亚像素理解2020-02-22 09:48:16
1 亚像素理解 在相机成像的过程中，获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理，由于感光元件本身的能力限制，到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距，宏观上它们是连在一起的，微观上它们之间还有无数微小的东西存在，这些存在于两个实际物理像素之间的像素，就被称为“亚像素”。亚像素实际上应该是存在的，只是缺少更小的传感器将其检测出来而已，因此只能在软件上将其近似计算出来。 亚像素可以表示为如下图所示,每四个红色点围成的矩形
用一张棋盘格来进行图像的像素精度计算，其计算程序是：#include"opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcimg = imread("6.bmp");
Mat gray;
cvtColor(srcimg,gray,CV_RGB2GRAY);
Size board_sz&nb
最近在实验室里遇到了一个问题，就是在有一张轮廓二值图的情况下，如何才能将轮廓进行细化，得到轮廓的骨架。效果如图：可以看到，右边图中的数字变瘦了，这就是细化算法的作用下面我们来讲一下，Thining-Algorithm的算法原理。一、八领域我们先来介绍一下，八领域这一个概念如图，八领域是指包围了中心P1像素的八个像素点。在很多图像处理算法中，八领域的这个概念都极为常见，应用十分广泛。二、算法原理首先，我们来看一下以下的几个类型点：可以看到，我们是通过八领域中的值，来确定这一点是内部点还是端点和孤立
在上一篇图像解析力算法—SFR（Spatial Frequency Response）源码分析(一）中介绍了SFR的几个重要函数，接下来我们看一下主流程和其他函数。4、sfrProc作用：计算SFR数值的主流程函数short sfrProc (double **freq, double **sfr,
int *len,
&
在前面的文章中，我们已经分析了SFR的算法原理与步骤，下面我们直接来分析源码，源码中主要的函数主要分为一下几个：1、locate_centroids作用：定位每一行像素的矩心位置unsigned short locate_centroids(double *farea, double *temp,
double *shifts,unsigned short size_x, unsigned&n
在图像解析力算法—SFR（Spatial Frequency Response）原理分析(一)中，我们已经分析了SFR的前四个步骤，接下来，我们继续讨论以下的五个步骤4、重新定位ROI，获得ESF5、对获得的ESF进行四倍超采样6、通过差分运算获得LSF7、对LSF应用汉明窗8、进行DFT运算 4、重新定位ROI，获得ESF这一步其实比较复杂，我也不确定在我的讲述之下，大家是否能够听懂，我尝试用简单的方式讲解一下。首先，转换坐标轴，将坐标轴转换到计算出来的矩心直线上。如图所示：5、对获
最近这一个月在搞SFR算法--（空间频域响应），终于也算是搞出来了，网上关于SFR计算MTF的资料和博客也是比较少，现在就是总结一下，也算是方便后人，篇幅估计会比较长，会分篇慢慢写。讲到SFR和MTF，刚入门的小伙伴，肯定会觉得一脸懵逼，我们先来解释一下这些基础概念成像系统的解析力： 摄像头最关键的指标之一。所有用户拿到一张照片的时候首选看到的是照片清楚不清楚，这里的清楚指的就是解析力。但是如果评价一个成像系统的解析力也是大家一直
在图像解析力算法—SFR（Spatial Frequency Response）概念理解一文中，我们已经讲解了在阅读SFR源码前必须了解的概念，下面我们来讲解一下，SFR算法的计算具体流程，然后结合源码进行分析， 获取计算公式。先来看图，直观感受一下吧：可以看到，SFR的具体步骤就是上面的九大步骤，箭头中对应的是每一步执行前后对应的输入和输出。总结如下：0、获取垂直斜边的ROI1、进行数据的归一化2、计算图像每一行的像素矩心3、对每行的矩心使用最小二乘法进行线性拟合，获得一条关于矩心的直线4、重
目 录摘 要... IAbstract II1 绪论... 12 CUDA技术概况... 42.1 CUDA架构... 42.2 CUDA的硬件模型... 52.3 CUDA软件环境和编程模型... 62.4 CUDA开发平台的搭建... 102.4.1软件安装和环境配置... 102.4.2创建工程... 113 基于CUDA的图像旋转实现... 143.1 实现图像旋转的方案选择... 143.1.1适用于SPMD计算的图像变换算法... 143.1.2
下面文章引用自：中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室http://www.nlpr.ia.ac.cn/english/rv 包括如下的内容：1、引言：什么是摄相机标定2、摄相机标定方法的分类3、传统摄相机标定方法（或利用景物信息的标定方法）4、主动视觉摄相机标定方法5、摄相机自标定方法1、引言视觉目的三维重建是人类视觉的主要目的，也是计算机视觉的最主要的研究方向. (Marr 1982)所谓三维重建就是指从图象出发恢复出空间点三维坐标的过程。三维重建的三个关键步骤• 图象对应点的确定•