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基于opencv 纹理图/枯叶图 MTF/ACUTANCE评测算法
1.有SFR算法为何还要引入基于纹理图的MTF/ACUTANCE评测算法? 如果使用的raw数据,只用sfr测试不同频率的mtf是完全可以的。但如果经过isp处理后,因为存在降噪/锐化处理,并不能真正体现纹理和边缘的实际表现。 例如: 在相机 A 上,边缘和纹理的清晰度似乎相等。纹理中可以看到许多细节。 在相机 B 上,边缘经过
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图像解像力:MTF、SFR(一)
http://www.colorspace.com.cn/kb/2018/06/21/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%A7%A3%E5%83%8F%E5%8A%9Bmtf%E3%80%81sfr%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89/; 图像解像力:MTF、SFR(一) 基本概念 成像系统的解析力一直是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
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标准的镜头质量评测方法——MTF(Modulation Transfer Function)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/21318769; 这话和星座一样准,认识的几个常旅客都喜欢带着相机出门 今天就来聊聊选镜头的重要指标之一 MTF,不想看科普的可以直接拖到最后看结论 人眼评价镜头可能会众说纷纭,MTF图提供了一种把镜头质量 量化 的标准方法 在各种镜头页面中都会看到类似这样的图 纵坐标是 MTF 的对比度, 取值 = 拍摄画面 / 实
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分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测
分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.
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分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测
分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.
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