Коэффициент виньетирования: Коэффициент виньетирования — это… Что такое Коэффициент виньетирования?

Содержание

Коэффициент виньетирования — это… Что такое Коэффициент виньетирования?

Коэффициент виньетирования

Завиньетированная фотография

Виньети́рование — затемнение изображения по краям кадра (в фотографии и оптике). Виньетирование (фр. vignette — заставка) — ослабление проходящего под углом по отношению к оптической оси потока лучей в оптической системе. Приводит к постепенному падению яркости изображения от центра к краям. Термин применяется и к затемнению части изображения из-за различных преград на пути света.

Виньетирования коэффициент — величина, количественно характеризующая падение освещённости изображения, создаваемого оптической системой. Равен отношению величин телесных углов или площадей поперечных сечений пучков света, образующих изображения точек на краю поля изображения и в центре.

Виньетирование характерно для широкоугольных объективов, а также для оптических систем с большой светосилой. При уменьшении относительного отверстия (диафрагмы) в оптической системе, эффект виньетирования снижается.

Существующие методы цифровой обработки позволяют компенсировать виньетирование.

Художественный приём

В ряде случаев фотограф может сознательно использовать виньетирование для создания изобразительного акцента на центральной части изображения.

Ломография — отдельное течение в фотографии, где виньетирование является общепринятым художественным приемом.

Примечания

Wikimedia Foundation. 2010.

  • Коэффициент аннуитета
  • Коэффициент гармоник

Смотреть что такое «Коэффициент виньетирования» в других словарях:

  • Виньетирования коэффициент — Завиньетированная фотография Виньетирование  затемнение изображения по краям кадра (в фотографии и оптике). Виньетирование (фр. vignette заставка) ослабление проходящего под углом по отношению к оптической оси потока лучей в оптической системе.

    … …   Википедия

  • Виньетирование — Завиньетированная фотография Виньетирование  затемнение изображения по краям кадра (в фотографии и оптике). Виньетирование (фр.  …   Википедия

  • Бинокль — (франц. binocle, от лат. bini пара, два и oculus глаз)         оптический прибор из двух параллельных зрительных труб, соединённых вместе для наблюдения удалённых предметов двумя глазами.          Различают 2 типа Б. Бинокль Галилея: имеет… …   Большая советская энциклопедия

  • Светочувствительность цифровых камер — Светочувствительность цифровой фотокамеры характеристика цифрового фотоаппарата, определяющая зависимость числовых параметров созданного им цифрового изображения от экспозиции, полученной светочувствительной матрицей. Светочувствительность… …   Википедия

  • Диафрагма (фото) — У этого термина существуют и другие значения, см. Диафрагма. Основная статья: Диафрагма (оптика) Лепестковая диафрагма Диафрагма (от греч. διάφραγμα  перегородка) в фототехнике  устройство объектива …   Википедия

Коэффициент виньетирования — Энциклопедия по машиностроению XXL

Фотометрические характеристики включают в себя эффективное относительное отверстие светосилу характер изменения освещенности по полю изображения коэффициенты виньетирования, светорассеяния и светопропускания, а также спектральный коэффициент пропускания.  
[c.26]

В телеобъективах световой диаметр первой группы линз обычно равен световому диаметру объектива, т. е. Ох = = О = 1 1к. Тогда нижний луч наклонного пучка лучей проходит первый компонент на высоте О х/2, а главный луч определяет положение I входного зрачка с учетом принятого коэффициента виньетирования  [c.288]


Центром входного зрачка в двухзеркальных системах обычно является вершина поверхности малого зеркала, и наклонный пучок лучей, идущий вблизи главного луча, экранируется малым зеркалом. Зеркальные объективы имеют больший коэффициент виньетирования, а поэтому и малое поле зрения.  [c.296]

Тогда из рис. 213 можно получить связь между воздушным промежутком йа и коэффициентом виньетирования  [c.361]

На рис. 226 можно видеть, что разница между высотами верхнего наклонного и осевого лучей составляет ДЛ, а коэффициент виньетирования [см. формулу (255)1 будет равен  [c.381]

Отношение площади Q , действующего отверстия входного зрачка для данного поля ко всей площади входного зрачка называется коэффициентом виньетирования kq = Qa/Qo-  [c.100]

Заметим, что коэффициент виньетирования можно получить как отношение площади сечения на,клонного пучка к площади сечения осевого пучка лучей d любой плоскости, перпендикулярной к оси оптической системы. На рис. 75, б и г такой плоскостью является плоскость апертурной диафрагмы.  [c.100]

Если виньетирование равно 20.

.. 65%, что обычно имеет место, то для определения коэффициента виньетирования вместо отношения площадей можно использовать отношение линейных величин, а именно отношение длин отрезка 2т, перпендикулярного К оптической оси, в меридиональной плоскости наклонного пучка лучей и соответствующего отрезка 2h осевого пучка лучей в том же сечении (см. рис. 78, б).  [c.100]

Рассмотрим два варианта определения коэффициента виньетирования  [c.100]

Если излучающий элемент поверхности располагается вне оптической оси (см. рис. 96), то для определения освещенности его изображения (3(31 следует учесть, во-первых, изменение освещенности от угла и между оптической осью и осью пучка лучей в пространстве изображений, который образует изображение центра площади dQ (главного луча) [см. формулу (196)] и, во-вторых, явление виньетирования, характеризуемое коэффициентом виньетирования (см. п. 36). Поэтому освещенность такой элементарной внеосевой площадки  

[c. 126]

Габаритный расчет оптической схемы зрительной трубы выполняют после обоснованного выбора схемы (типа) системы. В результате выполнения габаритного расчета должны быть определены все продольные и поперечные размеры отдельных компонентов оптической схемы и их характеристики. Из технического задания на проектирование зрительной трубы находят ее основные характеристики (видимое увеличение Гт, угловое поле 2со, диаметр выходного зрачка О ), также должны быть известны такие величины, как длина системы Ь, угловой предел разрешения г ), положение выходного р- или входного Ор зрачков, коэффициент виньетирования  

[c.218]


Прн найденном диаметре объектива Doe = 16 мм и угловом поле 2со= 4° коэффициент виньетирования =,0,5. Если виньетирование недопустимо, т. е.  [c.222]

Из технических условий иа расчет зрительной трубы должны быть известны видимое увеличение Гт угловое поле 2ш диаметр выходного D. или входного D зрачка длина системы L удаление Ор входного или а р выходного зрачка коэффициент виньетирования линейное увеличение оборачивающей системы Po. i может быть задано фокусное расстояние окуляра fl.  [c.226]

Коэффициент ослабления излучения оптическими компонентами Коэффициент ослабления излучения из-за виньетирования  

[c.213]

Виньетирование оценивают коэффициентом линейного виньетирования  [c.124]

Коэффициент аберрационного виньетирования не зависит от величины входного зрачка, а зависит от величин углов поля зрения и изображения (22)  [c.125]

Между коэффициентами линейного виньетирования и геометрического кз в интервале величин для к = = 0,65- -0,2 имеет место приближенная зависимость кз = = к — 0,1.  [c.125]

Это отношение называется коэффициентом линейного виньетирования ka, — 2m/ 2h).  [c.100]

Пусть источник излучения расположен на оптической оси и имеет одинаковую по всем направлениям энергетическую яркость.

Если оптическая система не имеет виньетирования, то с учетом спектральных коэффициентов пропускания атмосферы, светофильтра и оптической системы по аналогии с формулой (425) получим выражение для монохроматического потока излучения, выходящего из оптической системы  [c.303]

На начальных этапах проектирования световые диаметры неизвестны и их необходимо определить, исходя из заданных значений апертуры и геометрического виньетирования всех пучков. В этом случае процесс определения габаритов разбивается на два этапа. Сначала по заданному значению апертуры определяются габариты осевого пучка, т. е. находится реальный апертурный луч и определяется диаметр апертурной диафрагмы. Затем по заданным значениям коэффициентов геометрического виньетирования по формулам (3.63), (3.66), (3.75) находятся габариты каждого пучка на апертурной диафрагме. После этого для каждой длины волны определяется верхняя и нижняя границы всех пучков при помощи описанного выше алгоритма. В список граничных условий при этом включаются условия попадания, преломления без полного внутреннего отражения, прохождения не за пересечением поверхностей и прохождения внутри габаритов на апертурной диафрагме.

Полученные после определения  [c.121]

Расчет оптической системы делится на два основных этапа — габаритный и аберрационный, При габаритном расчете оптик-конструктор должен учитывать коррекционные возможности разрабатываемой системы. Для этой цели последняя разбивается иа отдельные составные части (объектив, окуляр, оборачивающую систему и т. д.), для которых определяются относительное отверстие, линейное или угловое поле зрения, полох екие зрачков, коэффициент виньетирования, величины допустимых остаточных аберраций и т. д. В зависимости от указанных хар.ак теристик выбирают степень сложности конструкций отдельных компонентов системы. На практике часто приходится компоновать систему из отдельных частей, аберрации которых известны.  

[c.119]

Обычно наклонный пучок ограничивается диаметром объектива, определе11ным по осевому пучку. Тогда юзмож-ное наибольшее удаление входного зрачка от объектива в зависимости от поля зрения и коэффициента виньетирования определяется формулой  [c. 354]

Поперечный меридиональный размер 2гпх наклонного пучка лучей связан, как известно, с диаметром входного зрачка, коэффициентом виньетирования кщ — 2гпх1В, откуда 2гпх = Заданное виньетирование обеспечивается тем, что диаметр О, или окуляра вычисляют на основе величин 2т, илн 2т, отмеченных на рис. 177. В этом случае обеспечивается срезание одной части наклонного пучка. Для срезания второй части (в данном случае верхней во входном зрачке) устанавливают виньетирующую диафрагму, например, между полевой диафрагмой и объективом (на рис. 177 показана штриховой линией и обозначена ВВ).  

[c.220]

Ход лучей, положение входного О и выходного О зрачков, а также апертурной диафрагмы в двухгрупповом (двухкомпонентном) телеобъективе показаны на рис. 208. В телеобъективах световой диаметр первой группы линз обычно равен световому диаметру объектива, т. е. 61 = О = ПК. Тогда нижний луч наклонного пучка лучей проходит первый компонент на высоте Ох/г, а главный луч определяет положение ар входного зрачка с учетом принятого коэффициента виньетирования ка-  [c. 260]

Рассмотренные до сих пор два типа объективов — апланаты и кинопроекционные еще нельзя считать настоящими фотографическими объективами. Ни тот ни другой не исправлены в отношении кривизны изображения. В апланатах коэффициент кривизны Siv равен приблизительно 0,80 в светосильных объективах второго типа этот коэффициент еще больше он превышает единицу, доходя до 1,2—1,4. Такие объективы, естественно, обладают малыми углами поля, и лишь малое синосительное отверстне и сильное виньетирование дали возможность добиться от них углов поля зреиня, позволяющих снимать группы людей или ландшафты. Кинопроекционные объективы (к которым следует еще отнести объективы Пецваля, отличающиеся от описанных только тем, что в одном из компонентов, обычно во втором, линзы разделены воздушным промежутком) могли применяться лишь в качестве портретных, давая очень резкое изображение лица  [c.232]

Медиальные системы получили весьма ограниченное распространение. Г0 может быть объяснено тем, что они обладают одновременно всеми недостатками рефракторов (больщие диаметры линз, требующие высокой недостижимой на практике степени однородности стекла) и зеркально-линзовых систем (малый коэффициент отражения зеркал, наличие центрального виньетирования, которого можно избежать ценой введения некоторой децентрировки, как это выполнено на второй схеме рис. 1V.15).  [c.359]

Призмы полного внутреннего отражения можно успешно применять как в резонаторах устойчивой конфигурации и плоских, так и в неустойчивых резонаторах. Хотя в последних (например, телескопических резонаторах) влияние аберраций первого порядка на энергию излучения (оно также связано с виньетированием апертуры) невелико, но диаграмма направленности излучения лазера с такими резонаторами довольно чувствительна к наличию разъюстировок [см. формулу (2.11) и рис. 2.23]. Призменные неустойчивые резонаторы в значительной мере лишены этого недостатка, и стабильность расходимости излучения по отношению к аберрациям первого порядка (а также и всех нечетных) в них существенно повышается. На рис. 3.17 изображена оптическая схема такого резонатора и приведена зависимость величины аберрационного коэффициента первого порядка для 9той схемы ОТ коэффициента увеличения,  [c.146]

В результате виньетирования уменьшается площадь сечения наклонного пучка лучей, показанная заштрихованной зоной на рис. 66. Нижняя часть зоны образуется радиусом сечения осевого пучка лучей, верхняя — изображением последней виньетирующей диафрагмы, полученным при обратном ходе лучей (обычно оправой последней линзы) через всю оптическую систему (см. рис. 63). Отношение площади 5 , сечения наклонного пучка лучей, перпендикулярного к оптической оси, к площади сечения 5о осевого пучка в каком-либо сечении называется коэффициентом геометрического виньетирования  [c.124]

Обычно наклонные пучки лучей виньетируются, по-втому при вычислении необходимо учитывать коэффициент геометрического виньетирования кз, под которым следует понимать отношение площади входного зрачка, соответствующей наклонному пучку лучей с углом а , к площади входного врачка по осевому пучку. Тогда получим формулу  [c.190]

При,расчете зеркальной системы Кассегрена, состоящей из главного параболического зеркала и малого гиперболического, исходят из известного фокусного расстояния объектива, а также известных — воздушного промежутка й, заднего фокального отрезка з р, расстояния Ь от вершины поверхности главного зеркала До заднего фокуса Р объектива, относительного отверстия, углового поля зрения и коэффициента линейного виньетирования.[c.396]

В наклонных пучках в меридиональной плоскости рассчитывают ход лучей, как правило, на таких же высотах во входном зрачке, как и в осевом пучке, но расположенных симметрично относительно главного луча шт = 0) как вверх, так и вниз, например, гпз, гпг, гпгл = О, —гпх, —т , —гпз. Если в оптической системе имеется виньетирование, определяемое коэффициентом ки,, то для наклонного пучка в меридиональной плоскости Шв = kam f и т. д.  [c.139]

По конструкции бленды можно разделить на двойные (Косл значения коэффициентов ослабления бленд при допустимых углах засветки. Приведенные данные показывают, что требуемый коэффициент ослабления в значительной степени предопределяет выбор конструкции бленды. Следует, однако, отметить, что бленды с большим Косл как правило, имеют большие продольные габариты. Двойные и круговые бленды обычно обладают симметрией относительно продольной оси бленды. Кольцевые и сотовые бленды создают виньетирование входного зрачка оптической системы.[c.112]


Коэффициент виньетирования в оптических системах

Рассмотрим оптическую систему у которой отсутствует полевая диафрагма, а поле зрения ограничивает виньетирующая диафрагма. Найдены Вх.зр. и Вх.окна. Из рисунка видно, что Вх.зр. будет полностью заполнен лучами. Рассмотрим, как заполняется зрачок лучами, исходящими из точки С.

— коэффициент виньетирования в оптической системе наклонного пучка.

Для В =1

D =0

Отсюда следует, что в плоскости изображений при равноярком поле пространство предметов получает разноосвещенную зону пространства изображений.

По размерах поля зрения системы в плоскости изображений при отсутствии полевой диафрагмы, можно судить только для конкретных значений.

. Если ≥2, то погрешность имеет вид:

(23.2)

В некоторых случаях по мере увеличения угла ω, может наблюдаться двусторонние виньетирование из-за вступления в действие других виньетирующих диафрагм. В данном случае 2m определятся:

При расчете визуальных оптических систем считается допустимым виньетирование наклонных пучков лучей до величины ≤ 0.5.

Поле зрения оптической системы ограниченное виньетирующей диафрагмой

В тех случаях, когда в оптической системе нет полевой диафрагмы, роль ограничителя занимает виньетирующая диафрагма. Ее изображение в пространстве предметов, тоисть входное окно позволяет решать задачу в размерах поля зрения в данном случае. Для решения такой задачи достаточно иметь входное окно и входной зрачок.

I случай.

=1

(24.1)

(24.2)

Из треугольников видно, что ,

(24.3)

(24.4)

В формуле (24.3) и (24.4) разность диаметра окуляра и зрачка берется по абсолютной величине.

II случай.

=0

Из рисунка видно, что: (24.5)

(24.6)

Подставим (24.5) в (24.6)

(24.7)

Из треугольника видно, что

(24. 8)

Для поиска рассмотрим треугольник.

,

(24.9)

Из формул следует что , но по мере того как , разность между этими величинами сокращается.

7, 8 Поток излучения, единицы потока излучения и светового потока. Сила света.

Излучательную способность точечных излучателей может характеризоватся только угловой плотностью потока излучения, так как площадь поверхности излучателя неизвестна.

Угловой плотностью потока называют производную

– телесный угол.

Термин — сила света.

Силой света называют угловую плотность потока излучения.

В видимом участке света

Кандела = 1 свеча.

Е диница телесного угла – стерадиан. Телесным углом в 1 стерадиан называют такую часть пространства, вырезанную конусом, вершина которого находится в центре сферы с произвольным радиусом R, а на поверхности этой сферы конус отсекает произвольный участок сферы с площадью Q.

Кандела является основной фотометрической единицей, от которой получают все остальные световые единицы, включая люмен. В соответствии с международным соглашением в Париже в Палате мер и весов хранится устройство, которое является эталоном канделы.

В связи с этим световой поток в телесном угле 1 стерадиан от точечного излучателя в 1 канделу и есть 1 люмен.

Виньетирование — Блог Про Фото

Виньети́рование — затемнение изображения по краям кадра (в фотографии и оптике). Виньетирование (фр. vignette — заставка) — ослабление проходящего под углом по отношению к оптической оси потока лучей в оптической системе. Приводит к постепенному падению яркости изображения от центра к краям, соответственно больше всего заметно по углам кадра. Термин применяется и к затемнению части изображения из-за различных преград на пути света.

Виньетирования коэффициент — величина, количественно характеризующая падение освещённости изображения, создаваемого оптической системой. Равен отношению величин телесных углов или площадей поперечных сечений пучков света, образующих изображения точек на краю поля изображения и в центре.

Виньетирование характерно для широкоугольных объективов, а также для оптических систем с большой светосилой. При уменьшении относительного отверстия (диафрагмы) в оптической системе, эффект виньетирования как правило снижается.

Существующие методы цифровой обработки изображений позволяют частично компенсировать виньетирование.

В лазерных оптических системах виньетирование, как правило, приводит к уменьшению мощности, изменению формы и сечения пучка, а также может вызывать дифракционное рассеяние на виньетирующих апертурах.

Виньетирование как художественный приём

В век развития цифровой техники, когда обработка изображений посредством компьютерных программ доступна многим, Виньетирование как художественный прием становится достаточно популярным явлением. Любой творчески настроенный фотохудожник либо экспериментировал с этим приемом, либо использовал его в своих работах.

Затемнение или осветление краев кадра несет определенную художественную нагрузку: искусственным образом отвлекает зрителя от не существенных деталей, фокусируя его внимание на нужных объектах фотоснимка создавая изобразительный акцент.

Изобразительный акцент с помощью виньетирования легко смещается с второстепенных предметов на сцену, которую художник желает выделить, подчеркнуть и привлечь тем самым внимание зрителей к той или иной сцене.

Фотохудожник может использовать виньетирование для достижения своего творческого замысла, расставляя световые акценты на нужных ему деталях, предметах или героях в кадре. Особенностью приема является то, что он сравнительно прост в применении, но при этом достаточно эффективен в достижении выразительности.

Стоит отметить, что если общепринятым понятием виньетирование признано считать затемнение кадра по краям, то в художественном приеме виньетирования можно не только затемнять края кадра, но и осветлять, а также выборочно на поле кадра менять освещенность отдельно взятых деталей.

Однако наличие виньетирования не всегда означает, что фотограф использовал его умышленно, как художественный приём. Например, ломография — отдельное течение в фотографии, где виньетирование является общепринятым, и является следствием использования дешёвой фототехники, с плохими оптикическими характеристиками.

Литература:
Виньетирование // Фотокинотехника: Энциклопедия / Главный редактор Е. А. Иофис. — М.: Советская энциклопедия, 1981.
Виньетирования коэффициент // Фотокинотехника: Энциклопедия / Главный редактор Е. А. Иофис. — М.: Советская энциклопедия, 1981.

Виньетирование в фотографии

Присмотревшись к различным фотографиям, которые Вы можете встретить на просторах Интернета, Вы увидите, что некоторые из них имеют затемненные края. Либо края могут быть слабо насыщенными по отношению к центру, причем это может быть как резкий контраст, так и постепенное уменьшение интенсивности яркости. То есть в данном случае мы имеем дело с эффектом падения яркости и насыщенности кадра от его центральной части к краям. Этот эффект в фотографии называют виньетированием. Такое явление обусловлено законами оптики и конструкцией объектива. Когда проявляется эффект виньетирования, как его убрать и в каких случаях он может быть полезен – об этом мы более подробно расскажем в этой статье.

Когда получается эффект виньетирования?

Само слово «виньетирование» происходит от французского слова Vignette или «виньетка», что означает рамку, закрывающую изображение по краям. Изначально под виньеткой понимали декорирование границ в книгах, но позже слово виньетирование стало применяться для портретов в фотографии, изображение на которых четко видно в центре, но постепенно исчезает на краях. Обычно под виньетированием подразумевают потемнение углов изображения, вызванное физической особенностью объективов по распределению светового потока. Подобный эффект возникает также при съемке проецируемых изображений или кинофильмов с проекционного экрана.

Виньетирование объектива

В фотографии виньетирование наиболее часто проявляется при использовании широкоугольных объективов, телеобъективов и оптических систем, характеризующихся большой светосилой. Как  правило, виньетирование обеспечивает изменение яркости изображения от центра до краев изображения, но при компьютерной обработке можно создать и противоположный эффект — когда края фотографии окажутся более светлыми, нежели центр изображения.

Очень заметным и выделяющимся эффект виньетирования становится при установке объектива, предназначенного для камеры с кропнутой матрицей формата APS-C, на полнокадровый фотоаппарат. Стоит отметить, что виньетирование зачастую бывает случайным и совсем нежелательным для фотографа эффектом, обусловленным неправильными настройками камеры или дефектом объектива. Широко распространено мнение о том, что чем меньше виньетирование, тем лучше и качественнее объектив.

Существует такой параметр, как коэффициент виньетирования. Это величина, характеризующая падение освещенности изображения, создаваемого оптической системой. В целом же, эффект виньетирования определяется степенью падения яркости изображения в центре и по углам изображения. В частности, виньетирование -1EV говорит о том, что края изображения затемнены на одну ступень или на один стоп сильней, чем центр фотографии. Один стоп, как известно,  равен падению экспозиции в два раза.

Виньетирование по краям кадраФото после коррекции виньетки и искажений объектива

От чего зависит эффект виньетирования? Можно выделить следующие основные причины проявления данного эффекта:

— Виньетирование может происходить вследствие физического блокирования света вдоль периферии объектива. Такую виньетку часто называют физическим виньетированием.

Физическое блокирование света может быть вызвано дефектами самой фотокамеры, ошибками фотографа, установкой большого количества фильтров на объективе, перекосом линз. Виньетирование проявляется, например, когда на объектив надета защитная линза или светофильтр с высокими бортиками, которые существенно увеличивают проявление данного эффекта.

— Виньетирование может быть вызвано применением нескольких линз, таких как телеобъектив, макро-объектив или широкоугольная оптика. Ведь каждая линза преломляет свет и сужает эффективную диафрагму, а во многих современных объективах количество таких элементов может достигать двадцати и более.

Это называется оптическим виньетированием и наиболее часто такой эффект появляется при использовании дешевой, не самой качественной оптики. В этой связи фотографу необходимо не переусердствовать с наложением линз на фотокамеру, в противном случае он может столкнуться с заметными оптическими искажениями и дефектами.

— Существует также природное виньетирование. Количество света, попадающего на края матрицы, уменьшается по сравнению с центром в соответствии с законом обратных квадратов, предполагающим, что достижение светом углов датчика изображения займет немного больше времени.

Кроме того, эффективное открытие оптики относительно углов светочувствительного сенсора имеет эллиптическую форму, в результате чего последние получают еще меньше света, образуя тем самым дефект в перспективе. Некоторые объективы более склонны к этому явлению, конструкция других же специально продумана таким образом, чтобы избежать этой проблемы. Эффект, вызванный природным виньетированием, как правило, менее заметен на фотографиях по сравнению с двумя вышеупомянутыми.

Говоря об ошибках фотографа, которые могут обеспечить проявление эффекта виньетирование, стоит отметить такие распространенные случаи, когда на объектив просто неправильно одевают бленду. Обычно бленда имеют форму «тюльпана», причем с одной стороны размещаются лепестки  «тюльпана» меньшего размера, чем с другой. Если в спешке перепутать стороны бленды и не правильно установить ее на объектив, то можно испортить свои фотографии эффектом виньетирования. Также нужно упомянуть, что сегодня существуют специальные фильтры, которые позволяют фотографу использовать виньетирование намеренно, для того, чтобы привлечь внимание зрителя к центру кадра.

Как избавиться от виньетирования?

Нежелательное виньетирование можно частично или полностью убрать путем редактирования фотографий программными средствами, либо автоматическими с помощью встроенных функций в самой фотокамере. Многие современные цифровые камеры располагают встроенным обработчиком корректировки виньетирования. Например, подобную функцию можно найти в камерах Nikon.

В фотоаппаратах Canon за коррекцию виньетирования, в свою очередь, отвечает функция под названием «контроль периферийного освещения». Данная функция предназначена для исправления виньетирования в зависимости от установленного объектива. Для этого, правда, необходимо, чтобы фотокамера распознала используемую оптику.

В графических редакторах, например, в AdobePhotoshop, эффект виньетирования можно убрать достаточно легко. Причем проще всего исправить виньетирование посредством редактирования RAW-файлов. Вообще, при фотосъемке в формате RAW можно добиться практически полного восстановления яркости краев изображения без потери качества и мелких деталей. В графических редакторах можно не только убрать виньетку, но и усилить ее специально, чтобы получить интересный художественный эффект. Наиболее сложно или практически невозможно убрать виньетирование, которое проявляется вследствие применения объективов для кропнутых камер или фильтра на полнокадровых фотоаппаратах.

Во время съемки для уменьшения эффекта виньетирования, то есть степени потемнения углов изображения, можно прикрывать диафрагму. Виньетирование напрямую связано с относительным отверстием диафрагмы в оптической системе (F). Чем сильней закрыта диафрагма (и больше значение F), тем меньше будет проявляться эффект виньетирования. Наоборот, чем больше открыта диафрагма, тем сильней становится заметным виньетирование. Также степень затемнения краев изображения имеет определенную связь с дистанцией фокусировки. Обычно наиболее сильно эффект виньетирования проявляется на предельных значениях фокусного расстояния.

Виньетирование – дефект или творческий прием?

Если рассматривать чисто техническую сторону, то эффект виньетирования, конечно, является дефектом фотоизображения, вызванным недостатками камеры или оптики. Недаром отсутствие виньетирования считается одним из признаков качественного объектива. Несмотря на это, падение яркости от центра фотографии к ее краям зачастую используется фотографами как интересный художественный прием. Впрочем, во многих ситуациях эффект виньетирования неприемлем. Например, в пейзажной фотографии виньетирование в большинстве случаев совершенно нежелательно. Снимки, где присутствует голубое небо с виньетированием, смотрятся грубо и несколько портят общую картинку.

Художественная виньетка

В свою очередь, существуют жанры фотографии, где виньетирование выглядит уместно и выигрышно. В первую очередь, это портретная съемка, где подобный эффект позволяет сконцентрировать внимание зрителя на центре композиции, то есть на лице человека на портрете. Эффект виньетирование может использоваться и во многих других жанрах, в которых требуется выделить на фотографии какой-то ключевой объект, создать нужное визуальное напряжение или определенное настроение. В частности, подобный эффект оптимально подходит для оформления свадебных фотографий или снимков с юбилеев и семейных торжеств. Виньетирование также иногда применяется для придания фотографиям оттенка старины.

В принципе, использовать виньетирование или избавиться от него – это индивидуальный выбор фотографа. Для того, чтобы получить эффект виньетирования целенаправленно, в художественных целях, можно применить специальные фильтры или воспользоваться программными инструментами постобработки. Способов создания эффекта виньетирования в графических редакторах несколько.

Например, виньетирование для фотографии очень легко создать через прозрачность слоев. Для этого необходимо открыть нужную фотографию в графическом редакторе, создать новый прозрачный слой выше фонового слоя и закрасить его белым или другим цветов в зависимости от цветовой гаммы изображения и личных предпочтений. Далее нужно отключить видимость слоя «Фон для снимка» и переключиться на слой с фотографией. Посредством инструмента «Эллиптическое выделение» требуется создать овальное выделение, после чего можно вернуться на верхний слой. После этого задействуется инструмент растушевки для того, чтобы смягчить края выделения. Наконец, остается только включить обратно видимость верхнего слоя и удалить выделение. Вся процедура довольно проста и не отнимает много времени.

Итак, эффект виньетирования может быть как интересным творческим инструментом, так и создавать определенные неудобства фотографу. В большинстве случаев не стоит сильно переживать из-за проявления затемненных краев по краям фотоизображения. Данный эффект по-настоящему бросается в глаза и сильно критичен только при использовании кропнутых объективов на полнокадровых фотокамерах, где виньетирование приобретает недопустимый характер. В остальных же случаях он нисколько не мешает и даже может придать фотографии некую художественность, особенно это касается портретных снимков. Впрочем, хотя порой эффект виньетирования и выглядит очень привлекательно, перебарщивать и использовать виньетку в своей каждой второй фотографии стоит.

ГОСТ 24775-81 Объективы. Метод измерения виньетирования

Текст ГОСТ 24775-81 Объективы. Метод измерения виньетирования

Цена 3 коп.

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ

СОЮЗА ССР

ОБЪЕКТИВЫ

МЕТОД ИЗМЕРЕНИЯ ВИНЬЕТИРОВАНИЯ

ГОСТ 24775-81

Издание официальное

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СССР ПО СТАНДАРТАМ

Москва

Редактор М. В. Глушкова Технический редактор О. Я, Никитина Корректор А. Л Старостин

Сдано в наб. 05 06 81 Подп. к печ. 31.08.81 0,5 п. л. 0,35 уч.-изд. л. Тир. 10000 Цена 3 коп.

Ордена «Знак Почета» Издательство стандартов, 123557, Москва, Новопресненский пер., 3 Калужская типография стандартов, ул. Московская, 256. Зак 1565

УДК 681.7.067.2.001.4:006.354 Группа У99

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР

ОБЪЕКТИВЫ

Метод измерения виньетирования

Objective lenses.

Method for measuring the vignetting

гост

24775-81

ОКП 44 4500

Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам от 21 мая 1981 г. № 2535 срок введения установлен

с 01.07. 1982 г.

Несоблюдение стандарта преследуется по закону

Настоящий стандарт распространяется на объективы различного назначения и устанавливает метод измерения виньетирования в видимой области спектра.

Стандарт не распространяется на микрообъективы.

1. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

1.s характеризует pacnpe-f деление относительной освещенности по полю объектива, обусловленное виньетированием.

Коэффициент виньетирования объективов с входным зрачком любой формы — отношение площади действующей части входного зрачка объектива для заданного угла поля зрения о» к площади входного зрачка объектива для центра поля зрения.

Для объективов с круглым входным зрачком допускается измерять коэффициент виньетирования K<*>d — отношение диамет

ра действующей части входного зрачка, измеренного в меридиональном сечении для заданного угла поля зрения <ю, к диаметру входного зрачка для центра поля зрения объектива. Относитель-

Vfздание официальное

Перепечатка воспрещена (С) Издательство стандартов, 1981

ная величина уменьшения освещенности в изображении внеосевой точки вследствие виньетирования характеризуется разностью

I-К™ S ИЛИ I-KwD

2. АППАРАТУРА

2.1. Коэффициент виньетирования K<»s определяют на установке по схеме черт. 1.

12 3k

1—источник света; 2—конденсор; 3—диафрагма; 4—поперечные направляющие; 5—испытуе

мый объектив; €—объективодержатель; 7—экран или фотоматериал

Черт. 1

2.2. Коэффициент виньетирования Kwd определяют на установке по схеме черт. 2 для объективов, рассчитанных для «бесконечности», или по схеме черт. 3 для объективов, рассчитанных для работы с конечного расстояния.

2.3. Опорная поверхность объективодержателя (черт. 1 и 3) должна быть параллельна поперечным направляющим осветителя. Погрешность установки объективодержателя не должна быть более 3′.

/—источник света; 2—конденсор;. 3—диафрагма; 4—объектив коллиматора; 5—подвижная рамка с вертикальной нитью; 6— объективо держатель; 7—испытуемый объектив; 8—фокальная плоскость испытуемого объектива; 9—глаз наблюдателя; 10—

поворотное устройство

Черт. 2

1 г j 4 з

1—источник света; 2—конденсор; 3—диафрагма; 4—поперечные направляющие; 5—продольные направляющие; €—подвижная рамка с вертикальной нитью; 7—испытуемый объектив; 8—объ-ективодержатель; S—плоскость изображения испытуемого объектива; 10—глаз наблюдателя

Черт. 3

Опорная поверхность объективодержателя (черт. 2) при нулевом положении поворотного рычага должна быть перпендикулярна к оптической оси коллиматора. Погрешность установки не должна быть более 3′.

2.4. Экран (черт. 1) должен быть установлен параллельно опорной поверхности объективодержателя. Погрешность установки экрана не должна быть более 3°.

2.5. Подвижная рамка с вертикальной нитью должна перемещаться по направляющим перпендикулярно к оптической оси объектива коллиматора (черт.2) или оптической оси испытуемого объектива (черт. 3). Допуск непараллельности — не более 3°. Погрешность отсчета положения рамки не должна быть более 0,005 D, где D — диаметр входного зрачка испытуемого объектива.

Диаметр вертикальной нити должен быть не более:

0,0\D — при измерении коэффициента виньетирования объективов с входным зрачком диаметром менее 10 мм;

0.005D — то же, более 10 мм;

0,00 Ш » » 300 мм.

3. ПОДГОТОВКА К ИЗМЕРЕНИЯМ

3.1. Испытуемый объектив устанавливают в объективодержа-тель (черт. 1—3). Вертикальная ось поворотного устройства (черт. 2) должна проходить вблизи плоскости входного зрачка испытуемого объектива.

3.2. При измерении Kws по схеме черт. 1 диаметр диафрагмы

в миллиметрах выбирают из условия 0,005 —t-D (где l — рас

стояние от объектива до экрана, mim; f — фокусное расстояние

испытуемого объектива, мм) и устанавливают в фокальной плоскости испытуемого объектива.

Погрешность совмещения диафрагмы с фокальной плоскостью испытуемого объектива не должна быть более 0,0025.

Погрешность определения значений / и D не должна быть более 5%, а значения I — не более 15%.

3.3. При измерении Кто по схеме черт. 2 диаметр диафрагмы в

миллиметрах выбирают из условия 0,02-р2— (где fK.0— фокусное расстояние коллиматорного объектива, мм) и устанавливают в фокальной плоскости.

3.4. При измерении Кто объективов, рассчитанных на работу

с конечного расстояния, диаметр диафрагмы в миллиметрах выбирают из условия 0,02 -р- (где р — расчетное линейное уве

личение объектива ( [Зс1) и устанавливают в предметной плоскости так, чтобы отклонение от расчетного линейного увеличения Р не превышало 1%.

3.5. Проецируют нить лампы с помощью конденсора на диафрагму. Юстировкой осветителя обеспечивают заполнение световым потоком апертуры объектива коллиматора (черт. 2) и апертуры испытуемого объектива (черт. 1 и 3) в центре его поля зрения и по полю.

3.6. Располагают подвижную рамку с вертикальной нитью вблизи первой оптической поверхности испытуемого объектива (черт. 2 и 3).

3.7. Вблизи первой линзы испытуемого объектива устанавливают прозрачный экран или кассету с фотобумагой перпендикулярно к оптической оси испытуемого объектива (черт. 1).

4. ПРОВЕДЕНИЕ ИЗМЕРЕНИЙ

4.1. Измерения, необходимые для определения коэффициента виньетирования Kms , проводят по схеме черт. 1.

4.1.1. На прозрачный экран укрепляют лист миллиметровой бумаги и зарисовывают проекцию входного зрачка испытуемого объектива.

4.1.2. С помощью планиметра или подсчетом площади, зарисованной на миллиметровой бумаге, определяют площадь проекции входного зрачка для центра поля зрения испытуемого объектива

4.1.3. Диафрагму устанавливают в заданную точку поля зрения испытуемого объектива.

4.1.4. Для заданного угла поля зрения ш в соответствии с п. 4.1.1 определяют площадь проекции входного зрачка испытуемого объектива Sa>

4.2. Измерения, необходимые для определения коэффициента, проводят по схеме черт. 2 или 3.

4.2.1. Наблюдатель располагает зрачок глаза вблизи изобр женин диафрагмы 3 (черт. 2, черт. 3) так, чтобы весь световой поток, прошедший через объектив, попал в глаз наблюдателя.

4.2.2. Рамку с о е р тикаль ко к нитью перемещают так, чтобы изо-бражение нити, видимое глазом через испытуемый объектив, оказалось совмещенным поочередно с диаметральными краями зрачка объектива. В этих положениях рамки по измерительной шкале снимают отсчеты ЛГ0 и N’0 . Измерения повторяют три раза.

4.2.3. Поворотное устройство установки по схеме черт. 2 устанавливают на заданный угол со поля зрения испытуемого объектива. При измерении на установке по схеме черт. — Nw —No>0 — для заданной точки поля зрения со .

5.2.2. Коэффициент К «о для заданной точки поля зрения вычисляют по формулам:

awd= D -cose* при измерении по схеме черт. 2;

ы °

при измерении по схеме черт. 3.

Погрешность определения коэффициента K<»d не должна быть

более:

3% —для объективов с диаметром входного зрачка менее 30 мм; 2% — то же, более 30 мм.

5.2.3. Результаты измерений и вычисляй коэффициента Кшв оформляют в форме табл. 2, приведенной в обязательном приложении.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Обязательное

. Таблица 1

резуль н вычислений

коэффициента Кш5

Угол поля зрения «о (угло-вые градусы) или линейное

Площадь проекции входного зрачка объектива, мм

Номер измерения

Коэффициент

виньетирования

К с шб

Примечание

поле зрения у\ мм

1

2

3

S

0°; у’=0

уг

л _ Таблица 2

G форплснис результатов измерений ц вычислений

коэффициента KmD

Угол лоля зрения

Отсчеты положения рамки с вертикальной нитью, мм

Диаметры входного зрачка объектива D, мм

Коэффи

<угловые градусы) или линейное поле

Номер отсчета

Номер отсчета

циент

виньети

Приме

зрения у’, (^), мм

1

2

3

7f

1

2

3

рования

*<uD

чание

0°; у’=—0(у=0)

У'(У)

Что такое виньетирование | [ПРО]ФОТО

Виньети́рование (фр. vignette — заставка) — это явление частичного ограничения (затемнения) наклонных пучков света оправой или диафрагмами оптической системы. Результатом является снижение яркости изображения к краям поля зрения системы. В фотографических, киносъёмочных, телевизионных и проекционных объективах это проявляется в виде повышенной яркости центральной части кадра по отношению к его углам.

Виньетирование — ослабление проходящего под углом по отношению к оптической оси потока лучей в оптической системе. Приводит к постепенному падению яркости изображения от центра к краям, соответственно больше всего заметно по углам кадра. Термин применяется и к затемнению части изображения из-за различных преград на пути света.

Коэффициент виньетирования — величина, количественно характеризующая падение освещённости изображения, создаваемого оптической системой. Равен отношению величин телесных углов или площадей поперечных сечений пучков света, образующих изображения точек на краю поля изображения и в центре.

Существующие методы цифровой обработки изображений позволяют частично компенсировать виньетирование.

В лазерных оптических системах виньетирование, как правило, приводит к уменьшению мощности, изменению формы и сечения пучка, а также может вызывать дифракционное рассеяние на виньетирующих апертурах.

Виньетирование в наибольшей степени проявляется в широкоугольных объективах, телеобъективах, а также в оптике с большой светосилой. При уменьшении относительного отверстия (диафрагмы) в оптической системе эффект виньетирования снижается или пропадает вовсе.

На широкоугольных объективах виньетирование может появляться в случае использования светофильтров, поэтому для широкоугольных линз рекомендуется покупать фильтры с тонкой оправой.

Нежелательное виньетирование можно частично или полностью убрать при редактировании фотографий или же автоматически. Например, в камерах Canon для этого есть функция коррекции периферийного освещения. Виньетирование, образовавшееся из-за фильтра или использования объективов, предназначенных для камер с меньшим размером кадра, на малоформатных фотоаппаратах убрать не получится.

Очень часто виньетирование используют в художественных целях.

Художественное виньетирование

В век развития цифровой техники, когда обработка изображений посредством компьютерных программ доступна многим, виньетирование как художественный приём становится достаточно популярным явлением. Любой творчески настроенный фотохудожник либо экспериментировал с этим приёмом, либо использовал его в своих работах.

Затемнение или осветление краёв кадра несёт определенную художественную нагрузку: искусственным образом отвлекает зрителя от несущественных деталей, фокусируя его внимание на нужных объектах фотоснимка, создавая изобразительный акцент.

Изобразительный акцент с помощью виньетирования легко смещается с второстепенных предметов на сцену, которую художник желает выделить, подчеркнуть и привлечь тем самым внимание зрителей к той или иной сцене.

Фотохудожник может использовать виньетирование для достижения своего творческого замысла, расставляя световые акценты на нужных ему деталях, предметах или героях в кадре. Особенностью приёма является то, что он сравнительно прост в применении, но при этом достаточно эффективен в достижении выразительности.

Стоит отметить, что если общепринятым понятием виньетирование признано считать затемнение кадра по краям, то в художественном приёме виньетирования можно не только затемнять края кадра, но и осветлять (в плёночной фотографии применяли виньетирование при печати снимков с негатива), а также выборочно на поле кадра менять освещённость отдельно взятых деталей.

Однако наличие виньетирования не всегда означает, что фотограф использовал его умышленно, как художественный приём. Например, ломография — отдельное течение в фотографии, где виньетирование является общепринятым, и является следствием использования дешёвой фототехники, с плохими оптическими характеристиками.

Происхождение приёма

Впервые в 1751 году виньетка в искусстве оформления была использована для украшения страниц книги. Она представляла собой усики виноградной лозы вокруг границ страницы, чтобы ещё более выделить текст этой книги. Само слово «виньетка» происходит от слова, означающего «виноградная лоза». Спустя почти век, мода на виньетки пришла и в фотографию. С помощью определённых манипуляций со светом, выделялся основной элемент фото. В плёночной фотографии виньетирование превратилось в один из художественных приёмов. Этот приём был призван сконцентрировать внимание зрителя на основном объекте съёмки путём затемнения краёв кадра.

Фотографическое искусство практически моментально захватило весь мир. В обществе начала XX века стало хорошим тоном иметь фотографии как память о различных важных событиях — свадьба, день рождения, выпускной вечер гимназий и институтов. Изначально это были обычные снимки со стоящими на фоне учебного заведения гимназистами-выпускниками вместе с их преподавателями. Так как сложно было разобрать на общем фото — кто есть кто, ближе к середине XX века в школьную фотографию приходит мода на виньетирование, то есть выделение именно лиц людей. Для этого делалась общая крупная фотография выпускников, рассаженных так, чтобы было хорошо видно лицо каждого из них. Затем на это фото во время его экспонирования между объективом фотоувеличителя и фотобумагой помещалась маска, уменьшавшая количество света там, где нужно было сделать тёмный фон. Таким образом, получались как бы отдельно изображенные люди. Делом это было не простым, и подобные фото могли делать качественно только большие мастера фотоискусства. Немного позже научились фото подписывать.

С изобретением цифровых фотоаппаратов и специальных компьютерных программ, виньетирование стало не таким сложным делом, как ранее. К стандартному выделению лиц людей добавились различные надписи и украшения. Стали создаваться специальные шаблоны, которые можно скачать из Интернета. Многие фотографы стали использовать их для своих работ. Теперь людей можно было фотографировать по отдельности каждого, что облегчало фокусировку и настройку света, а также дальнейшую обработку фотографий для создания общей. Сегодня виньетка для фото представляет собой фотоколлаж — сборку нескольких фотографий на цветном фоне, украшенном различными картинками. А для хранения школьных виньеток и памятных фото можно использовать специальные папки и планшеты.

Курсы для фотографа:

RP Photonics Encyclopedia — виньетирование, диафрагмы, датчик изображения, фотография, телескопы

Энциклопедия> буква V> виньетирование

Определение: снижение яркости изображения в периферийных областях

Немецкий: Vignettierung

Категория: видение, дисплеи и изображения

Как цитировать статью; предложить дополнительную литературу

Автор: Д-р Рюдигер Пашотта

Поле зрения объектива ограничено оптической апертурой, действующей как ограничитель поля.Часто поле зрения четко определяется — например, размерами датчика изображения фотоаппарата или диафрагмой, размещенной в плоскости изображения. Однако бывают также случаи, когда диафрагма, ограничивающая поле, находится по существу далеко от плоскости изображения, что приводит к постепенному снижению яркости изображения во внешних областях. С другой стороны, диафрагма не вызывает виньетирование, а снижает яркость изображения во всех областях, включая центр.

Рисунок 1: Кеплеровский телескоп с входными лучами от двух удаленных объектов: один находится на оптической оси (синие линии), а другой — немного вне оси. В последнем случае часть лучей больше не может попасть в окуляр, и возникает эффект виньетирования. Моделирование было выполнено с помощью программного обеспечения RP Resonator.

В качестве примера рассмотрим кеплеровский телескоп, состоящий из двух линз: объектива и окуляра (окуляра). Он обеспечивает некоторое угловое увеличение для просмотра удаленных объектов в соответствии с соотношением фокусных расстояний объектива и окуляра.Поле зрения ограничено размером линзы окуляра, и этот элемент не помещается в плоскости изображения. Как показано на рисунке 1, для определенных направлений изображения часть световых лучей, исходящих из точки объекта, все еще может попадать в окуляр, в то время как другие лучи теряются. Следовательно, соответствующая точка изображения на сетчатке глаза будет иметь пониженную яркость. Эту проблему можно решить, установив дополнительную полевую линзу.

Виньетирование может иметь и другие причины, не связанные с диафрагмой.Например, если фотографический объектив сконструирован таким образом, что периферийные области пленки или датчика изображения освещаются со значительным углом падения, они могут получить снижение яркости. Это особенно актуально для датчиков изображения с матрицей микролинз. В таких случаях объектив часто предназначен для работы с телецентрическим изображением, чтобы избежать виньетирования.

В фотографии может даже приветствоваться значительное виньетирование как особый декоративный эффект в определенных ситуациях (например,грамм. для портретов). Однако обычно не хочется, чтобы фотоаппарат демонстрировал значительное виньетирование в качестве общей характеристики; при необходимости лучше применить виньетирование с помощью программного обеспечения для редактирования изображений. Точно так же хороший астрономический или наземный телескоп не должен показывать виньетирование.

В принципе, виньетирование цифровой фотокамеры также можно компенсировать цифровым способом, т. Е. С помощью программного обеспечения. Однако при таком подходе можно потерять некоторую часть динамического диапазона для внешних областей изображений.

Вопросы и комментарии пользователей

Здесь вы можете оставлять вопросы и комментарии. Если они будут приняты автором, они появятся над этим абзацем вместе с ответом автора. Автор принимает решение о приеме на основании определенных критериев. По сути, вопрос должен представлять достаточно широкий интерес.

Пожалуйста, не вводите здесь личные данные; в противном случае мы бы скоро удалили его. (См. Также наше заявление о конфиденциальности.) Если вы хотите получить личный отзыв или консультацию от автора, свяжитесь с ним e.грамм. по электронной почте.

Отправляя информацию, вы даете свое согласие на возможную публикацию ваших материалов на нашем веб-сайте в соответствии с нашими правилами. (Если вы позже откажетесь от своего согласия, мы удалим эти данные.) Поскольку ваши материалы сначала проверяются автором, они могут быть опубликованы с некоторой задержкой.

См. Также: визуализация, объективы, поле зрения
и другие статьи в категории видение, дисплеи и визуализация

Если вам понравилась эта страница, поделитесь ссылкой со своими друзьями и коллегами, e.грамм. через соцсети:

Эти кнопки обмена реализованы с учетом конфиденциальности!

Код для ссылок на других сайтах

Если вы хотите разместить ссылку на эту статью на каком-либо другом ресурсе (например, на своем веб-сайте, в социальных сетях, дискуссионном форуме, Википедии), вы можете получить здесь требуемый код.

HTML-ссылка на эту статью:

   
Статья о виньетировании

в
Энциклопедия фотоники RP

С изображением для предварительного просмотра (см. Рамку чуть выше):

   
alt = "article">

Для Википедии, например в разделе «== Внешние ссылки ==»:

  * [https://www.rp-photonics.com/vignetting.html 
, статья о виньетировании в энциклопедии RP Photonics]

% PDF-1.3 % 173 0 объект > эндобдж xref 173 396 0000000016 00000 н. 0000008272 00000 н. 0000012571 00000 п. 0000012789 00000 п. 0000013042 00000 п. 0000013358 00000 п. 0000013668 00000 п. 0000013862 00000 п. 0000014187 00000 п. 0000014520 00000 п. 0000015169 00000 п. 0000015410 00000 п. 0000015781 00000 п. 0000016184 00000 п. 0000016236 00000 п. 0000016487 00000 п. 0000016753 00000 п. 0000016962 00000 п. 0000017187 00000 п. 0000017445 00000 п. 0000017715 00000 п. 0000017975 00000 п. 0000018284 00000 п. 0000018560 00000 п. 0000018825 00000 п. 0000019045 00000 п. 0000019308 00000 п. 0000019657 00000 п. 0000019921 00000 п. 0000020333 00000 п. 0000020502 00000 п. 0000020738 00000 п. 0000020974 00000 п. 0000021273 00000 п. 0000021498 00000 п. 0000021771 00000 п. 0000021973 00000 п. 0000022204 00000 п. 0000022382 00000 п. 0000022723 00000 п. 0000023007 00000 п. 0000023362 00000 п. 0000023634 00000 п. 0000023942 00000 п. 0000024273 00000 п. 0000024546 00000 п. 0000024985 00000 п. 0000025277 00000 п. 0000025604 00000 п. 0000025891 00000 п. 0000026107 00000 п. 0000026274 00000 п. 0000026519 00000 п. 0000026786 00000 п. 0000027216 00000 н. 0000027529 00000 п. 0000027792 00000 п. 0000028062 00000 н. 0000028364 00000 п. 0000028678 00000 п. 0000028872 00000 п. 0000029114 00000 п. 0000029394 00000 п. 0000029619 00000 п. 0000029881 00000 п. 0000030095 00000 п. 0000030405 00000 п. 0000030630 00000 п. 0000030859 00000 п. 0000031098 00000 п. 0000031295 00000 п. 0000031560 00000 п. 0000031825 00000 п. 0000032143 00000 п. 0000032428 00000 п. 0000032694 00000 п. 0000032956 00000 п. 0000033134 00000 п. 0000033301 00000 п. 0000033528 00000 п. 0000033756 00000 п. 0000034015 00000 п. 0000034194 00000 п. 0000034461 00000 п. 0000034754 00000 п. 0000034961 00000 п. 0000035210 00000 п. 0000035420 00000 п. 0000035800 00000 п. 0000036180 00000 п. 0000036440 00000 п. 0000036711 00000 п. 0000037018 00000 п. 0000037328 00000 п. 0000037548 00000 п. 0000037774 00000 п. 0000037990 00000 н. 0000038262 00000 п. 0000038466 00000 п. 0000038719 00000 п. 0000038953 00000 п. 0000039240 00000 п. 0000039292 00000 п. 0000039635 00000 п. 0000040008 00000 п. 0000040265 00000 п. 0000040573 00000 п. 0000040923 00000 п. 0000041139 00000 п. 0000041536 00000 п. 0000041744 00000 п. 0000041942 00000 п. 0000042236 00000 п. 0000042467 00000 п. 0000042755 00000 п. 0000042923 00000 п. 0000043226 00000 п. 0000043595 00000 п. 0000043919 00000 п. 0000044221 00000 п. 0000044549 00000 п. 0000044820 00000 н. 0000045166 00000 п. 0000045491 00000 п. 0000045707 00000 п. 0000045974 00000 п. 0000046327 00000 п. 0000046490 00000 н. 0000046542 00000 п. 0000047082 00000 п. 0000047476 00000 п. 0000047795 00000 п. 0000048126 00000 п. 0000048538 00000 п. 0000049003 00000 п. 0000049435 00000 п. 0000049609 00000 п. 0000050083 00000 п. 0000050519 00000 п. 0000050817 00000 п. 0000051086 00000 п. 0000051451 00000 п. 0000051893 00000 п. 0000052074 00000 п. 0000052353 00000 п. 0000052530 00000 н. 0000052704 00000 п. 0000053048 00000 п. 0000053381 00000 п. 0000053580 00000 п. 0000053924 00000 п. 0000054221 00000 п. 0000054446 00000 п. 0000054794 00000 п. 0000055119 00000 п. 0000055414 00000 п. 0000055649 00000 п. 0000055867 00000 п. 0000056149 00000 п. 0000056439 00000 п. 0000056669 00000 п. 0000056997 00000 п. 0000057317 00000 п. 0000057589 00000 п. 0000057859 00000 п. 0000058107 00000 п. 0000058477 00000 п. 0000058817 00000 п. 0000059188 00000 п. 0000059371 00000 п. 0000059649 00000 п. 0000059879 00000 п. 0000060064 00000 п. 0000060341 00000 п. 0000060576 00000 п. 0000060802 00000 п. 0000061087 00000 п. 0000061375 00000 п. 0000061711 00000 п. 0000062069 00000 п. 0000062549 00000 п. 0000062866 00000 п. 0000063195 00000 п. 0000063452 00000 п. 0000063504 00000 п. 0000063782 00000 п. 0000064059 00000 п. 0000064345 00000 п. 0000064681 00000 п. 0000065011 00000 п. 0000065292 00000 п. 0000065602 00000 п. 0000065764 00000 п. 0000066004 00000 п. 0000066321 00000 п. 0000066645 00000 п. 0000066907 00000 п. 0000067195 00000 п. 0000067926 00000 п. 0000068215 00000 п. 0000068423 00000 п. 0000068699 00000 н. 0000069803 00000 п. 0000070096 00000 п. 0000070401 00000 п. 0000070719 00000 п. 0000071072 00000 п. 0000071407 00000 п. 0000071597 00000 п. 0000071779 00000 п. 0000072062 00000 п. 0000072333 00000 п. 0000072507 00000 п. 0000072529 00000 п. 0000073578 00000 п. 0000073754 00000 п. 0000073968 00000 п. 0000074244 00000 п. 0000074318 00000 п. 0000074370 00000 п. 0000074480 00000 п. 0000074544 00000 п. 0000074773 00000 п. 0000075046 00000 п. 0000075350 00000 п. 0000075698 00000 п. 0000075750 00000 п. 0000076070 00000 п. 0000076511 00000 п. 0000076832 00000 п. 0000077119 00000 п. 0000077286 00000 п. 0000077609 00000 п. 0000077816 00000 п. 0000078075 00000 п. 0000078256 00000 п. 0000078514 00000 п. 0000078813 00000 п. 0000079126 00000 п. 0000079434 00000 п. 0000079757 00000 п. 0000080068 00000 п. 0000080362 00000 п. 0000080587 00000 п. 0000080876 00000 п. 0000081175 00000 п. 0000081484 00000 п. 0000081737 00000 п. 0000081993 00000 п. 0000082256 00000 п. 0000082422 00000 п. 0000082698 00000 п. 0000083008 00000 п. 0000083200 00000 п. 0000083542 00000 п. 0000083804 00000 п. 0000084052 00000 п. 0000084320 00000 п. 0000084610 00000 п. 0000084662 00000 п. 0000084983 00000 п. 0000085251 00000 п. 0000085539 00000 п. 0000085858 00000 п. 0000086228 00000 п. 0000086554 00000 п. 0000086833 00000 п. 0000087140 00000 п. 0000087545 00000 п. 0000087829 00000 п. 0000088112 00000 п. 0000088374 00000 п. 0000088602 00000 п. 0000088920 00000 н. 0000088942 00000 п. 0000089930 00000 н. 00000 00000 п. 00000 00000 п. 00000 00000 п. 0000090999 00000 н. 0000091337 00000 п. 0000091578 00000 п. 0000092097 00000 п. 0000092405 00000 п. 0000092667 00000 п. 0000092845 00000 п. 0000093071 00000 п. 0000093292 00000 п. 0000093514 00000 п. 0000093780 00000 п. 0000094036 00000 п. 0000094301 00000 п. 0000094531 00000 п. 0000094713 00000 п. 0000094966 00000 п. 0000095121 00000 п. 0000095388 00000 п. 0000095651 00000 п. 0000095841 00000 п. 0000095943 00000 п. 0000096205 00000 п. 0000096257 00000 п. 0000096499 00000 н. 0000096761 00000 п. 0000097092 00000 п. 0000097359 00000 п. 0000097577 00000 п. 0000097839 00000 п. 0000098035 00000 п. 0000098267 00000 п. 0000098449 00000 п. 0000098699 00000 п. 0000098915 00000 п. 0000099239 00000 н. 0000099573 00000 п. 0000099882 00000 н. 0000100198 00000 н. 0000100460 00000 н. 0000100512 00000 н. 0000100820 00000 н. 0000101086 00000 н. 0000101346 00000 н. 0000101622 00000 н. 0000101928 00000 н. 0000102196 00000 п. 0000102498 00000 н. 0000102691 00000 н. 0000102863 00000 н. 0000103083 00000 н. 0000103356 00000 п. 0000103628 00000 н. 0000103932 00000 н. 0000103954 00000 н. 0000104932 00000 н. 0000104954 00000 н. 0000105929 00000 н. 0000105951 00000 п. 0000106921 00000 п. 0000106943 00000 н. 0000107903 00000 н. 0000108153 00000 н. 0000108434 00000 п. 0000108671 00000 н. 0000108838 00000 п. 0000109102 00000 п. 0000109380 00000 п. 0000109613 00000 п. 0000109851 00000 н. 0000110104 00000 п. 0000110373 00000 п. 0000110567 00000 н. 0000110842 00000 н. 0000111055 00000 н. 0000111310 00000 н. 0000111597 00000 н. 0000111827 00000 н. 0000112115 00000 н. 0000112476 00000 н. 0000113086 00000 н. 0000113356 00000 н. 0000113601 00000 н. 0000113887 00000 н. & (, 4V 𢘠 hR: k4S / 8 [MqlMP2Ai7KlmQwsw ݳ a>?> |

fulla: Корректировка искажения объектива, виньетирования и хроматической аберрации

fulla: Коррекция искажения объектива, виньетирования и хроматической аберрации

Команда для отображения fulla manual в Linux: $ man 1 fulla

НАЗВАНИЕ

fulla - Коррекция дисторсии объектива, виньетирования и хроматической аберрации

ОБЗОР

fulla [опции] входные файлы

ОПИСАНИЕ

Применяйте радиальную коррекцию виньетирования или плоское поле, а также геометрическое радиальное коррекция искажений и поперечных хроматических аберраций.

fulla можно использовать для пакетной коррекции большого количества файлов. Коэффициенты радиального искажения можно прочитать из базы данных PTLens (поддерживается только версия базы данных 4.2).

Коррекция виньетирования выполняется так же, как описано в документации к файлу сценария nona. 2 + d * r [1]

Поскольку поперечные хроматические аберрации (TCA) приводят к различному масштабированию объектов в красный, зеленый и синий канал, это можно исправить масштабированием красного и синего каналов чтобы они совпадали с зеленым каналом.Большинство приложений, например Photoshop или Picture Window Pro Предлагаем коррекцию TCA с помощью линейного масштабирования. Это равносильно изменению параметра d в ​​уравнении [1].

См. Http://hugin.sf.net/tutorials/tca, чтобы узнать о методе определения этих параметров.

ОПЦИИ

-g a: b: c: d
Коэффициент радиальных искажений для всех каналов, (a, b, c, d)
-b a: b: c: d
Коэффициенты радиального искажения для синего канала (a, b, c, d).Это применяется поверх коэффициентов искажения -g , используется для TCA corr.
-r a: b: c: d
Коэффициенты радиального искажения для красного канала (a, b, c, d). Это применяется поверх коэффициентов искажения -g , используется для TCA corr.
-п
Попробуйте прочитать коэффициенты радиального искажения (обычно прилагаются используя -g) из базы данных PTLens. Переменная среды PTLENS_PROFILE должен указывать на профиль.txt файл. Начиная с более новой версии базы данных PTLens несовместимы с фуллой, скачайте базу данных PTLens с hugin sourceforge сайт: http://www.sf.net/projects/hugin
Canon
Производитель камеры, для запроса базы данных PTLens. Данные EXIF ​​внутри файлов JPEG читаются, если это вариант не дан
-n Камера
Имя камеры, для запроса к базе данных PTLens. Данные EXIF ​​внутри файлов JPEG читаются, если это вариант не дан.
-l Линза
Имя линзы, для запроса к базе данных PTLens, если не указано, список возможные линзы отображаются
-d 50
Укажите фокусное расстояние в мм для запроса базы данных PTLens. 6
-i значение
Гамма исходных данных.используется для гамма-коррекции до и после поправка на плоское поле
-t n
Количество потоков, которые следует использовать во время обработки
-h
Отобразить сводку справки.
-o название
Установите имя выходного файла. Если указано более одного изображения, имя будет используется как суффикс (суффикс по умолчанию: _corr)
-e значение
Сжатие выходных файлов
Для вывода в формате JPEG: 0-100
Для вывода tiff: DEFLATE, LZW
-v
Подробный

АВТОРОВ

Автор Пабло д'Анджело.Также содержит вклады Дугласа Уилкинса, Иппей Укай, Эда Халли, Бруно Постла, Джерри Паттерсона и Брента Таунсенда.

Эта страница руководства была написана Сирилом Брюлебуа. и распространяется под тем же термины как сам пакет hugin.

Как использовать пакет rstanarm • rstanarm

Эта виньетка дает обзор того, как использовать функции в пакете rstanarm , который фокусируется на общих чертах.Остальные виньетки rstanarm относятся к особенностям каждой отдельной функции оценки модели.

Цель пакета rstanarm - сделать байесовскую оценку процедурой для наиболее распространенных регрессионных моделей, которые используют прикладные исследователи. Это позволит исследователям избежать противоречивой интуиции частотного подхода к вероятности и статистике с минимальными изменениями в существующих сценариях R.

Четыре шага байесовского анализа:

  1. Задайте совместное распределение для результата (ов) и всех неизвестных, которое обычно принимает форму предельного априорного распределения для неизвестных, умноженного на вероятность исхода (ов), обусловленного неизвестными.Это совместное распределение пропорционально апостериорному распределению неизвестных, обусловленных наблюдаемыми данными
  2. Нарисуйте из апостериорного распределения с использованием цепей Маркова Монте-Карло (MCMC).
  3. Оцените, насколько хорошо модель соответствует данным и, возможно, откорректируйте модель.
  4. Нарисуйте из апостериорного прогнозирующего распределения результатов с учетом интересных значений предикторов, чтобы визуализировать, как манипуляции с предиктором влияют (в зависимости от) на результат (ы).

Шаг 1 обязательно зависит от модели и более подробно рассматривается в других эпизодах, которые охватывают конкретные формы предельного априорного распределения и вероятность результата. Это несколько сложнее, чем соответствующий первый шаг частотного анализа, который требует только указания вероятности результата. Однако априорные значения по умолчанию в пакете rstanarm должны хорошо работать в большинстве случаев. Шаги 2, 3 и 4 находятся в центре внимания этой виньетки, потому что они в значительной степени не специфичны для того, как определяется совместное распределение на шаге 1.

Ключевой концепцией в шагах 3 и 4 является апостериорное прогнозирующее распределение, которое представляет собой распределение результатов, подразумеваемых моделью после использования наблюдаемых данных для обновления наших убеждений относительно неизвестных параметров. Частотисты, по определению, не имеют апостериорного предсказательного распределения, а частотные предсказания тонко отличаются от того, что ищут прикладные исследователи. Оценки максимального правдоподобия , а не обусловливают наблюдаемые данные результатов, и поэтому неопределенность в оценках относится к вариации в распределении выборки оценщика, т.е.е. распределение оценок, которое произошло бы, если бы мы могли повторить процесс построения случайной выборки из четко определенной совокупности и применить оценщик к каждой выборке. Можно построить распределение прогнозов в рамках частотной парадигмы, но это вызывает гипотезу о повторении процесса построения случайной выборки, применении оценщика каждый раз и генерации точечных прогнозов результата. Напротив, условия апостериорного прогнозирующего распределения на наблюдаемых данных исходов, используемые для обновления представлений о неизвестном, и вариация в результирующем распределении прогнозов отражают остающуюся неопределенность в наших представлениях о неизвестном.

Для обсуждения нам понадобится некоторое апостериорное распределение. Мы будем использовать пример из пакета HSAUR3 Брайана С. Эверитта и Торстена Хорхорна, который используется в их книге 2014 года Справочник по статистическому анализу с использованием R (3-е издание) (Chapman & Hall / CRC). Эта книга носит частотный характер, и мы покажем, как получить соответствующие байесовские результаты.

Модель в разделе 6.3.2 касается того, согласна или не согласна респондентка с консервативным утверждением о роли женщин в обществе, которое моделируется как функция пола и образования респондентов.{n_i-y_i}}, \] где \ (\ eta_i = \ alpha + \ beta_1 \ mbox {education} _i + \ beta_2 \ mbox {Female} _i \) - линейный предиктор и функция перехвата \ (\ left (\ alpha \ right) \), коэффициент по годам обучения \ (\ left (\ beta_1 \ right) \) и пересечение-сдвиг \ (\ left (\ beta_2 \ right) \) для случая где респондент - женщина. Эти данные организованы таким образом, что \ (y_i \) - это количество респондентов, которые согласны с утверждением, которые имеют одинаковый уровень образования и один и тот же пол, а \ (n_i - y_i \) - это количество таких людей, которые не согласны с заявление.{- \ eta_i}} \).

Предположим, что мы считаем - до того, как увидеть данные - что \ (\ alpha \), \ (\ beta_1 \) и \ (\ beta_2 \), вероятно, близки к нулю, с такой же вероятностью будут положительными, как и должны быть. отрицательные, но имеют небольшой шанс быть весьма далеким от нуля. Эти убеждения могут быть представлены t-распределениями Стьюдента с несколькими степенями свободы для получения умеренно тяжелых хвостов. В частности, мы укажем семь степеней свободы. Обратите внимание, что эти предполагаемые убеждения могут быть более скептическими, чем ваши фактические убеждения, которые, вероятно, состоят в том, что женщины и люди с более высоким уровнем образования имеют менее консервативные социальные взгляды.

Примечание о «предшествующих убеждениях» и априорных значениях по умолчанию

В этом эпизоде ​​мы используем термин «априорные убеждения» для обозначения в целом информационного содержания априорного распределения (в зависимости от модели). Иногда предыдущие исследования по интересующей теме мотивируют представления о параметрах модели, но в других случаях такая работа может не существовать или в нескольких исследованиях могут содержаться противоречивые утверждения. Тем не менее, у нас почти всегда есть или знаний, которые должны быть отражены в нашем выборе предыдущих распределений.Например, никто не верит, что коэффициент логистической регрессии будет больше пяти по абсолютной величине, если предикторы масштабируются разумно. Возможно, вы видели примеры так называемых «неинформативных» (или «расплывчатых», «размытых» и т. Д.) Априорных значений, таких как нормальное распределение с дисперсией 1000. При разумном масштабировании данных эти априорные значения почти всегда плохая идея по разным причинам (они придают нетривиальный вес экстремальным значениям, снижают вычислительную эффективность и т. д.). Априорные значения по умолчанию в rstanarm разработаны так, чтобы быть слабо информативными , что означает, что они избегают необоснованного предварительного веса на бессмысленные значения параметров и обеспечивают некоторую регуляризацию, чтобы избежать переобучения, но также допускают экстремальные значения, если это оправдано данные.{n_i-y_i}, \], которые можно развернуть на \ (\ alpha \), \ (\ beta_1 \) и \ (\ beta_2 \), чтобы получить частотные оценки, позвонив по номеру

Данные
 ("womensrole", package = "HSAUR3")
womensrole $ total <- womensrole $ согласен + womensrole $ не согласен
womensrole_glm_1 <- glm (cbind (согласен, не согласен) ~ образование + пол,
                        data = womensrole, family = binomial (link = "logit"))
круглый (coef (summary (womensrole_glm_1)), 3) 
  Расчетная Станд. Ошибка z значение Pr (> | z |)
(Перехват) 2.509 0,184 13,646 0,000
образование -0,271 0,015 -17,560 0,000
пол Женский -0,011 0,084 -0,136 0,892  

Значение p для нулевой гипотезы о том, что \ (\ beta_1 = 0 \) очень мало, а значение p для нулевой гипотезы о том, что \ (\ beta_2 = 0 \) очень велико. Однако частотные p-значения неудобны, потому что они относятся не к вероятности того, что научная гипотеза верна, а скорее к вероятности наблюдения \ (z \) - статистики, которая была бы настолько большой (по величине), если бы нулевая гипотеза была истинный.Желание сделать вероятностные утверждения о научной гипотезе - одна из причин, по которой многих людей привлекает байесовский подход.

Модель с такой же вероятностью, но приоры Стьюдента с семью степенями свободы можно указать с помощью пакета rstanarm аналогичным образом, добавив stan_ к вызову glm и указав приоры (и, необязательно, количество ядер. на вашем компьютере для использования):

Библиотека
 (rstanarm)
womensrole_bglm_1 <- stan_glm (cbind (согласен, не согласен) ~ образование + пол,
                              данные = женская роль,
                              family = binomial (link = "logit"),
                              Prior = student_t (df = 7, 0, 5),
                              Prior_intercept = student_t (df = 7, 0, 5),
                              cores = 2, seed = 12345)
womensrole_bglm_1 
  stan_glm
 семейство: биномиальное [логит]
 формула: cbind (согласен, не согласен) ~ образование + пол
 наблюдений: 42
 предикторы: 3
------
             Медиана MAD_SD
(Перехват) 2.5 0,2
образование -0,3 0,0
пол Женский 0,0 0,1

------
* Для получения помощи в интерпретации вывода на печать см.? Print.stanreg
* Для получения информации об используемых приорах см.? Prior_summary.stanreg  

Как можно видеть, «байесовские точечные оценки», которые представлены апостериорными медианами, очень похожи на оценки максимального правдоподобия. Специалисты по частотности спросят, превышает ли точечная оценка по величине двойное стандартное отклонение выборочного распределения.Но здесь у нас просто есть оценки стандартного отклонения маргинальных апостериорных распределений, которые основаны на масштабировании среднего абсолютного отклонения (MAD) от апостериорных медиан для получения надежной оценки апостериорного стандартного отклонения. Кроме того, мы можем использовать функцию posterior_interval , чтобы получить байесовский интервал неопределенности для \ (\ beta_1 \):

  2,5% 97,5%
образование -0,3 -0,24  

В отличие от частотных доверительных интервалов, которые не можно интерпретировать с точки зрения вероятностей пост-данных, байесовский интервал неопределенности указывает, что после просмотра данных мы считаем, что существует \ (0.95 \) вероятность того, что \ (\ beta_2 \) находится между ci95 [1,1] и ci95 [1,2] . В качестве альтернативы мы могли бы сказать, что вероятность того, что \ (\ beta_2> 0 \) практически равна нулю, хотя частотные специалисты не могут связно сделать такое утверждение.

Многие методы пост-оценки, доступные для модели, оцениваемой с помощью glm , также доступны для модели с оценкой stan_glm . Например,

 cbind (Median = coef (womensrole_bglm_1), MAD_SD = se (womensrole_bglm_1)) 
  Медиана MAD_SD
(Перехват) 2.52098276 0,18285768
образование -0,27153061 0,01556542
пол Женский -0,01262136 0,08463091  
  Мин. 1st Qu. Среднее значение 3-го кв. Максимум. NA
-0,3076575 -0,0359870 -0,0041319 -0,0003265 0,0660755 0,2822688 1  
  (Перехват) образование Пол Женский
(Перехват) 1.0000000 -0.93963167 -0.23059559
образование -0.9396317 1.00000000 -0.02463045
Пол Женский -0.2305956 -0.02463045 1.00000000  

rstanarm действительно предоставляет метод confint , хотя он зарезервирован для вычисления доверительных интервалов в случае, когда пользователь выбирает оценку модели по (штрафуемой) максимальной вероятности.При использовании полного байесовского вывода (значение по умолчанию rstanarm ) или приближенного байесовского вывода следует использовать функцию posterior_interval для получения байесовских интервалов неопределенности.

Функция launch_shinystan в пакете shinystan предоставляет почти все инструменты, необходимые для визуализации апостериорного распределения и диагностики любых проблем с цепями Маркова. В этом случае все в порядке, и чтобы убедиться в этом, вы можете позвонить по номеру

.

, который откроет веб-браузер, управляющий визуализациями.

В оставшейся части этого подраздела мы сосредоточимся на том, что пользователи могут делать программно, чтобы оценить адекватность модели. Минимальным требованием к байесовским оценкам является то, что модель должна соответствовать данным, на которых основаны оценки. Ключевой функцией здесь является posterior_predict , в которую можно передать новые данные . Кадр для прогнозирования вне выборки, но в этом случае опускается для получения апостериорных прогнозов внутри выборки:

  [1] 4000 42  

Результирующая матрица имеет строки, равные количеству апостериорных симуляций, которым в данном случае является \ (2000 \), и столбцы, равные количеству наблюдений в исходном наборе данных, которые представляют собой \ (42 \) комбинации образования и пола.Каждый элемент этой матрицы представляет собой прогнозируемое количество респондентов с такой ценностью образования и пола, которые согласились с вопросом обследования и, следовательно, должны быть достаточно близки к наблюдаемой доле согласий в данных. Мы можем создать график, чтобы проверить это:

 номинал (mfrow = 1: 2, mar = c (5,3,7,1,0) + 0,1, las = 3)
boxplot (sweep (y_rep [, womensrole $ пол == "Мужской"], 2, STATS =
               womensrole $ total [womensrole $ пол == "Мужской"], FUN = "/"),
        axes = FALSE, main = "Male", pch = NA,
        xlab = "Годы образования", ylab = "Доля согласия")
с (женская роль, ось (1, at = education [пол == "Мужской"] + 1,
                      метки = 0:20))
ось (2, las = 1)
с (womensrole [womensrole $ пол == "Мужской",],
     баллы (образование + 1, согласен / (согласен + не согласен),
            pch = 16, col = "красный"))
boxplot (sweep (y_rep [, womensrole $ пол == "Женский"], 2, STATS =
          womensrole $ total [womensrole $ пол == "Женский"], FUN = "/"),
          axes = FALSE, main = "Female", pch = NA,
        xlab = "Годы образования", ylab = "")
с (женская роль, ось (1, at = education [пол == "Женский"] + 1,
     метки = 0:20))
с (womensrole [womensrole $ пол == "Женский",],
     баллы (образование + 1, согласен / (согласен + не согласен),
            pch = 16, col = "красный")) 

Апостериорные прогнозные коробчатые диаграммы vs.наблюдаемые точки данных

Здесь ящичковые диаграммы предоставляют медианное значение, межквартильный размах и петли апостериорного прогностического распределения для данного пола и уровня образования, в то время как красные точки представляют соответствующие наблюдаемые данные. Как можно видеть, модель довольно хорошо предсказывает наблюдаемые данные для шести-шестнадцати лет образования, но хуже предсказывает для очень низкого или очень высокого уровня образования, где данных меньше.

Следовательно, мы могли бы рассмотреть модель, в которой образование имеет квадратичный эффект на согласие, что легко определить с помощью синтаксиса, основанного на формулах R.2) 0,0 0,0 ------ * Для получения помощи в интерпретации вывода на печать см.? Print.stanreg * Для получения информации об используемых приорах см.? Prior_summary.stanreg

Частотники проверили бы нулевую гипотезу о том, что коэффициент при квадрате уровня образования равен нулю. Байесовцы могут спросить, должна ли такая модель давать лучшие вневыборочные прогнозы, чем модель только с уровнем образования. На последний вопрос можно ответить, используя перекрестную проверку с исключением по одному или ее аппроксимацию, предоставляемую функцией loo в пакете loo , для которого метод предоставляется пакетом rstanarm .

 loo_bglm_1 <- loo (womensrole_bglm_1)
loo_bglm_2 <- loo (womensrole_bglm_2) 

Во-первых, мы проверяем, что апостериор не слишком чувствителен к какому-либо конкретному наблюдению в наборе данных.

 номинал (mfrow = 1: 2, mar = c (5,3,8,1,0) + 0,1, las = 3)
сюжет (loo_bglm_1, label_points = TRUE)
сюжет (loo_bglm_2, label_points = TRUE) 

Есть только один или два умеренных выброса (чья статистика больше \ (0,5 \)), которые не должны сильно влиять на результирующее сравнение моделей:

  elpd_diff se_diff
womensrole_bglm_1 0.0 0,0
womensrole_bglm_2 -1,0 1,6  

В этом случае существует небольшая разница в ожидаемом логарифмическом поточечном отклонении между двумя моделями, поэтому мы практически безразличны между ними, если учесть, что вторая модель оценивает дополнительный параметр. «Информационный критерий LOO (LOOIC)»

 
Вычислено из 4000 по 42 логарифмической матрице правдоподобия

         Оценить SE
elpd_loo -104,8 9,5
p_loo 4,2 1,7
Воронежская 209.7 18,9
------
Монте-Карло SE elpd_loo является NA.

Диагностические значения Парето k:
                         Граф П. п. Мин. n_eff
(-Inf, 0,5] (хорошо) 40 95,2% 1532
 (0,5, 0,7] (нормально) 1 2,4% 209
   (0,7, 1] (плохо) 0 0,0% 
   (1, Inf) (очень плохо) 1 2,4% 2000 г.
Подробности см. В справке ('pareto-k-diagnostics').  

имеет ту же цель, что и информационный критерий Акаике (AIC), который используется частотниками. Оба предназначены для оценки ожидаемой плотности, прогнозируемой по каротажу (ELPD) для нового набора данных.Однако AIC игнорирует апостериорные значения и предполагает, что апостериорное распределение является многомерным нормальным, тогда как функции из используемого здесь пакета loo не предполагают, что апостериорное распределение является многомерным нормальным и интегрируют по неопределенности в параметрах. Это только предполагает, что любое одно наблюдение может быть опущено без существенного влияния на апостериорное распределение, о котором можно судить, используя графики выше.

Частотники пытаются интерпретировать оценки модели, что сложно, за исключением случаев, когда модель является линейной, не имеет функции обратной связи и не содержит членов взаимодействия.Байесовцы могут избежать этой трудности, просто изучив апостериорное прогнозирующее распределение на разных уровнях предикторов. Например,

 # примечание: в newdata мы хотим, чтобы мы соглашались и не соглашались в сумме с количеством людей, которых мы
# хочу сделать прогноз на. ценности "согласен" и "не согласен" не имеют значения, пока
# их сумма - это желаемое количество испытаний. нам нужно явно подразумевать
# количество подобных испытаний, потому что наши исходные данные являются агрегированными. если бы у нас было
# данные бернулли, то это будет данность, которую мы хотели бы спрогнозировать для одиночных
# человек.newdata <- data.frame (согласен = c (0,0), не согласен = c (100,100), education = c (12,16),
                      пол = фактор ("Женский", levels = c ("Мужской", "Женский")))
y_rep <- posterior_predict (womensrole_bglm_2, newdata)
сводка (применить (y_rep, 1, diff)) 
  Мин. 1st Qu. Среднее значение 3-го кв. Максимум.
  -41,0 -24,0 -20,0 -19,7 -16,0 3,0  

Как можно видеть, из \ (100 \) женщин, имеющих высшее образование, по сравнению с \ (100 \) женщин, имеющих только высшее образование, мы ожидаем, что примерно на \ (20 \) меньше женщин с высшим образованием согласны с вопрос.Существует равная вероятность того, что разница между \ (24 \) и \ (16 \), одна из четырех шансов, что она больше, и одна из четырех шансов, что она меньше.

В этом разделе представлены предложения по дальнейшим действиям при обнаружении предупреждающих сообщений, генерируемых функциями моделирования в пакете rstanarm . Приведенные ниже примеры моделей используются только для краткой демонстрации определенных трудностей и возможных способов их устранения (мы не будем беспокоиться о достоинствах самих моделей).Ссылки в конце предоставляют дополнительную информацию по соответствующим вопросам.

Цепи Маркова не сходились

Рекомендация: запустите цепочки для большего количества итераций.

По умолчанию все функции моделирования rstanarm будут запускать четыре случайно инициализированные цепи Маркова, каждая на 2000 итераций (включая период разминки в 1000 итераций, который отбрасывается). Все цепочки должны сходиться к целевому распределению, чтобы выводы были действительными.Для большинства моделей достаточно настроек по умолчанию, но если вы видите предупреждающее сообщение о том, что цепи Маркова не сходятся, первое, что нужно попробовать, - это увеличить количество итераций. Это можно сделать, указав аргумент iter (например, iter = 3000 ).

Один из способов отслеживания сходимости цепочки к равновесному распределению - это сравнение ее поведения с другими случайно инициализированными цепями. Это является мотивацией для статистической оценки Rhat по шкале потенциального сокращения Гельмана и Рубина.Статистика Rhat измеряет отношение средней дисперсии розыгрышей в каждой цепочке к дисперсии объединенных результатов розыгрыша по цепочкам; если все цепи находятся в равновесии, они будут одинаковыми, и Rhat будет одним. Если цепочки не сходятся к общему распределению, статистика Рата будет иметь тенденцию быть больше единицы.

Гельман и Рубин рекомендуют инициализировать независимые цепи Маркова с диффузными начальными значениями параметров и производить выборку до тех пор, пока все значения Rhat не станут ниже 1.1. Когда какое-либо значение Rhat превышает 1,1, rstanarm напечатает предупреждающее сообщение, подобное этому:

  Цепи Маркова не сходились! Не анализируйте результаты!  

Чтобы проиллюстрировать, как проверить значения Rhat после подбора модели с помощью rstanarm , мы подберем две модели и запустим их для разного количества итераций.

 bad_rhat <- stan_glm (миль на галлон ~., Данные = mtcars, iter = 20, цепочки = 2, seed = 12345) 
  Предупреждение: было 2 цепочки, в которых оценочная байесовская доля отсутствующей информации была низкой.Видеть
http://mc-stan.org/misc/warnings.html#bfmi-low  
  Предупреждение: изучите график пар () для диагностики проблем выборки  
  Предупреждение: наибольшее значение R-шляпы составляет 2,83, что указывает на то, что цепи не перемешались.
Может помочь запуск цепочек для большего количества итераций. Видеть
http://mc-stan.org/misc/warnings.html#r-hat  
  Предупреждение: размер групповой эффективной выборки (ESS) слишком мал, что указывает на то, что апостериорные средние и медианы могут быть ненадежными.
Может помочь запуск цепочек для большего количества итераций.Видеть
http://mc-stan.org/misc/warnings.html#bulk-ess  
  Предупреждение: размер хвостовой эффективной выборки (ESS) слишком мал, что указывает на то, что апостериорные дисперсии и хвостовые квантили могут быть ненадежными.
Может помочь запуск цепочек для большего количества итераций. Видеть
http://mc-stan.org/misc/warnings.html#tail-ess  
  Внимание: цепи Маркова не сходятся! Не анализируйте результаты!  
 good_rhat <- обновить (bad_rhat, iter = 1000, цепочки = 2, seed = 12345) 

Здесь первая модель приводит к предупреждению о сходимости, а вторая модель - нет.Действительно, мы видим, что многие значения Rhat намного больше 1 для первой модели:

 rhat <- summary (bad_rhat) [, "Rhat"]
rhat [rhat> 1,1] 
  (Intercept) цилиндр вес qsec
     2,341370 3,218821 2,270997 1,334041 1,350006
           против шестерни карбюратора mean_PPD log-posterior
     2,335472 1,542550 1,948308 1,715434 1,564986  

Поскольку мы не получили предупреждения для второй модели, мы не должны найти никаких параметров с Rhat далеко от 1:

.
  [1] ЛОЖЬ  

Подробную информацию о вычислении Rhat и некоторых его ограничениях можно найти в Руководстве пользователя и Справочном руководстве по стандартному языку моделирования.

Расходящиеся переходы

Рекомендация: увеличить целевую скорость приемки adap_delta .

Гамильтониан Монте-Карло (HMC), алгоритм MCMC, используемый Стэном, работает путем моделирования эволюции гамильтоновой системы. Стэн использует симплектический интегратор для аппроксимации точного решения гамильтоновой динамики. Когда параметр размера шага слишком велик по сравнению с кривизной бревна апостериорной, это приближение может расходиться и угрожать достоверности выборки. rstanarm напечатает предупреждение, если есть какие-либо расходящиеся переходы после периода прогрева, и в этом случае апостериорная выборка может быть смещена. Рекомендуемый метод - увеличить параметр adap_delta - целевую среднюю вероятность принятия предложения в адаптации - что, в свою очередь, уменьшит размер шага. Каждая из функций моделирования принимает аргумент adap_delta , поэтому для увеличения adap_delta вы можете просто изменить значение со значения по умолчанию на значение, близкое к \ (1 \).Чтобы уменьшить частоту, с которой пользователям необходимо вручную устанавливать adap_delta , значение по умолчанию зависит от предыдущего использованного распределения (подробности см. В справке ("adap_delta", package = "rstanarm") ).

Обратной стороной увеличения целевой скорости приема - и, как следствие, уменьшения размера шага является то, что выборка будет иметь тенденцию к более медленному. Интуитивно это связано с тем, что меньший размер шага означает, что для исследования апостериорного распределения требуется больше шагов.Поскольку достоверность оценок не гарантируется, если есть какие-либо расходящиеся переходы после разминки, более медленная выборка требует незначительных затрат.

Максимальная глубина дерева превысила

Рекомендация: увеличьте максимально допустимую глубину дерева max_treedepth .

Настройка пробоотборника без разворота (вариант HMC, используемый Стэном) включает ограничение глубины деревьев, которые он оценивает во время каждой итерации. Это контролируется параметром максимальной глубины max_treedepth .Когда достигается максимально допустимая глубина дерева, это указывает на преждевременное завершение NUTS, чтобы избежать чрезмерно длительного времени выполнения. Если rstanarm выводит предупреждение о переходах, превышающих максимальную глубину дерева, вам следует попробовать увеличить параметр max_treedepth , используя необязательный аргумент control . Например, чтобы увеличить max_treedepth до 20 (по умолчанию используется rstanarm 15), вы можете предоставить аргумент control = list (max_treedepth = 20) любой из функций моделирования rstanarm .Если вы не видите предупреждения о достижении максимальной глубины дерева (что бывает редко), вам не о чем беспокоиться.

В этом эпизоде ​​мы прошли четыре этапа байесовского анализа. Первый шаг - определение апостериорного распределения - значительно варьируется от одного анализа к другому, поскольку используемая функция правдоподобия различается в зависимости от природы переменной результата, а наши предыдущие представления о параметрах модели варьируются не только от ситуации к ситуации, но и от ситуации. от исследователя к исследователю.Однако, учитывая апостериорное распределение и учитывая, что это апостериорное распределение может быть получено с помощью пакета rstanarm , оставшиеся шаги концептуально аналогичны для разных анализов. Ключ состоит в том, чтобы извлечь из апостериорного прогностического распределения результата, которое является тем, что модель предсказывает результат после обновления наших убеждений о неизвестных параметрах с наблюдаемыми данными. Апостериорные прогнозные распределения могут использоваться для проверки модели и для вывода о том, как манипуляции с предикторами повлияют на результат.

Конечно, все это предполагает, что вы добросовестно получили ничьи из апостериорного распределения. Функции в пакете rstanarm будут выдавать предупреждения, если есть свидетельства того, что розыгрыши испорчены, и мы обсудили некоторые шаги по устранению этих проблем. По большей части функции подгонки моделей в пакете rstanarm вряд ли вызовут много таких предупреждений, но они могут появиться в более сложных моделях.

Если апостериорное распределение, указанное на первом шаге, не может быть получено с помощью пакета rstanarm , то часто можно создать рукописную программу на языке Stan, чтобы апостериорное распределение можно было извлечь из использования пакет rstan .См. Документацию к пакету rstan или https://mc-stan.org для получения дополнительных сведений об этом более продвинутом использовании Stan. Однако многие относительно простые модели могут быть подогнаны с использованием пакета rstanarm без написания какого-либо кода на языке Stan, что проиллюстрировано для каждой функции оценки в пакете rstanarm в других виньетках.

Бетанкур, М. Дж., И Джиролами, М. (2013). Гамильтониан Монте-Карло для иерархических моделей. arXiv препринт.

Команда разработчиков Stan. (2015). Стандартное руководство пользователя и справочное руководство по языку моделирования, версия 2.9.0 . http://mc-stan.org/documentation. См. Главу «Гамильтонова выборка Монте-Карло».

Гельман А. и Рубин Д. Б. (1992). Вывод из итеративного моделирования с использованием нескольких последовательностей. Статистические науки , 7 (4), 457 - 472.

Гельман, А., и Ширли, К. (2011). Вывод из моделирования и мониторинга сходимости. В С. Бруксе, А.Гельман, Дж. Джонс и X. Менг (ред.), Справочник по цепи Маркова Монте-Карло . Бока-Ратон: Chapman & Hall / CRC.

Ubuntu Manpage: fulla - Корректировка искажения объектива, виньетирования и хроматической аберрации

Предоставлено: hugin-tools_2015.0.0 + dfsg-1_amd64
 
НАЗВАНИЕ
       fulla - Коррекция дисторсии объектива, виньетирования и хроматической аберрации

 
ОБЗОР
         fulla  [опции]  файлы ввода 

 
ОПИСАНИЕ
       Применяйте радиальную коррекцию виньетирования или плоского поля, а также геометрические радиальные искажения. 2 + d * r [1]

       Поскольку поперечные хроматические аберрации (TCA) приводят к различному масштабированию объектов в
       красный, зеленый и синий каналы, это можно исправить путем масштабирования красного и синего каналов, чтобы
       что они соответствуют зеленому каналу.Большинство приложений, например Photoshop или Picture Window Pro
       Предлагаем коррекцию TCA с помощью линейного масштабирования. Это равносильно изменению параметра d в
       уравнение [1].

       См. Http://hugin.sf.net/tutorials/tca, чтобы узнать о методе определения этих параметров.

 
ОПЦИИ
         --зеленый = db | a: b: c: d 
           Правильный коэффициент радиального искажения для всех каналов, (a, b, c, d) Укажите db для
           поиск в базе данных или 4 коэффициента a: b: c: d

         - синий = db | a: b: c: d 
           Исправьте коэффициенты радиального искажения для синего канала (a, b, c, d).Это применяется
           поверх  - зеленый коэффициент искажения , использовать для TCA corr. Укажите 'db' для
           поиск в базе данных или 4 коэффициента a: b: c: d

         - красный = db | a: b: c: d 
           Исправьте коэффициенты радиального искажения для красного канала (a, b, c, d). Это применяется
           поверх  - зеленый коэффициент искажения , использовать для TCA corr. Укажите 'db' для
           поиск в базе данных или 4 коэффициента a: b: c: d

         --camera-maker = Maker 
           Производитель камеры, для запроса базы данных

         --camera-model = Cam 
           Имя камеры, для запроса к базе данных

         --lensname = Линза 
           Имя линзы, для запроса к базе данных

               Укажите --camera-maker и --camera-model для камер с фиксированным объективом или --lensname для
               сменные линзы. - фокусная длина = 50 
           Укажите фокусное расстояние в мм, для запроса к базе данных

         - температура = 3,5 
           Укажите апертуру для запроса базы данных данных виньетирования

         - не изменять масштаб 
           Не масштабируйте изображение, чтобы не было черных границ. 6)

         - линейный 
           Коррекция виньетирования в линейном цветовом пространстве

         - гамма = значение 
           Гамма исходных данных.Используется для гамма-коррекции до и после коррекции плоского поля

         потоков = n 
           Количество нитей, которые следует использовать

         -h | --help 
           Показать справку

         --output = имя 
           Установите имя выходного файла. Если указано более одного изображения, имя будет использоваться как суффикс.
           (суффикс по умолчанию: _corr)

         - сжатие = значение 
           Сжатие выходных файлов. Для вывода в формате jpeg: 0-100 Для вывода в формате tiff: ПАКЕТЫ,
           ВЫКЛЮЧЕНИЕ, LZW

         --смещение = X: Y 
           Горизонтальный и вертикальный сдвиг

         - словесно 
           Подробный

 
АВТОРЫ
       Автор Пабло д'Анджело.Также содержит материалы Дугласа Уилкинса, Иппей Укай,
       Эд Галлей, Бруно Постл, Джерри Паттерсон, Брент Тауншенд и Томас Модс.

«Версия: 2015.0.0» 2016-01-06 FULLA (1)
 

Коррекция виньетирования | Basler

Функция камеры для коррекции виньетирования позволяет удалять артефакты виньетирования с изображений.

Эта функция работает вместе с функцией коррекции виньетирования в pylon Viewer.

Использование функции

Виньетирование означает затемнение углов изображения по сравнению с его центром. Это обычный эффект в цифровой обработке изображений, который возникает, когда пиксели по краям сенсора не получают достаточного света. Это может произойти, например, из-за того, что круг изображения слишком мал по сравнению с размером датчика или из-за того, что световые лучи не попадают на датчик под прямым углом, как в центре датчика. Это означает, что пиксели по краям имеют более низкие значения серого.

Чтобы удалить эти артефакты, необходимо создать набор данных коррекции с помощью pylon Viewer. Следующая диаграмма иллюстрирует этот процесс:

На шаге 1 значения коррекции (CV) для всех пикселей вычисляются и сохраняются в памяти камеры. На шаге 2 артефакты виньетирования немедленно удаляются, если включен параметр VignettingCorrectionMode . Чтобы удалить артефакты, значения коррекции умножаются на исходные значения пикселей (OV), чтобы получить улучшенное изображение (результирующие значения, RV).

Используя параметр VignettingCorrectionMode , вы можете включать и выключать коррекцию. Этот параметр будет доступен только после создания данных коррекции виньетирования с помощью pylon Viewer.

Вы также можете использовать данные коррекции виньетирования с другой камеры, если ваша камера имеет те же технические характеристики, что и та, для которой вы создали данные коррекции виньетирования. Для этого выполните следующие действия. После этого выполните команду VignettingCorrectionLoad .

Информация

  • Для достижения наилучших результатов отключите все нелинейные функции, например предустановки источника света или гамму, перед созданием данных коррекции. После этого вы можете снова включить их.
  • На цветных камерах выберите формат пикселей Байера перед созданием данных коррекции. После создания данных коррекции вы можете выбрать любой формат пикселей.
  • При выполнении коррекции виньетирования важно, чтобы сгенерированное эталонное изображение показывало только умеренное затемнение углов по сравнению с его центром.
  • Виньетирование зависит от используемого объектива, диафрагмы и фокусного расстояния. Если вы меняете объектив, диафрагму или фокусное расстояние, вы должны создать новый набор данных для коррекции виньетирования.
  • Изменение коэффициента биннинга, когда для параметра BinningSelector установлено значение Датчик , отключит коррекцию виньетирования. Для параметра VignettingCorrectionMode будет установлено значение Off , и вы не сможете включить его снова, пока не произойдет одно из следующих событий:

    • Вы сбрасываете коэффициент биннинга на коэффициент, с которым вы выполнили коррекцию виньетирования.
    • Вы снова выполняете коррекцию виньетирования с новым коэффициентом.

Пример кода

ace 2 and boost Cameras

Other Cameras

Вы также можете использовать pylon Viewer для простой настройки параметров.

Коррекция виньетирования объектива камеры CCD

[1] Дутре, С.и Насиопулос, П. Быстрая коррекция виньетирования и согласование цветов для сшивания панорамных изображений, Университет Британской Колумбии (2009).

DOI: 10.1109 / icip.2009.5414326

[2] Андрей В.Гитин: Фазовое описание виньетирования в оптических системах. Оптика Коммуникации, (2012).

DOI: 10.1016 / j.optcom.2012.01.048

[3] Вергилий-Флорин Дума: Сравнение радиометрического и геометрического, линейного и нелинейного коэффициента виньетирования.Хэфэйский университет Рочестера (2009 г.).

DOI: 10.1364 / ao.48.006355

[4] Уоррен Дж.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *