シンプルで効果的な縞ノイズ除去アルゴリズム

背景の縞模様のノイズ

センサーの違いによって生じる固定パターン ノイズに加えて、赤外線画像には別のタイプのストライプ ノイズが存在します。これは、IRFPA の異なる列に配置されたセンサーが異なる読み出しを使用するため、IRFPA の読み出し回路の違いによって引き起こされます。読み出し回路のバイアス電圧の違いにより、赤外画像上に交互に現れる明暗の縞、つまり縞ノイズが発生します [1]。

統計に基づいたストライプ除去

具体的な手順は次のとおりです [2]。

① 画像の各列の平均を計算し、列平均データ (1 行) を取得します。

② 列平均データ (1 つの数値) の平均値を計算し、列平均データから平均値を減算して修正データ (1 行) を取得します。

③ 画像内の各ピクセル行が補正データからポイントごとに減算されます。

④ スジ除去画像を取得します。

上記の方法で画像を処理すると、画像の縞模様はある程度改善されましたが、依然として問題はあり、計算が簡単でリソースの消費が少ないという利点があります。

テストプログラムのリンク:

https://github.com/AomanHao/ISP_Infrared_Image_Process/tree/main/Striped%20Noise%20Remove

参考文献:

1. 赤外線画像の縞ノイズ除去方法 – Sui Xiubao

2. 低コントラスト赤外線画像強調法 - Qi Fengmei

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転載: blog.csdn.net/Aoman_Hao/article/details/129596670