清晰度d50公式
光学精细度公式
光学精细度公式
光学精细度（也称为光学分辨率）是一个用于描述光学系统（如显微镜、望远镜等）能够区分和解析最小细节的能力的参数。
它通常用角度或线对/毫米表示。
以下是光学精细度的计算公式：
1.角度表示法：
光学精细度（θ）= 1.22 × λ / D
其中，λ是光源的波长，D是物镜的孔径直径。
2.线对/毫米表示法：
线对数（lp/mm）= 1000 × λ / D
其中，λ是光源的波长，D是物镜的孔径直径。
这两个公式都基于瑞利判据，即当两个物点的衍射斑重叠时，人眼无法区分它们。
因此，光学精细度越高，光学系统的分辨能力越强。
分辨率R公式
分辨率是指分开两个峰的能力，刚刚分开时两峰之间的质量距离是DM，分辨率英文的原义是Resolution，常用简写R表示，计算公式：R＝M/DM，M可理解为为两个刚刚分开的峰的平均质量。
•最严格的定义是磁质谱的定义，要求相邻两峰10％峰谷分开才算真正分开，磁质谱的分辨率（即M/DM）不随质量变化，所以磁质谱都用R＝M/DM来表示分辨率，磁质谱中，R不变，DM是变化的，质量M越大，DM越大。
所以，磁质谱表示分辨率都用R，常常可以见到R＝10,000的说法•今天我们讨论的有机质谱（比如四极杆质谱），都是要求50％峰谷刚刚分开就算分开，这个定义没有磁质谱严格。
同时，这个分辨率R随质量变化，而DM不变，即M越小，R越大。
所以有机质谱并不用R来表示分辨率，而用DM表示。
•最后，因为实际工作中很难找到恰好在50％峰谷分开的峰，所以又简化为用单峰法表示，即测定一个峰半峰高处的全峰宽Full width half Maximum（简写为FWHM），FWHM应近似等于DM。
•由于采用原始定义，即R＝M/DM，DM 不变，M在变，所以R在变，为使得还可以用R表示，所以又简化为用FWHM的倒数表示R，R=1/DM。
若采用单峰法，则认为R＝1/FWHM。
这个值也不变化。
•我们一般称FWHM＝0.5为单位质量分辨率；定义宽松一点时，认为FWHM=0.7称单位分辨率；严格一些时，说FWHM＝0.4为单位分辨率。
反正，不管是0.7、0.5、0.4，一般都认为是指单位质量分辨率。
换算下来，R＝2M或R＝2.5M也都指单位质量分辨率。
这些都是我们常见的分辨率的表示方法。
所以，我们又常常看到有机质谱用FWHM来表示，比如FWHM＝0.25。
点锐度清晰度算法
点锐度清晰度算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：点锐度清晰度算法是一种计算图像清晰度的算法，可以帮助我们评估图像的清晰程度。
在数字图像处理领域，清晰度是一个非常重要的指标，它直接影响到图像的质量和识别性能。
研究和开发一种有效的清晰度算法是非常有意义的。
点锐度清晰度算法是一种基于图像锐度信息的计算方法，它通过对图像中的各个像素点进行检测和计算，得出最终的清晰度评分。
在这个算法中，每个像素点都被看作是一个独立的点，通过对其周围像素信息的分析，可以得出该像素点的锐度信息。
通过对整个图像中的各个像素点进行计算，可以得到整个图像的清晰度评分。
在点锐度清晰度算法中，有几个关键的概念需要理解。
首先是像素点的锐度。
在数字图像中，每个像素点都有一个灰度值，代表了该点的亮度信息。
通过对各个像素点灰度值的分析，可以得出该像素点的锐度信息。
在图像处理过程中，锐度信息可以帮助我们判断图像中物体的轮廓和边缘。
其次是图像的清晰度评分。
通过对整个图像中的各个像素点锐度信息的计算，可以得出整个图像的清晰度评分。
这个评分可以帮助我们直观地评估图像的清晰度程度，从而进行进一步的处理和分析。
点锐度清晰度算法在实际应用中有着广泛的应用价值。
它可以帮助我们评估图像的清晰度，进行图像质量检测和分析。
在工业检测和医学影像领域，清晰度评分可以帮助医生和工程师更准确地诊断疾病，并提高生产质量。
点锐度清晰度算法也可以帮助我们改善图像的清晰度，通过对图像进行处理和优化，提高图像的质量和识别性能。
第二篇示例：近年来，随着图像处理技术的飞速发展，图像质量的要求也越来越高。
在图像处理过程中，清晰度是一个非常重要的指标，直接影响着图像的质量和观感效果。
为了提高图像的清晰度，许多研究者提出了各种清晰度算法。
点锐度清晰度算法是一种比较常见且有效的清晰度算法之一。
点锐度清晰度算法利用像素之间的差异性来评估图像的清晰度，其基本思想是通过计算图像中每个像素与其周围像素的梯度值来判断图像的细节信息和边缘信息，进而评估图像的清晰度。
安防摄像机分辨力的计算方法
安防摄像机分辨力的计算方法分辨力的计算方法现今，在安防工程中使用较为广泛的是标清摄像机(分辨率≤720×576)，安防用标清摄像机一般都为传统意义上的模拟摄像机。
在这里首先从理论上分析一下模拟摄像机的分辨力指标。
目前我国供电频率为50Hz，通用的模拟视频信号为PAL 制模拟信号，场频为每秒50 场，帧频为每秒25 帧，电视扫描线为625 行，隔行扫描，奇场在前，偶场在后，画面的宽高比为4：3。
在此基础上，充分考虑到摄像机CCD/CMOS 的分辨力、摄像机内部信号处理带宽和信号传输带宽等对摄像机分辨力指标产生影响的众多因素，可以得出以下摄像机分辨力指标理论值的计算方法：分辨力理论值= 2×亮度信号带宽/行频×行正程时间/行周期上面的公式可以这样理解：对于每一个周期的信号可以传输一亮、一暗两条余弦光栅，因此2×亮度信号带宽/行频就是一行上所能看到的最多光栅线条数，而(行正程时间/行周期)是一行中显示部分的比率，(还有一部分被行消隐占据)，于是得到上面的公式。
需要注意的是通过上面的公式计算得出的分辨力实为标清模拟摄像机水平分辨力的理论值;由于我国采用的电视制式是PAL 制，电视扫描线为625 行，所以无论是标清还是高清(分辨率≥720×576，如1080i、1080P 和720P)模拟摄像机的垂直分辨力都不可能超过625TVL(注：水平分辨力有可能超过625TVL). [nextpage]认识高清摄像机传统模拟摄像机原本CCD/CMOS 的分辨率就不高，加之要受到反复的A/D转换、电磁传输干扰、隔行扫描、画面的合成反交错等视频损伤的影响，实际上而在这个高清考虑到传输距离的优势，一般在安防行业应用较多为网络型高清数字摄像机。
网络型高清数字摄像机采用的是数字信号传输，它将光信号转化为数字信号，然后由DSP进行视频监控设备逐步向百万像素高清迈进，传统的模拟监控要达到百万像素很困难，而网络视频监控则使得高清当工程商在安防市场上挑选合适的摄像机时，往往以待定摄像机所使用的CCD/或CMOS 的分辨率来作为评价该款摄像机清晰度是否高的关键，其实摄像机是由信号采集部分(一般采用CCD或CMOS两种光电耦合器)、信号处理部分(整流、滤波、放大器和DSP芯片等)、信号输出部分、电源等部分组成，仅以摄像机所采用感光芯片的分辨率来评价该摄像机主要性能显然不是很科学严谨的。
高清与标清国家标准与换算方法
高清与标清国的家标准与换算方法1、水平分辨率的换算我们说画面的水平分辨率为多少线，到底是什么意思呢？其准确定义应该是“水平方向上每屏幕长度的像素数”。
简单地说，就是沿屏幕的水平方向量取一段长度，使其等于画面的垂直高度，其中所含的像素数就等于用电视线数表达的分辨率，我们通常所用的测试图就是根据这个定义做出来的。
例如：用像素数表达的ＤＶＤ分辨率是７２０×４８０，其水平像素数为７２０个，画面的宽高比为４：３，折算成用电视线数表达的水平分辨率应该是７２０×３÷４＝５４０线，我们通常所说的ＤＶＤ分辨率为５００线的来历就在于此。
之所以要用“每屏幕高度的像素数”而不用水平方向的总像素数来表示，是为了便于将水平方向和垂直方向的分辨率进行比较，如果两者的值是相近的，就表示在这两个方向上的像素密度是相近的（这是最合理的像素排列方式）。
我们都知道，观看ＤＶＤ应该用水平分辨率为５００线以上（严格地说是５４０线）的电视机，才能充分展现出ＤＶＤ的分辨率。
其实完全可以换一种说法：要想让电视机的水平分辨率达到５００线以上，该电视机就应该能在水平方向上显示出７２０个像素。
《ＨＤＴＶ》说：“ＨＤＴＶ中的１２８０×７２０制式的水平分辨率为１２８０点，但笔者认为，目前在理论上其水平清晰度只能达到６００电视线左右”。
而根据前面所说的换算方法，ＨＤＴＶ的画面宽高比是１６：９，换算成以电视线数表达的分辨率就是１２８０×９÷１６＝７２０线（恰好与垂直分辨率相同）。
这才是按照定义和公式算出来的精确理论值，而不是《ＨＤＴＶ》文中说的６００线左右。
《ＨＤＴＶ》所说的“信息产业部……将我国的高清晰度电视ＨＤＴＶ的图像清晰度定为≥７００线”，其根据也在这里。
任何系统都不可能达到理论规定的最高值，总要打一点折扣，所以不能规定为７２０线，只能规定为７００线。
需要注意的是：水平分辨率为７２０线或７００线，并不意味着总的水平像素数也只要７２０个就够了，而是必须把全部１２８０个像素全部用上才行。
CRH5E型卧铺动车组车外噪声的仿真分析
CRH5E型卧铺动车组车外噪声的仿真分析本文根据动车组车外噪声指标要求，对CRH5E型动车组车外噪声源进行的分析，并通过RAYNOISE软件进行建模仿真，仿真结果可以作为设计方案评估。
标签：CRH5E型动车组；车外噪声；仿真1 引言CRH5E型卧铺动车组车辆车外主要噪声源主要包括轮轨噪声、牵引系统噪声、集电系统噪声、辅助设备噪声和气动噪声等。
（1）轮轨滚动噪声是由于车轮、轨道结构钢轨表面的短波不平顺激发轮轨振动通过空气传播而产生的。
轮轨表面粗糙度以不平顺的方式输入至轮轨接触系统。
在轮轨接触斑处，通过接触斑滤波作用后，对系统形成激扰，即轮轨联合粗糙度。
轮轨联合粗糙度进而通过车轮导纳、接触导纳和钢轨导纳形成轮轨相互作用力。
车轮和钢轨在轮轨相互作用力激振下会产生动态响应，体现为车轮振动和钢轨振动，而钢轨振动又将通过轨下垫层将部分振动能量传递给轨道基础结构，引起基础结构的振动。
这些结构振动能量进一步通过空气介质向外传播，就形成车轮声辐射、钢轨声辐射和基础结构声辐射。
它们的传播共同作用于车外空间，形成轮轨滚动噪声的空间声场响应。
（2）牵引噪声来源于列车驱动系统，包括牵引电机、传动装置和其他发电机组产生的噪声。
（3）集电系统噪声来源于弓网系统，包括弓网的气动噪声和结构振动噪声。
（4）辅助设备噪声主要包括变压器、牵引变流器、辅助变流器、风缸废排等的噪声。
气动噪声来源于车身表面空气动力激励。
这些声源既可以通过空气传播途径传递至车内，也可通过结构传播途径传递。
针对CRH5E型卧铺动车组车辆，考虑轮轨噪声、牵引系统噪声、弓网噪声及辅助设备噪声等分布、频率和源强特性，基于几何声学，使用国际知名的噪声预测RAYNOISE软件平台，建立全列编组的CRH5E型卧铺动车组车辆车外噪声预测模型。
2 RAYNOISE软件简介RAYNOISE是比利时声学设计公司开发的一种大型声场模拟软件系统。
其主要功能是对封闭空间或者敞开空间以及半闭空间的各种声学行为加以模拟。
中央图象清晰度
中央图像清晰度仪器：9449、819、4117X信号发生器；9449、819、4119X彩色编码器量具：PM5680调制器、PM5690TV多频道变频器。
（各1部）测量方法及标准：一、定义：中央图像清晰度表示沿水平和垂直方向人眼所能分辨的最大线数。
二、测量方法：在标准输入电平条件下，电视机输入端加上用测试图调制的中心，边缘带有水平，垂直楔形线的黑白测试图，调整亮度、对比度、色饱和度旋钮使图像分辨力，亮度鉴别等级、色度都达最佳状态。
在距离用目测法在测试卡中心楔上读出能分辨的水平和垂直方向线数。
测量中还应该注意垂直方向的楔形线用来测量水平清晰度，水平方向的楔形线用来测量垂直清晰度。
三、标准：a：PAL/SECAM 水平≥300线垂直≥400线b：NTSCM PAL N/M NTSC 水平≥250线垂直≥400线保持图像稳定的电源电压变化范围仪器：9449、819、4117X信号发生器；9449、819、4119X彩色编码器量具：PM5680调制器、PM5690TV多频道变频器、调压器。
（各1部）测量方法及标准：一、定义：保持图像稳定的电源电压变化范围是指在图像能保持稳定同步并满屏时，电源电压相对标称值的最大下负载变化范围。
二、测量方法：在标准输入电平条件下，彩色电视机输入端加上棋盘格信号调制的射频信号。
调整电源电压使在标称值电压高、低两端平滑变化。
每变化一次应将输入信号断开再接上，至图像出现同步缺陷或不满屏，此时电源电压变化范围的极限数值U1、U2为保持图像稳定的电源、电压变化值。
计算公式：U1（U2）-U（220V）X100%U（220V）三、标准：变化范围不小于+10%、-20%视频信号发生器→编码器→图像载频信号发生器→匹配器→电视机→调压器阳极高压稳定性测试方法：在标准输入电平条件下，电视机输入端加上由测试图调制的标准电视测试调整对比度和高度旋钮，使屏幕中心的亮度为全屏幕最大亮度的标称值，记下此时的阳极高压Ehm。
SONY 数字摄像机DXC-D50系列 说明书
细节等级 • 提示灯等级（高 /低/关） • 两个红色 REC（录制）提示信号灯 • 压铸铝制机身 • 大范围屈光度调解
* 取景器区域以对角线进行测量
光学中密度滤光镜（ND filter）和电 子校色滤光镜（CC filter）
通过光学中性滤光镜轮和电子校色技术， DXC-D50P/D50WSP可以轻易获得最佳光 线和色彩控制。使用电子校色功能使得所 有滤光镜轮上的滤光镜都变为中性，从而 为操作者提供了较大的景深灵活性和曝光 控制。电子校色功能还可以通过遥控器进 行控制，这使得操作更加容易。
工厂预置矩阵
所提供的工厂预置矩阵文件使得操作者可以快速设定 和一般照明情况相配的摄像机参数，例如 STANDARD（标准），HIGH SATURATION（高饱和 度），FLORESCENT（直射日光）等等。
其他功能特性
可调节肩垫
肩垫的位置可以向前或向后调节，从而保证不 论连接摄像机适配器或者安装VTR时，均可以为 操作者提供舒适、平稳的摄像环境。
可配DXF-801取景器
EZ模式 用户只需按下EZ模式按钮，就 可以将主要摄像机参数快速设置 为标准或自动位置，从而使摄像 机可以立刻进入拍摄状态。如果 操作者需要在有限的时间内快速 设置摄像机，那么这一功能特性 就会相当便捷。
DXC-D50PL/D50WSPL配有一个1.5英寸 *黑 白取景器，取景器的功能特性如下：
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暗部饱和度 图例6
采用传统摄像机，低亮度区通常会受到 饱和度降低的影响，从而使得这些区域 褪色。DXC-D50P 系列产品所具备的暗 部饱和度功能可以通过优化暗部区域彩色 饱和度扩展，使色彩重现更加自然，从而 帮助我们解决上述问题。
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清晰度d50公式
清晰度D50公式
清晰度D50是一种常用的评价图像或视频清晰度的指标。
它是通过对图像或视频的亮度信息进行统计分析得出的。
清晰度D50的计算公式如下：
D50 = 100 × （1 - e^(-0.015 × σ^2)）
其中，D50表示清晰度，σ^2表示图像或视频的亮度方差。
清晰度D50是指图像或视频中亮度变化的频率。
亮度方差σ^2越大，表示图像或视频中亮度变化越多，清晰度D50越高，表示图像或视频越清晰。
清晰度D50的计算公式中，指数函数e^(-0.015 × σ^2)表示亮度方差σ^2对清晰度D50的影响程度。
指数函数中的参数0.015是经验值，可以根据实际应用场景进行调整。
清晰度D50的取值范围为0到100。
当清晰度D50为0时，表示图像或视频完全模糊不清。
当清晰度D50为100时，表示图像或视频非常清晰。
清晰度D50的计算方法可以应用于图像或视频质量评价、图像或视频处理算法的优化等领域。
通过对图像或视频的清晰度进行评价，
可以帮助优化图像或视频的质量，提升用户的观看体验。
除了清晰度D50，还有一些其他常用的图像或视频清晰度评价指标，例如清晰度D10、D20、D30等。
这些指标可以综合评价图像或视频的清晰度，从不同角度反映图像或视频的质量。
在实际应用中，为了准确评价图像或视频的清晰度，需要先对图像或视频进行预处理，提取出亮度信息。
然后，通过对亮度信息的统计分析，计算出清晰度D50。
最后，根据清晰度D50的取值范围，得出图像或视频的清晰度评价结果。
总结起来，清晰度D50是一种常用的图像或视频清晰度评价指标，通过对亮度信息的统计分析得出。
清晰度D50的计算公式中，亮度方差σ^2表示图像或视频的亮度变化程度。
清晰度D50的取值范围为0到100，值越高表示图像或视频越清晰。
清晰度D50的计算方法可以应用于图像或视频质量评价、处理算法的优化等领域，帮助提升用户的观看体验。
除了清晰度D50，还有其他一些常用的图像或视频清晰度评价指标，可以综合评价图像或视频的质量。
为了准确评价图像或视频的清晰度，需要进行预处理，提取亮度信息，并进行统计分析。
最后，根据评价结果，得出图像或视频的清晰度评分。