Può essere !!!
Bravo Attrito; io non ci avevo pensato.
Di seguito trovate le immagini elaborate con il metodo che vi ho esposto nel mio post precedente. Descrivo un attimo la tecnica:
"L’Analisi delle Componenti Principali è un metodo di elaborazione che usa una trasformazione lineare per traslare e ruotare bande multispettrali in un nuovo sistema di coordinate. Questa trasformazione è anche chiamata Karhunen-Loève, o Hotelling Transform. Questa tecnica è usata per decorrelare dati e massimizzare il contenuto informativo in un numero ridotto di elementi caratteristici...........
.......Nel caso di immagini multispettrali e iperspettrali, l’informazione utile all’interno delle componenti principali è associata ad autovalori grandi; mentre il rumore viene isolato nelle ultime componenti associate ad autovalori piccoli. Perciò, l’analisi delle componenti principali permette di determinare le informazioni utili insite nel dato, separandole dalle componenti inutili di rumore."
Ho evitato di riportare formule matematiche poco comprensibili. Quello che vi riporto di seguito sono tre immagini (componente principale 1, 2 e 3) in cui le informazioni utili si trovano nella prima componente principale e le informazioni sul rumore e gli artefatti sull'ultima componente principale.
Come potrete vedere il fenomeno è "reale" perchè è presente nella 1 e nella 2 componente principale (non è associata al rumore).
La soluzione, quindi, potrebbe essere quella riportata da attrito.
Saluti
Paolo
PC1
PC2
PC3
