购买了“数字游牧计划| Digital Nomads Project”的服务，建立了独立Blog，
“金色葡萄的精华区”。地址是http://goldengrape.org
服务器地址不在国内，教育网的读者，请继续访问在blogbus上的镜像“金色葡萄的国内精华区”，或者使用能够访问国外网站的工具。比如sogo浏览器。
我的Feed订阅地址，仍然保持为http://feed.feedsky.com/zhen 我会把feed重定向到新的位置上。对于blogbus本身提供的那个feed，我似乎无法操纵它，请读者更换到feedsky的地址上。至于Feedburn上的地址，由于长期处于废弃状态，也请您更换服务到feedsky。谢谢
在重定向Feed，以及对blog进行导入导出的过程中，有可能会将你以往读过的文章重新发布一次。如果您发现有大量过往文章出现在您的订阅中，请直接将它们标记为已读。造成的不便，非常抱歉。
今后的blog文章，绝大部分会同时发布在两个站点中。此处作为镜像，我会逐渐关闭评论功能。您的评论，最好发布在http://goldengrape.org上。
感谢数字游牧计划| Digital Nomads Project的帮助
最后，感谢Blogbus长期以来周到的服务。
2009年3月22日
原文链接：理想的GUI
2009年3月19日
手工DIY。。 用大号的可乐瓶子，切掉头部和底部，从中间剖开，边角剪成圆角，四角连接绳子，绑住大腿。剖线对侧切开4个小口，用绳子绑住wii，
打算找个裁缝，做一个布的。更进一步，可以量产成wii运动服。 ... http://goldengrape.org/2009/03/wii_leg_band/
很少在blog中提起正在研究的问题。抛砖一下： 首先，请大致了解一下image deblurring， 从上一篇我贴出的程序，其实我想做这样一件事情，在一张照片上，远景和近景调换一下，图像near，是聚焦于近景，图像far，是聚焦于远景，（感谢进宝小朋友的友情出演，虽然两张照片的拍摄时间相隔几分钟，但是进宝依然镜头感很好，保持几乎不变的姿势），两者之间相差的距离，根据相机的镜头，可以换算成屈光度。于是可以计算出两者之间PSF的差距。 那么，在不考虑噪声的条件下，如果认为far是理想图像，那么near就是离焦状态，可以基于离焦PSF矫正之。反之亦然。 接下来，出现了个令人纠结的问题。 可以根据任何程度的离焦图像，重建清晰的图像。即使2000度的瓶子底级别的近视，理论上，他不戴眼镜，也获得了所有图像的信息，经过适当的处理，他看到的和我一样清楚。真是不甘心啊。问题是，如何解释离焦的MTF与没有离焦的MTF之间的差别呢？更严重的是，MTF的截止频率如何解释。 再接下来，距离和离焦是可以互相换算的。 ...... http://goldengrape.org/2009/03/from_image_deblurring_to_3d/
这事不能只吓唬我一个人，大家都要分享一下。以下现象在Matlab 7.0 for Mac上实现： clear all close all %清除工作区，关闭所有图片窗口，注意，我已经清除了工作区了！所有的变量默认值都应该是空 near=imread(’I1.tif’); far=imread(’I2.tif’); near=rgb2gray(near); far=rgb2gray(far); imagepic=far; %读取两个图片文件，转换成黑白，交给一个变量imagepic，注意变量名是imagepic，不是image [lens_sizex,lens_sizey]=size(near); D=zeros(lens_sizex,lens_sizey); % 建立一个尺寸与读取图形大小一样的0矩阵 centerx=floor(lens_sizex/2)+1; centery=floor(lens_sizey/2)+1; D(centerx,centery)=1; % 取0矩阵的中心点＝1 R=bwdist(D); % 以欧氏距离返回各点到1点的距离，也就是说(x,y)点的值＝半径，相当于直角坐标系转换成极坐标系。 for DefocusInDiopters=2; % 这个for循环在Matlab中是允许的，相当于for i=2 to 2. PARAMS3=6; c4=(1/(4sqrt(3)))DefocusInDiopters*((PARAMS3/2000)^2); wavefront=c4sqrt(3)((2)R.R+(-1)*R.^0); % Zernike函数的转换，没啥特殊，把第四项离焦的像差计算出来 pupilfunc=exp(-i2pi/0.550.*wavefront); Hamp=fft2(pupilfunc); Hint=(Hamp .* conj(Hamp)); PSF = real(fftshift(Hint)); %计算离焦产生的点扩散函数 wnr1 = deconvwnr(image,PSF); %用图像处理工具箱之中的维纳滤波复原，试图使用离焦的点扩散函数复原图像 %注意！！这里拼写错误，应该使用imagepic，而写成了image，image应该是没有定义的！！！ figure;imshow(wnr1); %显示图像 end 显然程序报错： ============ http://goldengrape.org/2009/03/ghost_in_matlab/
