图像编辑与图像处理
图像编辑通常被认为是图像处理，这是ljdmf的内涵。 图像编辑是关于用某种方法改变图像。 可以说是操作那个吧。 但是，“我拍了从我的钓鱼之旅得到的照片”可能只会让你联想到把捕获的min鱼作为奖品，增加饱和度和对比度。 相对而言，图像处理是从噪音中提取信息。 图像处理是图像增强的科学，包括照片编辑。 两者都可以用于增强图像，并提取隐藏的信息，但图像处理是指从嘈杂的场景中提取信息。 图像处理通常将图像方程和算法应用于数据，以便于检测数据。 图像处理是Adimec用于生成真正准确的图像，消除系统缺陷和瑕疵，使场景图像准确。
让我们来看看Adimec采取的一些图像处理步骤。 是为了在不泄露独自信息的情况下正确理解发生了什么。
缺陷像素校正
首先，从缺陷像素的修正开始吧。 由于与宇宙线的相互作用，所有的传感器都有缺陷，并且会随着时间的推移而发展。 一般来说，虽然缺陷像素不是灭点，但是产生比均匀图像场景中的相邻像素高得多或低的视频电平的像素是暗或亮的。 缺陷像素校正以不同的方式在均匀场景(亮或暗)中对过高像素和过低像素之间进行插值，从而对像素进行平均。 25Mpix的图像很难看到单个缺陷像素，但也可能存在于集群内。 如果在单个像素或像素集群中查找信息，则不希望信号失真，因为响应失败并与周围的人同步。 它会给你错误的信号。 当然，你不需要在你的图像中属于任何黑暗或耀斑。 因此，Adimec将缺陷像素校正应用于生产中识别到的像素，以解决这些问题。 随时发现其他缺陷像素时，可以使用提供的工具自行修正缺陷像素。
低频平场校正LF-FFC
其次是低频平场校正(LF-FFC )，用于校正图像场景的光学阴影和照明阴影。 看看根据光学原理在图像的角落里产生影子的样子吧。 查看下图1中的左图，图像的角落明显变暗，但在图1中的右图中，可以看到来自同一场景和同一照明的非常好的均匀图像。 这种情况下的“设备”只是白纸，所以影子不是真实的信息而是神器。
图1 :左侧未应用LF-FFC。 正确地应用LF-FFC。
发生了什么事？ 发生了LF-FFC。 为了更好地理解发生了什么，让我们看看图像片段发生了什么。 图2显示了图1中两个图像的截面。 表示从角落到角落，也就是有无LF-FFC。 可以清楚地看到图像的角落被抬起到中心的水平面上变平了。 可以修改的特征必须像上面的图像那样缓慢变化，所以频率很低。 这同样适用于图像场景，如图3所示。
图2 :从图1的2个图像显示在对角线截面上看到的LF-FFC的影响。
图3 :显示场景中阴影效果的(左)和使用LF-FFC进行校正的方法)右。 请注意，场景中的组件没有失去明显的对比度。
基于像素的平面场校正和基于列的平面场校正也是如此。 平整均匀的图像，并将校正应用于感兴趣的图像场景，但基于更高的频率。 虽然不是烟或镜子，但它是独一无二的。 以前有关于颜色再现精度的博客和Adimec照相机。 只要检视影像，「马赛克滤镜阵列」中的「相机色彩处理」就会显示处理后的影像更接近现实。 未经过图像处理的图像看起来有粒状感、条纹、阴影、颜色偏差。 我们依靠图像处理为我们提供真实准确的图像，将数据从表示场景的噪声中去除