Cómo estimar la función de dispersión de puntos

Usted obtiene una resonancia magnética de la rodilla lesionada; escanear en una página de un libro; nos fijamos en imagen de cámara web de su amigo como el Messenger. Todas esas situaciones tienen sistemas de imagen : sistemas físicos que recogen la energía y hacen un mapa bidimensional de los cambios en la intensidad . La calidad de la imagen final depende de la calidad del sistema de formación de imágenes. Una forma de representar de manera eficiente rendimiento de imagen es una cantidad que se llama la función de dispersión . La función de dispersión de punto es la salida medida de un sistema de imagen en respuesta a un impulso : un pico de energía en la mancha más pequeña posible. Es difícil de organizar ese tipo de una escena de entrada , por lo que es más común para estimar la función de dispersión en otras ways.Things que necesitará sistema Imaging
Escena con dos regiones adyacentes con diferentes intensidades
Medios de la recogida de los datos de la imagen , pixel por pixel de
Mostrar Más instrucciones Matemáticas 1

Oriente la cámara de manera que la frontera de las dos líneas diferentes regiones escena de forma vertical con respecto a la cámara .
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Grabe una imagen de la escena . Esto podría ser una imagen de satélite de dos campos de cultivo adyacentes , una placa de rayos X de una placa de plástico cuadrada realizada en una bandeja de formación de imágenes, o una imagen de la cámara digital de una ficha de cartulina blanca en una hoja de papel de construcción negro .

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Transferir la imagen a una matriz numérica . Es necesario algún método de ver una representación numérica de la imagen. Si usted toma una imagen de la cámara web y convertirlo a un archivo bmp (bitmap) , que va a terminar con un archivo binario que se puede abrir con un editor hexadecimal , disponible en la web .
4 Una alta imagen de contraste con las líneas verticales y horizontales le ayudará a estimar el PSF .

Encuentra las filas que corresponden a una región donde las transiciones de imágenes de una intensidad a otra . Los píxeles de esta fila pueden tener un patrón o menos así: 123 , 121, 132 , 186, 214 , 214 Habría muchos más píxeles , pero sólo tiene que leer los píxeles cercanos a la región en la que la lectura está cambiando significativamente .
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Media de varias filas juntas. Esto suavizará los efectos debidos a los píxeles no alinear perfectamente con la columna vertical de píxeles. Por ejemplo , para ir con las lecturas anteriores, es posible que tenga un par de otras filas , tales como : 122 , 122 , 158, 205 , 212 , 213; y otro : 121 , 123 , 143 , 194, 212 , 211 de promedio de los tres resultados filas en : 122 , 122 , 145, 195 , 213 , 212
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Calcular el valor absoluto de la cambiar de píxel a píxel en su promedio . Para el problema de ejemplo, los cambios son : 122-122 = 0 , 145-122 = 23 , 195-145 = 50 , 213-195 = 18 , 213-212 = 1
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Calcular la intensidad media en cada una de las dos regiones separadas , a continuación, encontrar la diferencia de intensidad . El promedio en la región inferior de intensidad es de 122 , en el más alto, que es 212 La diferencia es de 90
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Divida las diferencias calculadas en el paso 6 por la diferencia calculada en el Paso 7 Para el ejemplo problema, esto es 0/90 , 23/90 , 50/90 , 18/90 , 1/90 = 0 , 0.25 , 0.56 , 0.20 , 0.01 . Esa es la PSF estimada en la dirección horizontal.
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Repita el procedimiento para una línea horizontal en la imagen para obtener el PSF en la dirección vertical. Multiplique el PSF ( x ) veces el PSF ( y) para obtener PSF ( x , y) .