ThunderCat: Сейчас использую бинаризацию(трешхолд) и проблема шума в каком-то смысле отпала.
Чтобы она вообще исчезла нужно рассчитать некий коэффициент, который будет показывать плотность белых пикселей на фрагменте. Т.к. если белых пикселей много (> ~50%) и они стоят в плотную к друг другу - это шум и на этот фрагмент алгоритм не будет обращать внимания.
Если белых пикселей мало и они стоят в плотную друг к другу - там можно говорить об отсутствии шума.
Если пикселей мало и они рассыпаны по всему фрагменту фотографии, то здесь можно судить о том, что там либо шум, либо фрагмент не представляет интереса.
Сейчас пытаюсь вывести как раз таки этот алгоритм, который скажем мне рассеяны пиксели по всему фрагменту или нет, вернее он выдаст некоторое число, которое позволит рассуждать о том, что пиксели либо сфокусированы по конкретным точкам, либо рассеяны по всему фрагменту.
Спасибо за ваш ответ, но вариант с фотошопом сразу отходит. По простой причине, что ежедневно с 1 камеры я получаю 1440 снимков. Решение должно быть полностью автономным.
На самом деле фотографии, что я привел - это максимально идеальные условия (чистое небо, без дождя, без снега, без облаков и прочего), таких фотографий < 10% за весь год. Большая часть фотографий содержит покрытие облаками примерно на 10-99%, зимой камеру заносит снегом, в другие времена года дождь, что представляет невозможным наблюдение за небом.
Поворот неба имеет гораздо меньший вклад. Учитывая деление фотографии на куски на чистом фрагменте получаем число в -3 степени. А на фрагментах, где есть шум получаем число порядка десять в -1 степени, что является критичным.