Hình xử lý: máy ảnh tập trung vào thuật toán

[kender]

Đồng nghiệp,

Ông có thể cho tôi một số tôn kính máy ảnh tập trung vào các thuật toán?

Tối thiểu, thuật toán nên có thể làm như sau.
- Có một mục tiêu được vẽ trên một mảnh giấy mà không có.Đen trắng, không có màu xám
- 2 hình ảnh được chụp.Một là trong tập trung.Khác là một trong số tập trung và nó s mờ.
- Các thuật toán nên có thể nói cho mà hình ảnh đã tập trung tốt hơn.

Thế nào là tốt giới thiệu cuốn sách hay trang web hướng dẫn về xử lý hình ảnh cho ai đó, những người hiểu biết Matlab và C / C ?

Cảm ơn,
Nick

 

[SHG]

Điều đơn giản Bạn có thể làm là để lọc những hình ảnh với cao qua bộ lọc (hai dimmensional convolution).Sau đó, bạn thao tác các ống kính máy ảnh cho đến khi bạn nhận được biên độ cực đại của tín hiệu (được tính cho các ví dụ như giá trị RMS).Phương pháp này chỉ áp dụng trong một tình huống khi bạn có thể khai tiêm ngừa Serval của cảnh tương tự, nhưng đây là về thiết lập các tập trung.Nếu bạn chỉ muốn nói đó của hai ảnh (giả định rằng các cảnh trên cả hai là như nhau, với điều kiện ánh sáng cùng) đã tập trung tốt hơn, bạn cũng có thể sử dụng một cao, vượt qua bộ lọc và so sánh các giá trị RMS.
Nhưng ...Nếu bạn muốn có một phương pháp được độc lập về điều kiện ánh sáng, màu sắc, độ tương phản, vv Bạn có thể sử dụng một thuật toán, mà thường được sử dụng trong các thiết bị đời sống thực.Cách tiếp cận tương tự, nhưng bây giờ, bạn cần sử dụng các bộ lọc, low-pass, band pass, và cao vượt qua, sau đó lấy ba RMS các giá trị riêng biệt.Sau đó, bạn cần để tính toán betwen tỷ lệ những giá trị.Một hình ảnh trong đó tỷ lệ cao hơn cho các tần số thấp hơn là có tập trung tốt hơn.
Tôi cho rằng, bạn cần phải vượt qua những hình ảnh thông qua ba bộ lọc, nhưng để so sánh tỷ lệ cao tần số thấp, bạn cần chỉ có hai bộ lọc (thấp, và cao-pass), ban nhạc-vượt qua bộ lọc, theo như tôi nhớ được sử dụng đẩy nhanh quá trình thiết lập các tập trung.Trong cách tiếp cận này Bạn chỉ có thể sử dụng hai bộ lọc, hoặc có thể bình thường hóa thấp và tần số cao giá trị cho RMS midddle RMS tần số giá trị, thử nó, và xem những gì cho kết quả tốt nhất.

Hiện là một trong nhiều vấn đề với việc xác định trọng tâm của một hình ảnh, hình ảnh toàn bộ lọc có thể dẫn đến một hình ảnh với ví dụ như một đối tượng mạnh nền và đối tượng mờ trong nền trước đó được hiểu là chụp ảnh, để có sự tập trung đặt trên các backround đối tượng.Vì vậy, một điều bạn cần làm là để lựa chọn chỉ là một phần của một hình ảnh, tốt hơn là một phần từ trung tâm.Bạn cũng có thể mất phần Serval của một hình ảnh, ví dụ như từ trung tâm, lên, trái, phải, và xuống, sau đó tập trung vào tính toán của từng phần riêng biệt và cuối cùng là tính tập trung tích lũy như bình trọng của tất cả năm phần, lấy phần trung tâm với mức cao nhất trọng lượng.Nhưng không may một cách tiếp cận như vậy có một số nhược điểm.Nếu bạn đã cố định các khu vực tập trung Bạn có thể không phải luôn luôn nói cho dù các khu vực này là tốt cho thiết lập các tập trung, ví dụ, nếu một trong số đó có một luminousity không đổi, giống như một bầu trời, hoặc tường.
Vì vậy, sau đó Bạn có thể sử dụng một thuật toán để tìm các vùng thích hợp cho việc thiết lập các tập trung.Như một khu vực cần phải có một cạnh sắc nét.Để tìm thấy họ sử dụng bất kỳ thuật toán phát hiện cạnh, như Sobel (chống lại một convolution dimmensional hai).Sau đó chọn các khu vực Serval từ các cạnh hình ảnh có giá trị lớn nhất (RMS, có nghĩa là, hoặc bất cứ thứ gì khác), vì vậy nó có chứa nhiều mảnh sắc nét của hình ảnh.Sau đó, bộ lọc, và tính toán giá trị RMS cho từng khu vực như trên, và nhận được những giá trị tích lũy, một lần nữa bằng cách sử dụng một trọng có ý nghĩa, nhưng với trọng lượng tỉ lệ thuận với khoảng cách (vuông cuối cùng) từ trung tâm của ảnh để trung tâm của từng khu vực tập trung.

 

[Helios]

mẫu Tampere trường đại học công nghệ ... có một phòng thí nghiệm mà tập thể dục cho các u ur algorithim tìm kiếm chính xác

google 'Sâu Data Acquisition Sử dụng Defocusing Phương TUT' u sẽ nhận được một pdf
mà u có thể sử dụng để giải quyết vấn đề ur

 

[auto_mitch]

Có xem xét các tập tin sau đây sẽ rất hữu ích
Proceedings of the IEEE 2001
Hội nghị quốc tế về Robotics và Tự động hóa
Seoul, Hàn Quốc Ngày 21-26 Tháng 5, 2001
Xin lỗi, nhưng bạn cần phải đăng nhập để xem tập tin đính kèm này