Görüntü yok etme - Image destriping

Görüntü yok etme görüntü ve videolardan şeritleri veya çizgileri kaldırma işlemidir. Bu eserler, bilimsel görüntülemede bir dizi alanı rahatsız eder. atomik kuvvet mikroskopisi,[1] hafif levha Floresan mikroskobu,[2] ve gezegen uydu görüntüsü.[3]

En genel görüntü işleme şerit yapılarını azaltma teknikleri ile Fourier filtreleme.[4] Ne yazık ki, filtreleme yöntemleri, yararlı görüntü verilerini değiştirme veya bastırma riski taşır. Gezegensel uydularda çoklu sensör görüntüleme sistemleri için geliştirilen yöntemler, birden fazla sensör arasında sinyal dağılımını eşleştirmek için istatistiksel tabanlı yöntemler kullanır.[5] Daha yakın zamanlarda, yeni bir yaklaşımlar sınıfı, sıkıştırılmış algılama, bir optimizasyon problemini düzenlemek ve şeritsiz görüntüleri kurtarmak için.[6][7][8] Çoğu durumda, bu dağınık görüntülerin düşük sinyal / gürültü oranlarında bile çok az veya hiç eseri yoktur.[7]

Referanslar

  1. ^ Chen, S. W .; Pellequer, J.L. (2011). "DeStripe: AFM görüntülerinden şerit seslerini gidermek için frekans tabanlı algoritma". BMC Yapısal Biyoloji. 11: 7. doi:10.1186/1472-6807-11-7. PMC  3749244. PMID  21281524.
  2. ^ Liang, X .; Zang, Y .; Dong, D .; Zhang, L .; Fang, M .; Arranz, A .; Ripoll, J .; Hui, H .; Tian, ​​J. (2016). "Hafif tabaka floresan mikroskobu için alt örneklenmemiş konturlet dönüşümüne dayalı şerit artefakt eliminasyonu". Biyomedikal Optik Dergisi. 21 (10): 106005–106010. Bibcode:2016JBO .... 21j6005L. doi:10.1117 / 1.jbo.21.10.106005. PMID  27784051.
  3. ^ Rakwatin, P .; Takeuchi, W .; Yasuoka, Y. (2007). "Histogram Eşleştirmeyi Faset Filtresi ile Birleştirerek MODIS Verilerinde Şerit Gürültüsü Azaltma". Yerbilimi ve Uzaktan Algılama Üzerine IEEE İşlemleri. 45 (6): 1844–1856. Bibcode:2007ITGRS..45.1844R. doi:10.1109 / tgrs.2007.895841.
  4. ^ Chen, J .; Shao, Y; Guo, H .; Wang, W .; Zhu, B. (2003). "Güç filtrelemeyle CMODIS verilerini hedefleme". IEEE Trans Geosci Uzaktan Algılama. 41 (9): 2119–2124. Bibcode:2003ITGRS..41.2119C. doi:10.1109 / tgrs.2003.817206.
  5. ^ Gadallah, F.L .; Csillag, F; Smith, E.J.M. (2010). "Moment eşleşmeli çok sensörlü görüntüleri yok etme". Int J Remote Sens. 21 (12): 2505–2511. doi:10.1080/01431160050030592.
  6. ^ Fitschen, J.H .; Ma, J; Schuff, S. (2017). "Yönsel ileri farklılıklara sahip değişken bir modelle perdeleme etkilerinin ortadan kaldırılması". Comput Vis Görüntü Underst. 155: 24–32. arXiv:1507.00112. doi:10.1016 / j.cviu.2016.12.008.
  7. ^ a b Schwartz, J .; Jiang, Y; Bassim, N .; Hovden, R. (2019). "Kurtarılamaz Sıkıştırılmış Algılama ile Çizgileri, Çizikleri ve Perdeleri Çıkarma". Mikroskopi ve Mikroanaliz. 25 (3): 705–710. arXiv:1901.08001. Bibcode:2019MiMic..25..705S. doi:10.1017 / S1431927619000254. PMID  30867078.
  8. ^ Bouali, Marouan; Ladjal, Saïd (Ağustos 2011). "Tek Yönlü Varyasyonel Model Kullanarak MODIS Verilerinin Optimal Hedefine Doğru". Yerbilimi ve Uzaktan Algılama Üzerine IEEE İşlemleri. 49 (8): 2924–2935. Bibcode:2011ITGRS..49.2924B. doi:10.1109 / TGRS.2011.2119399. ISSN  0196-2892.