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Eliminierung von Streulicht in Bildern mittels zweidimensionaler anisotroper Gauß-Funktionsanpassung
Hintergrund Einführung
Die Eliminierung von Streulicht ist ein entscheidender Aspekt in der Forschung optischer Bildgebungssysteme. Streulicht äußert sich typischerweise als intensive Flecken mit einer räumlichen Ausdehnung, die deutlich größer ist als die Details des eigentlichen Messobjekts. Dies beeinträchtigt Bildkontrast, Homogenität sowie die nachfolgende radiometrische Kalibrierung und quantitative Analyse erheblich. In dieser Arbeit wird eine zweidimensionale anisotrope Gauß-Funktion zur Modellierung von Streulichtflecken verwendet, um eine Streulichtkorrektur im Bild zu erreichen.
Theoretische Methoden
Abbildung 1 zeigt das Streulichtphänomen, das bei der Bildgebung mit einer panchromatischen Kamera auftritt. Dessen Hauptmerkmale sind: ein heller, diffuser Fleck im zentralen Bereich; eine große Fläche von mehreren tausend Pixeln mit deutlichen niederfrequenten Verteilungseigenschaften; und Unterschiede im Streugrad in verschiedenen Richtungen. Aufgrund dieser räumlichen Eigenschaften wird in dieser Arbeit eine zweidimensionale anisotrope Gauß-Funktion zur Modellierung des Streulichtflecks verwendet.
Abbildung 1. Streulichtbild
Das zweidimensionale anisotrope Gaußsche Modell kann wie folgt dargestellt werden:
Dabei repräsentiert A die Amplitude des Speckles, x₀ und y₀ die Mittelpunkte des Speckles, σₓ und σᵧ dessen Diffusionsskala in x- bzw. y-Richtung und B den Hintergrundbias-Term. Bei Streulichtverteilungen mit komplexerer räumlicher Morphologie können mehrere zweidimensionale anisotrope Gauß-Funktionen überlagert werden, um die Verteilung zu beschreiben und so die Anpassungsgenauigkeit der tatsächlichen Speckle-Form zu verbessern.
Experimentelle Ergebnisse und Analyse
Die verwendeten experimentellen Daten waren panchromatische Kamerabilder, die unter Laborbedingungen mit einer Ulbricht-Kugel als gleichmäßiger Lichtquelle aufgenommen wurden. Die Originalbilder wiesen ein deutliches zentrales Speckle auf, was zu einer Verringerung der Gesamtbildhomogenität führte. Abbildung 2 zeigt das ursprüngliche Streulichtbild sowie die Ergebnisse der Streulichtabschätzung auf Basis einer zweidimensionalen anisotropen Gauß-Anpassung. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell die räumliche Morphologie und Intensitätsverteilung des Speckles effektiv charakterisieren kann.
Abbildung 2: Vergleich vor und nach der Streulichteliminierung
Nach der Streulichtentfernung wurde eine statistische Analyse verschiedener Bildmetriken durchgeführt (siehe Tabelle 1). Die Ergebnisse zeigen, dass die Hintergrundwelligkeit des Bildes nach der Streulichtkorrektur deutlich reduziert, die Überhelligkeit im zentralen Bereich effektiv unterdrückt und die Gesamthomogenität signifikant verbessert wird. Dies deutet darauf hin, dass die vorgeschlagene Methode, basierend auf zweidimensionaler anisotroper Gauß-Anpassung, großflächiges, gleichmäßiges Streulicht effektiv eliminieren kann, ohne auf ein Deep-Learning-Modell angewiesen zu sein.
Tabelle 1. Veränderungen verschiedener Parameter vor und nach der Streulichteliminierung