Datenassimilation, um Bilder zu korrigieren

Question

Ich versuche einige Bilder zu korrigieren.

Das Bild ist eine Zusammensetzung von verschiedenen Luftbildern, die unter weniger als idealen Lichtbedingungen gesammelt wurden und daher, wenn sie mosaikartig sind, gibt es einen merklichen Unterschied zwischen ihnen, d. H. Einen dunklen Streifen. Um das zu lösen, habe ich simuliert, wie das Bild aussehen soll - aber das ist nur eine Simulation und alle interessanten Informationen sind immer noch im Originalbild.

(nicht das beste Beispiel - aber glauben Sie mir, es braucht Korrektur)

Meine Frage ist, wie kann ich die Original-Bilder mit den simulierten Bildern korrigieren? Ich dachte, dass eine Datenassimilationstechnik zwar möglich ist, aber wenig Erfahrung damit hat, z. Verwenden eines 2d-Ensemble-Kalman-Filters.

Ich wäre im Idealfall in der Lage, dies in R oder Python zu tun.

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Hier ist eine größere Szene, die das Problem deutlich hervorhebt. Ich habe die Simulation für diesen Bereich noch nicht erstellt.

Answer 1

Das Papier

BROWN, Matthew; LOWE, David G. Automatisches Panorama-Bild-Stitching mit invarianten Funktionen. Internationale Zeitschrift für Computer Vision, 2007, 74.1: 59-73.

hat Abschnitt 6 über "Gain Compensation" und Abschnitt 7 über "Multi-Band Blending"; Vielleicht können sie auf Ihr Problem angewendet werden?

Die folgende Abbildung 5 ist aus dem obigen Papier:

OpenCV 3.1 eine gewisse Unterstützung für Exposure Compensation und Image Blenders hat.

Answer 2

Ich sehe dies als ein Problem der Shading-Korrektur. Das Bild wurde durch ein ungleichmäßiges Lichtfeld "korrumpiert" und sollte "abgeflacht" werden.

Aber Sie wissen nicht das Beleuchtungsfeld und Sie müssen es irgendwie rekonstruieren. Das erreichen Sie im Wesentlichen durch Tiefpassfilterung des Bildes (Gauß, Median, bilateral ...).

Dann multiplikative Korrektur anwenden. Die folgenden Bilder veranschaulichen den Vorgang.

Quelle Bild

Geglättete Beleuchtungsfeld

Korrigierte