Имитация увеличения расстояния до изображения

Question

У меня есть набор аэрофотоснимков, но нет информации об исходной камере или угловом разрешении фотографий. Мне нужно каким-то образом уменьшить разрешение изображений таким образом, чтобы имитировать увеличение расстояния. Сначала я попытался использовать функцию Matlab imresize (с параметрами по умолчанию), чтобы прореживать изображения в различных масштабах, но теперь я задаюсь вопросом, является ли это прореживание правильным способом для имитации расстояния. Я не хочу, чтобы изображения выглядели четче, чем на самом деле, если бы расстояние между камерой и объектом было увеличено.

Так кто-нибудь знает, является ли это адекватным способом имитации расстояния или есть более реалистичный способ сделать это?

Answer 1

Краткий ответ: вы не можете сделать это только с одним изображением.

Длинный [er] ответ: для реалистичной симуляции изменения расстояния вам нужно либо несколько изображений, снятых с нескольких разных расстояний до объекта, либо фактически геометрически искажать исходное изображение. Причиной этого является то, что физическое изменение расстояния до вашего объекта меняет ваше представление об этом. Изменение размера одного изображения позволяет (в определенной степени) имитировать увеличение и уменьшение масштаба с помощью объектива без изменения расстояния.

Answer 2

Чтобы смоделировать изображение с собственным разрешением в соответствующем наклонном диапазоне, вам нужно начать с надлежащим образом прореженного оригинала, а затем смоделировать потерю резкости. Если нет, то вы будете имитировать GSD в расширенном наклонном диапазоне, а не GRD. Поскольку большинство оптики для аэрофотосъемки телецентричны, искажения и потеря разрешения объектива, как правило, нечувствительны к увеличению. Поэтому вам нужно только смоделировать потери для датчика MTF и атмосферного MTF .

Чтобы применить смоделированную потерю MTF, вам необходимо рассчитать MTF для выбранного разрешения датчика. Подсказка: ifov и размер сенсора прямо пропорциональны фокусному расстоянию, поэтому вы можете просто угадать две переменные, чтобы предсказать третью, а затем отрегулировать высоту, чтобы получить новые отношения GRD / GSD. Размытие, которое вы должны применить, - это отношение GRD к GSD.

Есть два способа имитации размытия, и вы используете их, это эксперимент с вашим программным обеспечением. Вы можете применить среднее или гауссово размытие (или некоторую смесь из двух). Вы можете применить размытие до или после изменения размера. При изменении размера обязательно указывайте метод, который не обостряется. Если вы используете matlab, у вас есть опция вызова imresize(name,'method'), где * метод 1010 * позволяет вам указать собственное ядро ​​. Это позволит вам применить гауссово или среднее размытие во время изменения размера.

Когда метод является двухэлементным массивом ячеек, он определяет пользовательский ядро интерполяции. Массив ячеек имеет вид {f, w}, где f - это дескриптор функции для пользовательского интерполяционного ядра, а w - ширина из кастомного ядра. f (x) должно быть равно нулю вне интервала -w / 2 <= x <w / 2. Дескриптор функции f может быть вызван с помощью скаляра или вектора вход. Для пользовательских интерполяционных ядер выходное изображение может иметь некоторые значения немного за пределами диапазона значений пикселей в входное изображение. </p>

Обратите внимание, что, хотя мой ответ здесь верен, он неполный. Дистанционное зондирование Системы моделирования качества изображения являются сложными и, как правило, запатентованными. Чтобы узнать о более тонких элементах моделирования дистанционного зондирования и анализа цепочки изображений, я рекомендую Системы дистанционного зондирования Шотта или Системы наблюдения и разведки Leachtenauer и Driggers