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  • 像素理解

    千次阅读 多人点赞 2019-07-29 22:35:51
    1 亚像素理解 2 图像处理中的subpixel是什么意思? 3 相机的像素精度,物理定位精度,亚像素定位之间的关系和进行像素的固定误差累积 4 亚像素级角点定位原理及opencv实现 1 亚像素理解   在相机成像的过程...

    目录

     

    1 亚像素理解

    2 图像处理中的subpixel是什么意思?

    3 相机的像素精度,物理定位精度,亚像素定位之间的关系和进行像素的固定误差累积

    4 亚像素级角点定位原理及opencv实现


    1 亚像素理解


       在相机成像的过程中,获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理,由于感光元件本身的能力限制,到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距,宏观上它们是连在一起的,微观上它们之间还有无数微小的东西存在,这些存在于两个实际物理像素之间的像素,就被称为“亚像素”。亚像素实际上应该是存在的,只是缺少更小的传感器将其检测出来而已,因此只能在软件上将其近似计算出来。 
       亚像素可以表示为如下图所示,每四个红色点围成的矩形区域为实际原件上的像素点,黑色点为亚像素点: 

     
       根据相邻两像素之间插值情况的不同,可以调整亚像素的精度,例如四分之一,就是将每个像素从横向和纵向上当做四个像素点。也就是上面图里的红色点之间有三个黑色点。这样通过亚像素插值的方法可以实现从小矩形到大矩形的映射,从而提高分辨率。 
       正因为这样的操作,所以在图像超分辨的任务里使用pixel shuffle的方式获得高分辨图像(例如ESPCN)。在一般的反卷积里会存在大量补0的区域,这可能对结果有害。因此pixel shuffle通过亚像素卷积的方式,实现从低分辨图到高分辨图的重构,具体如下所示,通过将多通道feature上的单个像素组合成一个feature上的单位即可,每个feature上的像素就相当于新的feature上的亚像素了。 

    转载于https://blog.csdn.net/CHNguoshiwushuang/article/details/81155361

     

    2 图像处理中的subpixel是什么意思?

    转载于 https://www.zhihu.com/question/56177877/answer/269452316

     

    作者:朴素的贝叶斯
    链接:https://www.zhihu.com/question/56177877/answer/269452316

     

    子像素卷积,是一种正常卷积的简化形式,并加了很强的假设,结果就是去除了大量的卷积运算。

    子像素卷积的结果一般是一张更大的图片,可用作超分辨率。

    一个正常的逆卷积长这样:

     

    逆卷积

    把一个3x3的小图片变成一个5X5的大图片。白色虚线区域全填0。

    subpixel作者认为,这些白色的填0区域,是无效信息,甚至对求梯度优化有害处。

    明明可以直接从原图得到信息,何必非要填0呢。

    于是作者搞了这个:

     

    第一个白色矩阵图片是输入层。

    第二个、第三个白色张量是隐藏层,做步长为1的正常卷积。

    第四个彩色图片,经过子像素卷积,得到最后一张斑斓的大图。

    就这样。

    超分辨率的效果如下

    最上面一排是输入的模糊图像x。

    中间是超分辨后的图片f(x)

    最下面是对照样例y

     

    3 相机的像素精度,物理定位精度,亚像素定位之间的关系和进行像素的固定误差累积

    https://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/51308560

     

    4 亚像素级角点定位原理及opencv实现

    https://blog.csdn.net/qq_22424571/article/details/81674852

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  • 1, 我们在开发的时候,特别... 今天就来分享一下,图片应该放在哪,并分享一下图片里我理解像素点。 网上有很多描述这些文件的文章,大家可以看到;mdpi : 120dpi--160dpihdpi : 160dpi--240dpixhdpi : 240dpi--...

    1, 我们在开发的时候,特别是刚开始入行的时候会有疑惑,为什么那么多文件夹放图片,比如mdpi,hdpi,xhdpi,xxhdpi,从ui手里拿到图片我到底该放在哪呢? 今天就来分享一下,图片应该放在哪,并分享一下图片里我理解的像素点。

      网上有很多描述这些文件的文章,大家可以看到;

    mdpi : 120dpi--160dpi

    hdpi : 160dpi--240dpi

    xhdpi : 240dpi--320dpi

    xxhdpi : 320dpi--480dpi

    这些参数可以判断你的手机会优先从哪个文件夹里去找图片

    举个例子,如果你的手机是分辨率是:1920x1080,尺寸是5.1寸,我们可以算他的dpi值,

    公式是(√ ̄1920² + 1080²)/5.1 =2202/5.1= 431dpi  

    算法是屏幕尺寸是通过手机的左上角到手机的右下角的长度,所以我们用屏幕长和宽的像素点根据勾股定理算出手机从左上角到右下角的像素值,由像素值/尺寸就算出了每尺寸有多少像素值就是dpi,

    由算出来的431dpi可以知道,手机会先从xxhdpi里去查找图片,如果没有会往上找。如果xhdpi里有这个图片会使用xhdpi里的图片,但是你调用一些方法去看这个图片的像素值的时候发现会比在xhdpi里的图片放大了,就是宽高的像素都增加了,那么为什么要放大以后再显示出来呢? 这就引出来,android为什么引入这么多文件夹来放图片的原因了:

    因为我们在开发的时候我们往往给某一个控件设置一个大小,比如:


    我这里只想这个图片在任何手机上都是手机的这个比例。怎么办,就是在手机像素大的时候就是手机api大的时候我让这个手机去加载像素大的图片,这样比例才能一样,所以我们要在xxhdpi里放像素相对大一点的图片,比如:xxhdpi放94x94的xhdpi放74x74,hdpi里放45x45,这样不管是什么样的手机图片都能在指定的比例显示,说回刚刚那个问题如果一个xxhdpi的手机加载了一个xhdpi里的图片为什么要放大呢,因为我是xxhdpi的手机我需要加载xxhdpi里的图片,但是xxhdpi文件夹里没有这个图片,只能加载xhdpi文件夹里的图片,那么加载这里的图片的时候我们为了让xhdpi里的图片能够达到xxhdpi里的图片在手机里显示的比例,就把这个图片做了放大操作。希望大家能够明白。

    2,下面说一下图片像素的理解

    像素是图片中一个最小单位,也是手机屏幕中的最小单位

    我们往往就像素描述图片的大小。但是用图片描述图片是不准确的,我们图片也有尺寸,如果相同的尺寸,含有像素多的图片,就越清晰,所以只用像素描述图片是不能判断图片的清晰度的。清晰度其实就像上边说的dpi的值,这个值越大就越清晰,因为含有的像素点多,就会比较精细。

    好啦,希望大家能吸收点东西。


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  • 1.1 亚像素理解 1.2 何谓亚像素? 1.3 何谓亚像素精度? 摘要: 2 图像处理中的sub-pixel是什么意思? 3 PixelShuffle(像素重组) 1.1 亚像素理解 在相机成像的过程中,获得的图像数据是将图像进行了离散化的...

    目录

    1.1 亚像素理解

    1.2 何谓亚像素?

    1.3 何谓亚像素精度?

    摘要:

    2 图像处理中的sub-pixel是什么意思?

    3 PixelShuffle(像素重组)


    1.1 亚像素理解

    在相机成像的过程中,获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理,由于感光元件本身的能力限制,到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距,宏观上它们是连在一起的,微观上它们之间还有无数微小的东西存在,这些存在于两个实际物理像素之间的像素,就被称为“亚像素”

    亚像素实际上应该是存在的,只是缺少更小的传感器将其检测出来而已,因此只能在软件上将其近似计算出来。

    如下图所示,每四个红色点围成的矩形区域为实际原件上的像素点,黑色点为亚像素点:
    在这里插入图片描述
    根据相邻两像素之间插值情况的不同,可以调整亚像素的精度,例如四分之一,就是将每个像素从横向和纵向上当做四个像素点。也就是上面图里的红色点之间有三个黑色点。这样通过亚像素插值的方法可以实现从小矩形到大矩形的映射,从而提高分辨率

    正因为这样的操作,所以在图像超分辨的任务里使用pixel shuffle的方式获得高分辨图像(例如ESPCN)。在一般的反卷积里会存在大量补0的区域,这可能对结果有害。因此pixel shuffle通过亚像素卷积的方式,实现从低分辨图到高分辨图的重构,具体如下所示,通过将多通道feature上的单个像素组合成一个feature上的单位即可,每个feature上的像素就相当于新的feature上的亚像素了。

    在这里插入图片描述

    1.2 何谓亚像素?

    面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某摄像芯片,其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时,将物理世界中连续的图像进行了离散化处理(即真实世界是相连的,但是机器无法做到,所以讲一个小块周围的颜色作为它本来应该有的颜色,那么就相当于将连续的图像进行了离散化处理)。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度?就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离,在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上,它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的,只是硬件上没有个细微的传感器把它检测出来。于是软件上把它近似地计算出来。

    为了最大限度利用图像信息来提高分辨率,有人提出了Sub-Pixel概念。意思是说,在两个物理像素之间还有像素,称之为Sub-Pixel。

    如果原始图像是n行m列的,希望做k细分的Sub-Pixel,这样就有新的行N和列M,有
    N = kn
    M = k
    m
    原来相邻4个像素包含的区域现在变成了(k+1)(k+1)的区域了;要填满这个(k+1)(k+1)的区域,从一个小正方形映照到一个大正方形。

    1.3 何谓亚像素精度?

    亚像素精度是指相邻两像素之间细分情况。输入值通常为二分之一,三分之一或四分之一。这意味着每个像素将被分为更小的单元从而对这些更小的单元实施插值算法。例如,如果选择四分之一,就相当于每个像素在横向和纵向上都被当作四个像素来计算。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    由上图可知,检测结果为对“插值后图像”处理的结果,由于图像分辨率提高了一倍,故用于表示小圆直径的像素数量也增加了一倍,这就是一阶亚像素元技术。我们在每两个像素之间插值一个像素,这样本来是120万像素的图像,插值后的实际处理图像就是240万像素了,相当于把一个像素拆分为1/2,同理依次有1/3拆分、1/4拆分等,一些优秀的算法甚至可以达到1/100拆分,同时还能保证处理速度。

    摘要:

    Sub-pixel convolution是一种巧妙的图像及特征图upscale的方法,又叫做pixel shuffle(像素洗牌)。我们知道,用深度学习处理图像的话,经常需要对特征图放大。常见的方法有直接上采样,双线性插值,反卷积等等。本文主要介绍一种在超分辨率中经常使用的upscale方法——sub-pixel convolution
     

    2 图像处理中的sub-pixel是什么意思?

    亚像素卷积,是一种正常卷积的简化形式,并加了很强的假设,结果就是去除了大量的卷积运算。亚像素卷积的结果一般是一张更大的图片,可用作超分辨率。

    一个正常的反 / 逆 / 转置卷积长这样:
    在这里插入图片描述
    把一个3x3的小图片变成一个5X5的大图片。白色虚线区域全填0。

    提出sub-pixel的作者认为,这些白色的填0区域,是无效信息,甚至对求梯度优化有害处。明明可以直接从原图得到信息,何必非要填0呢。
    在这里插入图片描述
    第一个白色矩阵图片是输入层。 第二、第三个白色张量是隐藏层,做步长为1的正常卷积。 第四个彩色图片,经过子像素卷积,得到最后一张斑斓的大图。

    3 PixelShuffle(像素重组)

    PixelShuffle是一种上采样方法,可以对缩小后的特征图进行有效的放大。
    可以替代插值或解卷积的方法实现相应倍数的upscale

    PixelShuffle(像素重组)的主要功能是将低分辨的特征图,通过卷积和多通道间的重组得到高分辨率的特征图。这一方法最初是为了解决图像超分辨率问题而提出的,这种称为Sub-Pixel Convolutional Neural Network的方法成为了上采样的有效手段
    在这里插入图片描述

    1. 第一个白色矩阵图片是输入层。
    2. 第二个、第三个白色张量是隐藏层,做步长为1的正常卷积。
    3. 第四个彩色图片,经过子像素卷积,得到最后一张斑斓的大图。

    要把一张低分辨输入转变为高分辨输出,论文ESPCN中提出用基于特征抽取和亚像素卷积的方法来扩大特征图,将特征图从低分辨空间转换到高分辨空间中去。

    上图中左侧第一部分是用于对图像的特征进行抽取。而后在倒数第二层生成 r*r 个通道特征图,这里 r 就是希望上采样的倍数

    pixelshuffle的主要功能就是将这 r*r 个通道的特征图组合为新的 w*r,h*r 的上采样结果。具体来说,就是将原来一个低分辨的像素划分为r*r个更小的格子,利用r*r个特征图对应位置的值按照一定的规则来填充这些小格子。按照同样的规则将每个低分辨像素划分出的小格子填满就完成了重组过程。在这一过程中模型可以调整 r*r 个shuffle通道权重 不断优化生成的结果。

    主要实现了这样的功能:N * (C * r * r) * W * H ——>> N * C * (H * r) * (W * r)

    利用这些方法可以来改进特征图上采样过程中出现的问题,特别是在图像超分辨和图像增强的算法中需要对特征图进行上下采样的过程,可以解决插值和解卷积的一些人工痕迹问题。

    最上面一排是输入的模糊图像x。

    中间是超分辨后的图片f(x)

    最下面是对照样例y

    深入理解——亚像素 / sub-pixel、亚像素卷积 | 码农家园

    Sub-pixel Convolution(子像素卷积)_木盏-CSDN博客

    图像处理中的subpixel是什么意思? - 知乎

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  • 像素、分辨率、dpi的通俗理解

    千次阅读 2021-07-28 14:56:40
    像素、分辨率、dpi的通俗理解 像素分辨率 dpi
    • 一张单反相机拍摄照片的详情
    属性
    分辨率6960 * 4640
    宽度6960像素
    高度4640像素
    水平分辨率72dpi
    垂直分辨率72dpi
    • 像素
    • px(pixel),可以理解为一个最小图像单元(只能涂一个颜色)的小方块,就是1px,是一小块面积,但是一般并不强调面积的大小,只是说这是一个最小单元。

    • 1px是一个小方块,但是这个小方块的边长却不是固定的,不同的图片、显示设备都可能是不同的,甚至这个小方块可以是长方形,就是说表示为1px的小方块的宽和高,真实对应的长度可能是不同的。

    • 我们可以把一个像素理解为一个点,因为我们经常会忽略像素的大小,平时关注更多的是像素数,也就是分辨率。

    • 想象有一个投影,或远或近的打到墙面上,大小会有变化,其实像素数没变。再想象显示器有不同尺寸的,分辨率(像素数)却是相同的。这些都可以理解为是像素大小不同导致的。

    • 分辨率
    • 像素是一个小方块,用这些小方块排成一个大的长方形,这个长方形就是图像,图像的分辨率为:图像宽排列的像素数 × 图像高排列的像素数

    • 如果把像素想象成点,那么分辨率就是 宽像素数 × 高像素数。

    • 4K分辨率:是指水平方向每行像素值达到或者接近4096个(4096×2160)

    • 有时可以狭义的用来描述尺寸。

    • DPI
    • DPI(Dots Per Inch,每英寸点数),图像每英寸(1 英寸 = 25.4 毫米)长度内的像素点数。

    • 我们还是应该把像素理解为小方块,dpi就可以理解为是一英寸长度内排列的像素数。

    • 通过图像的dpi我们就可以计算出在这个图像中像素的边长,如果也知道图像的分辨率(宽高像素数),就可以知道该图像的真实尺寸了。

    • 点距
    • 还有一个概念,点距(dot pitch),就是把像素理解为点的时候,点距就是两个像素点的距离

    • 我们把像素理解为小方块,那点距其实就是像素的边长

    • 点距与DPI之间转换,点距一般用毫米表示,DPI表示1英寸(也就是25.4mm)长度内的像素数,所以点距(像素的边长)就等于 25.4 / DPI(总长度/个数=每个长度)

    • 计算显示器的DPI及点距

    显示器规格

    属性
    分辨率1366 * 768
    尺寸13寸(英寸,对角线长度)

    计算过程

    • 我们理解像素是个小正方形,所以显示器的宽高比例也是1366 : 768,

    • 很容易求出,宽:11.33英寸,高:6.37英寸,

    • DPI :1366 / 11.33(或 768 / 6.37)= 120.55,

    • 点距:25.4 / 120.55 = 0.2107 mm

    在线计算DPI及点距的网站:https://pxcalc.com/

    • 显示器中的图像
    • 在显示器中查看图像时,很多时候都是软件对图像进行了缩放,所以很多不同分辨率的图片看起来一样大

    • 显示器中的图像一般只是单纯的用到了分辨率(尺寸),前端设计中规定图像显示的宽度(宽像素数)或高度,图像显示时就等比例缩放了。

    • 打印照片
    • 打印照片的时候 DPI 就很重要了,分辨率和 DPI 一起才能确定照片的尺寸

    • 比如想打印一寸照片,真实尺寸为 2.5cm × 3.5cm

    • 这里有个约定,就是为了显示清晰,打印照片的 DPI 一般要设置在300以上,这里设置为300

    • 所以我们切图时的分辨率为:

    • 长:35 / 25.4 * 300 = 413像素

    • 宽:25 / 25.4 * 300 = 295像素

    以上多数为个人理解,如有不对,欢迎指正

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