机械快门,电子快门,电子前帘快门 的原理

  1. 机械快门包含前帘和后帘,结构如下:

镜头->前帘->后帘->CMOS

长曝光时间(如1/60秒):前帘完全打开,整个传感器接受光线照射,曝光时间结束后,后帘开始移动关闭。
短曝光时间(如1/2000秒):后帘在前帘刚刚移动一部分时就开始跟随关闭,形成一个狭窄的曝光缝隙,从而控制曝光时间。

前帘和后帘的速度大概是 5米/秒 左右

对于一个全画幅(36mm * 24mm),假设从上到下移动,通过24mm距离的时间为 4.8毫秒

4.8ms 大概为 1/208秒,和闪光灯的同步时间(1/200秒到1/250秒)一致

所以机械快门很快,物体只有几毫秒的移动时间,拍摄动态物体很方便

  1. CMOS的读取时间大概在20毫秒,对应每秒50帧

所以电子快门要慢的多,有20毫秒的移动时间,很多CMOS都是一行一行读取,容易出现滚动快门效应

水平移动畸变(倾斜现象):
当拍摄快速水平移动的物体(例如行驶中的汽车)时,物体可能会看起来被“倾斜”了。上部和下部的位置信息因为读取时间不同而发生了偏移。

垂直条纹或波浪现象:
在拍摄具有快速闪烁或频率很高的光源(如荧光灯、LED灯)时,由于不同行的光照强度不一致,图像上可能会出现明显的亮暗条纹。

扭曲变形(果冻效应):
当相机自身发生快速摇晃(例如快速左右摇动)时,整个画面可能会像果冻一样发生变形和扭曲,这种现象在用手持相机拍摄视频时尤为明显。

  1. 电子前帘快门

在曝光开始时,传感器以电子方式从上到下逐行激活,模拟机械快门的"开启"过程。

曝光结束时,则使用机械后帘来完成快门的"关闭"。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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