摄像测量学与高斯噪声仿真

"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。