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Destripado de imágenes

Eliminación de rayas de imágenes mediante el algoritmo de eliminación de rayas de Schwartz-Hovden. [1] Barra de escala de 2 μm.

La eliminación de rayas o rayas de imágenes es el proceso de eliminar rayas o rayas de imágenes y vídeos sin alterar la imagen o el vídeo original. Estos artefactos afectan a una variedad de campos de la obtención de imágenes científicas, entre ellos la microscopía de fuerza atómica , [2] la microscopía de fluorescencia de lámina de luz , [3] y la obtención de imágenes de satélites planetarios . [4]

Las técnicas de procesamiento de imágenes más comunes para reducir los artefactos de franjas son el filtrado de Fourier . [5] Desafortunadamente, los métodos de filtrado corren el riesgo de alterar o suprimir datos de imágenes útiles. Los métodos desarrollados para sistemas de imágenes de múltiples sensores en satélites planetarios utilizan métodos basados ​​en estadísticas para hacer coincidir la distribución de señales en múltiples sensores. [6] Más recientemente, una nueva clase de enfoques aprovecha la detección comprimida para regularizar un problema de optimización y recuperar imágenes sin franjas. [7] [1] [8] En muchos casos, estas imágenes sin franjas tienen pocos o ningún artefacto, incluso con bajas relaciones señal-ruido. [1]

Referencias

  1. ^ abc Schwartz, J.; Jiang, Y; Bassim, N.; Hovden, R. (2019). "Eliminación de rayas, rayones y efecto cortina con detección comprimida no recuperable". Microscopía y microanálisis . 25 (3): 705–710. arXiv : 1901.08001 . Código Bibliográfico :2019MiMic..25..705S. doi :10.1017/S1431927619000254. PMID  30867078. S2CID  59158809.
  2. ^ Chen, SW; Pellequer, JL (2011). "DeStripe: algoritmo basado en frecuencia para eliminar ruidos de franjas de imágenes AFM". BMC Structural Biology . 11 : 7. doi : 10.1186/1472-6807-11-7 . PMC 3749244 . PMID  21281524. 
  3. ^ Liang, X.; Zang, Y.; Dong, D.; Zhang, L.; Fang, M.; Arranz, A.; Ripoll, J.; Hui, H.; Tian, ​​J. (2016). "Eliminación de artefactos de franjas basada en la transformada de contornos no submuestreados para microscopía de fluorescencia de lámina de luz". Journal of Biomedical Optics . 21 (10): 106005–106010. Bibcode :2016JBO....21j6005L. doi : 10.1117/1.jbo.21.10.106005 . PMID  27784051.
  4. ^ Rakwatin, P.; Takeuchi, W.; Yasuoka, Y. (2007). "Reducción del ruido de franjas en datos MODIS mediante la combinación de coincidencia de histogramas con filtro de facetas". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 45 (6): 1844–1856. Bibcode :2007ITGRS..45.1844R. doi :10.1109/tgrs.2007.895841. S2CID  9046902.
  5. ^ Chen, J.; Shao, Y.; Guo, H.; Wang, W.; Zhu, B. (2003). "Eliminación de datos CMODIS mediante filtrado de potencia". IEEE Trans Geosci Remote Sens . 41 (9): 2119–2124. Código Bibliográfico :2003ITGRS..41.2119C. doi :10.1109/tgrs.2003.817206.
  6. ^ Gadallah, FL; Csillag, F; Smith, EJM (2010). "Destripamiento de imágenes multisensoriales con coincidencia de momentos". Int J Remote Sens . 21 (12): 2505–2511. doi :10.1080/01431160050030592. S2CID  128408378.
  7. ^ Fitschen, JH; Ma, J; Schuff, S. (2017). "Eliminación de efectos de cortina mediante un modelo variacional con diferencias direccionales hacia delante". Comput Vis Image Underst . 155 : 24–32. arXiv : 1507.00112 . doi :10.1016/j.cviu.2016.12.008. S2CID  5224151.
  8. ^ Bouali, Marouan; Ladjal, Saïd (agosto de 2011). "Hacia una desintegración óptima de datos MODIS utilizando un modelo variacional unidireccional". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 49 (8): 2924–2935. Bibcode :2011ITGRS..49.2924B. doi :10.1109/TGRS.2011.2119399. ISSN  0196-2892. S2CID  14902535.