原点的空间关系并构造矩阵A

A(k)=[1,gm(k,1)-og(1),gm(k,2)-og(2),(gm(k,1)-og(1)^2), (gm(k,1)-og(1))*(gm(k,2)-og(2)),(gm(k,2)-og(2) ^2)]

end

A(k)是一个元素，可你却把它定义为一个数组，肯定也要出错。

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你要我改，我只能保证程序能运行，但对不对我无法保证。

function gmodify(pic,uv,gm,og) %pic表示要处理的图像的路径文件名

%uv是一个二维矩阵,uv(:,1)代表上面提到的,uv(:,2)表示

%gm是一个二维矩阵,gm(j,:)代表在校正图空间上与uv(j,:)一一应的点

%og 代表对称中心，它是一个二维向量

a=imread(pic)

b=double(a)

n=size(gm(:,1))

for k=1:n%转换到以对称点为原点的空间关系并构造矩阵A

A(k,:)=[1,gm(k,1)-og(1),gm(k,2)-og(2),(gm(k,1)-og(1)^2), (gm(k,1)-og(1))*(gm(k,2)-og(2)),(gm(k,2)-og(2) ^2)]

end

[h,w]=size(b(:,:,1))

sp=zeros(h,w,3)+255

a0=pinv(A)* uv(:,2) %计算上面提到的地址映射的系数估计a

b0=pinv(A)* uv(:,1) %计算上面中提到的地址映射的系数估计b

for i=1:h %从理想图像矩阵出发处理

for j=1:w

x=[1,j-og(1),i-og(2),(j-og(1))^2,(i-og(2))*(j-og(1)),(i-og(2))^2]

u=x*a0+og(2) % 逆向映射（j，i）到畸变图像矩阵（v，u）

v=x*b0+og(1)

if (u>1)&&(u<w)&&(v>1)&&(v<h) %处理在图像大小范围内的像素点

uu=floor(u) %对u取整

vv=floor(v) %对v取整

arf=u-uu%计算上面提到的

bta=v-vv%计算上面提到的

for k=1:3 %进行灰度双线性插值

ft1=(1-bta)*b(vv,uu,k)+bta*b(vv+1,uu,k)

ft2=(1-bta)*b(vv,uu+1,k)+bta*b(vv+1,uu+1,k)

sp(i,j,k)=(1-arf)*ft1+arf*ft2

end

end

end

end

imshow(uint8(sp)) %显示校正图像

几何畸变

几何校正

几何畸变的原因有：

传感器内部的原因

遥感平台因素

地球因素

大气折射和投影方式

几何畸变类型：

系统性畸变 内部

随机性畸变 外部

几何校正类型：

几何粗校正

几何精校正 利用地面控制点做的精密校正

几何校正原理

几何校正过程

1、坐标变换 直接法 间接法 地面控制点的选择 几何校正精度评估

2、灰度值的重采样， 对灰度值的重新计算过程就是重采样 方法有 最近邻法(简单，保留光谱信息 双线性内插法 三次卷积法（破坏图像光谱信息

几何校正步骤

几何精校正不需要空间位置变化数据，回避了成像的空间几何过程，主要借助地面控制点实现校正。

步骤为：

1、对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影。

2、选择地面控制点，寻找相同位置的地面控制点对。

3、选择校正模型，例如；多项式校正模型

4、选择合适的重采样方法，根据目的来选择。

5、几何校正的精度分析。位置精度，一个像元左右。

几何校正类型

根据控制点选取来源不同

1、图像到图象的几何校正

一个基准图像和一个畸变图像。

2、图像到地图的几何校正

通过具有地理坐标信息的栅格图像等。

3、具有已知几何信息的几何校正

一般通过输入几何文件和地理位置来查找表

4、 正射校正

考虑到DEM，在高程这一块。地理位置更加精确。

方法：严格的物理模型，和通用经验模型

图像配准

使同名像点在位置上和方位上重合。

几何校正注重的使数据本身的处理。

配准：考虑的是图与图之间的关系。

图像自动配准：要素

提高配准的自动化水平

特征空间，相似度度量。

投影转换，添加投影。

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