フルカラー画像からバンドアーチファクトへの色相シフトと彩度シフトの両方があります。カラー画像をグレースケールに変換すると、まだアーティファクトがある画像が生成されますが、目立ちません。
アーティファクトを修正しようとする「画像修復」アルゴリズムがありますが、最初に影響を受ける領域を分離するのに役立ちます。アーティファクトの特定に関するいくつかの考えを次に示します。
- HoughまたはRANSACラインフィットを画像の水平線と垂直線に適合させます。自然のシーン、特に地球のシーンでは、実際の地物に対応する水平線または垂直線があるのは奇妙です。運河や大きな建造物など、宇宙から見える構造物も蛇行する傾向があります。
- 元のカラー画像からグレースケール画像を減算する画像減算の形式を試してください。アーティファクトはグレースケールのようになり、彩度が低下するため、色相と彩度の違いの領域を検出できるはずです。この操作ではHSVスペースで作業することをお勧めします。アルゴリズムを垂直方向に実行して、結果の(カラーHSV-グレーHSV)画像のピークまたは谷を探します。
- 色相と彩度の行ごとの累積変化をテストします。行Nから行N + 1まで、同じXピクセルは通常、H、S、またはVであまり変化しません。ただし、アーティファクトの直前の行とアーティファクトの行の間に大きな違いがあることに注意してください。差は、各ピクセルでのHとSの差の二乗平均平方根、または単に差の合計と同じくらい単純かもしれません。または何でも。シンプルで機能するメトリックを選択します。
- 元の生の画像を再確認して、水平アーチファクトが画像の左側にある黒い領域のスペースに広がっているかどうかを確認します。ダウンロードした画像のコピーでは、アーティファクトが黒い領域に広がっていないようです。
JunoCamの仕様は次のとおりです。http:
//en.wikipedia.org/wiki/JunoCam
「このカメラは、1600 x 1200ピクセルでカラーイメージングが可能なコダックイメージセンサー、KODAK KAI-2020を使用しています。視野は18 x 3.4度で、3つのフィルターでカラーイメージングを提供します。」
そのセンサーは、地球上で穏やかな状況で使用した場合、奇妙なアーティファクトのない素敵なカラー画像を提供するはずです。
アーティファクトは左側のスペースの黒い領域にまでは広がっていないように見えますが、これはダイナミックレンジ/ウィンドウ処理の問題である可能性があります。これらのピクセルの電荷には多少の違いがあるかもしれませんが、おそらくその違いはゼロにクリップされます。
私の推測では、画像の行がダンプされるため、これは読み出しの問題です。古いアナログカメラでは、EM干渉に関連するあらゆる種類の狂気のアーティファクトを見ることができました。通常はそれほど心配する必要のないデジタルカメラでは、1つの可能性として、特定の行だけに何らかの影響を与えた、ローカライズされた短いEMイベントが発生した可能性があります。
バンドアーティファクトの上部を拡大すると、彩度の低いレインボーアーティファクトが表示されます。隣接していない行も2つあり、隣接する行よりも明るくなっています。
アーチファクトが画像の水平方向の行と非常にうまく整列しているので、問題はレンズ、カラーフィルター、フレアリングなどの問題ではなく、内部の電子機器の問題であると思います。特に強力なEMイベントによってカメラが損傷しない限り、アーティファクトはまれにしか発生しないと思います。