红外图像校正算法的2点校正是怎么回事？

红外图像校正算法的2点校正是一种常用的校正方法，它通过对红外图像进行几何变换，将图像中的两个特定点对应到指定位置，从而实现图像的校正。这种方法通常用于红外成像系统中，以消除图像中的畸变和失真，提高图像质量和准确性。

具体来说，2点校正的过程包括以下步骤：
1. 选择两个特定的点，通常是图像中的两个角点或者两个标志物。
2. 确定这两个点在实际场景中的位置，例如通过GPS或者其他测量工具。
3. 计算这两个点在图像中的位置，例如通过图像处理算法或者手动标定。
4. 根据实际位置和图像位置的对应关系，计算出图像的变换矩阵。
5. 对图像进行几何变换，将两个特定点对应到指定位置，从而实现图像的校正。

需要注意的是，2点校正只能消除图像中的平移和旋转畸变，对于其他类型的畸变（例如透视畸变），需要使用其他校正方法。

相关问题

c++实现红外图像的非均匀性校正

红外图像的非均匀性校正是指对图像中由于红外传感器不同像素响应不一致所导致的亮度不均匀现象进行修正，使图像在整体上呈现出均匀的亮度分布。

常见的红外图像非均匀性校正方法包括背景标定法和增益校正法。背景标定法通过在红外图像中选择相对均匀的背景区域进行亮度标定，然后将整个图像的亮度进行修正。这种方法适用于相对简单的场景，对红外相机的背景响应不敏感，但对于复杂的场景中存在较大的亮度差异，可能无法有效校正。

增益校正法则通过对每个像素点的增益进行调整来校正非均匀性。它需要在红外图像采集过程中获取反射物体的像素值分布，并根据分布情况调整每个像素的增益。这种方法更加精确，但计算量较大，实时性较差。

另外，对于红外图像非均匀性校正，还可以采用图像增强的算法来改善图像的视觉效果。例如，直方图均衡化可以将图像的像素值分布拉伸到更广泛的范围，增加图像的对比度和细节；局部对比度增强可以通过局部调整图像的亮度来突出图像中的目标区域。

总之，红外图像的非均匀性校正是一项重要的图像处理任务，可以通过背景标定法、增益校正法和图像增强算法等方法来实现。不同的方法适用于不同的场景和需求，需要根据实际情况选择合适的方法进行修正和优化。

各种影响辐射校正的因素中，哪些是乘法性的，哪些是加法性的？可见光波段和红外波段的辐射校正有什么区别？以TM图像为例，给出辐射校正的基本工作流程。简述遥感图像几何误差的主要来源和特点。什么是图像的正射校正，主要方法有哪些？怎么从图像中有效地选择地面控制,点？

根据您的要求，我将依次回答您的问题：

1. 各种影响辐射校正的因素中，乘法性的有大气透过率、地表反照率、传感器增益等；加法性的有大气气溶胶、地表高程、传感器偏移等。可见光波段和红外波段的辐射校正差别在于，红外波段的辐射校正需要考虑大气发射和大气温度等因素。

2. TM图像的辐射校正基本工作流程包括大气校正、地表反射率校正和传感器响应校正等。其中大气校正一般采用大气透过率模型，地表反射率校正需要根据地物类型确定反射率值，传感器响应校正采用定标系数进行。

3. 遥感图像几何误差的主要来源包括地球自转、传感器飞行姿态、大气折射等因素，特点是误差随着距离的增加而增加。

4. 图像的正射校正是指将图像投影到地面上，使得图像上的每个像素点对应地面上的一个点，从而消除图像中的地形效应和方位畸变等。主要方法有基于地形高程的正射校正和基于光学模型的正射校正等。

5. 从图像中选择地面控制点的方法包括人工选择和自动选择两种。人工选择需要根据地物类型选择具有代表性的点，自动选择则可以采用边缘检测、特征匹配等算法实现。选择的地面控制点需要分布均匀、数量足够，并且具有代表性。