Вопрос или проблема
Я не знаю, является ли это правильным местом для того, чтобы задать этот вопрос.
Я работал над отслеживанием частиц по серии изображений (.tiff) коллоидов. И я использовал trackpy на python.
Код дает мне положение частиц с субпиксельной точностью.
Есть еще один этап, связанный с проверкой субпиксельной точности. В этом методе мы проверяем равномерность десятичной части положения.
Быстрый способ проверить субпиксельную точность — убедиться, что десятичная часть координат x и/или y равномерно распределена. Trackpy предоставляет удобную функцию построения графиков для этой цели, называемую subpx_bias.
Размер маски более или менее равен диаметру частицы.
Я не понимаю, как равномерное распределение десятичной части гарантирует, что мы на правильном пути?
И как dips показывает, что мы где-то ошибаемся?
Вы также можете обратиться к сайту Эрика Уикса. На этом сайте кратко упоминается, что
Один из режимов отказа — это если длина масштаба в признаке сделана слишком маленькой, то все координаты x и y будут «округлены» до ближайшего пиксельного значения. Вышеуказанная команда строит гистограмму дробной части координат x изображения. Физически распределенные позиции должны быть случайными — формируя плоскую гистограмму. Если гистограмма имеет два пика (около 0 и 1), установите параметр размера в «признаке» немного больше, определите новый masscut и повторяйте, пока все не будет в порядке.
Если субпиксели не распределены более или менее равномерно, это означает (среди прочего), что определенные десятичные значения более распространены, чем другие, и это может привести к большим пробелам в отслеживании частицы (пробелы, которые могут быть больше размера частицы).
Таким образом, это говорит о том, что результат не очень точен.
С другой стороны, базовая непрерывность движения требует, чтобы десятичные значения в среднем были равномерно распределены.
Например, представьте, что субпиксели имеют преобладание десятичных значений 0.1 и 0.9. Так что для частицы размером 1 её положения могут варьироваться более чем на 2 пикселя (например, 1.1-2.9), что создает неточные отслеживания в среднем.
Ответ или решение
Постоянство распределения субпикселей в анализе изображений имеет критическое значение для коррекности отслеживания частиц, особенно в контексте работы с фотоизображениями коллоидов, которые вы обрабатываете. Давайте углубимся в детали, чтобы понять, почему равномерное распределение десятичных значений позиций снижает вероятность ошибок и повышает точность.
### 1. Введение в концепцию субпиксельной точности
Субпиксельная точность позволяет определять положение частиц с высокой степенью детализации, превышающей разрешение пикселей изображения. Это особенно полезно в задачах, связанных с отслеживанием движущихся частиц, где изменения в положении могут быть минимальными, но критически важными для точных вычислений.
### 2. Почему равномерность субпикселей важна
#### a. Случайность распределения
Равномерное распределение десятичных частей координат (x и y) означает, что каждая возможная субпиксельная позиция на «плоскости» координат имеет равные шансы быть выбраной. Это указывает на то, что частицы перемещаются свободно и случайно, как это ожидается в физических системах, где действуют случайные силы и взаимодействия.
#### b. Предотвращение “засвечивания” значений
Когда распределение неравномерное, например, если значения сосредоточены вокруг нескольких точек (например, 0.1 и 0.9), это может указывать на то, что алгоритм округляет позиции до ближайшего пикселя. В результате величина смещения может достигать значений, превышающих размер самой частицы, что приводит к искажению отслеживания данными. Это явление приводит к образованию “разрывов” в отслеживании, тем самым снижая общую точность.
### 3. Континуальность движения
Континуальность движения предполагает, что частицы меняют свои позиции постепенно. Если распределение субпикселей является равномерным, это даёт уверенность в том, что при переходе одной точки в другую изменение происходит плавно и последовательно. Иными словами, каждая следующая позиция частицы оказывается близкой к предыдущей, что позволяет избежать резких скачков, которые могут указывать на ошибки.
### 4. Визуализация с использованием гистограмм
Создание гистограмм для анализа распределения десятичных частей координат является эффективным способом визуальной проверки. Если на гистограмме наблюдаются два пика, это может указывать на наличие неоднородностей в распределении и, следовательно, неэффективное отслеживание (например, все позиции округляются к ближайшему пикселю). Идеально, если гистограмма будет плоской, что подтвердит равномерное распределение и устойчивость хода вычислений.
### 5. Выводы и рекомендации
Для обеспечения корректности отслеживания частиц и точности данных на каждом шаге рекомендуется:
– Поддерживать адекватный размер маски, чтобы минимизировать эффекты округления.
– Проводить регулярные проверки распределения субпикселей и визуализировать данные для своевременного выявления аномалий.
– Корректировать параметры алгоритма отслеживания, если возникают признаки неравномерности.
Корректная обработка, основанная на данных о распределении субпикселей, гарантирует качество анализа и позволяет делать надежные выводы о динамике и поведении исследуемых систем.