Средства обработки и улучшения характеристик космических изображений
Среди наиболее часто используемых методов следует выделить:
1) повышение контраста — линейное, нелинейное и кусочнолинейное преобразование гистограммы;
2) эквализация гистограммы — перераспределение значений всех пикселей в пределах радиометрического диапазона.
Процедуры, предназначенные для улучшения визуального восприятия, можно условно разбить на два класса:
1) локальные преобразования, выполняющиеся для каждого отдельного пикселя независимо от его окружения;
2) «масочные» преобразования, выполняющиеся с учетом окружения каждого пикселя в заданном окне (маске).
Локальные преобразования предназначены преимущественно для того, чтобы сделать изображение более четким. Иногда это позволяет визуально обнаружить положение и границы интересующих аналитика объектов, слабо заметных на исходном изображении. В основе таких преобразований лежит анализ простейшей статистической характеристики изображения – гистограммы. Гистограмма распределения яркости — это функция распределения яркости G(k)=Nk/N, где N — общее количество пикселей изображения, Nk – число пикселей, имеющих яркость k, k ={0,1,…, K-1}, K − максимальное количество уровней яркости, соответствующее радиометрическому разрешению изображения.
Контрастное растяжение представляет собой локальное преобразование исходного изображения с использованием ряда параметрических законов. Преобразование приводит к расширению всего яркостного диапазона изображения или его части, что зрительно выражается в эффекте повышения контраста в соответствующем диапазоне значений яркости. Оно представляет собой определенный закон преобразования гистограммы изображения. При этом если на исходном изображении используются все отсчеты динамического диапазона изображения, то выходное изображение будет представлено подмножеством отсчетов полного яркостного диапазона, взятых с некоторым шагом, в общем случае переменным. Гистограмма нового изображения будет состоять из отдельных пиков, огибающая которых будет приблизительно соответствовать определенному закону распределения яркости.
|
|
|
Эквализация (выравнивание гистограммы). Эквализация также представляет собой преобразование, улучшающее зрительное восприятие изображения. Программа автоматически формирует закон (таблицу) преобразования таким образом, чтобы гистограмма выходного изображения удовлетворяла некоторому наперед заданному параметрическому виду. Существует ряд распространенных параметрических законов распределения яркости, обеспечивающих «наилучшее» зрительное восприятие тех или иных видов изображений.
|
|
|
Гауссово растяжение представляет собой преобразование распределения яркостей входного изображения путем аппроксимации нормальным законом распределения Гаусса (1): G(k)=N(m, s). Кривая плотности распределения Гаусса центрируется по среднему значению выходного диапазона яркости m=(2N-1-1)/2. Среднеквадратическое отклонение s является входным параметром данной аппроксимации.
Метод скользящего среднего. Это простейший линейный низкочастотный фильтр, выполняющий сглаживание изображения (подавление шума). Значение F(i, j) определяется как среднее значение яркости по всем элементам окна.
Фильтры обнаружения границ. Фильтрация с целью выделения границ основана на усилении перепадов яркости на исходном изображении путем линейной или нелинейной обработки. В результате получается новое изображение с подчеркнутыми границами. Один из наиболее простых способов выделения границ заключается в вычислении дискретных разностей, что аналогично непрерывному пространственному дифференцированию функции яркости изображения f(x, y). Данные способы относятся к линейным методам контрастирования. В нелинейных методах выделения границ используются нелинейные комбинации значений яркости пикселей изображения.
|
|
|
Геометрические преобразования
Географическая привязка — процесс приписывания пикселям изображения географических координат. Географическая привязка заключается только в прописывании информации о географических координатах в файле изображения.
Ректификация (трансформирование) — процесс преобразования изображения из одной системы координат в другую. Чаще всего она выполняется с использованием полиномов n-й степени.
Матрица трансформирования — это таблица коэффициентов взаимосвязи исходной сетки координат с расчетной, которая обычно аппроксимируется полиномами n-й степени.
Пересчет значений яркости пикселей при трансформировании изображения. При трансформировании изображения значения яркости пикселей должны быть пересчитаны в соответствии с их новыми 51 координатами. Существует три основных способа пересчета этих значений: метод ближайшего соседа, билинейная интерполяция и бикубическая свертка.
В методе ближайшего соседа пикселю с координатами (x,y), значение яркости которого в новой координатной сетке неизвестно, присваивается значение яркости, которое имеет ближайший к узлу новой сетки пиксель из исходной сетки. Такой метод чаще всего применяется при трансформировании уже классифицированных (индексных) изображений, где яркость пикселя соответствует индексу его тематического класса.
|
|
|
При билинейной интерполяции неизвестная яркость пикселя рассчитывается из предположения, что на локальном участке изображения яркость в зависимости от значения координат изменяется по линейному закону. Для пикселя r, расположенного в узле новой сетки относительно исходной, рассчитываются интерполяционные яркости по направлениям X и Y.
При бикубической свертке значение пикселя с координатами (Xr ,Yr ), рассчитывается по значениям пикселей внутри окна 4×4.
Дата добавления: 2021-07-19; просмотров: 92; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!