针孔摄像头性能检测报告认证流程
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更新时间
2024-07-13 08:06:00
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MTF 可以通过多种方式测量,至少在原则上是这样。调制可以直接在不同空间频率的条形图案上测量,无论是正弦的还是离散的。 点扩散函数可以通过对小点成像并通过傅里叶变换来找到 MTF 来直接测量。 还可以设想其他技术,例如使用具有已知光谱内容(如白噪声或其他特征)的随机目标(Brauers 等人,2010)。 在讨论纹理模糊的测量时,将重新审视这些技术的变体。
ISO12233 标准 (ISO, 2014) 描述了两种通过测量空间频率响应 (SFR) 来估计 MTF 的方法。MTF 和 SFR 之间的区别是为了强调这样一个事实,即摄像头的测量频率响应可能会根据测量条件而改变,例如 反映在用于执行测量的测试图表中。 因此,在实践中,不能使用单个 MTF 曲线准确地表征数码相机。 标准中描述了两种 SFR 方法:基于斜边的 SFR (E-SFR) 和基于正弦西门子星形测试图的 SFR (S-SFR)。 这两种方法都将在以下部分中进行描述和讨论。
6.7.7 边缘 SFR
如上所述,测量 MTF 的一种方法是直接测量摄像头捕获的 PSF。 在实践中,这种方法相当困难,因为为了使成像的点光源尽可能小,其强度也会下降。这会使测量的信噪比非常低,从而引入大 的误差。 此外,PSF 由摄像头阵列进行采样,可能会在测量中引入混叠,并且还会大大限制分辨率。
个问题可以通过使用锐边目标来解决,例如刀口,而不是点光源。理想锐边与摄像头的 PSF 的卷积是
这里, 是 Heiside 阶跃函数,定义为
和 (x) 等式(6.27)中定义的 LSF。上面的结果意味着 LSF 是的导数,即边缘扩展函数 (ESF):
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