Separacja obiektów pierwszego planu od tła jest istotnym elementem przetwarzania obrazów cyfrowych. Etap ten jest kluczowy podczas segmentacji obrazu, detekcji oraz pomiaru jasności obiektów. Odpowiednie oddzielnie tła jest wykorzystywane w obrazowaniu w szeregu dziedzin, m.in. w biologii, medycynie czy astronomii.

W zależności od doboru wielkości obiektów pierwszego planu, metoda detekcji tła pozwala również efektywnie usuwać szum impulsowy powstały w wyniku generacji prądu ciemnego w obrębie pikseli lub kolizji cząstek promieniowania kosmicznego z powierzchnią czujnika obrazu. Jest to istotne zadanie, które pozwala na redukcję błędów grubych w fotometrii obserwowanych obiektów.

Kolejną funkcją estymatora tła jest usuwanie zaburzeń obrazu powstających w samym torze optycznym. Mowa tu o drobinach pyłu osiadających na powierzchni obiekty czy matrycy czujnika. Istotnym jest również możliwość redukcji wpływu winietowania, w wyniku którego powstają charakterystyczne pociemnienia na brzegach obrazu. Celem badawczym było stworzenie metody detekcji oraz interpolacji obiektów pierwszego planu w obrazie, tak aby możliwa była ekstrakcja tła. Algorytm powinien mieć możliwość doboru wielkości usuwanych obiektów oraz powinien być odporny na szum Gaussowski obecny w obrazach.

Rezultaty

W badaniach skupiono się na zdjęciach astronomicznych, w których do obiektów pierwszego planu można zaliczyć gwiazdy, galaktyki oraz wszelkiego rodzaju szum impulsowy. Posłużono się obrazami uzyskanymi z teleskopu Hubble’a, sondy rejestrującej wybuchy słoneczne SOHO, satelitów BRITE-PL oraz obrazami zarejestrowanymi przez realizatorów projektu. Stworzono również bazę obrazów o różnym poziomie skomplikowania tła wykorzystując generator powierzchni: Rough Surface Generator. Zaproponowany algorytm estymacji tła był dwuetapowy. W pierwszej części wykrywano możliwe piksele należące do elementów pierwszego planu, a w drugiej dokonywano ich interpolacji usuwając obiekty z obrazu. Do celów detekcji posłużono się zmodyfikowaną transformatę dystansową, wykorzystując gradienty jasności pomiędzy sąsiednimi pikselami. Z kolei, do celów usuwania obiektów posłużono się różnymi metodami interpolacji (liniową, kubiczną, opartą na krzywych spline, oraz biharmoniczną). Dokładność wykrywania tła sprawdzono na stworzonej wcześniej bazie obrazów symulowanych wykazując znaczną przewagę proponowanych rozwiązań w stosunku do innych popularnych technik estymacji tła. Dla celów poglądowych przedstawiono również wyniki filtrowania obrazów astronomicznych uzyskanych z wcześniej wymienionych źródeł.

autorzy:

Bogdan Smołka, Adam Popowicz

opracowano manuskrypt:

Popowicz, A., & Smolka, B. (2015). A method of complex background estimation in astronomical images. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 452(1), 809-823.