Удалить артефакт из изображения космического зонда


9

Это фотография нашего родного мира, сделанная недавно космическим кораблем " Юнона" , стреляющим по пути в Юпитер. То, что оно набрало в скорости, мы потеряли в нашем, однако, к счастью, мы не будем падать на солнце.

введите описание изображения здесь

Я думаю, что южноамериканский континент находится слева.

Тем не менее, мы можем заметить, что на изображении присутствует своего рода артефакт, слабая синяя полоса, которая существует на изображении. Мне любопытно, что могло быть причиной этого.

Что я действительно хотел бы знать, так это то, какие методы обработки изображений могут использовать наши маленькие люди, чтобы удалить этот артефакт?


Похоже, что бар находится в оттенках серого. Если бы вы могли найти правильное отображение RGB-к-серому, чтобы остальная часть изображения соответствовала серой полосе, то могли бы вы сделать некоторые выводы о том, как идти в другом направлении?
Ниспио

2
Кроме того, похоже, что красные, зеленые и синие изображения не были сделаны одновременно? так что есть какой-то мазок цветов? примерно так: offroaders.com/info/Google-Earth-Maps.htm
эндолит

@nispio Да, не уверен ... может быть, это просто изменение цвета только на этой панели?
TheGrapeBeyond

1
@endolith Я действительно думаю, что это МОЖЕТ быть задумано как 3D-изображение, но у меня нет пары 3D-очков для подтверждения ;-)
TheGrapeBeyond

Я проверил, и это не совсем в оттенках серого, или по крайней мере сейчас для изображения, которое я вытащил с этой страницы и протестировал.
Повторно

Ответы:


1

Существует как смещение оттенка, так и смещение насыщенности от полноцветного изображения до артефакта полосы. Преобразование цветного изображения в оттенки серого создает изображение, в котором все еще есть артефакт, но оно менее навязчиво.

Существуют алгоритмы «окраски изображений», в которых вы можете попытаться исправить артефакт, хотя это поможет сначала изолировать затронутую область. Вот несколько мыслей по идентификации артефакта:

  • Линия Run Hough или RANSAC подходит для горизонтальных и вертикальных линий на изображении. Для естественной сцены, и особенно в сцене Земли, было бы странно иметь горизонтальные или вертикальные линии, соответствующие реальным объектам. Даже структуры, видимые из космоса, такие как каналы и большие конструкции, имеют тенденцию извиваться.
  • Попробуйте форму вычитания изображения, которая вычитает изображение в градациях серого из исходного цветного изображения. Поскольку артефакт более похож на оттенки серого и является ненасыщенным, вы должны быть в состоянии обнаружить область различий оттенка и насыщенности. Я бы порекомендовал работать в пространстве HSV для этой операции. Запустите алгоритм в вертикальном направлении, чтобы найти пик или впадину в результирующем (цвет HSV - серый HSV) изображении.
  • Проверьте построчно кумулятивные изменения оттенков и насыщенности. От строки N до строки N + 1 один и тот же пиксель X обычно не сильно изменится в H, S или V. Однако вы должны заметить существенную разницу между строкой непосредственно перед артефактом и строкой в ​​артефакте. Разница может быть такой же простой, как среднеквадратичное значение разностей H и S в каждом пикселе или даже просто сумма разностей. Или что угодно. Выберите метрику, которая проста и работает.
  • Дважды проверьте исходное необработанное изображение, чтобы определить, распространяется ли горизонтальный артефакт в черную область пространства с левой стороны изображения. В копии изображения, которое я скачал, оказалось, что артефакт не распространяется в черную область.

Вот спецификации для JunoCam: http://en.wikipedia.org/wiki/JunoCam

«В камере используется датчик изображения Kodak KODAK KAI-2020, способный получать цветные изображения с разрешением 1600 x 1200 пикселей. Поле обзора составляет 18 x 3,4 градуса с тремя фильтрами для обеспечения цветного изображения».

Этот датчик должен давать хорошее цветное изображение без странных артефактов при использовании на земле в более мягких условиях.

Хотя артефакт, кажется, не распространяется в черную область пространства слева, это может быть связано с динамическим диапазоном / оконным отображением: может быть некоторая разница в заряде этих пикселей, но, возможно, эта разница обрезается до нуля.

Я предполагаю, что это проблема считывания, поскольку строки изображения сбрасываются. С более старыми аналоговыми камерами мы могли видеть всевозможные сумасшедшие артефакты, связанные с электромагнитными помехами. С цифровыми камерами это, как правило, гораздо меньше проблем, но одна возможность состоит в том, что произошло короткое локализованное событие EM, которое каким-то образом затронуло только определенные строки.

Если вы приблизите верхнюю часть артефакта группы, вы увидите ненасыщенные радужные артефакты. Есть два несмежных ряда, которые также ярче своих соседей.

Поскольку артефакт очень хорошо выровнен с горизонтальными рядами изображения, я ожидаю, что проблема заключается в некоторой внутренней проблеме электроники, а не в проблемах с линзой, цветными фильтрами, вспышкой или чем-то подобным. Если бы камера не повредилась из-за особо сильного электромагнитного события, я бы предположил, что артефакт возникнет очень редко.

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.