毕设时的鱼眼校正算法例子

资 源 简 介

毕设时的鱼眼校正算法例子

详 情 说 明

在完成毕业设计过程中，我们实现了一套完整的鱼眼图像校正算法流程。通过对不同场景下的鱼眼图像进行几何变换和投影校正，成功将畸变的鱼眼图像转换为符合人眼视觉的平面图像。

在信号分析方面，我们采用了多维度的分析方法。时域分析帮助我们观察信号的原始波形特征；频域转换揭示了信号在不同频率上的能量分布；倒谱分析有效分离了激励源和传输路径的影响；循环谱则特别适用于非平稳信号的周期性特征检测。

通过设计特定的计算流程，我们可以直接从校正后的图像信号中计算出多重分形谱参数。这些参数能够量化描述信号在不同尺度下的复杂性和不规则性，为后续分析提供了重要的数学特征。

在应用层面，我们探索了这套算法在电力系统负荷预测中的潜在价值。通过分析历史负荷数据的LZ复杂度指标，我们建立了一个基于信号复杂度特征的预测模型。采用累计贡献率方法进行特征筛选，有效提高了模型的预测精度和运算效率。