这是一张带有噪点的图片,想识别某种特征(比如特定形态的天体),极为困难。
现在谁有办法将这种东西处理好(发个算法哈)?
接下来有6个例子,是望远镜拍到的
有一种是多帧法 ,叠加多帧图片,如果是随机噪点,那么叠加后不一样的就去掉
这个就只能多次拍摄叠加,好像是高斯噪声,均值滤波可能有点用,但是最好是多张叠加
可以尝试一下使用中值滤波处理,LZ不妨发一些原始数据出来。大家都可以跑一下算法看看。
引用iamapighhh发表于13楼的内容按我目前的理解,普通照片没有记录相位信息,是没发超分辨率的。
没记得需要啊,就是普通的照片就行。超分辨率算法有很多种,也有基于深度学习的
没记得需要啊,就是普通的照片就行。超分辨率算法有很多种,也有基于深度学习的
学习了,刚知道还有基于机器学习的超分辨率算法。
我认为分辨率不足造成的信息损失没法通过任何后处理算法弥补回来。超分辨率技术要突破衍射极限,要有别的信息通路的。
引用iamapighhh发表于15楼的内容学习了,刚知道还有基于机器学习的超分辨率算法。我认为分辨率不足造成的信息损失没法通过任何后处理算法弥...
但不可否认的是为了弥补成像硬件的不足,目前超分辨率算法确实已经得到不少应用,也有很多研究。可以看看综述。
个人认为在这种对实时性要求不高情境下,基于多张图像的超分辨重建还是很有希望的
这个主要是给psp做一个自动判断程序 希望成功率90%
高频噪点图像我记得算法书上有个很典型的例子
采用的是:傅立叶变换->低通滤波->逆傅立叶变换
按照示例图像来看,效果很好。
不需要处理。望远镜接摄像头作为终端拍视频,然后用registax叠加成图就行了。
能多帧叠加就多帧叠加。如果只有单帧的,那可以试试用GAN脑补出来。。。
PS的磨皮教程了解下?PS有很多种磨皮的方法,即使同一方法也可以用不同的参数处理出不同的效果来,楼主可以多试试。
比如:
时段 | 个数 |
---|---|
{{f.startingTime}}点 - {{f.endTime}}点 | {{f.fileCount}} |
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