공간 프로브 이미지에서 아티팩트 제거

이것은 Juno 우주선이 최근에 찍은 목성의 사진입니다. 속도가 빨라지면 우리는 잃어 버렸지 만 다행히도 우리는 햇볕에 빠지지 않을 것입니다.

남미 대륙이 왼쪽에 있다고 생각합니다.

그러나 이미지 전체에 존재하는 희미한 파란색 막대 인 이미지 전체에 일종의 인공물이 있음을 알 수 있습니다. 그 원인이 무엇인지 궁금합니다.

그래도 내가 정말로 알고 싶은 것은,이 인공물을 제거하기 위해 인간을 괴롭히는 이미지 처리 기술은 무엇입니까?

풀 컬러 이미지에서 밴드 아티팩트로 색조 이동 및 채도 이동이 있습니다. 컬러 이미지를 그레이 스케일로 변환하면 여전히 아티팩트가 있지만 덜 눈에 띄는 이미지가 생성됩니다.

아티팩트를 수정하려고 시도 할 수있는 "이미지 인 페팅"알고리즘이 있지만 영향을받는 영역을 먼저 분리하는 데 도움이됩니다. 유물 식별에 대한 몇 가지 생각은 다음과 같습니다.

• Hough 또는 RANSAC 라인 실행은 이미지의 가로 및 세로 라인에 적합합니다. 자연스러운 장면, 특히 지구 장면에서는 실제 지형지 물에 해당하는 가로 또는 세로 선이있는 것이 이상합니다. 운 하나 큰 구조물과 같은 우주에서 보이는 구조물조차도 구불 구불 한 경향이 있습니다.
• 원본 컬러 이미지에서 회색조 이미지를 빼는 이미지 감산 형태를 사용해보십시오. 아티팩트는 그레이 스케일과 유사하고 채도가 낮아서 색조 및 채도 차이 영역을 감지 할 수 있어야합니다. 이 작업을 위해 HSV 공간에서 작업하는 것이 좋습니다. 수직 방향으로 알고리즘을 실행하여 결과 (컬러 HSV-회색 HSV) 이미지에서 피크 또는 밸리를 찾습니다.
• 색조 및 채도의 행 단위 누적 변화를 테스트합니다. N 행에서 N + 1 행까지 동일한 X 픽셀은 일반적으로 H, S 또는 V에서 크게 변하지 않습니다. 그러나 이슈 직전의 행과 이슈의 행 사이에는 큰 차이가 있습니다. 차이는 각 픽셀의 H와 S 차이의 제곱 평균 제곱만큼이나 단순하거나 차이의 합만큼 단순 할 수 있습니다. 또는 무엇이든. 간단하고 작동하는 메트릭을 선택하십시오.
• 원본 원본 이미지를 다시 확인하여 수평 아티팩트가 이미지 왼쪽의 검은 색 영역으로 확장되는지 확인하십시오. 다운로드 한 이미지의 사본에서 아티팩트가 검은 색 영역으로 확장되지 않은 것으로 보입니다.

JunoCam의 사양은 다음과 같습니다. http://en.wikipedia.org/wiki/JunoCam

"이 카메라는 1600 x 1200 픽셀의 컬러 이미징이 가능한 Kodak 이미지 센서 인 KODAK KAI-2020을 사용합니다. 컬러 이미징을 제공하기 위해 3 개의 필터로 18 x 3.4 도의 화각을 가지고 있습니다."

이 센서는 온화한 환경에서 지구상에서 사용될 때 이상한 인공물이없는 멋진 컬러 이미지를 제공해야합니다.

아티팩트가 왼쪽의 검은 색 영역으로 확장되지는 않았지만 동적 범위 / 창 문제 일 수 있습니다. 해당 픽셀의 전하에 약간의 차이가있을 수 있지만 차이는 0으로 잘립니다.

내 생각에 이것은 이미지 행이 덤프 될 때 이것이 읽기 문제라는 것입니다. 구형 아날로그 카메라를 사용하면 EM 간섭과 관련된 모든 종류의 미친 유물을 볼 수 있습니다. 일반적으로 걱정할 필요가없는 디지털 카메라를 사용하면 현지화 된 일부 EM 이벤트가 특정 행에만 영향을 줄 수 있습니다.

밴드 아티팩트의 상단을 확대하면 불포화 레인보우 아티팩트가 표시됩니다. 이웃보다 밝은 두 개의 인접하지 않은 행도 있습니다.

아티팩트가 이미지의 가로 줄과 잘 정렬되어 있기 때문에 문제는 렌즈, 컬러 필터, 플레어 링 또는 이와 유사한 문제보다는 내부 전자 장치 문제입니다. 특히 강력한 EM 이벤트로 카메라가 손상되지 않는 한 인공물은 거의 발생하지 않을 것입니다.