亚像素理解

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

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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