图像解析力算法—SFR（Spatial Frequency Response）原理分析(二)

在图像解析力算法—SFR（Spatial Frequency Response）原理分析(一)中，我们已经分析了SFR的前四个步骤，接下来，我们继续讨论以下的五个步骤

4、重新定位ROI，获得ESF

5、对获得的ESF进行四倍超采样

6、通过差分运算获得LSF

7、对LSF应用汉明窗

8、进行DFT运算

 

4、重新定位ROI，获得ESF

这一步其实比较复杂，我也不确定在我的讲述之下，大家是否能够听懂，我尝试用简单的方式讲解一下。

首先，转换坐标轴，将坐标轴转换到计算出来的矩心直线上。如图所示：

5、对获得的ESF进行四倍超采样

然后，我们将每一行中X轴坐标相等的像素值累加起来，然后求均值后得到下面第一行的数组。

 

这里是将整张图片的像素转换为一个长度为rows的数组，然后进行4倍的扩增。然后其他没有像素的地方，是进行一个向前寻找非0的像素值进行替换，这样就获得了ESF。

6、通过差分运算获得LSF

这不用多说，就是得到的ESF数组元素进行差分，获得LSF。一下是函数公式：

7、对LSF应用汉明窗

对上面的LSF数组进行汉明窗处理，这一步主要也是看公式，如下：

8、进行DFT运算

上图是具体的DFT公式表达，下图是代码中的计算过程

最后的到的SFR数组就是空间频域响应的值。

好了，SFR的具体过程就是这么多，介绍到这里。因为这也是博主本人自己对SFR的理解的归纳总结，如果有大佬发现有错漏的地方，希望不吝赐教，指出纠正。有不明白的地方也可以留言，我们一起探讨。

今天就先写到这里吧。接下来，博主就会对SFR中的主要步骤的函数进行分析。