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1、.啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊我们刚开始用一般的影像编辑软体来处理,虽然有很多不错的功能,但大多不是本专题.影像几何
2、转换可用来还原具有几何失真的影像.此项技术可应用在影像重叠定位,地球座标.啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊本研究是在探讨
3、如何应用影像处理技术啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊論文三本研究是在探討如何應用影像處理技術，分析一動態油霧之擴散角度，
4、並適當的調整影像處理檔大小，使運動分析能夠直接加以計算，而不須再經複雜的換算，且計算出來的結果也較為真實。我們以Visual C+撰寫圖形縮放程式來調整影像處理檔大小，及利用C語言撰寫計算曲線方程式來分析油霧擴散角度。此兩程式最大的特點是程式的可修改性，且可以做批次處理工作，這樣可節省浪費的時間。自行撰寫程式，具有很大的發展彈性空間，目前可視窗化以圖形介面顯示，未來可朝建立一整合的系統發展。第一章緒論1.1 研究目的在前面專題，建立出一套影像處理系統，可成功地應用在油霧液塊的位移、速度、加速度之分析。此系統目前在影像擷取，處理影像之對比增強、低通濾波、邊緣強化方面表現不錯，但在灰階四值化及低通
5、濾波方面仍有一些不足，所以本組同學將其四值化不足的地方，改成灰階八值化。還有影像在拍攝時，會因攝影角度的不同，或者要將整個被攝物納入鏡頭之中，使得攝影出來的尺寸與原來的被攝物與不一樣。所以本專題撰寫程式，對圖形的大小做比例調整。接下來利用物體在空間之位置的連續變化，將連續圖檔相加之後取平均值，以便觀察其空間濃度分佈、運動方向。並分析其擴散角度。1.2 研究方法我們剛開始用一般的影像編輯軟體來處理，雖然有很多不錯的功能，但大多不是本專題所需的功能。因此，自行用C程式發展一套可處理圖形縮放的軟體，利用內插法來做灰度值的補正，專門用來處理圖形之縮放。經由數張連續影像圖，相互比較圖形中具有特微的物體之
6、位移，可以觀測出運動方向、擴散角度等。所以我們將連續影像圖重疊，相加全部的灰度值後平均。如此一來，我們可利用處理後的平均圖來加以影像處理，撰寫程式加以處理，將圖形八階化，選出要分析的邊界進行二階化，然後計算上側邊緣的瞬間斜率及總斜率，由斜率算出其角度。第二章原理說明2.1 縮放程式在螢幕上的每一張圖形檔都是由一光點的Pixel所組成的，以簡單的例子來說，將圖形乘上縮放的倍率即得縮放後的大小。如：原大小為2 pixels ×2 pixels 經過放大2倍後成為4 pixels ×4 pixels。以數學方式表示但是依此簡單的方法來縮放圖形，發現到放大後的圖形會產生空隙，只有符
7、合縮放後位置的點才會有灰度值出現。因此必須採用更好的方法來做縮放，在數位影像處理-(連國珍)書中提到了相關的問題。內容如下：2.1.1 影像幾何轉換圖形在經過放大或縮小時，圖像移位至新座標點後，原來的地方因為不知要填入何值而留下空白，產生幾何失真。使用影像幾何轉換來還原具有幾何失真的影像。影像幾何轉換包括兩個設計部份：(一)座標轉換：描述原影像和新影像間的座標關係公式。(二)像素重新取樣：座標變換公式將原影像的格子點座標(x,y)，轉換到另一新的格子座標(x,y)。但新座標(x,y) 不會剛好對應到的舊座標(x,y)點上。所以，此(x,y)點的像素灰度值需取一些鄰近(x,y)點的灰度值，採用灰
8、度內插法計算求出。2.1.2 座標轉換坐標轉換為一組函數關係，將在(x , y) 座標的某一區間R映設到在(x , y)的區間R*定義如下：1. 式代表正轉換關係，(2)式為(1)式的反轉換，如圖二。 有兩種方式執行影像轉換1. 利用(1)式直接將R轉換至R*，此種方法的缺點為可能R*中某些點無法對應到，通常需將R*經過一低通濾波器。我們以影像放大說明利用(1)的執行方式，將影像f(x,y)放大兩倍，得 ，g(x,y)中符合條件的值的值填入其對應值，其餘的填入0，將g(x,y)和H矩陣迴旋運算而得，舉例如下： 此方法處理出來的效果只能用於整數倍的縮放，不符合本專題的需求，因此我們不加以採用此方
9、法。2. 利用(2)式對於R*中每一點 (x' , y' )求出 (x , y)，並將(x' , y')的灰度值以內插法方式計算出。本專題採用(2)的方式來執行影像幾何轉換。 2.1.3 灰度內插法以方法(2)執行時，計算得到(x,y)可能沒有落在原格子點上，那如何決定(x' , y')的灰度昵？2.1.3.1 最鄰近內插法(Nearest Neighbor Interpolation)最鄰近內插法，又稱替代法。此方法以和(x , y)最近的格子點的灰度來表(x , y)的灰度。讓g(x',y')表R*的影像，f(x,y)表R中的
10、影像。令j=Int(x+0.5), k = Int(y+0.5)則 g(x',y') = f(j,k)。其中 x , y 由(2)式求得。由於此種方法有空間 格子點的誤差，會造成散亂的影像，或鋸齒狀的現象，因此我們也不採用。2.1.3.2 雙線性內插法(Bi-linear Interpolation)此方法以(x , y)的四個鄰近點來求得最近似的灰度，如圖三。以一維線性內插法求得A和B的灰度為再以同樣的一維線性內插法求得點(x , y)的灰度將(5)式代入(4)中得當 時 f(x , y) = f(j , k)，且式(4)中係數合為一。以上兩種的內插的方法，雙線性內插法近似的
11、效果較好，但需要較長的運算時間。在Two-dimensional Imaging書中稱式(6)為四點公式(The four-point formula )，其所參考的點都是只有(x,y)點周圍的四個點，考慮的只有四點間連續性的而非整體的連續性。因此我們又採用了另一方法：六點公式(The six-point formula)2.1.4 六點公式(The Six-point Formula)除了原先靠近(x,y)周圍的四個參考點外，再多取兩個點，然後對式(5)再做二次微分 。二次微分後須符合 及 的關係式，所以必須要再加入兩個點的值來使圖形平衡。灰度值的變化率由原先的直線方程式，改變成曲線方程式，
12、而曲率之分佈由另外再多取的那兩個點來控制。假設(x,y)點的位置靠近f(j,k)點，也就是,的值都小於0.5時，所多取的兩個參考點分別為f(j-1,k)、f(j,k-1)。這兩點接近f(j,k)的值須列入方程式中，形成下列的式子：如果說 (x , y) 的位置現在是靠近 f(j+1,k+1)，那麼兩參考點的值也必須跟著改變。2.1.5 程式流程本程式一開始先將原始檔的灰度值讀入記憶體中，然後計算放大後的新座標，判斷是接近那一區的值，取出參考點的位置，接下來再以六點公式計算得結果。2.2 平均程式本程式基本架構由學長寫出，原先的處理方式是將所有影像處理檔的灰度值相加起來，然後再除以總加檔案數取得
13、平均圖檔。但是使用此方式處理圖檔，仍有相當不便之處。檔案處理的數量過多，限於記憶體容量大小而無法處理更多的檔案，所以改用抽樣取平均的方式來處理。2.2.1 抽樣取平均先將其灰度值除以總共處理的張數，再把平均過的數值全部加起來。如此一來就可解決記憶體不足的問題，而且結果仍相同。但此方法在計算時相當耗時間，考慮到往後處理的檔案數量可能會有數百張的問題，如果延用此方法來處理，那麼處理起來可能將耗費相當多的時間。所以又做了一些改變，用取樣的方法來平均圖檔，每隔N張取出一張，取到M張時再相加，總共處理的張數是張。平均後之圖檔灰度值相加後處理檔案灰度值總張數(處理檔案1灰度值/總張數)+(處理檔案2灰度值
14、/總張數)+)與原先處理方式的不同之處是會隔N張後才讀下一個檔案，只有M張的檔案相加。這樣比起一張張地相加更省下一些處理的時間，而且所處理的範圍與原先的處理範圍一樣。例如：原先的方法，每隔一張就相加，共取600張，其處理的張數是從0到600；採取樣的方法，每隔十張才取一張出來相加，共取60張，其處理的張數同樣也是從0到600。比較之後省下十倍的時間，但是取樣值不宜過大，太大會造成圖形不連續。2.2.2 程式流程2.3 角度程式角度程式主要是為了分析油霧的擴散角，所以必須先取樣平均，如此分析的擴散角，才足以代表油霧的擴散角。本程式的基本架構必須用到前述的平均程式及學長的影像擷取、邊緣強化及影像八
15、值化程式。其分析步驟如下：影像擷取：使用影像擷取卡將錄影帶的影像擷取下來，轉成AVI檔。取樣平均：將AVI轉成DAT檔，每隔N張選取一張(N>1)取M張平均(M>=1)。灰階八值化：將平均後的圖，依灰階高低分成八個灰階。尋邊：從八階的圖中選擇最能代表擴散角的灰階範圍，依此範圍尋找此範圍的邊緣；並假設油霧是上下對稱，將此邊緣取一半進行處理。座標排序：為了方便Origin求曲線方程式，將點依X軸方向進行排序。角度計算：取始點P及終點Q利用式(9)及式(10)計算斜率集油霧擴散角度。求曲線方程式：利用Origin求取輪廓的曲線方程式。斜率分析：對曲線方程式(11)微分得斜率方程式(12)
16、，在利用式(13)求出平均斜率。2.3.1 程式流程第三章結果與測試3.1 縮放程式測試3.2.1 四點公式與六點公式之比較測驗比較上面三張圖形，以四點公式處理過後的圖形略有一點模糊，另一方面以六點公式處理出來的圖形較為清析。3.1 平均程式測試3.1.1 位移測試未位移位移後3.1.2 旋轉測試與市售軟體之比較以28點永字圖形做測試，放大8倍(約等於2.83)及4倍。自行撰寫之軟體(四點)自行撰寫之軟體(六點)3.3 角度程式測試第四章在油霧分析上之應用4.1 連續油霧影像圖4.2 平均後的圖形我們可以發現到這樣處理出來的圖形，仍然不易觀察角度及擴散範圍，所以需要再經影像處理，以取得。4.3
17、 處理後的圖形八值化(彩現)邊緣強化再經過影像處理之後，很明顯的可看出油霧的連動呈一規則的分佈，並且有一點住上傾斜。所以我們可利用八值化或邊緣強化後的圖形，來做油霧的角度、範圍分佈的計算。4.4 角度之計算第五章 結論本縮放軟體與市售軟體做了許多比較，發現到市售軟體雖有許多功能，但大多並不是我們所想要的，而且一次只處理單張圖形，不能做批次處理。本程式不但可批次處理，並且達到與市售軟體一樣的縮放功能，未來可應用於其它種類的圖形轉換，如圖形之旋轉、受變形圖形之恢復等。由圖形測試得知，縮放前與縮放後的圖形之間的差異，在於其未知點的值如何計算出來。但這有一定的相當程度的困難處，因為沒有人會知道未知點實
18、際的灰度值為何值。大都只能利用數學公式來加以計算，估計出其未知點的近似值。我們的結果不一定是最好的，但已可達到欲其之效果了。本八值化程式乃提升88級自動化專題的四值程式，八值與四值的差異在於能提升油霧分析的方便性，使原來看似相同的液塊，可再細分至更小的液塊，以增加油霧分析的準確性。平均程式具有取樣平均的功能，縱觀市面上並沒有任何軟體具有此項功能，而本平均程式可對一段連續油霧影像，每隔數張取一張進行平均，可以使角度程式處理時，能有平滑的輪廓可以分析。在市面上並沒有圖形輪廓角度計算的功能，而本專題角度程式具有角度計算，輪廓曲線分析的功能，可以用來分析油霧擴散角度。由圖形測試得知，在角度計算方面，可
19、以計算輪廓上任一點到原點的斜率及角度，在曲線分析方面，可以分析出輪廓的曲線方程式，並計算出其平均斜率及平均角度。未來本角度程式將朝整體性發展，因目前本程式尚須借助Origin協助計算輪廓曲線方程式，所以未來將朝著利用Curve Fitting的方法，自行計算曲線方程式。我們還將研究室所做的研究成果，貼成網頁掛在網路上，使來參觀者能較易清楚我們的研究，有別於純粹的報告，能藉由圖片看到其中的改變差異，而且可以看到連續的圖檔。內容包括運動分析、影像縮放、低通濾波、濾除雜訊、油壓元件介紹。參 考 文 獻1. 蔡志信(1992)，影像處理在噴霧特性分析的應用，國立成功大學機械研究所碩士論文。 2. 林杜
20、生(1993)，數位影像處理實務使用C，松崗電腦圖書。 3. 楊武智(1995)，影像處理與分析，全華圖書。 4. 蔡郁璁(1994)，Windows3.1程式設計，松崗電腦圖書。 5. 蔡明志(1995)，Visual C+程式設計，松崗電腦圖書。 6. 黃天浩(1997)，視窗95畫面擷取程式之設計，倚天資訊。 7. 葉秋城(1996)，影像處理分析，碁峰電腦圖書。 8. 連國珍(1993)，數位影像處理，儒林圖書。 9. R.N. Bracewill，Two-Dimensional Imaging。Prentice-Hall Inc. 自動化專題取平均程式影像分析在油霧處理之應用取平均程
21、式影像處理在油霧分析之應用概論本程式基本架構由學長寫出，其處理的方式是將所有的影像處理檔累加起來，再加以平均。但是實際上要如此處理的話，仍有相當的困難之處。因檔案處理的數量很多，又限於記憶體之容量限制，故使用不一樣的處理方法。原理處理方法及說明採取先將其灰度值除以總共處理的張數，再全部加起來。假設100張取平均此方法在計算時相當耗時間，而且是一張張地相加起來。為了考慮到往後會處理的檔案數量問題，如果延用此方法來處理將近有數百張之多的連續圖檔，那麼處理起來可能將是個大麻煩。為了避免此一麻煩的問題，我們必須將此方法稍加改變一下。改變後的作法我們採取用抽樣的方法來平均圖檔，以每隔 N 張取出一張，到
22、一定數量時再相加。縮放程式報告目的 影像之放大與縮小主要是將原始影像做不同的放大與縮小。在應用上，放大的功能在於將物體放大，使影像更方便於觀察。本專題的影像處理檔經過拍攝、轉錄成錄影帶、經由擷取卡轉換成AVI檔、由錄影帶擷取下來的畫面，經過了攝影機拍攝轉成錄影帶，再由擷取卡轉成640X480的AVI檔。經過了種種的轉換，尺寸當然與原來的有所不同。因此，我們需要把圖檔加以適當的縮放，使其尺寸回復成原來的大小，這樣接下來的運動分析才能更精準。原理說明在螢幕上的每一張圖形檔都是由一點一點的Pixel所組成的，將圖形乘上縮放的倍率即得縮放後的大小。如：一張圖形原大小為300 pixels ×
23、100 pixels 經過放大2倍的調整後成為600 pixels ×200 pixels。以數學方式表示：影像幾何轉換影像幾何轉換可用來還原具有幾何失真的影像。此項技術可應用在影像重疊定位、地球座標的長寬比，或放大、縮小和得到各種變形的影像。影像 幾何轉換包括兩個設計部份1. 座標轉換：描述原影像和新影像間的座標幾何關係公式，此可依需要設計得到。 2. 像素重新取樣：座標變換公式將原影像的格子點座標(x,y)，轉換到另一新的格子座標(x,y)。新格子座標(x,y)對應到的舊格子點座標(x,y)不會剛好落在格子點上，此時(x,y)點的像素灰度需取(x,y)鄰近一些點的灰度內插而得。座
24、標轉換坐標轉換為一組函數關係，將在(x,y) 座標的某一區間R映設到在(x,y)的區間R*定義如下：或(1) 式代表正轉換關係，(2)式為(1)式的反轉換，如圖(1)式乃跟據幾合變換條件如方變圓、方變扇等求得，一般可以次數為m的多項式近似如下：係數 可由一些對應點 和 利用最小平方誤差法求出。對於一些變化遲緩的幾何失真，一般取m=2即可得到不錯的近式。雙線性轉換只含有8個未知數，只需定出四組對應點即可求得。隊愉線性轉換如放大、縮小、平移和歪曲只含有6個未知數，只需定出三組對應點即可，定義如下：下面為一些線性變換的公式a. 旋轉度 b. 水平放大a倍，垂直放大b倍 c. 歪曲度灰度內插法執行影像
25、轉換有兩種方式(A)利用(1)式直接將R轉換至R*，此種方法的缺點為可能R*中某些點無法對應到，通常需將R*經過一低通濾波器。(B)利用(2)式，對於R*中每一點(x',y')，求出(x,y)，並將點(x',y')的灰度值以內插法方式計算出。一般採用(B)的方式執行影像幾何轉換。我們以影像放大說明利用(A)的執行方式，將影像 f(x,y)放大兩倍，得 g(x,y)g(x,y)每間隔一列或一行其像素值為0，一般將這些點灰度值算出來的方法稱為內插法，內插法有0次和1次(線性)兩種，0次內插法可將g(x,y)和迴旋運算而得。舉例如下 線性內插法將 g(x,y) 和 迴
26、旋運算而得，舉例如下：以方法(B)執行時，計算得到(x,y)可能沒有落在原格子點上，那如何決定(x',y')的灰度昵？1. 最近鄰居內插 法，又稱替代法： 此方法以和(x,y)最近的格子點的灰度來表(x,y)的灰度。讓g(x',y')表R*的影像，f(x,y)表R中的影像令 j=Int(x+0.5), k=Int(y+0.5)則 g(x',y') = f(j,k)。其中 x,y 由 (2)式求得。由於此種方法有空間 格子點的誤差，會造成散亂的影像，或鋸齒狀的現象。圖6-2顯示此方法格子點的關係，實線表示(x',y')的格子點，虛線
27、表示(x,y)的格子點。2. 雙線性內插法(bi-linear interpolation)此方法以(x,y)的四個鄰近點來求得最近似的灰度，如圖6-3。以一維線性內插法求得A和B的灰度為再以同樣的一維線性內插法求得點(x,y)的灰度將(10)式代入(11)中得當 時 f(x,y) = f(j,k)，且式(12)中係數合為一。圖6-4顯示格子點(x',y')和格子點(x,y)間的關係。實線為R*上的格子點，虛線為R上的格子點。以上兩種的內插的方法，替代內插法較容易求得但郊果較不好，雙線性內插法近似的效果較好，但需要較長的運算時間。:啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
28、啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊本研究是在探讨如何应用影像处理技术啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
29、啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊我们刚开始用一般的影像编辑软体来处理,虽然有很多不错的功能,但大多不是本专题.影像几何转换可用来还原具有几何失真的影像.此项技术可应用在影像重叠定位,地球座标.啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊