Радиометрическая коррекция: Получение усиления и смещения
Радиометрическая коррекция – это важный шаг в обработке изображений, который позволяет компенсировать несовершенства датчика и получить более точные данные. Для ее выполнения используются изображения темного и плоского поля.
Темное поле (Dark Field) – это изображение, полученное с закрытым объективом камеры. Оно отражает внутренний шум датчика, возникающий из-за тепловых эффектов и электронного шума.
Плоское поле (Flat Field) – это изображение, полученное с равномерно освещенной поверхностью, например, белой доской. Оно отражает неравномерность отклика пикселей датчика, называемую “виньетированием”.
Получение усиления и смещения
- Считывание значений пикселей: Сначала необходимо получить среднее значение пикселей в каждом канале для изображений темного и плоского поля.
- Определение смещения: Среднее значение пикселей изображения темного поля используется в качестве смещения. Оно учитывает внутренний шум датчика.
- Определение усиления: Разница между средним значением пикселей в каждом канале изображения плоского поля и смещением дает усиление. Оно компенсирует неравномерность отклика пикселей датчика.
Пример кода (Python, OpenCV):
import cv2
import numpy as np
# Загрузка изображений
dark_image = cv2.imread("dark_field.jpg")
flat_image = cv2.imread("flat_field.jpg")
# Вычисление среднего значения пикселей
dark_mean = np.mean(dark_image, axis=(0, 1))
flat_mean = np.mean(flat_image, axis=(0, 1))
# Определение смещения и усиления
offset = dark_mean
gain = flat_mean - offset
# Вывод результатов
print("Смещение:", offset)
print("Усиление:", gain)
Применение усиления и смещения
Полученные значения усиления и смещения используются для коррекции входного изображения:
# Загрузка изображения для коррекции
input_image = cv2.imread("input_image.jpg")
# Применение коррекции
corrected_image = (input_image - offset) / gain
# Сохранение результата
cv2.imwrite("corrected_image.jpg", corrected_image)
Дополнительные замечания
- Для достижения наилучших результатов изображения темного и плоского поля должны быть получены с использованием тех же настроек камеры, что и изображение, которое будет корректироваться.
- Важно учитывать тип датчика и его характеристики при выборе метода радиометрической коррекции.
- Использование более сложных алгоритмов, таких как гамма-коррекция, может улучшить качество результатов.
Заключение
Радиометрическая коррекция – это важный шаг, который помогает устранить несовершенства датчика и получить более точную информацию из изображений. Правильное применение темного и плоского поля является ключом к получению качественных результатов.
