論文の概要: Efficient single image non-uniformity correction algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04457v1
- Date: Thu, 07 Nov 2024 06:04:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:38:44.390298
- Title: Efficient single image non-uniformity correction algorithm
- Title（参考訳）: 効率的な単画像非均一性補正アルゴリズム
- Authors: Yohann Tendero, Jerome Gilles, Stephane Landeau, Jean-Michel Morel,
- Abstract要約: 本稿では,非冷却赤外線画像の非均一性(NU)を補正する新しい手法を提案する。
この方法はリアルタイムであり、1ピクセルあたり2つの操作しか必要としない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.275492148692669
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- Abstract: This paper introduces a new way to correct the non-uniformity (NU) in uncooled infrared-type images. The main defect of these uncooled images is the lack of a column (resp. line) time-dependent cross-calibration, resulting in a strong column (resp. line) and time dependent noise. This problem can be considered as a 1D flicker of the columns inside each frame. Thus, classic movie deflickering algorithms can be adapted, to equalize the columns (resp. the lines). The proposed method therefore applies to the series formed by the columns of an infrared image a movie deflickering algorithm. The obtained single image method works on static images, and therefore requires no registration, no camera motion compensation, and no closed aperture sensor equalization. Thus, the method has only one camera dependent parameter, and is landscape independent. This simple method will be compared to a state of the art total variation single image correction on raw real and simulated images. The method is real time, requiring only two operations per pixel. It involves no test-pattern calibration and produces no "ghost artifacts".
- Abstract（参考訳）: 本稿では,非冷却赤外線画像の非均一性(NU)を補正する新しい手法を提案する。
これらの未冷却画像の主な欠点は、カラム(リプライライン)の時間依存性のクロスキャリブレーションの欠如であり、強いカラム(リプライライン)と時間依存性のノイズをもたらす。
この問題は各フレーム内の列の1次元フリッカと見なすことができる。
これにより、古典映画のデクリッカリングアルゴリズムを適用でき、コラムを等化することができる(リプライ)。
そこで,本提案手法は,映像デクリッカリングアルゴリズムを用いた赤外線画像の列によって形成されるシリーズに適用する。
得られた単一画像法は静止画像に作用するため、登録もカメラモーション補正も閉鎖開口センサの等化も不要である。
したがって、カメラ依存パラメータは1つしかなく、ランドスケープに依存しない。
この簡単な方法は、生の実画像とシミュレーション画像に対して、最先端のトータル変動画像補正と比較する。
この方法はリアルタイムであり、1ピクセルあたり2つの操作しか必要としない。
テストパターンのキャリブレーションを伴わず、"ゴーストアーティファクト"を生成しない。
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