计算摄影学(Computational Photography)是计算机图形学,计算机视觉,光学和传感器等领域的交叉学科。
http://graphics.cs.cmu.edu/courses/15-463/
CMU: Computational Photography
http://stanford.edu/class/ee367/
EE367/CS448I: Computational Imaging and Display
https://zhuanlan.zhihu.com/hawkcp
一个计算摄影学的专栏
https://zhuanlan.zhihu.com/c_1035195596059222016
Mars说光场(光场(Light Field)技术科普)
https://zhuanlan.zhihu.com/OpticPhantasm
一个光学的专栏
岩间和夫,1919~1982,东京帝国大学理学部地球物理学毕业。索尼前社长。最大的贡献在于推动CCD(电荷耦合元件)的研究,人称他为“CCD小子”。
1970年:“完全回收在CCD上的投资,本世纪内都没有可能实现。”
八年后,CCD终于开发成功。然而岩间并没有等到CCD的量产,就因肠癌去世。继任索尼社长的大贺典雄将一片CCD镶嵌在岩间和夫的墓碑上,来纪念他对索尼的贡献。
参考:
http://science.china.com.cn/2016-09/26/content_9058067.htm
睹物思人–索尼历史档案馆的另类发现
笔者曾经问过Sony图像传感器部门的大佬,CCD的画质更好,到底是什么因素导致相机市场最终倒向cmos image sensor,是因为对高像素的需求?低功耗的需求?容易集成后处理电路?还是因为cmos sensor成本低?
大佬给出了一个出乎我预料的答案:最主要是‘产能’。手机相机的迅速普及,图像传感器的需求暴增,当时采用CCD工艺的工厂数远远少于cmos工艺的工厂数,cmos工艺的工厂迅速转过去生产图像传感器满足了市场需求,同时cmos image sensor的设计者逐渐改进cmos sensor设计,融合CCD和Cmos的设计方法,逐渐提高了cmos image sensor的图像质量。
参考:
https://mp.weixin.qq.com/s/cAN1Qbe_sRfPdjlLy0ig1A
一亿像素的是与非
深度相机按照深度测量原理不同,一般分为:飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921046
深度相机的主流技术方案一览Structure Light,ToF,Stereo Dual
https://mp.weixin.qq.com/s/7es1wtJXatJR2eHScrk2_w
深度相机大盘点(1)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32170603
iPhone X的原深感相机到底是个什么玩意?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32171299
深度相机原理揭秘–飞行时间(TOF)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32199990
深度相机原理揭秘–双目立体视觉
https://mp.weixin.qq.com/s/veFDawkUJFidUFLFaykmGg
双目立体视觉原理及应用
https://mp.weixin.qq.com/s/8YRosO_wuE7Nx-IowldloQ
关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结
http://mp.weixin.qq.com/s/MWQDwMoRc0c1ofkENzn3Ew
结构光,TOF,双目视觉的异同
https://zhuanlan.zhihu.com/p/98492961
深度相机(TOF)的工作原理
https://mp.weixin.qq.com/s/uT_jrFzfttnG_VYiJIsRbQ
走近3D ToF摄像头,揭秘ToF传感器工作原理
https://mp.weixin.qq.com/s/H85oyZh5SzJh6SyF49Pzmg
一文看懂TOF
https://mp.weixin.qq.com/s/jEwrEkAp1-UqSuNAASEwCA
清华创业团队发布3D视觉技术白皮书,万字长文详述ToF
https://zhuanlan.zhihu.com/p/112131317
多视角立体视觉简介
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73748124
多视角立体视觉MVS简介
https://mp.weixin.qq.com/s/xEOSica0kYxOgwmGFQKbRA
多视图立体视觉: CVPR 2019 与 AAAI 2020 上的ACMH、ACMM及ACMP算法介绍
https://mp.weixin.qq.com/s/WEbdO1F_Fz84_-Go7Fgm2Q
计算机视觉中的双目立体视觉和体积度量
https://mp.weixin.qq.com/s/9RUnWSSlEiwfoBB19faTcg
双目立体视觉I:标定和校正
在需要大视野的场景,如虚拟现实应用程序或自动机器人,全向(Omnidirectional)摄像机比传统摄像机具有巨大优势。不幸的是,标准的卷积神经网络不适用于这种情况,因为自然投影表面是一个球体,尤其是在两极地区(polar regions),如果不引入明显的畸变(distortions),无法将其展开(unwrapped)到一个平面。
将球面图像映射为平面图像的过程,一般被称为dewarp。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/88675419
在鱼眼和全向视图图像的深度学习方法(上)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/88675790
在鱼眼和全向视图图像的深度学习方法(下)
https://mp.weixin.qq.com/s/o_XsmqLSPhvuC0iiK7xHag
结构光(1)基本介绍
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3ODU0Nzk5MA==&mid=2247483804&idx=1&sn=9e37b8cbd9c47f108c1153e3165fffa3
小米结构光VS iPhone 结构光(一)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/54761392
结构光综述
https://zhuanlan.zhihu.com/p/20726167
解析力(1)MTF SFR
https://zhuanlan.zhihu.com/p/20726175
解析力(2)空间采样和奈奎斯特
https://blog.csdn.net/jaych/article/details/50889664
SFR算法详解1
https://blog.csdn.net/jaych/article/details/50700576
SFR算法详解2
https://blog.csdn.net/jaych/article/details/51030939
SFR算法详解3
https://blog.csdn.net/jaych/article/details/51031064
SFR算法详解4
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50801189
OpenCV双目稠密匹配BM算法源代码详细解析
https://www.jianshu.com/p/cbe50ede70aa
半全局块匹配(Semi-Global Block Matching)算法
https://mp.weixin.qq.com/s/SD1pkTNHG7TGKrwVbFaMZg
中科慧眼崔峰:下一代双目视觉产品预警距离将达到80米
https://mp.weixin.qq.com/s/mYijtRNvkSeVxk0sWkORSw
双目视觉简介
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56236308
基于双目视觉的自动驾驶技术
https://mp.weixin.qq.com/s/j4jfTKkbdQ9bHD7IZFdkbA
国防科大提出双目超分辨算法,效果优异代码已开源
https://mp.weixin.qq.com/s/QDMMP05hUqj6tqUWyCDiTQ
来聊聊双目视觉的基础知识
多媒体软硬件的快速发展使得广播电视和互联网平台上的视频质量变得越来越高。我们最直观的感受是,视频变得更清晰,也更真实了。但与此同时,视频的动态范围(可以简单地理解为对比度)并没有太大提升。这就造成视频画面中的像素很多,但每个像素点质量并不高,不能展现场景丰富的层次和细节。
高动态范围(High Dynamic Range,HDR)这一概念的提出,正是为了从画面动态范围这个维度,进一步提升视频质量。相对地,我们称传统视频为标准动态范围(Standard Dynamic Range,SDR)视频。
https://mp.weixin.qq.com/s/sXC263Lq25tKp2AK2Tsb-A
Omnivision HDR sensor简介
https://mp.weixin.qq.com/s/NuJYejYJ1kKdD2pRo5Wxlw
HDR Imaging(2)–Digital Overlap
https://mp.weixin.qq.com/s/_znyQAPeGt_IiZ8C5Rv6zw
HDR imaging(3)—split/sub pixel技术
https://mp.weixin.qq.com/s/X1GcQywkM-hZUu-1koP_VA
视频增强之“动态范围扩展”HDR技术漫谈
https://mp.weixin.qq.com/s/zPHNtK4wUQnVLkIXcjqd_A
韩国科技院Lin Wang最新TPAMI《深度学习HDR成像》综述论文阐述深度学习高动态范围成像方法
2D降噪:只在2维空间域上进行降噪处理。基本方法:对一个像素将其与周围像素平均,平均后噪声降低,但缺点是会造成画面模糊,特别是物体边缘部分。因此对这种算法的改进主要是进行边缘检测,边缘部分的像素不用来进行模糊。
3D降噪:增添了时域处理,因此变为3维。和2d降噪的不同在于,2d降噪只考虑一帧图像,而3d降噪进一步考虑帧与帧之间的时域关系,对每个像素进行时域上的平均。例如,假设场景静止,那么连续两帧图像内容没变,他们的差值就是2倍的噪声。通过减少时域上的改变降低噪声。
相比2d降噪,3d降噪效果更好,且不会造成边缘的模糊,但存在的主要问题是:画面不会是完全静止的,如果对不属于同一物体的两个点进行降噪处理会造成错误。因此该方法需要运动估计,其效果好坏也与运动估计相关。而运动估计计算量大,耗时长,是制约3d降噪的主要瓶颈。
在物理学中,Moire pattern指的是两列或两列以上的波在空间中重叠时发生叠加,从而形成新波形的现象。在图形图像领域,当光栅化像素阵列的空间频率低于信号本身的频率时,就会发生频谱混叠,图像上的表现就是出现摩尔纹。
https://www.zhihu.com/question/624348562
为什么\(sin(x^2+y^2)=0.5\)的图像这么丑陋?
https://mp.weixin.qq.com/s/uT4eln61NNCdHYWLeTNsbQ
对数字屏幕拍照时的摩尔纹怎么去除?
https://mp.weixin.qq.com/s/aUAD-SWJ6PEplrFRb5SHZg
消除摩尔纹的光学方法
工业机器人市场、安防相机、卫星和医疗用相机。
https://mp.weixin.qq.com/s/vI6Ut35X3awFht-KxWIjzg
2023-2028年相机市场趋势
https://mp.weixin.qq.com/s/od9uDZdRU4QaBKPHb0tLag
cmos sensor基础
https://mp.weixin.qq.com/s/lVS3CgZGItUkWG-OtolbSA
数字成像书籍推荐与资料分享
https://mp.weixin.qq.com/s/v6OzcLvjLetSBspNI_NtSA
图像传感器的演进与创新
https://mp.weixin.qq.com/s/1IHHo4sV79sXdtXNzKNhMA
计算摄影–google相机的王者之道
https://mp.weixin.qq.com/s/CDeatCRZ1utgx2X20H_4Lg
CMOS图像传感器科普
https://mp.weixin.qq.com/s/T4XULnykHANEetmDIhZdaw
mobile camera sensor技术方向选择的经验与教训
https://mp.weixin.qq.com/s/EcAAc_ypajEKXUQbOoYAMA
如何选择IR filter
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解析DXO图像质量评价体系
https://mp.weixin.qq.com/s/t-Mzx0IEdZG7_TmMpT_cBA
小谈CMOS Sensor设计之FSI和BSI
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手机相机如何排名
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Google Pixel 2/2XL视频稳定技术探究
https://mp.weixin.qq.com/s/7E9QDSM095KyYwPs-wDznA
成像相关颜色测量仪器简介
https://mp.weixin.qq.com/s/oeMqE0MzXyGeABGekY9eiQ
眼擎科技CEO朱继志:如何设计自动驾驶的视觉成像系统
https://blog.csdn.net/weixin_38285131/article/details/80457068
光场相机重聚焦原理介绍及代码解析
https://blog.csdn.net/weixin_38490884/article/details/83009344
光场的可视化与重聚焦原理
https://mp.weixin.qq.com/s/pzfZcfytXMyGSz3kc6Jm9A
空间-角度信息交互的光场图像超分辨
https://mp.weixin.qq.com/s/ofoh7xH9MB0ifORi-ZQbcA
苹果iphone Xs/Xr camera有哪些改进
https://mp.weixin.qq.com/s/24ipxnkh6TNiqRrakgw6ew
Google Pixel3拍照为什么那么牛?
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