图像分辨率

　　成像中大家最关心的无非是两个问题：信噪比和分辨率，这也正是我们讨论最多的两个因素。 　　首先是信噪比：图像的信噪比取决于信号和噪声的强弱。对此我们在信噪比1和信噪比2中给出了详细的解释。这里隆重的请出2018年最佳上镜奖获得者——信噪比公式： 　　信噪比公式教导我们，要获得高信噪比的图像，就要选择高量子效率，低噪声的相机。在灵敏度和QE一文中，我们给大家介绍了背照式相机量子效率可达95%，显著高于前照式，灵敏度更高。而在如影随形的噪声（上，中，下）中，我们给大家详细介绍了相机噪声和提高信噪比的方法。这里给大家总结几条根据信噪比选择相机的小贴士： 对于弱光高速成像，EMCCD曾经是最适合这一应用的相机。随着高量子效率，大像元(11μm)的背照式sCMOS相机技术的推出，除非信号在极低的水平(典型值<3e-)，sCMOS在速度，视野，信噪比，分辨率，耐用性(无EMCCD芯片老化问题)等主要性能上，全面超越EMCCD, 已经成为用户认可的最佳选择。加上EMCCD价格昂贵，维修不易，sCMOS技术的取代EMCCD已是大势所趋。 对于信号强度>20e-，又需要采集动态变化的应用，结果图像的信噪比基本由信号大小决定，应尽量选择量子效率高的相机。 对于需要长时间曝光的应用，需要考虑暗电流的累积，又没有很高的速度要求（受曝光时间限制), 因此暗电流极低的制冷CCD相机更为合适。

数码相机专业术语解释 在选购数码相机的时候，相信很多人会对数码相机各种纷繁复杂的参数搞得头昏脑胀。由于数码影像技术发展迅速，即使是常常关注这一行的人也常会对一些新出现的技术感到迷惑不解。现在就把目前市面上主要的技术指标的定义讲一下，希望对消费者们购买数码相机有帮助。 　　 　　一：基础知识 像素、感光元件、尺寸、有效像素、分辨率 　　 　　通常消费者最为关注的是相机的像素，像素也的确是数码相机最重要的一项硬指标，也就是说，像素高了不一定是好相机，但是像素太低（以目前的市场主流，300万以下就算比较低了）怎么都不能算是好相机。 　　 　　像素： 　　 　　要说像素首先得讲一下数码相机的感光原理，要拍照片首先要将光信号转换成电信号，这靠的就是感光元件（Sensor），在数码相机的镜头后面都有一块芯片，上面密密麻麻地挤满了这些感光元件，每个感光元件只能将很小的一点转换成图像，这些小的图像加起来就成了我们可以看见的图像了。讲到这里大家有点明白了吧，不错，像素其实就是这些感光元件，我们平时说的多少万像素就是这些感光元件的个数了。所以一般来讲像素越大，成像也就越清晰细腻，当然这其中还要受许多因素限制，下面会慢慢提到的。 　　 　　接下来要讲的就是为什么高像素不一定是好相机的一个原因：尺寸 　　 　　尺寸： 　　 　　尺寸就是通常所的说的CCD尺寸、CMOS尺寸，常见的有2/3英寸，1/1

无人机航摄地面站航线设计主要参数 1）地面分辨率、航高的确定 分辨率数值在，称为地面分辨率。地面分辨率是地面上相邻地物的实际距离，无人机航测遥感系统搭载的数码相机的单像元大小为： a=L/R 式中：L ——传感器长边（短边）大小（mm）；R ——长边（短边）像元个数（mm）。 以Canon EOS 5D Mark Ⅱ相机为例：传感器大小为36×24mm,如将相机像元大小设置为5616×3744像元时，则=36mm/5616=24mm/3744=6.4（μm ）。 分辨率是评价图像（影像）质量的重要指标，一般成图比例尺与地面分辨率的关系如表1所示： 成图比例尺 地面分辨率值（cm） 1﹕500 ≤5 1﹕1000 8～10 1﹕2 000 15～20 目前，无人机航测遥感系统中航高的确定跟成图比例尺、像元大小、地面分辨率有关，其相互关系为： H=f*GSD/a 式中： —摄影航高，单位为米（m）； —镜头焦距，单位为毫米（mm）； —像元尺寸，单位为毫米（mm）； —地面分辨率，单位为米（m）。 对于无人机航测系统搭载的数码相机，采用的是定焦镜头，且对焦无穷远，其焦距是已知的。表2中列出了在无人机航测遥感系统中Canon EOS 5D Mark Ⅱ数码相机35mm和24mm定焦镜头的主要参数及不同比例尺与相对航高的要求。 2）像片重叠度 像片重叠的大小以重叠度表示

概括 屏幕比例4:3 屏幕比例16:10 屏幕比例16:9 屏幕比例5:4 VGA(640x480) WVGA(800x480) qHD(960 x 540) SXGA (1280x1024) SVGA(800x600) WSVGA(1024x600) 720p(1280x720) XGA(1024x768) WXGA(1280x800) WXGA(1366x768) SXGA+(1400x1050) WXGA+(1440x900) 1080p(1920x1080) UXGA(1600x1200) WSXGA+(1680x1050) QHD(2560 x 1440) QXGA(2048x1536) WUXGA(1920x1200) WQXGA(2560x1600) #屏幕比例4:3 4:3 是最常见屏幕比例，从电视时代流传下来的古老标准。在近代宽屏幕兴起前，绝大部分的屏幕分辨率都是照着这个比例的。 VGA(640x480) - 「VGA」 其实本来不是个分辨率的规格，而是 IBM 计算机的一种显示标准。在规范里有 320x200 / 256 色、320x200 / 16 色、640x350 / 16 色、640x480 / 16 色等多种模式，甚至还有 80x25 和 40x25 等文字模式。只是最后因为官方支持的最高分辨率是 640x480，所以 VGA 就成为了 640x480

从SRCNN到EDSR，总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程 深度学习端到端超分辨率方法发展历程（二） 超分辨率（Super-Resolution）论文整理 【超分辨率】—图像超分辨率(Super-Resolution)技术研究 本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！ 来源： CSDN 作者： K.osth 链接： https://blog.csdn.net/qq_39061629/article/details/104124544

　视频会议、网络直播、远程教学、视频监控等都需要使用摄像机，而目前摄像机种类规格是非常多的，如模拟摄像机、数字摄像机、网络摄像机等其应用方式和功能是不一样的，并且其相配套的视频采集卡、视频软件等也需要对应。 　　高清网络摄像机(IP Camera)是在模拟摄像机(Camera)的基础上集成了视频压缩和网络传输处理模块(DVS)，兼具模拟摄像机和视频服务器的技术特点。网络摄像机只要安置在任何一个具备IP网络接口的地点即可独立运行。网络摄像机除了具备一般传统摄像机所有的图像捕捉功能外，机内还内置了数字化压缩控制器和基于WEB的操作系统(包括Web服务器、FTP服务器等)，使得视频数据经压缩加密后，通过网络(局域网、Internet或无线网络)送至终端用户，而远端用户可在自己的PC上使用标准的网络浏览器或客户端软件对网络摄像机进行访问，实时监控目标现场的情况，并可对图像资料实时存储，另外还可以通过网络来控制摄像机的云台和镜头，进行全方位地监控。有些网络摄像机还具备其他功能，如语音对讲、报警输入、继电器输出、移动侦测、模拟视频输出和SD卡本地存储录像资料等功能。用公式形象表示如下：IP Camera=单路DVS+Camera。 　　模拟摄像机(Camera)是获取监视现场图像的前端设备，它以CCD图像传感器为核心部件，外加同步信号产生电路、视频信号处理电路及电源等。近年来

摘要：汇报工作进展时你还在使用截屏或者录屏软件？来试试Unity Recorder插件，一站解决截屏、录屏、全景图、全景视频的录制，特别对于异形、超大分辨率有奇效。（本插件仅能在Unity编辑器中使用） 你好，我是跟着大智学Unity的萌新，我叫小新，这是我本周的学习总结报告哦。 大智和小新在这里给你拜年啦！春节只能宅家里，那就用Unity做一些好玩的东西吧！ 小新：“智哥，我最近接了个小项目，今天需要汇报工作进展，要录个屏，不过我遇到问题了！” 大智：“啥问题？” 小新：“要是普通的录屏倒是简单，录屏软件整上，搞定。不过这个项目的分辨率有些奇葩，是8000*1200的分辨率，我用录屏软件录不出来这么大啊，我又没有这么大分辨率的显示器。” 大智：“那你有没有找到什么可行的方案？” 小新：“我在网上看了说要什么在程序里面截图写文件，然后把这些截图再转成视频，感觉好麻烦哦，有没有简单的方法？” 大智：“那必须有的，用Unity Recorder这个插件。” 小新：“好熟悉…好熟悉…哦！我想起来了，上次讲Timeline最后提到过！” 大智：“对，一看你就没实际去操作去用，遇到实际问题就没想到吧？” 小新挠挠头：“嘿嘿。” 大智：“去复习总结一下吧。” Unity Recorder插件 Unity Recorder是一个编辑器中的录制工具（ 仅能用于编辑器中 ）

全连接 NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果 参数个数： ∑ \sum ∑ (前层 × 后层 + 后层) 一张分辨率仅仅是 28x28 的黑白图像，就有近 40 万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合 。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 例：上面是 5x5x1 的灰度图片，1 表示单通道，5x5 表示分辨率，共有 5 行 5列个灰度值。若用一个 3x3x1 的卷积核对此 5x5x1 的灰度图片进行卷积，偏置项b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置 1）。 输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是 3x3 的分辨率，用了 1 个卷积核，输出深度是

****学科： 人工智能 年级： 七年级 课题： 第01课 黑白、灰度图像的表示 教学目标： 1.认识图像处理技术的应用。 2.了解小孔成像、凸透镜成像及照相机原理，知道什么是数码相机，什么是数字图像（以下简称图像）。 3.知道计算机对图像的认识和处理是通过对数据的处理来实现的。 4.理解什么是像素，什么是像素密度。 5.知道什么是二维数组，学会用数组来表示黑白、灰度图像。 6.理解分辨率大小与图像清晰度之间的关系。 教学重点： 理解什么是像素，什么是分辨率。 教学难点： 学会用数组来表示黑白、灰度图像。 教学准备： 小孔成像演示PPT，凸透镜成像swf，照相机原理mp4, 复旦大学人脸识别迎新mp4。 教学设计： 一、开放导入 1.手机自拍原图与美颜的对比。 2.播放视频：复旦大学人脸识别迎新mp4 3.你还知道实际生活中哪些地方利用到了图像处理技术？（车牌识别、自动驾驶等） 这些技术的实现，都离不开计算机对图像的认识与处理，让我们从最基本的开始学习。 二、核心过程推进 一、计算机如何“看”世界—由光学影像到数字影像 1.小孔成像。小孔成像演示PPT 2.照相机原理。凸透镜成像swf，照相机原理mp4。 3.数码相机。利用感光元件和电子传感器将光学影像转换成数字数据。 4.计算机通过对数据的分析和处理来识别和处理图像。 二、计算机如何表示图像—像素与二维数组 1.像素

题 目：Residual Networks for Light Field Image Super-Resolution 作 者：Shuo Zhang, Youfang Lin, Hao Sheng 单 位：北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通数据分析与挖掘重点实验室，中国民航民航旅客服务智能化应用技术重点实验室，北京航空航天大学计算机科学与工程学院软件开发环境国家重点实验室，北京航空航天大学北京大数据与脑计算高级创新中心 期刊名称：The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 发表时间：16 June 2019 阅读时间：2019.9.29 研究领域（想要做什么，功能，应用或研究背景） 研究一种提高光场图像的空间分辨率的方法，用于改善全光摄像机的性能。 针对的问题（要解决什么技术或者研究问题） 传统方法通过基于先验视差信息显式扭曲其他视图图像来得到子像素信息，这种LF图像视差估计方法存在遮挡，噪声和无纹理区域，在重建的LF图像中导致大量伪像。最近提出的一种基于深度学习的方法，用于光场超分辨率（LFSR），训练过程中隐式地学习了视差信息，但是这些方法在探索准确的子像素信息和保留LF图像的固有极线特性方面受到很大限制。本论文利用超分辨率网络中的残差结构设计了一种新型的残差网络（resLF）