谱校正方法

谱校正方法
谱校正方法

谱校正方法

采样间隔归一化成1T ?=,采样长度为N .这样FFT 离散谱线为0,1)i X i N =-(,相应的频率分辨率2/(1/)N f N ωπ?=?=. 设FFT 离散谱线局部极高谱线为m (为了数学上简洁,假定从0开始,注意在MATLAB 环境下数组实际操作的是从1开始),记频偏量δωδω=?. 我们需要使用谱线m 和与之相邻一条次高谱线,记这连续两条谱线中左边一条序号为M (当次高谱线在m 左侧时1M m =-,反之M m =).

下面列出若干算法的δ计算公式

1. 加矩形窗的精确谱校正[1]

i i i X U jV =+

111()sin()()cos()M M M M opt M M

V V M U U M K U U ωω+++-?+-?=- 1211cos()sin()cos()sin()opt M M opt M M K M Z V U M K M Z V U M ωωωωωω++-???=+?????-?+???=+???+??? 2121

cos()cos()()Z M Z M M m Z Z ωωωδ?+?-?=+-- 2. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1, 2]

11||()||||

M M M X M m X X δ++=+-+ 3. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1, 2]

112||||()||||

M M M M X X M m X X δ++-=+-+ 4. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3]

1

1Re ()M M M X M m X X δ++??=+- ?-??

5. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3]

112()M M M M

X X M m X X δ+++=+-- 6. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的复合复比值校正[3]

11Re ()M m M M X M m X X δ++??=+- ?-?? 11m R m m X X X δ++=-,111

1m m L m m m m X X X X X X δ---=-=-- 0.5)0.5)m L m R δδδδδ=-++((

7. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的复合复比值校正[3]

112Re ()M M m M M X X M m X X δ++??+=+-

?-?? 112m m R m m X X X X δ+++=-,1111

221m m m m L m m m m X X X X X X X X δ----++=-=-- 0.5)0.5)m L m R δδδδδ=-++((

8. 加矩形窗,Quin 校正[4]

11Re()Re(),Re()Re()m m L R m m X X X X αα-+=

= 11L R L R L R

ααδδαα==---,, 00 R R L R δδδδδ>>?=??当且其它

9. 加汉宁窗,Quin 校正[4]

11Re()Re(),Re()Re()m m L R m m X X X X αα-+=

= 212111L R

L R L R

ααδδαα++==---,,

00 R R L R δδδδδ>>?=??当且其它

References

1. Schoukens, J., R. Pintelon,H. Van Hamme. The interpolated fast Fourier transform: A

comparative study . IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 1992, 41(2):

226-232.

2. 谢明,丁康. 频谱分析的校正方法.振动工程学报. 1994, 7(2): 172-179.

3. 陈奎孚, 王建立,张森文. 频谱校正的复比值法.振动工程学报(已投). 2007.

4. Quinn, B.G. Estimating frequency by interpolation using Fourier coefficients.IEEE

Transactions on Signal Processing. 1994, 42(5): 1264-1268.

%========================这是调用调试==================

DT=1;

N=1024;

PHI=pi/3;

Ampl=1;

CiR=11.9; %cycles in record

Freq=CiR/(DT*N); %frequency

TV=[0:N-1];

DatVec=Ampl*cos(Freq*TV*2*pi+PHI);

FV=fft(DatVec);

figure

subplot(2,1,1);plot(TV,DatV ec);

subplot(2,1,2);plot(abs(FV(1:round(N/2.56))));grid on

[MV,MI]=max(abs(FV));

%加矩形窗的解析校正--1

FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,1);

%加矩形窗的解析单频模型校正--2

FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,2);

%加汉宁窗的解析单频模型校正--3

HanDat=DatVec.*hanning(N,'periodic')';

FV=fft(HanDat);

FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,3);

%加矩形窗的解析单频模型校正+复比值法--4

FV=fft(DatVec);

FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,4);

%加汉宁窗的解析单频模型校正+复比值法--5

HanDat=DatVec.*hanning(N,'periodic')';

FV=fft(HanDat);

FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,5);

%加矩形窗的解析单频模型校正+复比值法+左右平均--6

FV=fft(DatVec);

FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,6);

%加汉宁窗的解析单频模型校正+复比值法+左右平均--7

HanDat=DatVec.*hanning(N,'periodic')';

FV=fft(HanDat);

FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,7);

%加矩形窗的解析单频模型校正+Quinn算法--8

FV=fft(DatVec);

FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,8);

%加汉宁窗的解析单频模型校正+Quinn算法--9

HanDat=DatVec.*hanning(N,'periodic')';

FV=fft(HanDat);

FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,9);

===========这是子程序======================

%spectrum correction assemble

% the sampling interval is 1 s (or unitary)

%Input: SpecVec--Discrte Fourier Spectrum from FFT

% PeakIdx--the peak index, noting the matrix in MatLab start from 1

% TL--the length (or the point number) of the FFT

% method--correction method

% output: PeakShift-- the corrected peak shifting from the peak in discrete

% spectrum

function PeakShift=SpecCorr(SpecVec,PeakIdx,TL,method)

% picking up the second highest spectrum line

if(abs(SpecVec(PeakIdx-1))>abs(SpecVec(PeakIdx+1)))

IP=[PeakIdx-1,PeakIdx];

ShiftCorr=-1; %shift aligning with the PeakIdx

else

IP=[PeakIdx,PeakIdx+1];

ShiftCorr=0; %shift aligning with the PeakIdx

end

II=IP(1)-1; % noting that the index of a matrix in MATLAB starts from 1, not zero if(method==1) %an analyitic solution for rectangular window

U=real(SpecVec(IP));

V=imag(SpecVec(IP));

DW=2*pi/TL;

KOPT=(sin(II*DW)*(V(2)-V(1))+cos(II*DW)*(U(2)-U(1)))/(U(2)-U(1));

Z=V.*(KOPT-cos((IP-1)*DW))./(sin(DW*(IP-1)))+U;

Tmp1=(Z(2)*cos(DW*(II+1))-Z(1)*cos(DW*II))/(Z(2)-Z(1));

PeakPos=acos(Tmp1)/DW;

PeakShift=PeakPos-(PeakIdx-1);

elseif(method==2) %based on the analytical-single-tone model for rectangular window PeakShift=abs(SpecVec(IP(2)))/(abs(SpecVec(IP(2)))+abs(SpecVec(IP(1))));

PeakShift=PeakShift+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx

elseif(method==3) %based on the analytical-single-tone model for Hanning window

PeakShift=(2*abs(SpecVec(IP(2)))-abs(SpecV ec(IP(1))))/(abs(SpecV ec(IP(2)))+abs(SpecVec(IP(1 ))));

PeakShift=PeakShift+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx

elseif(method==4) %based on the analytical-single-tone model for rectangular window with complex correction

PeakShift=real(SpecVec(IP(2))/(SpecVec(IP(2))-SpecVec(IP(1))));

PeakShift=PeakShift+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx

elseif(method==5) %based on the analytical-single-tone model for Hanning window with complex correction

PeakShift=(2*SpecVec(IP(2))+SpecVec(IP(1)))/(SpecVec(IP(2))-SpecVec(IP(1)));

PeakShift=real(PeakShift)+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx elseif(method==6) %based on the analytical-single-tone model for rectangular window with complex correction+average

PeakShift=real(SpecVec(IP(2))/(SpecVec(IP(2))-SpecVec(IP(1))));

MaxPeakShift=PeakShift+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx

LeftShift=real(SpecVec(PeakIdx)/(SpecVec(PeakIdx)-SpecVec(PeakIdx-1)))-1;

RightShift=real(SpecVec(PeakIdx+1)/(SpecVec(PeakIdx+1)-SpecVec(PeakIdx)));

%average

PeakShift=(0.5-MaxPeakShift)*LeftShift+(0.5+MaxPeakShift)*RightShift;

elseif(method==7) %based on the analytical-single-tone model for Hanning window with complex correction+average,????

PeakShift=(2*SpecVec(IP(2))+SpecVec(IP(1)))/(SpecVec(IP(2))-SpecVec(IP(1)));

MaxPeakShift=real(PeakShift)+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx

LeftShift=(2*SpecVec(PeakIdx)+SpecV ec(PeakIdx-1))/(SpecVec(PeakIdx)-SpecVec(PeakIdx-1))-1;

RightShift=(2*SpecVec(PeakIdx+1)+SpecV ec(PeakIdx))/(SpecVec(PeakIdx+1)-SpecVec(PeakIdx ));

%average

PeakShift=(0.5-MaxPeakShift)*LeftShift+(0.5+MaxPeakShift)*RightShift;

elseif(method==8) %Quinn method for the rectangular window

a1 = real(SpecV ec(PeakIdx-1)/SpecVec(PeakIdx)); %left

a2 = real(SpecV ec(PeakIdx+1)/SpecVec(PeakIdx)); %right

LeftShift = a1/(1-a1);

RightShift = -a2/(1-a2);

if (LeftShift>0 & RightShift>0)

PeakShift = RightShift;

else

PeakShift = LeftShift;

end

elseif(method==9) %Quinn method for the Hanning window

a1 = real(SpecV ec(PeakIdx-1)/SpecVec(PeakIdx)); %left

a2 = real(SpecV ec(PeakIdx+1)/SpecVec(PeakIdx)); %right

LeftShift = (2*a1+1)/(1-a1);

RightShift = -(2*a2+1)/(1-a2);

if (LeftShift>0 & RightShift>0)

PeakShift = RightShift;

else

PeakShift = LeftShift;

end

end

end

9种谱校正方法

9种谱校正方法及matlab 程序代码 采样间隔归一化成1T ?=,采样长度为N .这样FFT 离散谱线为0,1)i X i N =-(,相应的频率分辨率2/(1/)N f N ωπ?=?=. 设FFT 离散谱线局部极高谱线为m (为了数学上简洁,假定从0开始,注意在MA TLAB 环境下数组实际操作的是从1开始),记频偏量δωδω=?. 我们需要使用谱线m 和与之相邻一条次高谱线,记这连续两条谱线中左边一条序号为M (当次高谱线在m 左侧时1M m =-,反之M m =). 下面列出若干算法的δ计算公式 1. 加矩形窗的精确谱校正[1] i i i X U jV =+ 111()sin()()cos()M M M M opt M M V V M U U M K U U ωω+++-?+-?=- 1211cos()sin()cos()sin()opt M M opt M M K M Z V U M K M Z V U M ωωωωωω++-???=+?????-?+???=+???+??? 2121 cos()cos()()Z M Z M M m Z Z ωωωδ?+?-?=+-- 2. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1, 2] 11||()|||| M M M X M m X X δ++=+-+ 3. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1, 2] 112||||()|||| M M M M X X M m X X δ++-=+-+ 4. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3] 1 1Re ()M M M X M m X X δ++??=+- ?-?? 5. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3] 112()M M M M X X M m X X δ+++=+-- 6. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的复合复比值校正[3]

大气校正方法说明

利用MODTRAN 进行大气校正的方法说明 一. 大气校正公式、原理以及所需参数 大气是介于传感器和地球表层之间由多种气体和气溶胶组成的介质层,电磁波在地物和传感器之间传输时,必然受到大气的影响。遥感对地观测时,要想得到目标的真实信息,大气校正是不可回避的。由卫星传感器获取的表观反射率ρ* 可由下式表出: '()(,,)(,,)(())1v s s v s v a s v s v t t v d t T S e t τμθρθθφφρθθφφρρθρ-*-=-++- (1) 式中: s θ:太阳天顶角 , s φ:太阳方位角 ,v θ :传感器天顶角,v φ :传感器方位角, t ρ:目标反射率,(,,)a s v s v ρθθφφ-:大气的路径辐射项等效反射率, τ:大气的光学厚度, S :大气的半球反照率,' ()v d t θ:散射透过率,cos()v v μθ=。 通过MODTRAN4对大气辐射传输进行模拟,求得大气校正所需参数,将所求的大气校正参数和传感器获得的表观反射率一并代入大气辐射传输公式 (1),便可计算出目标的真实反射率t ρ,从而完成大气校正的任务。 在实际的工作中,我们可以用下面的公式: 0()()()1t v v d v t L L F T S ρμμμρ=+ - (2) 是传感器接收到的辐射亮度,0()v L μ是路径辐射项,d F = 式中:s μ0F ()s T μ是太阳下行总辐射(0F 是大气层顶的太阳辐照度), ()v T μ=v e τμ-+'()v d t θ是传感器和目标之间的透过率(v e τμ-是直射透过率,' ()v d t θ是散射透过率)。在已知的观测条件(太阳和传感器的几何参数,大气廓线,地表反射率等)下,设定一组t ρ值以及相应的传感器高度,通过MODTRAN4模拟得到一组辐射亮度()v L μ,代入方程(2),再经过简单的代数运算就可以求出大气校正所需的参数(路径辐射项、透过率、大气半球反照率和太阳下行总辐射)。地表反射率和相应传感器高度设置见表1:(地面高程时候传感器不受大气影响,L0项去掉;()v T μ=1表示完全透过) 表1 地表反射率和相应的传感器高度参数设置 由(2)式,可以解出t ρ, ()v L μ

测厚仪自校准方法

超声波测厚仪自校准方法 1.目的 为了保证超声波测厚仪的正确使用及测量结果的准确可靠,特制定本自校准方法。 2.依据 超声波测厚仪使用手册等 3. 校准方法 3.1 采用台阶试块,分别在厚度接近待测厚度的最大值和待测厚度的最小值(或待测厚度最大值的1/2)进行校准。 3.1.1试块的基本要求和尺寸见附图。3.1.2 测定曲面工件厚度时,应使用同一曲率的试块,或者对平面试块加以修正。 3.2 将探头置于较厚试块上,调整声速,使得测厚仪显示读数接近已知值。 3.3 将探头置于较薄试块上,调整零位,使得测厚仪显示读数接近已知值。 3.4 反复调整,使得量程的高低两端都得到正确读数,仪器即告调整完毕。 3.5 如果已知材料声速,则可预先调好声速,然后在仪器附带的试块上,调节零位,使得仪器显示为试块的厚度,仪器即告调整完毕。 4.记录 校准过程应做好记录工作,记录至少包括仪器型号、探头、试块、耦合剂、校核人员、测定日期。记录格式见“超声波测厚仪自校准记录表”(SDTJ/JH-01-01)。 编制: 审核: 批准:

附图: 6.3

超声波测厚仪自校准记录表 SDTJ/JH-01-01

超声波测厚仪自校准、期间核查记录表填写说明 1、设备名称:超声波测厚仪 2、设备型号:进行自校准或核查的超声波测厚仪本身的型号;如:TT120、TT100等 3、本院编号:进行自校准或核查的超声波测厚仪在本单位内部的仪器编号 4、出厂编号:进行自校准或核查的超声波测厚仪出厂时生产厂家给定的编号 5、声速:对超声波测厚仪进行自校准或核查时,根据标准块的材质选定的超声波声速,例如:当 标准块的材质为碳钢时超声波测厚仪的声速应为v=5790m/s;当标准块的材质为不锈钢时 超声波测厚仪的声速应为v=5900m/s 6、标准块厚度:对超声波测厚仪进行自校准或核查时所使用的标准试块的实际厚度 7、显示值:进行自校准或核查的超声波测厚仪对标准块进行测厚时超声波测厚仪所显示的标准块厚度 值 8、允许误差:根据标准块实际厚度,运用允许误差计算公式计算得到的数值 9、实际误差:标准块厚度与显示值的差值 10、备注:对超声波测厚仪进行自校准或核查的结果 11、说明:对超声波测厚仪进行自校准或核查过程中需要特别说明的问题 12、校准人:对超声波测厚仪进行自校准或核查的操作者姓名 13、年月日:对超声波测厚仪进行自校准或核查的时间

图像颜色校正技巧

浅谈图像颜色校正的技巧 扫描仪和数码相机是印前处理中常用的两种图像输入设备,由于扫描仪光源、滤色片和光电转换元件的误差,扫描输入的图像经常会存在一定程度的颜色偏差,而用数码相机采集图像时也可能因为光照条件或曝光时间的不合适以及CCD的颜色响应误差而引起图像的色偏。因此,为了得到颜色复制准确的彩色印刷品,必须在印前系统中对偏色的图像进行颜色校正。但在印前图像处理中,校正图像的色偏,并不是一件容易的事,它要求印前工作人员必须掌握一定的颜色校正方法和技巧,只有这样才能做到事半功倍,提高印前工作效率。 图像偏色情况的辨别 进行图像颜色校正,首先要分析图像哪些部分偏色,具体偏什么颜色。但是一副复杂的彩色图像往往包含了成百上千种颜色,我们不可能对每一种颜色都进行分析,判断它是否偏色,而是通过检查图像的灰平衡和记忆色来判断图像的偏色情况。 灰平衡是指在一定的印刷条件下,将青、品红、黄三色油墨按一定比例叠印,得到视觉上中性灰的颜色,这时就称为实现了灰平衡。灰平衡是颜色存在的基础,在印刷过程中,它是控制图像色彩复制效果的重要手段,一般来说,图像中的灰平衡控制好了,其他彩色部分也能够得到较好的再现。而且人眼对图像中的中性灰色部分非常敏感,只要图像中的灰色部分出现轻微的彩色,人眼就能很容易地感觉出来。因此,灰平衡是检测图像是否偏色的一种很好的方法,而反映在RGB 模式的图像中,中性灰色部分的红、绿、蓝三个值应该相等,如果图像中灰色部分的R、G、B值不等,就可识别出色偏。例如,用Photoshop取色器工具读取图像中的某一灰色中间色调值为(R:127、G:127、B:136),则说明中性灰中含有较多的蓝色,说明图像稍微偏蓝色。在CMYK色彩模式中读取中性灰相对来说要困难一些,从理论上来讲,同样数量的青、品红和黄产生中性灰,而实际上由于印刷油墨不纯,中性灰中青的含量必须比黄和品红多一些,具体多多少取决于中性灰是暗调、中间调还是高光,而且还与使用的油墨有关系。因此,利用灰平衡来判断CMYK色彩模式图像的色偏时,需要采集印刷的灰平衡数据。 记忆色是人们所熟悉的物体颜色在人们记忆中的主观印象,并不是我们经常说的单纯的红色、绿色和蓝色,而是与具体的物体相关,如人的肤色、草的绿色、

大气校正问题心得

九月份学习报告 报告人:fairy郑 学习内容介绍: 九月份主要对论文中存在的问题进行了修正以及对论文中不足的部分进行了改善。 一.首先:对环境小卫星HJ_1A的HIS数据进行了深入的了解。 二.其次:对envi软件在处理环境小卫星的HJ_1A的HIS数据的FALSSH大气校正从原理到实际操作有更加清晰的认识。 三.最后:对环境小卫星的HJ_1A的HIS数据的FALSSH大气校正的处理结果进行分析,并且根据此次实验对论文中的错误进行修正。 一.对环境小卫星HJ_1A的HIS数据的了解。 HSI 数据为资源卫星中心提供的辐亮度产品, 影像已经过系统级几何校正与表观辐亮度标定, 但前20 几个波段具有较为明显的噪声和条带效应。由此可知:环境小卫星HJ_1A的HIS数据是经过辐射定标的数据。 由辐亮度数据可以直接用公式求算出地物的表观反射率曲线 下图即为表观反射率曲线,即为原始数据的光谱曲线: 由上图可以得出在760 nm 与820 nm 附近存在两个明显的波谷, 这是由于760 nm 处为氧气吸收带,820 nm 处为水汽吸收带。说明直接由H SI 的辐亮度产品获得的表观反射率含有较多的大气影响。若直接基于表观反射率开展遥感应用, 难以体现地物的真实物理特性, 从而影响其后遥感应用的准确性。

二.在envi软件中进行大气校正的步骤 第一步:由于envi软件不能打开HJ_1A的HIS的h5格式的图像,所以下载了HDF5 这个扩展模块,这个扩展模块不用自己安装,直接将copy到“save_add”目录下,默认为C:\Program Files\ITT\IDL##\products\envi##\save_add\。 要使用这个这个功能时:按照File→Open Extenral File→HJ-1→HIS就可以打开h5格式的图像,同时还可以读取下载图像的原始信息。如下图 第二步:将图像格式转换为bip格式,

自校准方法编写规定

1 目的 对检测设备自校准方法的编制进行控制,保证自校准方法正确实用、满足自校准工作要求。 2 范围 适用于本实验室检测工作使用中或修理后的、目前尚无计量检定规程需要并且有可能进行自校准的检测设备自校准方法的编审。 3 职责 3.1质控室负责组织编制自校准方法,并监督执行; 3.2相关室主任负责组织对自校准方法进行实验验证; 3.3技术负责人批准自校准方法。 4 要求 4.1每种自校准设备编写一个自校准方法。 4.2自校准方法编写格式要求。 4.2.1自校准方法的编号如下: 顺序号 4.2.2自校准方法的文件名称为:□□□自校准方法,其中□□□为检测设备名称。 4.3自校准方法内容要求。 4.3.1目的 编制自校准方法的目的。 4.3.2适用范围 说明自校准方法适用的检测设备种类和型号。 4.3.3职责 规定相关责任人的责任。 4.3.4概述 对检测设备的结构、原理及主要用途作简单介绍。

4.3.5技术要求 4.3. 5.1设备外观要求,包括对设备标志、成套完整性、各种开关、电源线等的要求。4.3.5.2技术指标的要求全面、详细。 4.3.6校准条件 包括设备外观及环境条件、仪器安装要求、校准设备、校准标准物质。根据实验室程序文件《实现测量可溯源性程序》(HSJC-PF-223-2009)要求,自校准应有经检定合格的计量器具或可港源标准物质作为依据。 4.3.7自校准项目和自校准方法 应包括设备一般检查和各项性能检查。 4.3.8自校准周期 规定设备自校准周期。 4.3.9支持性文件 列出自校准方法中直接引用和必须配合使用的文件名称和编号。 4.4自校准方法实验验证 操作人员对设备进行自校准,出具自校准报告,主任审核自校准报告。 5 相关文件 5.1 HSJC-PF-203-2009《管理体系文件控制和维护程序》 5.2 HSJC-PF-223-2009《实现测量可溯源程序》 5.3 HSJC-PF-222-2009《仪器设备的控制与管理程序》 5.4 HSJC-PF-217-2009《检测方法及方法确认程序》 6 运行记录 6.1《检测设备自校准方法文稿》 6.2《检测设备自校准实验原始记录和实验报告》 6.3《检测设备自校准不确定度分析(必要时)》 6.4记录表HSJC-ZK-307-2009/01《检测设备自校准方法审批表》

显示器颜色校正(实用版)

显示器颜色校正(实用版) 我是一名景观设计工作者,色彩对于我来讲则是最敏感的,在通常工作中,我时常会遇到在自己电脑上调整的图纸和在客户电脑上看到的相差很大,更离谱的是我自己电脑调整好的和打印输出时候的色调与明暗度的差距。这个问题,应该多数设计师都会遇到吧,因此本人找了很多资料以及图片,最后主要问题还是显示器的问题,下面是显示器颜色校正方法及图片(因为显卡都不一样,会有一定的差距哦)。 一、校正前的准备工作: 1.为了得到最好的校准效果,尽量使用最新版的Adobe Gamma(比如Photoshop cs中附带的)。 2.要确保显示器开机预热半个小时以上,使它处于稳定的工作状态。 3.显示器周围的环境光线始终保持一致。灯及灯的位置不要改变,太亮或太暗都不合适,最好的光线是稍稍偏暗,并且尽可能减少屏幕对环境光线的反射。 4.去掉显示器的桌面背景,因为漂亮的桌面会影响你在接下来的校正过程中对色彩的准确感知。并将桌面颜色设置成中性的灰色。以WindowsXP系统为例,右击桌面选择“属性”打开“显示属性”对话框,点选“外观”选项卡,单击其中的“高级”按钮,弹出“高级外观”窗口,单击其中的“颜色”按钮,在弹出的“颜色”窗口中修改红绿蓝三种颜色的值为128。 5.显示器的颜色数量应该设置成24位或32位真彩色。通过“显示属性”窗口中“设置”选项里的“颜色质量”设置。 二、校正方法一 1、点击:开始→设置→控制面扳→Adobe Gamma(通过安装程序安装的Photoshop 都会有本程序)。在弹出的对话框中选择控制扳模式(向导模式也行,凭个人爱好)。(如果没有Adobe Gamma,就直接下载一个Gamma) 2、看说明文件是不是:sRGB IEC61966-2.1(版本可不管),如不是,点击“加载”按扭在打开屏幕描述文件中找到:sRGB Color Space Profile 文件,选中后点击“打开”。sRGB IEC61966-2.1就加载上了。

FLAASH大气校正参数设置

1.3.2FLAASH其它参数的设置 (1)图像中心点坐标 可以从相应的HDF文件中找到,也可以从屏幕上直接读取影像的中心坐标,对反演结果影响不大。当影像位于西半球时,经度为负值; (2)传感器类型 当选择传感器类型时,模块会选择相应的类型的传感器波段响应函数,同时系统一般会自动设置传感器的高度和图像的空间分辨率; (3)海拔高度 海拔高度为研究区的平均海拔; (4)数据获取日期和卫星过境时间 卫星过境时间为格林尼治时间,可以从相应的HDF文件中找到; (5)大气模型 模块提供热带、中纬度夏季、中纬度冬季、极地夏季、极地冬季和美国标准大气模型,研究者根据数据获取时间选择相应的大气模型; (6)水气反演 大多数多光谱数据不推荐反演水汽含量; (7)气溶胶模型 可供选择的气溶胶模型有无气溶胶、城市气溶胶、乡村气溶胶、海洋气溶和对流层气溶胶模型。当能见度大于40Km时,气溶胶类型选择对反演没有太多影响,一般情况下利用ASTER 数据不做气胶反演; 在高级设置中,①Modtran 分辨率(Modtran resolution):一般设置成5cm-1;②反射率输出的时尺度系数,默认尺度系数是10000,可以使用默认的尺度系数。若使用默认的尺度系数,大气校正后得到反射率图像的数值域为:0-10000。其余参数使用默认值。 大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响,获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数,用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射的影响,消除大气分子和气溶胶散射的影响。FLAASH 可以处理任何高光谱数据、卫星数据和航空数据(860nm/1135nm),这些数据是由HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)AISA、HARP、DAIS、Probe-1、TRWIS-3、SINDRI、MIVIS、OrbView-4、NEMO等传感器获得的。FLAASH还可以校正垂直成像数据和侧视成像数据。

大气校正(ENVI)

大气校正(ENVI) 大气校正是定量遥感中重要的组成部分。本专题包括以下容: 大气校正概述 ENVI中的大气校正功能 1大气校正概述 大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响,广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数;狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响,消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下,大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。

图1 大气层对成像的影响示意图 很多人会有疑问,什么情况下需要做大气校正,我们购买或者其他 途径获取的影像是否做过大气校正。 通俗来讲,如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等,需要使用影像上真实反映对太的辐射情况,那么就需要做大气校正。我们购买的影像,说明文档中会注明是经过辐射校正的,其实这个辐射校

正指的是粗的辐射校正,只是做了系统大气校正,就跟系统几何校正的 意义是一样的。 目前,遥感图像的大气校正方法很多。这些校正方法按照校正后的 结果可以分为2种: 绝对大气校正方法:将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。 相对大气校正方法:校正后得到的图像,相同的DN值表示相同的地物反射率,其结果不考虑地物的实际反射率。 常见的绝对大气校正方法有: 基于辐射传输模型 MORTRAN模型 LOWTRAN模型 ATCOR模型 6S模型等 基于简化辐射传输模型的黑暗像元法 基于统计学模型的反射率反演; 相对大气校正常见的是: 基于统计的不变目标法 直方图匹配法等。 既然有怎么多的方法,那么又存在方法选择问题。这里有一个总结供 参考: 1、如果是精细定量研究,那么选择基于基于辐射传输模型的大

多种频谱校正方法及matlab代码

多种频谱校正方法 采样间隔归一化成1T ?=,采样长度为N .这样FFT 离散谱线为0,1)i X i N =-(,相应的 频率分辨率2/(1/)N f N ωπ?=?=.设FFT 离散谱线局部极高谱线为m (为了数学上简洁,假定从0开始,注意在MATLAB 环境下数组实际操作的是从1开始),记频偏量δωδω=?.我们需要使用谱线m 和与之相邻一条次高谱线,记这连续两条谱线中左边一条序号为M (当次高谱线在m 左侧时1M m =-,反之M m =). 下面列出若干算法的δ计算公式 1.加矩形窗的精确谱校正[1] i i i X U jV =+111()sin()()cos() M M M M opt M M V V M U U M K U U ωω+++-?+-?=-1211cos()sin()cos()sin()opt M M opt M M K M Z V U M K M Z V U M ωωωωωω++-???=+???? -?+???=+???+??? 2121 cos()cos()()Z M Z M M m Z Z ωωωδ?+?-?=+--2.加矩形窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1,2]11||()||||M M M X M m X X δ++= +-+3.加汉宁窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1,2] 112||||()|||| M M M M X X M m X X δ++-=+-+4.加矩形窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3] 11Re ()M M M X M m X X δ++??=+- ?-?? 5.加汉宁窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3] 112()M M M M X X M m X X δ+++=+--6.加矩形窗情形,采用解析单频模型的复合复比值校正[3]

灰阶及色彩校正

灰阶及色彩校正 步骤1.1: 我们用来测量灰阶的软件称为ColorHCFR 步骤1.2: 用所有预设选项安装传感器软件 步骤1.3: 从盒子中取出传感器并插到你的PC上空的USB插槽。 步骤1.4: 打开并设定ColorHCFR 软件。 打开HCFR软件,选择"Advanced -> Preferences" 选单选项,按"References"标签,设定"Color 空间- Standard" 选项为HDTV - REC 709,勾选Change White,下拉菜单选择D65,Reference Gamma输入2.2,其他选项参考图片。

步骤1.5: 在ColorHCFR里开启一个新的校正档案 选择选单"File-> New" 在ColorHCFR里开启一个新的校正档案 "DVD Manual",然后按Next。传感器选择“Xrite i1 DisplayPro,Colormuki”,然后按“完成”。Reading Type选择“Projector”,然后按“确定”。

步骤 1.6:正确地调整传感器的方向,找到最大光输出读值。 播放100 IRE 窗形测试图案。在右边的"Display" 视窗,选择"xyY" 选项,然后按绿色三角形开始连续读取数值。 传感器会开始撷取x、y、及Y 读值,并每隔几秒更新一次。你应该会在左下角的"Selected Color" 视窗里看到资料更新,持续看着ftL 读值,并往所有6个方向(离布幕的近/远从,左/右,上/ 下)调整传感器。例如,在一个方向上转动传感器几度,然后等到ftL的读值更新,持续转动同时等新的读值,如果读值变小,就转相反的方向。持续做直到你得到最大值,接着再进行俯仰角的调整,然后再调整离布幕的距离等等。一次调整一个方向可以让你尽快架设到最好的位置。持续调整直到你得到最大的读值,这就是我们要的位置(Ps:实在懒的话,和幕布的距离就不要调整了)。从现在开始,不要碰到或移动传感器。

LCD显示器色彩校正方法

LCD显示器色彩校正方法 2009年03月13日星期五 21:09 为什么我在自己电脑上调整的照片,在别人的电脑上一看色彩就不对了,这个问题特别容易出现在LCD 液晶显示器上面,这时就需要用到LCD显示器色彩校正了,LCD显示器色彩校正分为软件校正和硬件校正二种方法:不过tn面板色彩先天不足,再怎么校色也好不到哪去。真正要求色彩的用户建意使用高端的ips面板显示器或者CRT显示器吧。 下面分别介绍: ◎实现方式:硬件操作或软件设置◎运行条件:可软可硬, 1 软件方式:三星MagicTune软件; 2 硬件方式:Spyder 2 Pro色彩校正仪◎操作难度:★★★☆☆ 自液晶显示器进入主流价位以来,一些从事设计、排版以及印刷行业的用户忍不住“大屏”、“环保”、“低价”等诱惑,于是改用液晶显示器。不过,液晶显示器在色彩表现方面不如CRT显示器还原真实,液晶屏幕上显示的图像和真实图像往往存在明显的色彩差异,这对上述用户的工作影响甚大。如果用户仍要坚持使用液晶显示器,必须先对显示器进行色彩校正,将这方面的影响尽量减至最低。 方法一:专业仪器校色 优点:操作简单、数据准确可靠 缺点:成本较高 对于行业用户以及有条件的专业玩家而言,采用专业的显示器色彩校正仪器进行校色无疑是最令人放心的。以时下常用的Spyder 2 Pro显示器色彩校正仪(也称为“专业蜘蛛”、“红蜘蛛”)为例,只需按照软件提示,选择与实际情况相符的选项即可。限于篇幅,在此不介绍具体的操作方法。唯一需要指出的是,可能有些用户不清楚色温控制值该如何设置。以笔者的经验来看,若是中档消费级显示器,可选择“绝对色温块”选项;若为高档消费级或专业级显示器,选择“RGB滑块”更为合适;若显示器属于入门级,则只能选择“绝对色温预设”了。检测完毕之后,Spyder 2 Pro色彩校正仪会自动生成一个用于色彩管理的ICC配置文件,并保存至Windows的对应目录中,以便系统调用。该仪器的报价为3400元,如果用户确实有需要,可以考虑购买,或者选择相对便宜的Spyder 2 Express(也称为“快捷蜘蛛”、“绿蜘蛛”,报价为980元)。 方法二:软件校色 优点:操作简单、无额外花费 缺点:数据准确性稍差 专业仪器虽好,可价格甚至比一台20英寸宽屏液晶显示器还贵,相信大多数普通用户都舍不得为之掏腰包。其实,我们也可用一些无需付费的校色软件替代专业仪器,虽然数据准确性稍差,但不失为一种简单可行的解决方法。 一;三星MagicTune 3.6软件,大家可去三星网站下载。 步骤一:双击桌面上的MagicTune图标,在主界面中选择“色彩”选项;若遇到软件提示“本计算机系统不支持MagicTune”,别急,这是因为显示器非三星产品或型号不符所致。此时,可直接进入MagicTune的安装目录(默认路径为C:\Program Files\SEC\MagicTune3.6),找到LCDGamma0101.exe

大气校正问题

ENVI FLAASH 大气校正常见错误及解决方法(2013年7月15号更新) (2011-03-07 16:55:57) 转载▼ 标签: flaash 大气校正 分类: ENVI 本文汇总了ENVI FLAASH 大气校正模块中常见的错误,并给出解决方法,分为两部分:运行错误和结果错误。前面是错误提示及说明,后面是错误解释及解决方法。 FLAASH 对输入数据类型有以下几个要求: 1、波段范围:卫星图像:400-2500nm ,航空图像:860nm-1135nm 。如果要执行水汽反演,光谱分辨率<=15nm ,且至少包含以下波段范围中的一个: ??●1050-1210 nm ??●770-870 nm ??●870-1020 nm 2、像元值类型:经过定标后的辐射亮度(辐射率)数据,单位是:(μW ) /(cm2*nm*sr )。 3、数据类型:浮点型(Floating Point )、32位无符号整型(Long Integer )、16位无符号和有符号整型(Integer 、Unsigned Int),但是最终会在导入数据时通过Scale Factor 转成浮点型的辐射亮度(μW )/(cm2*nm*sr )。 4、文件类型:ENVI 标准栅格格式文件,BIP 或者BIL 储存结构。 5、中心波长:数据头文件中(或者单独的一个文本文件)包含中心波长(wavelenth )值,如果是高光谱还必须有波段宽度(FWHM ),这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入(Edit Header )。 运行错误 1.Unable to write to this file.File or directory is invalid or unavailable 。

讲座1-3 离散频谱校正技术(DOC)

图3.1.1 窗函数的频谱函数 讲座1-3 三、离散频谱校正技术 经FFT 得到的离散频谱其幅值、相位和频率都可能产生较大的误差。从理论上分析,加矩形窗时单谐波频率的最大误差可达36.4%,即使加其它窗时,也不能完全消除此影响,如加Hanning 窗时,只进行幅值恢复时的最大误差仍高达15.3%,相位误差更大,高达90度。 目前国内外有四种对幅值谱或功率谱进行校正的方法:第一种方法是离散频谱能量重心校正法,第二种方法是对幅值谱进行校正的比值法,第三种方法是FFT+DFT 谱连续细化分析傅立叶变换法,第四种方法是相位差法,这些方法各有其特点。在相位差校正法中,有时移法、缩短窗长法和综合法。 1.比值校正法 这种方法利用频率归一化后差值为1的主瓣峰顶附近二条谱线的窗谱函数比值,建立一个以校正频率为变量的方程,解出校正频率,进而进行幅值和相位校正。解方程求校正频率的方法是多样化的,直接导出公式的方法称比值公式法,利用迭代求解的方法称为比值迭代公式法,用搜索求解的方法称比值峰值搜索法。研究表明,加Hanning 窗的比例校正法精度非常高,频率误差小于0.0001f ?,幅值误差小于万分之一,相位误差小于1度。 (1)频率校正 频率校正即求出主瓣中心的横坐标。设窗函数的频谱函数为 ()x f ,()x f 对称于y 轴,见图3.1.1。对于任一x ,窗谱函数为()x f , 离散频谱为y x ;对于任一()1+x ,窗谱函数为()1+x f ,离散频谱为y x +1,构造v 为间隔为1的两点()x f 、()1+x f 的比值函数,由()x f 、 ()1+x f 、y x 和y x +1就能求出x 。由于f(x)的函数表达式为已知,故 可构造一函数 v F x f x f x y y x x == +=+()() ()11 (3.1.1) v 是间隔为1的两点的比值,是x 的函数,对上式解出其反函数: x g v =() (3.1.2) 即求解谱线校正量x k x -=?=?,这种方法称为比值公式法。 校正频率为: N f k k f s x ) (?+= (3.1.3) 式中,()12/,,2,1,0-=N k k 为谱线号,N 为分析点数,s f 为采样频率。 (2)幅值校正 设窗函数的频谱模函数为()x f ,主瓣函数为: )(0x x Af y -= (3.1.4) 这就是信号频谱与窗函数卷积的结果,式中,A 为真实幅值,对应主瓣中心0x ,现将k y y =,k x =代 入式(3.1.4)得:

Flassh大气校正

[转载]大气校正(转) 大气校正是定量遥感中重要的组成部分。本专题包括以下内容: ? ●大气校正概述 ??●ENVI中的大气校正功能 1大气校正概述 大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响,广义上讲获得地物反 射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数;狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响,消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下,大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。 很多人会有疑问,什么情况下需要做大气校正,我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。 通俗来讲,如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等,需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况,那么就需要做大气校正。我们购买的影像,说明文档中会注明是经过辐射校正的,其实这个辐射校正指的是粗的辐射校正,只是做了系统大气校正,就跟系统几何校正的意义是一样的。 常见的绝对大气校正方法有: ●基于辐射传输模型 ? ??MORTRAN模型 ? ??LOWTRAN模型

? ??ATCOR模型 ? ??6S模型等 ●基于简化辐射传输模型的黑暗像元法 ●基于统计学模型的反射率反演; 相对大气校正常见的是: ●基于统计的不变目标法 ●直方图匹配法等。 既然有怎么多的方法,那么又存在方法选择问题。这里有一个总结供参考: 1、如果是精细定量研究,那么选择基于基于辐射传输模型的大气校正方法。 2、如果是做动态监测,那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。 3、如果参数缺少,没办法了只能选择较简单的方法了。 2 ENVI大气校正功能 在ENVI中包含了很多大气校正模型,包括基于辐射传输模型的MORTRAN模型、黑暗像元法、基于统计学模型的反射率反演。基于统计的不变目标法可以利用ENVI一些功能实现。其中MORTRAN 模型集成在ENVI大气校正扩展模块中。还有直方图匹配等。 2.1 简化黑暗像元法大气校正

线性系统的校正方法

第6章线性系统的校正方法(12学时)【主要讲授内容】 6.1 系统的设计与校正问题 6.2常用校正装置及其特性 6.3 串联校正 6.4 反馈校正 6.5 复合校正 6.6 控制系统的校正设计 【重点与难点】 1、重点: 串联滞后-超前校正网络的设计及复合校正方法。 2、难点: 反馈校正方法及应用。 【教学要求】 1、了解基本控制规律; 2、掌握超前校正装置、滞后校正装置、超前-滞后校正装置及其特性; 3、掌握运用频率法进行串联校正的过程; 4、了解运用根轨迹法进行串联校正的过程; 5、掌握反馈校正方法及应用; 6、掌握运用MATLAB进行控制系统的校正的方法。 【实施方法】 课堂讲授,PPT及上机实验配合 6.1系统的设计与校正问题 控制系统是由为完成给定任务而设置的一系列元件组成,其中可分成被控对象与控制器两大部分。设计控制系统的目的,在于将构成控制器的各元件和被控对象适当地组合起来,使之能完成对控制系统提出的给定任务。通常,这种给定任务通过性能指标来表达。当将上面选定的控制器与被控对象组成控制系统后,如果不能全面满足设计要求的性能指标时,在已选定的系统不可变部分基础上,还需要再增加些必要的元件,使重新组合起来的控制系统能够全面满足设计要求的性能指标。这就是控制系统设计中的综合与校正问题。 在校正与设计控制系统过程中,对控制精度及稳定性能都要求较高的控制系统来说,为使系统能全面满足性能指标,只能在原已选定的不可变部分基础上,引入其它元件来校正控制系统的特性。这些能使系统的控制性能满足设计要求的

性能指标而有目的地增添的元件,称为控制系统的校正元件。校正元件的形式及其在系统中的位置,以及它和系统不可变部分的联接方式,称为系统的校正方案。在控制系统中,经常应用的基本上有两种校正方案,即串联校正与反馈校正。 如果校正元件与系统不可变部分串接起来,如图6-1所示,则称这种形式的校正为串联校正。 图6-1 串联校正系统方框图 如果从系统的某个元件输出取得反馈信号,构成反馈回路,并在反馈回路内 G s的校正元件,见图6-2,则称这种校正形式为反馈校正。设置传递函数为() c 图6-2 反馈校正系统方框图 G s,可 应用串联校正或(和)反馈校正,合理选择校正元件的传递函数() c 以改变控制系统的开环传递函数以及其性能指标。一般来说,系统的校正与设计问题,通常简化为合理选择串联或(和)反馈校正元件的问题。究竟是选择串联校正还是反馈校正,主要取决于信号性质、系统各点功率的大小,可供采用的元件、设计者的经验以及经济条件等。在控制工程实践中,解决系统的校正与设计问题时,采用的设计方法一般依据性能指标而定。在利用试探法综合与校正控制系统时,对一个设计者来说,灵活的设计技巧和丰富的设计经验都将起着很重要的作用。 串联校正和反馈校正,是控制系统工程中两种常用的校正方法,在一定程度上可以使已校正系统满足给定的性能指标要求。把前馈控制和反馈控制有机结合起来的校正方法就是复合控制校正。在系统的反馈控制回路中加入前馈通路,组成一个前馈控制和反馈控制相组合的系统,选择得当的系统参数,这样的系统称之为复合控制系统,相应的控制方式称为复合控制。把复合控制的思想用于系统

仪器自校校准办法

自校仪器等校准办法 GY-YQ-01-2011 编制:谢远鹏 审核:王爱华 批准:蔡海祯 使用部门:工程技术部 编号:03 2014年10月15日发布2014年10月15日实施 兰州广宇建筑安装有限公司发布

仪器检定方法 为了保证工程质量,强化监视和测量装置的管理,使监视和测量装置的管理规范化,标准化,制度化,保证公司范围内的无溯源关系的装置始终处于有效的控制状态,特制定本检定办法,望各工区认真遵照执行。 1检定范围 1.1砼坍落度筒 1.2砼试模(包括砼抗渗试模)砂浆试模 1.3塔尺 1.4检查尺 1.5阴阳角检测尺 2检定项目 2.1砼坍落度筒:a几何尺寸b竖向轴线是否偏心 2.2砼砂浆试模:a几何尺寸b相邻面的垂直度 2.3塔尺: 3.0m 5.0m长度 2.4检查尺:工作面是否处于直线垂直状态 2.5阴阳角检测尺:是否满足阴、阳角检测的角度 3检定周期的确定 由于以上监视和测量装置在施工现场的使用较频繁,其准确与否,将直接影响工程质量,所以规定以上计量器具检定周期为三个月。 4检定方法与标识 4.1坍落度筒的检定方法 a将坍落度筒固定在刨光的木板上,用铅笔在筒内沿筒内壁划圆,检查期圆度,并用分规再量出直径,在标准尺上读出直径尺寸,(筒上下口直径分别为100mm、200mm) b用刨光的木方做成倒“T”型,横杆长度为190mm,竖杆长度为350mm,制作时保证横、竖杆间的角度为90度,检定时,将其抄平立放后,将坍落筒套在其外,在筒上口标高处在竖杆上划线,用标准尺量出标记到底板的高度(300mm)。 C要求: 1)筒直径允许偏差≤2mm

2)筒高度允许偏差≤2mm 3)筒内壁必须光滑,无凸凹部位 d 用δ=4mm厚钢板(尺寸为250×250mm)在对称中心垂直焊-φ6mm,长350mm 的钢筋,保证钢筋与钢板垂直,并在钢板上划一个以上钢板对称中心为圆,以筒下口半径为半径的圆。测定时,将坍落度筒套在φ6mm钢筋外,同时筒下口与钢板上的圆重合,平放安稳,再用标准尺量钢筋与筒上口边缘的距离,(至少二点)如距离相等,则判定坍落度筒竖向轴线下偏心。 4.2砼、砂浆试模的检定方法 首先将试模表面清理干净,然后组装,用300mm标准钢板尺量测几何尺寸,用万能角度规量测试模相邻面的角度(角度规标准钢板尺须检定合格)。要求: A试模内表面必须平整光滑,底侧模不准有翘曲现象。 B试模组装后,各接缝处,不允许有超过1mm以上的裂缝。 C紧固螺栓必须灵活,无脱扣和严重锈蚀现象。 D试模的几何尺寸长,宽、高各边长允许误差≤2mm。 E 试模内角垂直度允许误差≤30′。 4.3塔尺 5.0m以下尺检定方法 用经过检验合格的5m钢卷尺,对需检测3.0m或5.0m塔尺进行检测。 A每米段允许偏差≤1mm。 3.0m塔尺累计允许偏差≤3mm 5.0m塔尺累计允许偏差≤4mm b 被检尺尺面必须清净,光滑,刻度、数字清晰,抽拉自如,无弯曲打折现象。 4.4检查尺的检定方法 用小白线检查,两人把白线拉直放在铝合金靠尺工作面的两端,铝合金靠尺工作面没有挠度(成一直线)同白线平行,宽窄一致,然后把铝合金靠尺上来检查检查尺的准确度,允许偏差≤0.5mm。 4.5阴阳角检测尺检定 用万能角度规检查阴阳角检测尺的各个角度,允许偏差≤5′。

谱校正方法

谱校正方法 采样间隔归一化成1T ?=,采样长度为N .这样FFT 离散谱线为0,1)i X i N =-(,相应的频率分辨率2/(1/)N f N ωπ?=?=. 设FFT 离散谱线局部极高谱线为m (为了数学上简洁,假定从0开始,注意在MATLAB 环境下数组实际操作的是从1开始),记频偏量δωδω=?. 我们需要使用谱线m 和与之相邻一条次高谱线,记这连续两条谱线中左边一条序号为M (当次高谱线在m 左侧时1M m =-,反之M m =). 下面列出若干算法的δ计算公式 1. 加矩形窗的精确谱校正[1] i i i X U jV =+ 111()sin()()cos()M M M M opt M M V V M U U M K U U ωω+++-?+-?=- 1211cos()sin()cos()sin()opt M M opt M M K M Z V U M K M Z V U M ωωωωωω++-???=+?????-?+???=+???+??? 2121 cos()cos()()Z M Z M M m Z Z ωωωδ?+?-?=+-- 2. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1, 2] 11||()|||| M M M X M m X X δ++=+-+ 3. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1, 2] 112||||()|||| M M M M X X M m X X δ++-=+-+ 4. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3] 1 1Re ()M M M X M m X X δ++??=+- ?-?? 5. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3] 112()M M M M X X M m X X δ+++=+-- 6. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的复合复比值校正[3]

色彩校正的意义

一、色彩校正的意义 使用图片前,你首先要做的就是观察这些图片是不是偏色,如果偏色,要仔细分析偏什么色,再运用一系列手段加以矫正。 校色,就是要还原图片本来的颜色;校色与调色是两个根本不同的概念;前者是将偏色图片的颜色矫正为本来的颜色,必须遵循一定的科学标准,不具有随意性,属于专项技术的范畴;后者则是作者为表现某种意图或是某种情感而对图片进行的“艺术渲染”,不需要遵循严格的技术标准,具有随意性,属于“艺术”的范畴 二、色彩校正的科学依据 图片偏色调整应该以中性灰为依据。 Adobe关于灰平衡控制论述的两个基本原理: (1) 高光点,中间调及暗调决定了图象的色调。 (2) 只有在灰平衡的调整下才能正确地实施色彩组合,灰平衡是颜色存在的基础 细小的色偏是一种不被人眼所注意的色偏,对于这些色偏的解决办法是寻找图像中的中性灰色或记忆中的颜色作为一个标准 三、校正色偏应遵循的原则: (1)色偏不会只局限于图像中某一种颜色,应先检查亮调部分(因为人眼对较 亮部分的色偏最敏感) (2)校正色偏时要先选择中性灰色,因为中性灰色是弥补色偏的重要手段。在 彩色部分校正灰色时,不要相信人眼所呈现的颜色,应使用吸管工具进行检查。 (3)校正色偏时要尽量调整该颜色的补色。 (4)根据图像的具体要求,可以使用HLS模式进行调整。 (5)许多图像的色偏在某些色调范围内是相当严重的。如果只单纯地调整这部 分色调,会使调整以外的色调变化剧烈,所以一定要协调好整体的色调范围。 四、校色前的准备: 1、显示器的校准:在对图像进行操作前一定要先用Adobe Gamma 软件 (与Photoshop 一同安装,在系统的控制面板中可以找到)校准你的显示器;如果在图像输出前不进行色彩校正,很可能从屏幕上看到的色彩和打印输出的色彩会出现不一致的情况,或在另一台显示器上显示的同一个图像相差甚远。如果你的显示器颜色偏差的厉害,就会直接影响到如扫描、打印以及各类与颜色打交道的操作。 2、如果使用色彩管理和准确的ICC 配置文件,显示器将更可靠地显示颜 色。使用ICC 显示器配置文件可帮助您消除显示器中的色偏,使显示器的灰色尽可能呈现中性色,并且使不同显示器中的图像显示达到标准化。 在Photoshop中,色彩管理调用Adobe RGB(1998),并建议你将色彩管理中的灰度改为Gray Gamma2.2,新存为自己的方案。有关显示器的校正和色彩管理方面的详细内容,请自行在网上搜索,很容易找到。 五、校色的一般方法及技巧:

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