34、图像变形、融合与系统特性解析

图像变形、融合与系统特性解析

1. 实际变形操作

1.1 像素颜色计算

计算像素 p 颜色更精确的方法是使用双线性插值重建变形图像,并应用超采样来计算像素 p 的颜色。为便于理解,我们将像素 p 颜色的计算分为两种情况,但实际上第一种情况是第二种情况在分区只有一个集合时的特例。

1.2 逆映射变形

此方法将映射视为坐标变换,对于变形图像域中的每个点 p,找到其在原始图像域中的原始坐标 h⁻¹(p) 来计算颜色。
- 对变形图像的规则网格应用逆映射 h⁻¹,会得到一个与源图像规则网格叠加的不规则网格。
- 在不规则网格上重建原始图像,就能得到目标图像每个像素的颜色值。
- 通常,不规则网格的每个单元会与源图像规则网格的多个矩形相交;特殊情况下,单元包含在一个矩形像素中,这是分区只有一个集合(即单元本身)的特例。

方法 特点
直接映射法 目标图像易在不规则网格顶点计算,但需重建以在规则网格采样
逆映射法 源图像需重建以在不规则网格采样,从这些不规则样本可轻松计算目标图像像素值

两种方法在使用相同采样方法时,一阶近似结果相同,选择哪种方法应考虑实现难度,如计算顶点在 h 或 h⁻¹ 下的图像哪个更简单。

1.3 可分解变换

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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