Яркостные преобразования цифровых снимков. Синтез цветного изображения.

Одно из основных направлений использования многозональных снимков - создание (синтез) цветных изображений для визуального дешифрирования. Чтобы получить такое изображение, из серии зональных снимков выбирают три, окрашивают их в красный (R-red), зеленый (G-green) и синий (B-blue)цвета и совмещают. Смешение этих цветов в разных соотношениях дает все многообразие оттенков на синтезированном снимке. Цвет каждого пиксела зависит от его яркости на соответствующих зональных снимках. Выбор съемочных зон для синтеза определяется задачами, которые нужно решить с помощью цветного изображения, а цветовая гамма подбирается таким образом, чтобы облегчить визуальное восприятие снимка. Например сочетание красной, зелено-желтой и сине-голубой зон, окрашенных в соответствующие им цвета (RGB:3,2,1), дает изображение в натуральных цветах, а в варианте RGB:4,5,7 растительность изображается оранжево-красным цветом, резко выделяясь среди других объектов.

Синтез цветных изображений

Яркостные преобразования цифровых снимков

Различные элементы земной поверхности - вода, растительность, почвы, - по-разному отражают солнечное излучение в разных зонах электромагнитного спектра. Графически это можно представить в виде кривых спектральной яркости, величины которой получают специальными измерениями на местности. Ход кривых меняется в зависимости от состояния объекта. Например, различаются кривые сухой и влажной почвы, водоемов с чистой и загрязненной водой, лесов в разное время года. На рисунке приведены примеры обобщенных кривых для типичных объектов Земли.

Взглянув на кривые спектральной яркости, можно выделить на них отрезки, важные для описания свойств объекта, например локальные максимумы в зеленой и ближней инфракрасной области спектра у растительности, определить участки спектра, в которых различия яркости разных объектов наиболее существенны.

Опираясь на кривые спектральной яркости, планируют, в каких участках спектра целесообразно производить съемку поверхности Земли.

Если выполнить аэро- или космическую съемку местности одновременно в нескольких таких зонах спектра и по серии зональных снимков измерить яркости изобразившихся объектов, можно получить аналоги кривых спектральной яркости - так называемые спектральные образы объектов. На приведенном ниже рисунке вы можете увидеть спектральные образы объектов вблизи университетского городка.

Зная различия в спектральных образах, можно целенаправленно подбирать снимки в тех зонах, где эти различия помогут дешифрированию нужных элементов земной поверхности. Обоснованный выбор зональных снимков необходим и для синтеза цветных изображений.

Яркостные преобразования цифровых изображений часто называют гистограммными, так как при этом, во-первых, изменяется гистограмма изображения, во-вторых, вид функции преобразования (параметры преобразования) часто определяются адаптивно, на основании ранее собранной гистограммы исходного изображения.

Гистограмма характеризует частоту встречаемости на изображении пикселов одинаковой яркости.

Элементы гистограммы Hist[i] содержат целые значения, равные количеству пикселов изображения, яркость которых равна значению i. Визуально гистограмма обычно отображается как обычный график одномерной функции. Гистограмма позволяет оценить и необходимым образом изменить яркость изображения, его контраст, площадь изображения, которую занимают светлые, темные и другие яркостные элементы, и, наконец, определить, где на плоскости изображения находятся отдельные области (объекты), соответствующие тем или иным диапазонам значений яркости.