摄像测量学与高斯噪声仿真
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更新于2024-08-09
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"高斯分布噪声仿真-geomagic studio 12"
在计算机图像处理和测量领域,噪声的仿真是一项关键任务,特别是在图像分析和测量中。本资源主要讨论了两种类型的噪声仿真:均匀分布噪声和高斯分布噪声,这两种噪声在实际图像中都是常见的。
首先,我们关注均匀分布噪声的生成。在区间(0,1)上,可以使用公式(4.5.12)来生成随机噪声,其中`rand()`是一个生成0到RAND_MAX之间随机数的函数。生成的随机噪声序列Uk的数学期望为1/2,方差为1/12。如果需要在区间(a, b)上生成均匀分布的噪声,可以通过线性变换(4.5.13)来实现,将生成的噪声映射到所需区间。
接着,我们转向高斯分布噪声的仿真。高斯噪声,又称为正态分布噪声,常在图像处理中遇到。有两种常用的方法来模拟这种噪声:近似法和函数变换法。根据中心极限定理,若n个独立同分布的随机变量,每个都具有期望μ和方差σ²,它们的和近似服从均值为0、方差为1的标准正态分布。若要得到期望为μ'和方差为σ'²的高斯噪声,可以对这些随机变量求和后进行适当的线性变换。近似法的核心就是利用多个独立随机变量的和来逼近高斯分布。
另一种方法是函数变换法,它可能涉及使用特定函数直接生成符合高斯分布的随机数。例如,通过 Box-Muller 转换或 Marsaglia polar 方法,可以从均匀分布的随机数转换为高斯分布的随机数。
摄像测量学,作为一门综合了摄影测量学、光学测量和计算机视觉的学科,其重要性在于从图像数据中恢复三维信息。它不仅关注二维图像与三维空间物体的投影关系,还着重于从图像中精确提取和匹配目标。随着计算机视觉技术的进步,摄像测量越来越注重图像目标的自动、高精度识别定位,这是区别于普通图像处理的一个显著特征。
摄像测量学的历史可以追溯到摄影术的诞生。从模拟摄影测量到数字摄影测量,再到现在的摄像测量,技术一直在不断进步,尤其是随着非专业测量型摄像机的标定方法的发展,使得普通相机也能应用于高精度测量。摄像测量系统的关键在于高精度标定,这确保了从图像到三维重建的准确性和可靠性。
总结来说,本文提供的信息涉及噪声仿真技术和摄像测量学的基本概念,对于理解和应用图像测量技术至关重要。无论是噪声的生成还是从图像中获取三维信息,都是计算机视觉和图像处理领域不可或缺的知识点。
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2023-03-11 上传
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啊宇哥哥
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