Sharpness measurement in thermal spectrum
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F11%3APR25848" target="_blank" >RIV/00216305:26220/11:PR25848 - isvavai.cz</a>
Result on the web
<a href="http://splab.cz/ke-stazeni/software/software-mereni-ostrosti-v-termalnim-spektru" target="_blank" >http://splab.cz/ke-stazeni/software/software-mereni-ostrosti-v-termalnim-spektru</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Software měření ostrosti v termálním spektru
Original language description
Tento balík může být využit k měření koeficientů ostrosti, které jsou počítány z obrazů zachycených v termálním spektru. Na základě těchto koeficientů je možné sestavit křivku ostrosti, kterou lze využít k posuzování ostrosti analyzovaného obrazu. Měřeníostrosti založené na těchto funkcích musí splňovat tyto podmínky: 1. Musí být nezávislé na obsahu obrazu. Nicméně na druhou stranu, čím více detailů obraz obsahuje, tím snadnější musí být ostření. 2. Monotónní v závislosti na rozostření. Jestliže se přesuneme z pozice optimální ohniskové vzdálenosti, křivka ostrosti by měla monotónně klesat. To by se mělo dít jak při zkracování, tak při prodlužování ohniskové vzdálenosti. 3. Křivka ostrosti musí mít pouze jedno maximum (globální i lokální maximum se musí shodovat). Toho lze snadno dosáhnout v případě, že jsou všechny objekty na scéně stejně vzdáleny od snímače, v případě různých vzdáleností se na křivce ostrosti vyskytuje několik lokálních maxim. Pak je nutné vybrat to, které odpovídá
Czech name
Software měření ostrosti v termálním spektru
Czech description
Tento balík může být využit k měření koeficientů ostrosti, které jsou počítány z obrazů zachycených v termálním spektru. Na základě těchto koeficientů je možné sestavit křivku ostrosti, kterou lze využít k posuzování ostrosti analyzovaného obrazu. Měřeníostrosti založené na těchto funkcích musí splňovat tyto podmínky: 1. Musí být nezávislé na obsahu obrazu. Nicméně na druhou stranu, čím více detailů obraz obsahuje, tím snadnější musí být ostření. 2. Monotónní v závislosti na rozostření. Jestliže se přesuneme z pozice optimální ohniskové vzdálenosti, křivka ostrosti by měla monotónně klesat. To by se mělo dít jak při zkracování, tak při prodlužování ohniskové vzdálenosti. 3. Křivka ostrosti musí mít pouze jedno maximum (globální i lokální maximum se musí shodovat). Toho lze snadno dosáhnout v případě, že jsou všechny objekty na scéně stejně vzdáleny od snímače, v případě různých vzdáleností se na křivce ostrosti vyskytuje několik lokálních maxim. Pak je nutné vybrat to, které odpovídá
Classification
Type
R - Software
CEP classification
JA - Electronics and optoelectronics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
<a href="/en/project/ME10123" target="_blank" >ME10123: The Research of Algorithms for Processing of Digital Images and Image Sequences</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Others
Publication year
2011
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Internal product ID
Blur Measurement in Thermal Spec
Technical parameters
Pro jednání o licenčních podmínkách tohoto softwaru je za VUT pověřen pracovník Centra pro transfer technologií VUT v Brně Ing. Jiří Kouřil, Kounicova 966/67a, Veveří, 60200, Brno, Česká republika, kouril@ro.vutbr.cz.
Economical parameters
Software je využíván na univerzitě Escola Universitaria Politecnica de Mataro, Avda. Ernest Lluch 32, 08302 Mataro (BARCELONA), Spain a v technologickém kampusu Tecnocampus Mataro-Maresme, Avda. Ernest Lluch 32, 08302 Mataro (BARCELONA) Spain.
Owner IČO
00216305
Owner name
Ústav telekomunikací