CV相关知识点杂记

  1. 图像的信噪比/局部信噪比
    因为写论文需要参考一些文献，所以了解了一下红外/弱小目标检测。
    这里面需要定义的一个概念是什么是弱小目标，一般搜一下图像的信噪比可以看到去噪/降噪相关的一些定义，不过应该并不是红外/弱小目标检测这里的说法，所以查了一些内容，CSDN里面给出了一个线索，然后顺着英文定义Local Signal-to-noise Ratio去查了一下外文，找到了原文。
    弱小目标检测领域下图像的信噪比（SNR）计算方法
    Local area signal-to-noise ratio (LASNR) algorithm for image segmentation
    原文下载地址
    应该算是按照其他一些文献的定义做了修正，比如维基百科里面说的Photon Transfer
    维基百科的说法：SNR=\frac{\mu_{sig}}{\sigma_{sig}}。
    文献中的说法：L(A)SNR_{orig}=\frac{\mu_{sig}}{\sigma_{bg}}。
    当然第二个公式中的符号定义与第一个公式有所不同，按照《序列图像弱小目标检测与跟踪算法研究_樊香所》的写法可以写成LSNR=\frac{E_{T} - E_{B}}{\sigma_{B}}，T指目标区域，B指背景区域，E是区域均值，\sigma是标准差
    改写成分贝形式就是LSNR=10 \times log_{10} {\frac{E_{T} - E_{B}}{\sigma_{B}}}，
    最终我认为所谓的弱小目标应该是指分贝形式的LSNR小于一定值的目标，比如2或者4之类的，但是感觉并不是个合适的指标，因为目标区域和背景区域的相对大小和绝对大小都会影响这一指标，樊香所论文里给出的推荐值是背景区域是目标区域的3倍。但是按我的数据来看并以分贝形式计算，如果是面积3倍，这个值通常是-1到1的，如果是边长3倍，还比较符合文中通常认为的小于2~4的范围。
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