最小二乘法求解仿射变换参数

本文介绍了如何使用最小二乘法求解像素坐标与实际地理坐标之间的仿射变换参数。通过数学推导,展示了如何计算仿射变换中的a、b、c、d、e和f六个参数,并提供了Python代码示例。讨论了在地理空间影像数据中,仿射变换的精度和适用性。

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以影像数据为例:

像素坐标(pixelX,pixelY)与实际地理坐标(geoX,geoY)之间的仿射变换函数为:

geoX=a*pixelX+b*pixelY+c

geoY=d*pixelX+e*pixelY+f

 

仿射能实现的效果:平移(Translation)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)、缩放(Scale)、错切(Shear),大部分图像变换的效果,都能通过仿射来实现。

 

如果知道一组像素坐标和实际地理坐标,可以通过最小二乘法,计算出abcdef六个参数。

最小二乘法对于我来说,是十多年前的事儿了,实在手生,故先手算算一个官方例子,回忆一下。

最小二乘法,微积分偏导,二元一次方程组,回忆好了。开始解下面的两个三元方程。

geoX=a*pixelX+b*pixelY+c

geoY=d*pixelX+e*pixelY+f

假设我们有n(>3)组数据。

对于geoX=a*pixelX+b*pixelY+c来说,使S(a,b,c)满足最小二乘法,其中a、b、c各项偏导要是0,解出a、b、c的值。

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