質問:
太陽/惑星画像の「品質」を計算するためにどのような方法が使用されますか?
Jeremy
2014-02-18 04:45:48 UTC
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PIPP、Registax、Avistackなどで実行されるような、画像の相対的な品質を計算するために使用されるアルゴリズムはどのようなものですか?

このようなアプリケーションは、惑星または太陽の画像を撮影し、積み重ねてシャープにする前に、オプションで最適な画像を選択できます。アルゴリズムによって選択された画像を確認するときに、選択しなかった画像が表示されることがあります。これは、画像のランク付けまたはグレーディングにどの方法が採用されているかについての私の好奇心を刺激しました。概念を理解するための入門書を少し付けて、そのようなアルゴリズムがどのように改善されるかについて考えたいと思います...

1 回答:
#1
+3
Jeremy
2014-02-19 07:05:26 UTC
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もう少し調べてみると、いくつかのバリエーションが導き出される基本原則は、隣接するピクセル間の差の2乗の合計を取り、スコアを取得することであることがわかりました。

原則として、高品質の画像では隣接するピクセル値に大きな違いが生じる可能性が高くなります。つまり、ピクセルごとに大きな変動が生じる可能性がありますが、低品質の画像ではそれらが一緒に「ぼやけた」ので、同様の価値のある隣接するピクセル。したがって、隣接するピクセルの差の2乗を取り、それらを合計すると、高品質の画像は大幅に高いスコアまたは合計を示します。

これを以下の簡単な例で示します。しかし、私は「隣接するピクセル」の意味を特定の方法で解釈しています。私が間違っている場合は、誰かが教えてくれ、この答えを適切に修正できることを願っています。

画像を作成していると想像してください。小さな16ピクセルカメラのフレームを正確に埋めるオブジェクト。このオブジェクトの真ん中には非常に暗い正方形があり、偶然にもカメラの中央の4ピクセルを正確に埋めています。このオブジェクトの見え方が完璧な場合、カメラは明るいピクセルごとに255の値で、暗いピクセルごとに0の値で露光されます。A perfect image of our target object

これが隣接するピクセル間の差異が計算されます(斜めではなく、水平方向と垂直方向の差異のみを想定しています):Differences between adjacent pixels

ただし、カメラの動きや視界不良により、光がピクセルの場合、隣接するピクセル間の差の計算は異なります。Differences between adjacent pixels when the image is blurred

最初の(完全な)画像のスコア、つまり差の2乗の合計は 520200です。

ぼやけた画像のスコアは 304200 です。したがって、隣接するピクセル間の差の2乗の合計は、最初の画像の方が優れていることを示しています。

この戦略は明らかに完璧ではありません。隣接するピクセル間の差が大きいため、画像が優れているほどスコアが高くなると推定されますが、これは仮定です。

差の二乗は、大きな差に大きな重みを与えることを目的としていますが、PIPPが基本的なアルゴリズムを変更して、より鮮明なコントラストにさらに大きな重みを与えるというコメントをPIPPサポートWebサイトで見つけました。コントラストの低い変化に対する変化-したがって、違いを二乗するだけでは不十分な場合があります。

この品質測定戦略は、センサー上のオブジェクトのサイズが小さい場合は機能しないようで、明るい場合や露出オーバーの場合もあります。上記の方法では、実際に優れているフレームよりもぼやけたフレームや汚れたフレームを選択できます。この場合、フレームの値のヒストグラムを調べて、ピークの高いフレームを選択する戦略により、適切な「最高品質」のフレームをより適切に選択できる可能性があります。ヒストグラムでは、より広い範囲のピクセル値に光を分散させるのではなく、より狭い範囲でピクセル値を共有するフレームの数が多くなることを前提としています。

代替の品質測定戦略は単純に合計されます。画像内のすべてのピクセルの値。スコアが高いほど、センサーに到達する光が多いことを示します。これは、(たとえば)邪魔になる雲が少ないことを意味します。

好奇心から、画像のソースは何ですか?ちなみに素晴らしい答えです!
@called2voyage中央にテキストを含む色付きのセルを作成する最も簡単な方法として、Excelを使用して自分で画像を作成しました。 Thx、そして賛成してください。


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