EMVA1288标准的非均匀性内容
我自己概括一下就是：一个概念，两个形态，三个描述方式。
EMVA1288标准之“非均匀性”的理解目录1. 什么是图像的非均匀性？有标准吗？ 2. EMVA1288的非均匀性内容。3. 总结与理解正文1. 什么是图像的非均匀性？有标准吗？简单来说，我们将相机对着一个均匀场景进行拍照时候，假定场景理想均匀，所有像
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2024-08-20 14:53:19
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1.非均匀性概念：红外成像系统受到自身和外界因素影响，在同等强度红外辐射下，探测器的各个像元的输出响应率不同。2.影响：非均匀性的存在使得红外成像系统的成像质量下降，影响视觉效果。3.主要来源：(1)器件自身缺陷引起的非均匀性 探测器自身的非均匀性是主要是指在制造工艺、探测器材料选取中引入的，是产生红外成像系统的非均匀性的主要原因，具体包括像元尺寸差异导致像元感光面积不一
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2024-05-27 16:09:00
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PRNU 在CCD成像系统中，当CCD被一个完全均匀的光场照射时，理论上每个CCD光敏单元的输出应该是完全相同的，但事实上它们的输出会有差异。CCD各个光敏单元这种响应的差异称为CCD响应非均匀性。 如果采用未经过校正的CCD直接捕获一个灰度均匀的目标时，可能会输出强度不均匀的目标图像，这将对目标识别及后续图像处理中的目标特征提取与测量不利，特别是在高精度测量系统中响应非均匀性对成像质量有更
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2023-12-01 21:03:25
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步骤/方法
1
大家可以看到，由于灯光是从模特的两侧上方打入，造成了模特的上部较亮，而下部则偏暗。
2
我们通过“蒙板”这个功能来调整(如图)，点击这人工具后进入蒙板编辑界面：
屏幕的对比度： 对比度对于画面的均匀性和解析度非常重要，主要是指高电平和低电平的比率，通俗地讲就是画面亮区和暗区的比值，高对比度的屏幕对于画面的层次显示至关重要。差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小，好的对比率120:1就可容易地显示生动、丰富的色彩，当对比率高达300:1时，便可支持各阶的颜色。
屏幕的均匀度：  
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2024-04-21 13:32:32
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# Python 图像光均匀校正的实现指南
图像光均匀校正是图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的亮度和对比度，使得整个图像在视觉上更加一致。下面我们将会详细介绍如何使用 Python 实现这一功能。
## 实现流程
以下是实现图像光均匀校正的流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-20 11:52:23
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对于LED模块的亮度和灰度不一致问题，已提出很多的非均匀度校正方法，普遍使用的是基于CCD（charge-coupled device）的校正技术。根据CCD采集到的亮度信息，通过一系列算法，得到用于校正的系数矩阵，然后把校正系数和显示图像的灰度信息在LED显示屏上表现出来，从而实现非均匀度的校正。LED显示图像的非均匀度是衡量LED显示屏显
一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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本文主要记录相机标定的代码实现，关于相机标定的原理可以参考：本文相机标定的照片采用OpenCV提供的图片，位置：...\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1. 查找每幅图像中的角点坐标和亚像素角点坐标2. 构建每幅图像世界坐标系中的角点坐标3. 调用相机标定算子计算相机的内参和外参4.
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2023-12-15 20:28:58
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gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0.
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2024-03-08 14:18:55
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1. cv2.calibrateCamera
作用：通过要标定相机拍摄的不同方位的棋盘图，获取相机的内参矩阵，畸变系数，以及每幅图的相应旋转，平移矩阵函数定义：def calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs=None, tvecs=None, flags=None,
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2024-03-19 16:49:52
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定义非均匀性噪声是一种固定模式噪声，在国产红外芯片上体现较为明显。 国家标准GB/T 17444-2013指导文件上给出了其严格的定义：固定图形噪声为红外焦平面阵列在均匀辐照条件下各有效像元输出电压的均方根偏差。 计算公式为： 式中提及的热像元和死像元一般被称为盲元。对于固定盲元而言，其实际上也是也是一种固定模式噪声。 注：非均匀性、非均匀性噪声和固定模式噪声在我的理解中是没有什么区别的。但是专有
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2024-04-22 20:27:38
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一、为什么需要非均匀量化？tensorflow,pytorch 等框架下也有量化操作，通常是为了减少权重存储空间，有利于部署移动端。但是基于数字电路的量化只能是均匀的，那么为什么还要研究非均匀量化呢？忆阻器的电导权重是模拟量，本身具备非均匀量化的可能性，而且忆阻器电导的中间值比较不稳定，均匀量化的时候很难精确。神经网络的权重本身是非均匀分布的，在密集的地方多取点，稀疏的地方少取点，量化后的误差会更
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2024-06-03 19:39:13
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函数简介opencv中函数undistortPoints()用于对图像点坐标进行去畸变，以下为该函数解释：void undistortPoints(InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(
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2024-04-26 10:58:03
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1.为什么要伽马修正：一旦我们计算出场景的最终像素颜色，我们就必须将它们显示在监视器上。 在过去的数字成像时代，大多数监视器都是阴极射线管 (CRT) 监视器。 这些显示器的物理特性是两倍的输入电压不会导致两倍的亮度。 将输入电压加倍导致亮度等于大约 2.2 的指数关系，称为监视器的伽玛。 这恰好（巧合地）也非常符合人类测量亮度的方式，因为亮度也以类似的（逆）幂关系显示。 为了更好地理解这一切意味
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2024-06-23 20:32:05
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1. 什么是斑点 斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中，往往存在着大量这样的斑点，如一颗树是一个斑点，一块草地是一个斑点，一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。 同时有时图像中的斑点也是我们关心的区域，比如在医学与生物领域，我们需要从一些X光照片或细胞显微照片中提取一些具有特殊
海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
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2023-12-20 06:07:53
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/Users/song/codelearn/opencv_face_recognition_learn/face_dectector/opencv/06检测多个.py# 导入cv模块
import cv2 as cv
# 检测函数
def face_detect_demo():
gary = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
face_d
很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵，并且我们也不太关注内参数到底是多少，因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配，或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图，或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了。既然不知道摄像机的内参数，那么就只能借助对极约束来达到目的了。通过计算两幅图像的基础矩阵F，然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法，可以很好的实现这个目标，该方法也被称为H
用opencv自带的或其它许多标定程序算出内参和畸变系数，用这些标定参数作畸变校正时可能会发现图像严重扭曲，非常有意思。我们知道Matlab有一个标定工具箱，可以用这个工具箱求标定参数，可以发现Matlab的标定结果与opencv程序的标定结果出入好大，Matlab的能正确校正出图像而opencv的不能。如何才能用opencv程序标定出满意的参数呢？
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2024-05-24 12:58:04
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