stringtranslate.com

Вычитание изображения

Вычитание изображений или вычитание пикселей или разностное изображение — это метод обработки изображений , при котором цифровое числовое значение одного пикселя или целого изображения вычитается из другого изображения, и из результата генерируется новое изображение. Это в основном делается по одной из двух причин — выравнивание неровных участков изображения, таких как половина изображения с тенью, или обнаружение изменений между двумя изображениями. [1] Этот метод может показать на изображении вещи, которые изменили положение, яркость, цвет или форму.

Чтобы этот метод работал, два изображения должны быть сначала пространственно выровнены для сопоставления характеристик между ними, а их фотометрические значения и функции рассеяния точек должны быть совместимы либо путем тщательной калибровки, либо путем постобработки (с использованием цветового картирования ). Сложность предварительной обработки, необходимой перед дифференциацией, зависит от типа изображения, но она необходима для обеспечения хорошего вычитания статических характеристик.

Это обычно используется в таких областях, как астрономия во временной области (известная в первую очередь как разностная визуализация ) для поиска объектов, которые колеблются в яркости или движутся. При автоматизированном поиске астероидов или объектов пояса Койпера цель перемещается и будет находиться в одном месте на одном изображении и в другом месте на опорном изображении, сделанном часом или днем ​​позже. Таким образом, алгоритмы обработки изображений могут заставить неподвижные звезды на заднем плане исчезнуть, оставив только цель. [2] Появились отдельные семейства методов вычитания астрономических изображений, работающих как в пространстве изображений [3] [4] , так и в частотном пространстве [5] [6] с различными компромиссами как в качестве вычитания, так и в вычислительных затратах. Эти алгоритмы лежат в основе почти всех современных (и будущих) транзиентных обзоров [7] [8] и могут позволить обнаруживать даже слабые сверхновые, встроенные в яркие галактики . Тем не менее, при астрономической съемке вокруг ярких, сложных источников остаются значительные «остатки», что требует дополнительных алгоритмических шагов для идентификации кандидатов (известных как классификация реальных и поддельных объектов).

Метрику Хатчинсона можно использовать для «измерения расхождения между двумя изображениями для использования в фрактальной обработке изображений ». [9] [10]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Домашняя страница HIPR2 на факультете информатики Эдинбургского университета
  2. ^ Процедура вычитания изображений для слабых астероидов Брюса Гэри
  3. ^ Alard, C.; Lupton, RH (1998-08-10). «Метод оптимального вычитания изображений». The Astrophysical Journal . 503 (1): 325–331. arXiv : astro-ph/9712287 . Bibcode : 1998ApJ...503..325A. doi : 10.1086/305984. ISSN  0004-637X. S2CID  15582577.
  4. ^ Bramich, DM (май 2008 г.). «Новый алгоритм анализа разностных изображений». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society: Letters . 386 (1): L77–L81. arXiv : 0802.1273 . Bibcode : 2008MNRAS.386L..77B. doi : 10.1111/j.1745-3933.2008.00464.x . ISSN  1745-3925. S2CID  14178876.
  5. ^ Zackay, Barak; Ofek, Eran O.; Gal-Yam, Avishay (2016-10-04). "Правильное вычитание изображений - оптимальное обнаружение транзиентов, фотометрия и проверка гипотез". The Astrophysical Journal . 830 (1): 27. arXiv : 1601.02655 . Bibcode :2016ApJ...830...27Z. doi : 10.3847/0004-637X/830/1/27 . ISSN  1538-4357.
  6. ^ Ху, Лэй; Ван, Лифан; Чэнь, Синчжуо; Ян, Цзявэнь (2022-09-01). «Вычитание изображений в пространстве Фурье». The Astrophysical Journal . 936 (2): 157. arXiv : 2109.09334 . Bibcode : 2022ApJ...936..157H. doi : 10.3847/1538-4357/ac7394 . ISSN  0004-637X.
  7. ^ Kessler, R.; Marriner, J.; Childress, M.; Covarrubias, R.; D'Andrea, CB; Finley, DA; Fischer, J.; Foley, RJ; Goldstein, D.; Gupta, RR; Kuehn, K.; Marcha, M.; Nichol, RC; Papadopoulos, A.; Sako, M. (2015-11-06). "The Difference Imaging Pipeline for the Transient Search in the Dark Energy Survey". The Astronomical Journal . 150 (6): 172. arXiv : 1507.05137 . Bibcode : 2015AJ....150..172K. doi : 10.1088/0004-6256/150/6/172. ISSN  1538-3881. S2CID  18310701.
  8. ^ Masci, Frank J.; Laher, Russ R.; Rusholme, Ben; Shupe, David L.; Groom, Steven; Surace, Jason; Jackson, Edward; Monkewitz, Serge; Beck, Ron; Flynn, David; Terek, Scott; Landry, Walter; Hacopians, Eugean; Desai, Vandana; Howell, Justin (2018-12-07). "The Zwicky Transient Facility: Data Processing, Products, and Archive". Publications of the Astronomical Society of the Pacific . 131 (995): 018003. arXiv : 1902.01872 . doi : 10.1088/1538-3873/aae8ac . ISSN  0004-6280. S2CID  119079815.
  9. ^ Эффективное вычисление метрики Хатчинсона между оцифрованными изображениями аннотация
  10. ^ МЕТРИКА ХАТЧИНСОНА В ФРАКТАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ДНК — ПОДХОД НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕЙ Архивировано 18 августа 2011 г. на Wayback Machine

Внешние ссылки


  • в
  • т
  • е
  • в
  • т
  • е