线扫描成像：从原始数据到精准影像的深度技术解析

本文详细阐述了使用线扫描相机捕获并处理图像的技术细节，尤其聚焦于火车等移动物体的影像数据。核心流程包括：首先，利用能量函数结合梯度信息，通过99th百分位能量阈值来精确检测包含移动物体的区域，有效过滤背景噪声和缓慢移动的干扰，如风吹动的树叶。

接着，文章深入探讨了速度估计算法。通过比对Bayer阵列中两个绿色通道的差异，并辅以子像素峰值插值和鲁棒样条拟合，实现了对移动物体速度的精确测量。这一方法解决了传统“目测估算”或简单固定扫描率带来的拉伸或压缩问题，尽管作者也指出当前方法仍有约10%的误差，并提出了使用SIFT或LightGlue等特征匹配技术进行优化的未来方向。

在重采样阶段，作者基于速度估计得到的样条函数，通过加权平均和Hann窗函数，有效地解决了传统方法中因丢弃大量数据或使用矩形窗口导致的锯齿状伪影和信息损失问题，实现了更高质量的影像重构。

此外，针对线扫描相机特有的垂直条纹问题，文章提出了一种基于线性回归和加权最小二乘的迭代模型拟合方法，以校正时域上的曝光不一致性，并提及了指数平滑作为一种简化的替代方案。在去噪方面，采用了基于块匹配（patch-based）的去噪器，通过搜索整行相似纹理块并进行加权平均，有效保留了细节，同时对比了其他去噪方法的优劣。

最后，文章还触及了颜色校准、偏斜校正（利用Hough变换）以及AI在代码实现中的应用经验，虽然AI在某些复杂算法实现上表现不佳，但在数据加载和API封装方面提供了有效帮助。整体而言，这是一份关于线扫描相机图像处理的深度技术报告，涵盖了从数据采集到最终影像优化的全流程。

Line scan camera image processing

I use my line scan camera to take cool pictures of trains and other stuff.

Daniel Lawrence Lu