在这种情况下,下图显示了在其边缘检测到的彩色条纹。
我在高光谱图像上遇到了同样的困难,所以我正在寻找一种好的算法来校正高光谱图像的色差。我知道 RGB 图像有几种算法,但似乎很难将其中任何一种算法扩展到高光谱图像。
在这种情况下,下图显示了在其边缘检测到的彩色条纹。
我在高光谱图像上遇到了同样的困难,所以我正在寻找一种好的算法来校正高光谱图像的色差。我知道 RGB 图像有几种算法,但似乎很难将其中任何一种算法扩展到高光谱图像。
在处理过实验装置的高光谱图像后,我知道很难修复这些小细节。
我的小组修复对齐和色差的最佳方法是使用校准图像:拍摄一张您知道结果应该如何的简单照片,然后对以后拍摄的每张照片使用相同的校正。
我想一个简单的例子是在黑色背景上拍摄一个小白点的照片。每个未对齐的颜色都会在不同的位置创建一个彩色点。然后,您会找到将所有这些彩色点重新组合在一起所需的数学运算,从而创建一个白色的点(它可能是与颜色相关的幅度的平移)。
如果这种转变在图片之间总是相同的,您可以在您的数据缩减代码中实现它。如果没有,您必须在拍摄每张照片之前拍摄一张校准照片。
如果你幸运的话,这将是一个翻译。如果不是,则转换可能还取决于您在图片中的位置。在这种情况下,请使用白点网格。