技术:摄像机学会应对不确定性


作者:ARTURO SANGALLI“模糊”集的数学理论有助于改善日本摄像机的画面由Sanyo公司制造的相机的自动光圈控制使用该理论来比复杂的数字逻辑更有效地响应复杂的光照条件模糊集理论允许比传统逻辑的“是或否”更多种类的响应在集合的传统数学理论中,集合的成员资格是一个明确的概念:对象是集合的成员,或者不是集合的成员在所有动物中,每一只动物都是一组猫的成员,或者不是换句话说,确定集合成员资格的数学函数只有两个值:1表示集合成员,0表示非成员模糊集理论是由加州大学计算机科学家Lofti Zadeh于20世纪60年代创建的模糊集的成员资格可以取0到1之间的任何值这种连续的成员资格等级更适合处理我们在日常生活中使用的不精确概念,例如“大”,“快”或“热”例如,温度超过80℃的液体可以被认为是“热的” 60摄氏度的咖啡,虽然不是很热,但也不是“不热”然后,它可以在热液体的模糊集合中具有例如0.66的隶属值模糊逻辑提供了一种数学方法来处理以这些模糊或不确定的术语表达的数据或信息对于每个应用程序,选择最适合所建模的过程或情况的成员函数在新相机中,光圈控制系统根据图像的亮度进行操作在传统系统中,只有两度“亮度”如果照度小于1000勒克斯,则这些可以定义为0;如果等于或大于1000,则可以定义为1.因此,彼此接近但是分界线的任一侧的照度水平可以导致亮度相距甚远(0和1)使用模糊隶属函数,其从0平滑地增加到1,不会发生这种跳跃上述照度水平可以具有0.49和0.50的亮度出于亮度分析的目的,图像被分成六个矩形区域通过计算机化的光圈控制分析每个区域的亮度然后,计算机计算图像的最终整体亮度值,并对背光或过多的前灯进行必要的补偿为了评估整体亮度,计算机使用“模糊推理”,基于确定各种条件下每个区域的优先级的规则例如,如果两个区域的亮度彼此接近,则它们具有优先权如果整体亮度很小,则没有区域优先诸如“小”和“接近”之类的概念是根据模糊集定义的使用模糊逻辑,
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