Удаление полос изображения с помощью алгоритма удаления полос Шварца-Ховдена. [1] Масштабная линейка 2 мкм.
Image destriping — это процесс удаления полос или штрихов с изображений и видео без нарушения исходного изображения/видео. Эти артефакты досаждают ряду областей научной визуализации, включая атомно-силовую микроскопию , [2] флуоресцентную микроскопию светового листа , [3] и спутниковую съемку планет . [4]
Наиболее распространенными методами обработки изображений для уменьшения артефактов полос являются фильтрация Фурье . [5] К сожалению, методы фильтрации рискуют изменить или подавить полезные данные изображения. Методы, разработанные для многосенсорных систем визуализации в планетарных спутниках, используют статистические методы для сопоставления распределения сигнала по нескольким датчикам. [6] Совсем недавно новый класс подходов использует сжатое зондирование для регуляризации проблемы оптимизации и восстановления изображений без полос. [7] [1] [8] Во многих случаях эти де-полосатые изображения имеют мало или совсем не имеют артефактов, даже при низком отношении сигнал/шум. [1]
Ссылки
^ abc Шварц, Дж.; Цзян, И.; Бассим, Н.; Ховден, Р. (2019). «Удаление полос, царапин и завес с помощью невосстанавливаемого сжатого зондирования». Микроскопия и микроанализ . 25 (3): 705–710. arXiv : 1901.08001 . Bibcode : 2019MiMic..25..705S. doi : 10.1017/S1431927619000254. PMID 30867078. S2CID 59158809.
^ Чен, SW; Пеллекер, JL (2011). "DeStripe: основанный на частоте алгоритм для удаления полосовых шумов из изображений АСМ". BMC Structural Biology . 11 : 7. doi : 10.1186/1472-6807-11-7 . PMC 3749244. PMID 21281524 .
^ Liang, X.; Zang, Y.; Dong, D.; Zhang, L.; Fang, M.; Arranz, A.; Ripoll, J.; Hui, H.; Tian, J. (2016). «Устранение артефактов полос на основе неподвыборочного контурного преобразования для флуоресцентной микроскопии светового листа». Журнал биомедицинской оптики . 21 (10): 106005–106010. Bibcode : 2016JBO....21j6005L. doi : 10.1117/1.jbo.21.10.106005 . PMID 27784051.
^ Ракватин, П.; Такеучи, В.; Ясуока, И. (2007). «Подавление шума полос в данных MODIS путем объединения сопоставления гистограмм с фасетным фильтром». Труды IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 45 (6): 1844–1856. Bibcode : 2007ITGRS..45.1844R. doi : 10.1109/tgrs.2007.895841. S2CID 9046902.
^ Chen, J.; Shao, Y; Guo, H.; Wang, W.; Zhu, B. (2003). «Удаление данных CMODIS с помощью фильтрации мощности». IEEE Trans Geosci Remote Sens . 41 (9): 2119–2124. Bibcode : 2003ITGRS..41.2119C. doi : 10.1109/tgrs.2003.817206.
^ Гадалла, FL; Чиллаг, F; Смит, EJM (2010). «Разделение многосенсорных изображений с сопоставлением моментов». Int J Remote Sens . 21 (12): 2505–2511. doi :10.1080/01431160050030592. S2CID 128408378.
^ Fitschen, JH; Ma, J; Schuff, S. (2017). «Устранение эффектов затенения с помощью вариационной модели с направленными прямыми различиями». Comput Vis Image Underst . 155 : 24–32. arXiv : 1507.00112 . doi :10.1016/j.cviu.2016.12.008. S2CID 5224151.
^ Bouali, Marouan; Ladjal, Saïd (август 2011 г.). «К оптимальному распределению данных MODIS с использованием однонаправленной вариационной модели». Труды IEEE по геонауке и дистанционному зондированию . 49 (8): 2924–2935. Bibcode : 2011ITGRS..49.2924B. doi : 10.1109/TGRS.2011.2119399. ISSN 0196-2892. S2CID 14902535.
