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M ar r框架立足于建立通用视觉模型,尤其在视觉处理早期,天津机器视觉检测,基本不针对具体问题,机器视觉检测光源,为保证通用性而采用一些简单的假设和基本的约束,例如认为场景由规则表面构成,即满足平滑性约束等。Marr框架强调表示而不是过程,而后者允许在完成相同的视觉处理任务的前提下由一种表示变成另一种表示,故Marr框架对视觉处理是静态的。它对信息处理是一种单向串行的自低向上的3级加工过程,机器视觉检测设备公司,前一级处理结果的好坏直接影响后一级处理,机器视觉检测系统设计,而高层信息不对低层反馈,没有高层次的知识参与即可形成要素图和2. 5D图,知识和经验只作用于从2. 5D到3D的过渡,这种过于冯诺曼的结构使M arr框架缺乏灵活性和自适应性。
不过决定照片质量的客观因素很多,而一张照片的“好”与“坏”又需要人的主观判断,很难通过测量得出客观的定量结果。大量的事实表明,影响拍摄质量最重要的因素是镜头的分辨率和反差。反差大小可以通过仪器很容易测量,而分辨率就不那么容易了!现在我们经常采用拍摄标准分辨率板的方法测量镜头的分辨率。将拍摄了标准分辨率板的底片放到显微镜下人工判读,看能够分辩多少线条密度。分辨率的单位是线对/毫米(lp/mm),一黑一白两条线算是一个线对,每毫米能够分辩出的线对数就是分辨率的数值。由于这种方法还是要受到胶片分辨率的客观影响和人工判读的主观影响,所以并不是最准确理想的方法。
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