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编码场序——如何消除运动镜头的横向摩尔纹——北京电影学院19影视技术系杨丰齐相信很多在影视工作中的同志们都遇到了以下问题，即在导出最终成片后，成片的画面（特别是运动镜头更加明显）会出现大量的横向摩尔纹，见下图。
1.1横向“摩尔纹”示意图11.2横向“摩尔纹”示意图2大家看这两张图，尤其是红圈处，物体的边缘有明显的“锯齿”，而且整个画面如同被机械地切成了无数块长条，这让观众看得十分刺眼；影视工作者则是更加苦恼，自己辛辛苦苦制作的东西，怎么就成了这副模样？不要担心，这只是因为一个编码设置而引发的差错，下面我将详细给大家解释一下这个编码设置，来解决当前大家遇到的问题。
从这里开始，如果看到深绿色字体，则是所有人都需要阅读的部分，如果仅仅是黑色部分，那则是与解决问题关系不大的，但是和编码场序理论相关的技术分析部分。
因此对于导演、制片等艺术创作者，只需要阅读深绿色字体部分；而摄影、后期等技术相关的，且对场序理论有兴趣的朋友们，才需要阅读黑色部分。
既然说到是编码设置的问题，那么自然我们要从编码的地方开始说起，我们要来到后期制作软件的导出页面（这里以PR为例）：2.1导出界面设置截图这里就是导出页面，一般情况下为了导出MP4格式，我们会选择H.264的编码格式，而“匹配源”的预设则是能够保存原有视频最佳质量且同时最节约空间的格式。
H.264的格式，导出文件大小的公式是：V=ρ*t，V是体积，即文件所占的空间大小；t 是视频的时长，ρ则是密度，在视频范畴来说就是比特率，它的单位是kb/s，每秒所占的比特数量。
（有些单位是kB/s、mb/s、mB/s，它们的含义并不一样，需牢记B=23b，m=210b）通常在选择格式和预设后，大家就可以点击导出了，到这里，有一半的朋友们大概任务就结束了，但是还有另一半的同学们就会遇到刚才提到的横向“摩尔纹”问题，导出情况如下：2.2导出后出现横向摩尔纹导出视频后出现横向摩尔纹，大家的解决方式通常是修改格式或者修改预设，这个办法是可行的，我们发现修改到某一种预设时，这个问题就被解决了：2.3导出预设截图如图，我们看到在这一系列预设中提到了多个参数，例画面中所选到的“HD 1080i 25”，我们将详细讲解一下它的具体含义：HD，即高清画质，英文“High Definition”，在新时代高清电视，高清设备，高清格式，高清电影的需求下，垂直分辨率高于720的画面格式被称作HD，因此1280*720与1920*1080这两种画面规格可以被称作高清。
教你如何消除LED显示屏上的摩尔纹导读：我们经常会碰到使用数码相机或是手机拍摄屏幕类物体——诸如电视、显示器、手机屏、平板电脑屏幕、LED显示屏等等，都会有这样的困扰：明明看着非常清晰的屏幕，但用相机拍摄出来以后照片上竟显示出一圈圈一条条的波纹，影响屏幕的色彩及清晰度之余，还显得非常不美观。
LED显示屏时，发现照片上出现水波纹和扫描线。
这些现象是因为用数码相机或者手机拍摄时的角度和焦距引起的。
这些水波纹在物理学上称为“摩尔纹”。
摩尔纹是数码照相机或者扫描仪等设备上的感光元件出现的高频干扰，会使图片出现彩色的高频率条纹。
简单的说，摩尔纹是差拍原理的一种表现。
从数学上讲，两个频率接近的等幅正弦波叠加，合成信号的幅度将按照两个频率之差变化。
由于摩尔纹是不规则的，所以并没有明显的形状规律。
无论是用高级数码相机拍摄的影像，或是扫描的影像，均有可能出现该现象。
当物体上的细致图样（如织物上的编织纹路，或建筑物上非常靠近的平行线）与成像元件上的图样相重叠时，可产生此现象。
如果两个图样重叠，通常会产生另一种新图样。
我们在用相机拍照的时候，有时除了会出现摩尔纹外，还会看到一条条扫描线。
那么摩尔纹跟扫描线有什么区别呢？LED显示屏产生摩尔纹现象过程目前国际上数码摄影摄像基本上主流用COM或者CCD数码光电耦合器。
LED显示屏像素分布密度恰好介于数码光电耦合器COM或者CCD可以分辨的间隔之中，无可避免的数码光电耦合器还是会解读出部分可以辨识的结果，却也会加上不能辨识的灰阶地带，两者的和就会形成规律性的纹路，反应在视觉上就是周期性的波纹。
那今天就给大家普及一下关于摩尔纹的知识。
经常会有人误以为摩尔纹就是扫描线，这是个很大的误点。
一、摩尔纹和扫描线现象的区别摩尔纹一般呈现无规则弧形扩散状态。
而扫描线则是水平黑色条纹直线，主要是由于显示屏刷新较低导致，被摄影摄像机捕捉呈现！二、“摩尔纹”（Moiréeffect）用数码摄影摄像机拍摄景物中，如果有密纹的纹理，常常会出现莫名其妙的水波样条纹。
摩尔纹和伪色-简体中文问题摩尔纹和伪色解答什么是摩尔纹?在我们拍摄有图案的拍摄主体时，影像有时会显示摩尔纹，即两个图案重叠所形成的一个新图案。
在此类示例中，拍摄主体是第一个图案，影像感光器添加第二个图案。
第三个图案是摩尔纹。
注意下图中，圆圈图案（右边）是由两个网格合在一起形成的；这就是摩尔纹。
（从左到右）图案1、图案2、摩尔纹包含极其规则图案的拍摄主体（如编织物、精美的毛发状物品），或具有重复细节的场景（如建筑中有力的垂直线条）将更常出现摩尔纹。
数码单反相机形成摩尔纹的原因是它利用在单个像素上形成极小的红色、绿色和蓝色滤镜图案来记录色彩。
拍摄照片时，每个像素呈现一种色彩，相机计算剩余的信息。
小的滤镜图案就会导致摩尔纹。
拍摄主体中不存在的色彩或由设置灯光引入的色彩叫作伪色。
伪色（如摩尔纹）会作为假像融入影像中，如果不纠正的话，将降低整个影像的质量。
伪色可通过摩尔纹或自己融入影像。
这种现象可在后期处理中消除，但最好是在相机中进行纠正，这正是尼康在所有数码单反相机中配备光学低通滤光镜(OLPF)的原因。
光学低通滤光镜的作用在许多D-SLR相机中，OLPF（也叫作防锯齿滤光镜）可防止出现破坏图像的伪色和摩尔纹。
使用OLPF的缺点是导致影像略微柔化。
为防止柔化，提供相机内部锐化功能并可由最终用户进一步调整。
另外，拍摄NEF（尼康电子文件）RAW文件格式的摄影师可以在后期处理中进一步锐化。
尼康的D800数码单反相机利用光学低通滤镜防止在数码照片中产生摩尔纹或伪色。
D800E型号没有采用OLPF来防止伪色和摩尔纹。
这表示与D800相比，D800E相机出现摩尔纹和伪色的可能性更大。
摄影师使用D800E的好处是可以稍微提高分辨率和清晰度。
要充分利用这种清晰度和分辨率提高和好处，必须考虑对拍摄方式（手持或安装三脚架）、技巧、镜头选择及光圈进行一些调整。
对于拍摄各式各样拍摄主体、手持拍摄或使用三脚架、选择NIKKOR镜头和以所有光圈设置进行拍摄的大多数摄影师而言，D800及其使用OLPF的36.3MP都将是理想的选择。
上海交通大学硕士学位论文数码相片莫尔条纹消除算法的研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：***20070201数码相片莫尔条纹消除算法的研究摘要为了消除数码相机拍摄到的相片中存在的莫尔条纹现象，在上海交大—PENTAX光机电一体化研究中心的支持下，作者针对此课题进行了研究并完成算法的实现，具有重要的理论意义和实用价值。
在这一课题的研究过程中，对现有的图像插值算法进行研究，以及对数码相片中产生莫尔条纹的具体原因进行了深入仔细的分析，并以此为基础提出了消除莫尔条纹的图像复原方法。
实现通过频域变换来模拟莫尔条纹这一混叠现象的产生过程，并提出具有很强针对性的改进方法，最终能够有效消除相片中莫尔条纹，得到了令人满意的相片色彩复原效果。
当使用数码相机拍摄中有接近照相机图像传感器上色彩滤镜阵列分辨率的规则性图案的场景时，例如细密的栅栏或者网格的织物等，相片就非常容易出现明显的波纹状彩色条纹图案，该条纹图案就叫做莫尔条纹。
莫尔条纹实际是由于在图像采样过程中图像传感器因欠采样而引起混叠现象。
莫尔条纹在相片中往往面积大，色偏明显，严重影响了相片质量。
由于莫尔条纹类型的多样性与复杂性，莫尔条纹的消除实现相对比较困难，并且针对莫尔条纹消除的研究工作也并不多。
本文针对现在最为常用的采用Bayer CFA色彩滤镜阵列的单CCD/CMOS相机，根据莫尔条纹的产生原因以及Bayer CFA的特性，提出了使用相对不易产生混叠的绿色分量的高频信息经过频域变换平移至低频区域以模拟混叠产生过程，在红色和蓝色分量减去混叠估计项来实现莫尔条纹消除算法。
结合在算法的实际应用中遇到问题，本文在以上算法的基础上提出改进的算法。
新算法在混叠估计项前乘上一个系数。
首先对混叠估计图像使用高斯低通滤波器进行平滑处理。
然后对平滑后的混叠估计图像选取合适阈值进行图像分割，得到莫尔条纹相应正负峰值区域。
计算混叠估计图像在正负峰值区域对应的平均灰度差，同时计算红色分量和蓝色分量中正负峰值区域对应的平均灰度差，用上述两个灰度差的比值确定混叠估计项前系数的值。
航拍不通透？三步教你做！航拍摄影由于其独特的视角深受广大的摄友所喜爱，这一期我们就来讨论关于航拍照片的后期处理方法。
在针对任何题材做后期处理时，应先分析该类题材的图像特点，了解其主要问题所在才能做到有的放矢。
航拍照片常以室外风光为主，那么室外风光照片存在的常见问题也会在这里出现。
首先就是画面通透度的问题，即画面看起来显得灰蒙蒙，色彩饱和度较低，且缺乏足够丰富的细节。
并且由于视野纵深较大问题也更加明显，如图1所示。
这个问题在往期文章中提到过，其根本原因是空气中杂质干扰，画面缺少亮度差异，因此后期制作的第一步就是扩大亮度差异。
图1 未经调整的航拍原图。
王平摄【一】扩大亮度差异通过在ACR基本选项中的白色和黑色进行适当反向调整，即可达到扩大亮度差异的效果。
在这里需要注意的是，直接使用锐化和清晰度选项的效果十分有限，应在亮度调整之后再视情使用。
【二】去除薄雾对经过亮度调整的画面执行ACR去除薄雾选项，该操作可以有效提升画面的通透度，如图2所示。
但去除薄雾选项的副作用是会降低亮度并引发白平衡偏移，需在基本选项中对这两个现象做出适应性补偿。
此外由于航拍的画面纵深大，通透度问题在远近的程度是不同的，越靠近远处程度越重。
因此一般需要对远景区域再单独执行一次亮度调整和去除薄雾操作才能平衡画面远近的效果。
该操作可通过直线渐变工具实现。
图2 扩大亮度差异并更改白平衡后的效果【三】局部调整通过对画面中的局部内容进行针对性调整，实现对画面内容的细致化和个性化。
局部调整阶段在后期制作中具有最大的发挥空间，并且其效果好坏取决于制作者对画面的理解和表达。
一般来说这个阶段需要有敏锐的观察力和充分的观察时间，结合航拍照片的特点来看，建议大家可将重点放在对自然环境的优化上，手段限于亮度和白平衡。
如植被的加亮和加绿，湖面的高光消除和加蓝等。
这个过程中应尽量忠于原照，避免出现不合理的情况。
风光照片中其实也可以定义一个主体区域，然后按照“两法一律”中视觉权重律的方法对其进行引导。
什么是摩尔纹？如何减轻或消除摩尔纹？什么是摩尔纹？在数码影像中，如果主体中有密纹的纹理，常常会出现莫名其妙的水波一样的条纹和奇怪的色彩，这就是摩尔纹（moiré）。
无论是用高级数码相机拍摄的影像，或是扫描的影像，均有可能出现该现象。
当物体上的细致图样（如织物上的编织纹路，或建筑物上非常靠近的平行线）与成像元件上的图样相重叠时，可产生此现象。
如果两个图样重叠，通常会产生另一种新图样。
这种新图样通常叫作摩尔波纹。
图中的圆形图样（右侧）是由两种网格组合形成，这就是摩尔波纹。
为了减少（或消除）摩尔纹，相机中安装了一种特殊的防混叠滤光镜。
如果安装的滤光镜的防混叠效果太强，就会产生整体疲软的图像效果，但不会有摩尔纹。
如果滤光镜的防混叠效果较弱，那么图像较为清晰，但在某些情况下出现摩尔纹的可能性较大。
尼康相机的设计理念就是要尽量产生最清晰的图像，同时尽可能消除摩尔波纹。
尽管如此，在某些情况下摩尔纹仍会出现在图像中，这是无法避免的。
要减少摩尔纹，可采用以下方法：1、改变相机角度。
由于相机与物体的角度会导致摩尔波纹，稍微改变相机的角度（通过旋转相机）可以消除或改变存在的任何摩尔波纹。
2、改变相机位置。
此外，通过左右或上下移动来改变角度关系，可以减少摩尔波纹。
3、改变焦点。
细致图样上过于清晰的焦点和高度细节可能会导致摩尔波纹，稍微改变焦点可改变清晰度，进而帮助消除摩尔波纹。
4、改变镜头焦长。
可用不同的镜头或焦长设定，来改变或消除摩尔波纹。
5、用软件处理。
如Nikon Capture或Photoshop插件等，消除最终影像上出现的任何摩尔波纹。
当然，要消除任何情况下的所有摩尔波纹是不可能的，但一般情况下，带一点细小摩尔波纹的清晰影像要比柔焦镜镜头影像好。
用数码相机与扫描仪生成的所有影像均可能出现摩尔波纹，但使用SLR数码相机系统时最可能出现此波纹，因为其镜头、传感器和软件均是为产生最清晰、最准确的影像而设计的。
无人机航拍摄影中的图像处理技术教程近年来，无人机航拍摄影越来越受到追捧，成为摄影爱好者和专业摄影师的新宠。
然而，无人机拍摄的照片和视频素材需要通过图像处理技术的加工和优化，才能达到更高的质量和更好的效果。
本文将介绍无人机航拍摄影中常用的图像处理技术，并讲解如何利用这些技术提升无人机航拍作品的视觉效果。
首先，无人机航拍摄影中最常用的图像处理技术之一是色彩校正。
由于光照条件、天气等原因，无人机拍摄的照片或视频素材可能存在色彩失真的问题。
因此，进行色彩校正是必不可少的步骤。
色彩校正可以通过调整图片的亮度、对比度、饱和度等参数来纠正色彩偏差，使图像更加真实自然。
其次，无人机航拍摄影中常见的图像处理技术还包括画面增强和去噪。
无人机在飞行过程中容易受到风力、震动等因素的干扰，导致拍摄的照片或视频中出现画面模糊的情况。
为了使图像更加清晰，可以利用图像锐化技术对细节进行强化，增加图像的清晰度。
此外，图像通常会受到噪声的干扰，特别是在低光条件下拍摄的照片。
为了去除这些噪声，可以使用图像去噪技术来提高图像的质量。
另外，无人机航拍摄影中常用的图像处理技术还包括图像拼接和景深增强。
由于无人机的视角和拍摄方式的特殊性，往往需要将多张照片进行拼接，以获得更广阔的视野。
图像拼接技术可以将多张照片无缝地拼接在一起，形成一张完整的图像。
此外，无人机航拍的照片往往会因为视角较高而导致景深较浅，景物不够立体。
通过景深增强技术，可以在后期处理中增加景物的层次感和立体感，使图像更加生动。
对于专业的无人机航拍摄影师来说，除了常规的图像处理技术，还需要熟悉和掌握一些高级的图像处理技术。
例如，HDR（高动态范围）技术能够通过在不同曝光下拍摄的照片进行合成，增加图像的动态范围，提高亮度细节和色彩表现力。
全景拼接技术能够将多张照片拼接在一起，形成一张全景照片。
此外，还有特效处理、人像美化、去除物体等技术，可以通过对图像进行处理，创造出更加出色的无人机航拍作品。
无人机在飞行过程中，由于环境因素、设备性能等因素，常常会出现图像抖动的问题。
为了解决这个问题，可以采用多种图像抖动抑制方法。
下面将详细介绍几种常见的方法，并对每种方法进行简要分析。
一、图像平滑滤波图像平滑滤波是一种常用的图像处理技术，用于减少图像中的噪声和干扰。
常见的平滑滤波方法包括高斯滤波、中值滤波等。
这些方法通过在图像中加入特定的噪声模型，对图像中的噪声进行抑制，从而减少图像抖动。
二、运动补偿无人机在飞行过程中，由于摄像头的抖动、摄像头的移动、风力等因素，会导致图像中的运动物体产生位移和形变。
运动补偿技术通过检测图像中的运动物体，对它们进行跟踪和补偿，从而减少图像抖动。
常见的运动补偿方法包括光流法、帧间差分法等。
三、姿态稳定控制无人机在飞行过程中，可以通过姿态稳定控制来减小图像抖动。
通过调整无人机的姿态，如倾斜、俯仰等，可以改变无人机的角速度和加速度，从而减小图像抖动。
这种方法通常需要精确的传感器和控制系统来实现。
四、自适应滤波算法自适应滤波算法是一种根据实时数据自动调整滤波参数的算法。
它可以根据图像的动态变化，实时调整滤波效果，从而更好地抑制图像抖动。
这种方法可以根据不同的应用场景和需求，选择不同的自适应滤波算法，如最小均方误差算法、卡尔曼滤波算法等。
五、深度学习算法深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习算法。
它可以自动学习图像中的特征和规律，从而对图像抖动进行抑制。
常见的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。
这些算法可以通过大量的训练数据，自动学习出抑制图像抖动的最优模型，从而得到更好的抑制效果。
综上所述，无人机飞行中的图像抖动抑制方法有很多种，每种方法都有其特点和适用场景。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法，或者将几种方法结合起来使用，以达到更好的抑制效果。
同时，随着技术的不断进步，未来可能会有更多高效、智能的图像抖动抑制方法出现，为无人机应用带来更多的便利和价值。
航测数据处理与修正方法及技巧现代航空摄影与遥感技术的迅猛发展，为航测数据处理与修正提供了更加高效和准确的方法和技巧。
本文将介绍几种常见的航测数据处理与修正的方法，包括数据纠正、色彩增强、去噪处理和尺度修正。
航测数据的处理首先需要进行数据纠正。
在航测过程中，由于飞行器姿态、传感器扇区畸变等因素的影响，数据会出现一些偏差和畸变，进而导致图像和数据的质量下降。
因此，对航测数据进行纠正是必不可少的一步。
数据纠正的第一种方法是姿态纠正。
通过利用航测数据中的姿态参数，使用几何模型对图像进行校正，以纠正由于飞行器姿态变化引起的畸变。
这种方法可以提高航测数据的准确性和真实性。
数据纠正的另一种方法是传感器扇区畸变的纠正。
在航测过程中，传感器的视场范围是有限的，图像可能会出现圆形或椭圆形的畸变。
通过对传感器扇区畸变的建模和校正，可以恢复图像的几何形状，提高图像的空间分辨率和几何精度。
在数据纠正之后，对航测数据进行色彩增强是一种常见的数据处理方法。
通过优化图像的色彩和对比度，可以使图像更加鲜明和清晰。
色彩增强的方法有很多种，包括直方图均衡化、颜色平衡和对比度拉伸等。
选择合适的色彩增强方法取决于具体的航测应用和目的。
除了色彩增强，去噪处理也是一种重要的航测数据处理方法。
在航测数据中，由于传感器的噪声和图像采集过程中的干扰，图像可能会出现一些噪点和伪像，降低了数据的质量和可靠性。
通过应用滤波器和去噪算法，可以有效地减少图像中的噪声，提高图像的清晰度和可读性。
最后一种常见的航测数据处理方法是尺度修正。
由于航测过程中的航向和高度变化等因素的影响，航测图像的尺度可能会出现偏差。
为了保证数据的准确性和一致性，需要进行尺度修正。
常用的尺度修正方法包括几何变换和像素点坐标的调整等。
通过尺度修正，可以保证航测数据的空间精度和尺度一致性。
综上所述，航测数据处理与修正涉及到多个步骤和方法，包括数据纠正、色彩增强、去噪处理和尺度修正。
这些方法和技巧可以提高航测数据的质量和准确性，为航测技术的应用提供更加可靠和有效的数据基础。
飞行器遥感数据处理的常见问题解决方法随着科技的不断进步，无人机的使用越来越普遍，而其搭载的遥感设备也为地球监测、资源勘察、环境保护等工作带来了很多便利。
然而，在飞行器遥感数据处理的过程中，会出现一些常见的问题，而解决这些问题对于获取高质量的数据以及提高数据处理的效率和精度至关重要。
本文将介绍一些常见的问题以及对应的解决方法。
问题一：图像质量受影响在飞行器遥感数据处理过程中，由于拍摄条件、天气、设备等因素的影响，图像质量可能会受到不同程度的影响。
清晰度下降、噪点增加、颜色失真等问题都会严重影响数据的质量。
解决方法：1. 谨慎选择拍摄条件：充分了解目标地区的天气状况，避免恶劣天气下的拍摄。
同时，选择较为平稳的飞行路径，减少抖动和振动对图像质量的影响。
2. 使用高质量设备：选择优质的遥感设备，像素高、抗干扰能力强的设备能够提供更好的图像质量。
此外，注意设备的维护和清洁，定期检查设备状况，确保其正常工作。
3. 合理设置图像参数：例如曝光时间、白平衡、对焦等，通过调整这些参数，可以优化图像质量。
问题二：图像配准遥感数据通常需要利用多个图像进行配准，以获得完整的覆盖区域和高精度的地物信息。
然而，由于拍摄位置、拍摄时间等因素的差异，不同图像之间存在位置和角度的差异，导致图像配准困难。
解决方法：1. 使用地面控制点：在飞行器拍摄图像的同时，安排地面控制点，通过这些控制点进行图像配准。
建立高质量的地面控制点数据库，准确测量其在实地的位置，并与图像中对应的特征点进行匹配。
2. 利用图像处理软件进行配准：使用专业的图像处理软件，如ENVI、Erdas等，通过图像拼接、几何校正、特征匹配等技术，实现图像的精确配准。
问题三：数据存储与管理大量的遥感数据需要进行存储和管理，不仅需要占用大量的硬盘空间，还需要高效的数据管理系统来对数据进行分类、检索和索引。
解决方法：1. 数据压缩和归档：对于已处理完成的数据，可以采用数据压缩和归档的方式来节省存储空间。
