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ISO 15739-2013 照片电子静止图像噪声测量标准

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简介:
ISO 15739-2013是国际标准化组织制定的照片电子静止图像噪声测量的标准,为影像质量和成像设备性能评估提供了统一的测试方法和评价准则。 完整、清晰版的国际标准ISO15739,需要的朋友可以自取。

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  • ISO 15739-2013
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    ISO 15739-2013是国际标准化组织制定的照片电子静止图像噪声测量的标准,为影像质量和成像设备性能评估提供了统一的测试方法和评价准则。 完整、清晰版的国际标准ISO15739,需要的朋友可以自取。
  • ISO 12233-2000 .pdf
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    《ISO 12233-2000图像质量标准》是一份详细规范数字成像设备分辨率、锐度及其它关键性能指标的技术文档,适用于相机、扫描仪等设备的测试与评估。 2000年的完整原版英文文档在网上很难找到免费资源,我花了好几十积分才下载下来。现在我想分享给更多需要这份资料的人。
  • ISO 12233-2017.docx
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    《图像质量标准ISO 12233-2017》详细规定了用于数字成像设备分辨率、锐度等性能评估的测试图表与方法,是影像技术领域的权威参考。 ISO 12233:2017 是国际标准化组织发布的一项关于电子静止图像成像的分辨率及空间频率响应的标准。该标准主要针对图像处理、摄像机和镜头性能评估,旨在提供一种统一的方法来衡量和比较不同设备的图像质量。 4.1 测试图表照明:光照条件对测试结果影响重大,它直接影响到图像清晰度与对比度。此部分规定了适当的照明条件,确保测试结果准确且可重复。 4.2 相机构图与镜头焦距设定:这部分规定相机拍摄时构图要求及选择适当镜头焦距的方法,以保证评估的公正性。 4.3 相机对焦:正确对焦是评价图像清晰度的关键步骤。标准详细描述了如何进行精确对焦以获取最佳效果。 4.4 相机设置:包括曝光、快门速度和ISO感光度等参数设定方法,这些都会影响最终图像的质量表现。 4.5 白平衡调整:白平衡确保色彩准确性,防止因光源色温差异导致的色彩偏移问题。 4.6 亮度与色彩测量:标准提供了一套用于评估显示器或打印输出时颜色还原准确性的测试方案和指标体系。 4.7 伽马校正过程:通过调整图像亮度曲线来保证在不同显示设备上保持一致视觉效果的技术方法被详细说明。 5.x 视觉分辨率测量:这部分介绍了进行视觉分辨率测试的具体步骤,包括选择合适的图案及评判规则等信息。 6.x 边缘基空间频率响应(e-SFR) 测量:e-SFR是一种通过分析图像边缘来评估分辨率的方法。它涉及到边缘区域的选择、有效曝光的转换、边缘位置估计以及超级采样线扩散函数数组形成和计算的过程。 7.x 正弦波形图案的空间频率响应(S-SFR)测量:S-SFR是另一种用于推断空间频率响应的技术,通过分析正弦波形图案实现。 8.x 结果呈现方式:这部分规定了如何报告测试结果,包括分辨率与空间频率响应的表示方法以及由S-SFR得出的具体数值展示形式等细节内容。 附录A(资料性)提供了CIPA分辨率测试图表的相关信息。CIPA是相机和影像产品协会,其提供的测试工具在业内被广泛使用。 ISO 12233:2017为图像质量和性能评估提供了一整套标准流程,从环境准备到结果分析的各个环节均有详细规定,并且对于制造商、研究人员及消费者而言都是重要的参考依据。
  • 的检
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    本研究探讨了在电子测量过程中电源噪声的影响及检测方法,旨在提高测量精度和可靠性。通过分析不同类型的噪声源及其抑制技术,为工程师提供实用参考。 探头的GND和信号两个探测点的距离过大。 示波器在测量直流信号时存在量化误差的问题。实时示波器通常使用8位ADC将模拟信号转换为256个量化的级别,当显示的波形仅占据屏幕很小的一部分时,会增大量化的间隔,并降低精度。为了提高准确度,在进行测量时需要调节示波器的垂直刻度(必要情况下可以调整增益),使波形尽可能地填满整个屏幕,充分利用ADC的垂直动态范围。 图一展示了蓝色波形信号C3的垂直刻度是红色波形C2四分之一。放大两个波形上升沿后的结果显示,在右上部分的F1中可以看到较多阶梯状的变化(即量化误差),而F2中的变化则相对平滑。
  • ISO 27002 2013.pdf
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    本PDF文档详细介绍了ISO/IEC 27002:2013信息安全管理体系标准,提供了关于信息安全管理的最佳实践和控制措施指南。 中文版 ISO 27002 2013 版,这是中文版 PDF。欢迎下载。 例如:8.4.3选择控制目标和控制措施。
  • 水利水工程SL 197-2013
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    《水利水电工程测量标准 SL 197-2013》为我国水利工程测量设立了统一的技术规范和操作准则,适用于各种规模的水利水电项目的设计、施工及运营阶段。 规范、测量与测绘是重要的技术活动,在工程设计和施工过程中发挥着关键作用。规范确保了工作的标准化和一致性;测量提供了精确的数据支持;而测绘则为项目规划及实施奠定了基础。这些环节相互配合,共同保障项目的顺利进行。
  • ISO 15739 动态范围试规范
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    ISO 15739是国际标准化组织制定的标准之一,专注于定义和描述用于测量光学设备动态范围的方法与技术,确保测试结果的一致性和准确性。 ISO 15739标准是由国际标准化组织(ISO)制定的一项关于数字静态相机动态范围测试的标准。动态范围指的是相机在单次曝光中能够捕捉的最大亮度与最小亮度之间的比率,在摄影技术的视角下,我们通常希望在同一场景中同时捕获由最高和最低局部平均亮度的小变化所携带的细节。这被称为“高光细节”和“阴影细节”。 该标准复杂性主要源于对动态范围定义及量化的方式。ISO 15739-2003 标准为数字静态相机的动态范围提供了一个明确的定义,并提供了确定其具体数值的过程。本段落旨在解释动态范围的基本概念,同时讨论在定义过程中的一些复杂问题。 根据 ISO 15739标准,相机的动态范围是指其“捕捉”亮度的最大值与最小值之间的比率。这里所说的亮度是人眼感受到光强度的程度。现实中场景通常包含比相机能捕捉到更广的亮度区间,因此相机的动态范围决定了它能否完整准确地记录这些场景。ISO 15739标准定义了何为“足够”的动态范围,并提供了技术手段确保相机动态范围内高光和阴影细节能够被正确捕捉。 动态范围的重要性在于其直接影响着相机在不同拍摄环境下的适应能力和图像中细节信息的保留能力,特别是在对比度高的场景下。如果缺乏足够的动态范围,相机可能无法同时记录下最高亮度与最低亮度区域中的所有重要细节。这就需要摄影师谨慎选择曝光参数以确保至少一种类型的细节能够被准确地捕捉到。 ISO 15739标准中对动态范围的定义涉及到了摄影学中的光度学曝光概念(通常用符号H表示),它描述了落在感光元件上的光照强度。该标准特别关注拍摄场景内的亮度变化,而不仅仅是单一点光源下的曝光值。 为了精确测量相机动态范围,ISO 15739标准提供了一套测试方法和程序步骤。这些过程包括从获取测试图像开始直至分析数据得出量化结果的全过程,并且需要在受控环境中进行以保证准确性及可重复性。 实际操作中,通过拍摄具有已知亮度分布的标准图表来确定相机的具体动态范围。此过程中会考虑所有相关设置如ISO值、光圈大小和快门速度等对测试的影响。 此外,在执行 ISO 15739标准中的动态范围测试时,场景的均匀性是一个关键因素,因为这可能影响到最终结果的准确性。因此该方法也包括了如何评估这些因素,并在计算动态范围数值时加以修正的方法。 综上所述,ISO 15739 标准不仅为数字静态相机提供了明确且详细的测试指南以确定其动态范围大小,还强调了这一参数与成像质量之间的关系。这对于设备制造商、软件开发者以及摄影师来说都是非常重要的参考依据。通过量化相机动态范围,摄影者可以更精确地了解设备性能并采取适当的拍摄策略来优化最终的图像效果。
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    本图集包含多种图像处理测试所需的标准图片,用于评估不同软件和算法在去噪、锐化、色彩校正等方面的性能。 图像处理是计算机科学中的一个重要领域,它涉及对数字图像进行操作以改善质量、提取特征或进行分析。在这一过程中,标准测试图扮演着至关重要的角色,用于评估和验证各种图像处理算法的效果,包括去噪、增强、复原及压缩等。 1. Lena:Lena是图像处理中最著名的测试图像之一,源自一张拍摄于1972年《美国无线电工程师学会》杂志上的女性肖像照片。由于其丰富的纹理和细节,该图常被用来评估各种算法的性能,如图像压缩、解压及色彩保真度与分辨率恢复。 2. Goldhill:Goldhill 图像是另一个常用的测试图,主要用于对比度增强、去噪以及边缘检测等算法的测试中。这张高对比度山区风景照可以有效展示算法在处理复杂场景时的能力。 3. Barbara:Barbara图像同样是一张经典测试图,由一幅名为“Barbara”的油画构成,画面中有丰富的纹理和层次,适合用于评估降噪、锐化及细节保留等算法的效果。 此外,标准测试图还包括Mandrill、Peppers、Boat等多种类型。这些图片各自具有不同的特性,并能覆盖图像处理的各种应用场景,在实际工作中研究人员会根据需求选择合适的测试图来验证新算法的性能。 在进行图像处理时常见的技术包括: 1. 图像预处理:通过去除噪声,调整亮度和对比度以及直方图均衡化等手段优化图像质量。 2. 图像增强:利用局部或全局操作提升特定特性如边缘、平滑滤波等。 3. 分割与特征提取:将图像分割成有意义的部分,并从中提取诸如边缘、角点及纹理等关键信息,为后续识别和分析提供基础支持。 4. 压缩与编码:通过有损或无损的方式减少数据量便于存储传输。 5. 图像复原:针对模糊或受噪声污染等问题进行恢复处理以接近原始状态。 6. 分析与识别:利用机器学习及深度学习技术对图像内容进行理解和分类。 综上所述,标准测试图是评估比较不同算法效果的重要工具。通过对Lena、Goldhill和Barbara等经典图片的处理结果分析,可以深入了解各种算法在实际应用中的表现,并推动整个领域的发展进步。
  • 快速评估在中的应用:估算灰度差 - MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现了一种快速估计灰度图像中噪声标准差的方法。该方法能够高效准确地评估图像噪声,便于后续处理和分析。 这是一个简单的MATLAB文件,实现了J. Immerkær在《计算机视觉与图像理解》期刊第64卷第2期(1996年9月)文章中描述的方法。该函数接收灰度图像I作为输入,并返回噪声估计值Sigma。 示例使用方法如下: ```matlab I = rgb2gray(imread(sample.jpg)); Sigma=estimate_noise(I); ``` 此方法的优点在于它包含了一个拉普拉斯运算,这一操作几乎不依赖于图像的结构特征,而仅基于图像中的噪声进行计算。