刃边法计算MTF，全称为边缘扩展函数ESF（Edge Spread Function）计算调制传递函数，是评估光学系统成像质量的一种重要方法。MTF，即调制传递函数，衡量的是成像系统对不同空间频率的调制能力。空间频率以线对/毫米（LP/mm）表示，描述了图像中线条的密集程度。调制度是对比度的一个指标，与MTF直接相关，调制度越大，图像的对比度越高，成像效果越好。 MTF曲线展示了在不同空间频率下，系统保持图像对比度的能力。计算MTF通常是通过寻找线对中最大亮度点和最小亮度点的对比度，公式为 MTF = (最大亮度 - 最小亮度) / (最大亮度 + 最小亮度)。由于调制度在0到1之间，因此MTF值不会超过1。 SFR（Spatial Frequency Response）是空间频率响应，适用于成像系统整体性能的评估，包括光学系统、传感器以及图像处理程序。SFR与MTF类似，但更易于实现，通常使用一个黑白斜边（刃边）图像进行测试，通过对斜边进行超采样和傅里叶变换，得到各个频率下的MTF值。 在刃边法中，首先通过超采样得到更精细的边缘变化函数ESF，接着对ESF求导得到线扩展函数LSF（Line Spread Function），LSF反映了线条变化的速度。对LSF进行傅里叶变换（FFT），可获得不同空间频率的MTF值。 点扩展函数PSF（Point Spread Function）是点光源成像后的亮度分布，用于描述光学系统的分辨率。PSF通常是中心对称的，通过对其进行二维傅里叶变换，也可以得到MTF，但在实践中，由于点光源的亮度较弱，通常更倾向于使用LSF，因为其能量更强，更利于分析。 刃边法结合SFR是一种实用且经济的手段，用于测量和评估光学系统的成像性能，尤其是镜头的解析力。这种方法通过ESF、LSF和FFT等工具，简化了MTF的计算过程，为图像质量控制提供了有效工具。在实际应用中，如电子射野影像系统（EPIDs）的图像质量控制等领域，这些技术都有着重要的作用。

利用找环去边法求最小生成树的算法探析.docx

针对现有研究中刃边地物选取的主观性比较强的问题,提出用Canny边缘探测器得到二值边缘图,再应用Hough变换得到候选刃边,最后通过候选刃边倾斜角度判断的方法,来自动提取高分遥感影像上满足刃边法测定要求的刃边地物。结果表明,应用该方法能够得到精度较高的高空间分辨率遥感成像系统的调制传递函数参数值。

刃边法代码matlab 用于语义边缘检测（DFF）的动态特征融合 胡媛，陈云鹏，李翔和冯家石 影片示范 我们已经在和上发布了DFF的演示视频。 介绍 该存储库包含使用Pytorch 1.0进行DFF的整个管道（包括数据预处理，培训，测试，可视化，评估和演示生成等）。 我们提出了一种新颖的动态特征融合策略，用于语义边缘检测。 这是通过建议的权重学习器来实现的，该权重学习器以特定输入为条件，针对特征图的每个位置推断多级特征上的适当融合权重。 我们表明，具有新颖动态特征融合的模型优于固定权重融合，而且还具有朴素的位置不变权重融合方法，并且在基准Cityscapes和SBD上达到了最新的技术水平。 有关更多详细信息，请参阅本文。 我们还在此存储库中复制了CASENet，并且实际上实现了比原始CASENet更高的准确性。 安装 检查安装说明。 用法 1.预处理 Cityscapes Data ：在这一部分中，我们假设您位于目录$DFF_ROOT/data/cityscapes-preprocess/ 。 请注意，在此存储库中，所有Cityscapes管道都仅对实例敏感。 （1）将文件gtFine

根据网上大神C++的塌边法改的C#版本，不依赖于Unity，只要自己的数据结构中有顶点与面信息，其中uv信息用户可自行选择处理不处理对减面算法不影响，改化成程序所需的数据结构即可。（MeshDecimator类下SimplifierMesh方法为转换数据入口）；

三边定位matlab仿真

在三角形域上利用两类C-Hermite多项式构造C1连续的两种形式的C-Coons曲面片，构造的三角曲面片均含有形状参数α，调整α的值，可改变曲面的内部形状，而不影响曲面的边界形状；当形状参数α趋于0时，可退化为通常的边—边与边—点方法插值的曲面片。最后，通过例子比较显示了该方法的实际效果。

无向图 数据结构上机作业 图用的是邻接矩阵表示方法 编译运行成功

输入无向图的邻接矩阵，使用Prim 算法、Kruskal 算法和去边法三种算法求该图的最小代价生成树，并分析各自的时间复杂度。