ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 13.09.2020
Просмотров: 511
Скачиваний: 5
Задачей преобразования изображения является представление данной информации в более выразительном виде, чтобы облегчить ее наиболее полное извлечение.
В настоящее время для преобразования используют методы: фотографические, электронные, цифровые, иногда комплексируя их.
Преобразование снимка сводится к получению нового изображения с заданными свойствами.
Преобразование изображения не добавляет новой информации, а только приводит ее к виду, удобному для дальнейшего использования.
Виды преобразования аэрокосмического изображения: контратипирование, увеличение, синтезирование, квантование, фильтрация.
Контратипирование. Обычно для дешифрирования используют не оригинальные снимки – негативы, а их контратипы. Всякий процесс контратипирования связан с потерей информации, тем большей, чем выше разрешающая способность сигнала. При контратипировании качество снимков ухудшается в 1,5 – 2 раза. Это связано, прежде всего, с изготовлением отпечатков на фотобумаге, изобразительные возможности которой ниже, чем фотоматериала на прозрачной подложке.
В процессе изготовления контратипов возможно некоторое преднамеренное преобразование изображений и изготовление снимков, наиболее подходящих для дешифрирования тех или иных объектов.
Например, при печати возможно уменьшение или усиление контраста изображения. Это осуществляется на электронно-копировальном приборе.
Увеличение. Наиболее распространенный вид преобразования снимков – их увеличение. В связи с тем, что разрешающая способность фотоматериалов гораздо выше, чем глаза, необходимо их увеличение.
Например, если разрешающая способность снимка составляет 10-40 мм-1 , его необходимо увеличить в 2-8 раз. Только в этом случае можно извлечь всю информацию, содержащуюся в снимке.
Увеличение до нескольких десятков аз приведет к появлению зернистости фотоизображения, которая усложняет процесс дешифрирования.
Синтезирование. Цветное изображение можно получить не только путем печати с цветных пленок, но и путем синтезирования цветных изображений по зональным черно-белым снимкам.
Квантование. При изучении объектов, которые на снимках изображаются плавными тональными переходами, может быть полезным квантование изображения по плотности, т.е. представление непрерывного полутонового изображения в виде дискретных ступеней плотности.
Для более четкого разделения используют цветное окрашивание ступеней плотности, т.е. придают каждой ступени плотности определенный цвет. Такой квантовый цветной снимок может внешне напоминать карту с ярко раскрашенными контурами.
Квантование изображения наиболее просто выполнять электронным методом.
Например, исследованиями установлено, что содержание гумуса в почвах тесно коррелирует с распределением на снимке плотности изображения. Таким образом, путем квантования можно составить картограмму содержания гумуса.
Фильтрация позволяет выделить объекты изучения из среды прочих объектов на снимке и тем самым облегчает распознавание этих объектов. В процессе фильтрации избыточная для решения определенной задачи информация отсеивается, а необходимая приводится к виду, упрощающему ее использование.
Увеличивая дешифруемость снимков, фильтрация повышает надежность и скорость дешифрирования, открывает путь к автоматизации дешифрирования.
С использованием фильтрации можжно решать следующие задачи:
- преобразование гаммы тонов или цветов;
- разделение изображения по составным элементам (например, выделение линейных объектов);
- переход от полей с непрерывно и плавно изменяющимися тонами (плоскостью изображения) к ступенчатому изображению, т.е. выделение нескольких градаций.
Для решения данных задач используются следующие виды фильтрации: оптическая, фотохимическая, фотографическая, метод контурной и двухзональной печати и т.д.
С использованием фотографической фильтрации можно достигнуть подчеркивания границ контуров, выявления изменений изображения на серии снимков и выявления линейных элементов определенной ориентации. Приемы оптической фильтрации позволяют выделить линейные объекты определенной ориентировки, например песчаные гряды, овражно-балочную и мелиоративную сеть и т.д.
6. Цифровые снимки.
Широкое внедрение вычислительной техники вызвало интенсивное развитие и распространение автоматизированного, или компьютерного, дешифрирования, под которым понимается обработка цифровой аэрокосмической информации, с целью картографирования или решения других географических задач.
6.1. Понятие о цифровом снимке
Цифровым снимком называют изображение земной поверхности, которое записано в виде цифровых значений на магнитном носителе и может быть визуализировано на экране монитора. В отличие от снимка, представленного в фотографическом виде, где изображение непрерывно, цифровой снимок состоит из дискретных элементов изображения — пикселов (от англ. рicture element). Размер пиксела определяет пространственное разрешение цифрового снимка. В пределах пиксела изображение однородно, так как яркости всех объектов интегрируются независимо оттого, насколько сильно они различаются.
Каждый из пикселов имеет координаты в цифровой записи: номер строки (х) и номер столбца (у). Началом координат служит первый пиксел (левый верхний пиксел изображения), и, как это принято в компьютерном представлении данных, номер строки возрастает при движении вниз, а столбца — вправо.
В радиометрическом отношении цифровой снимок также дискретизирован. Весь интервал яркостей от черного до белого принято делить, как указывалось выше, на 256 уровней (в машинном коде это соответствует 8 битам, или 1 байту на пиксел). Один уровень яркости соответствует радиометрическому разрешению снимка. Номер уровня яркости, или кодированное значение яркости, представляет третью координату пиксела цифрового снимка. В многозональном снимке пикселу с определенными координатами х, у соответствует несколько значений яркости, по числу съемочных каналов.
Снимок в целом или его фрагмент может быть представлен в виде матрицы значений яркости. Такая организация аэрокосмических данных позволяет манипулировать ими с помощью компьютера.
В результате проведения геометрических преобразований координаты элементов цифрового снимка могут быть связаны с пространственными координатами — географическими или геодезическими, а снимок трансформирован в заданную проекцию. В программных пакетах это преобразование может быть организовано как единая процедура или как две разные. В процессе присвоения пространственных координат (геокодировании) перестройки изменения аэрокосмического изображения не происходит, лишь устанавливается связь между растровыми и пространственными координатами. Второй процесс — трансформирование — требует перестройки изображения. Поясним это на простом примере разворота изображения.
Плоскость орбиты спутника, как правило, наклонена к оси Земли, т.е. оси координат цифрового снимка в общем случае не параллельны ни сетке параллелей и меридианов, ни сетке прямоугольных координат. На рис. 1 схематически показана цифровая запись снимка в первичном виде и после преобразований. Чтобы развернуть снимок «на север», т.е. сделать параллельными оси координат цифровой записи и пространственной системы (на рисунке это система географических координат), в запись вводятся «чистые» пикселы, что и приводит к изменению координат пикселов снимка в цифровой записи. В двух этих случаях координаты трех условно выбранных пикселов в системе цифровой записи различны.
В действительности перестройка изображения значительно сложнее, чем это показано на приведенном примере: для трансформирования снимка требуется введение новых пикселов или объединение двух в один по всему изображению, что влечет за собой некоторое ухудшение в воспроизведении мелких объектов.
В случае, когда снимок визуализирован на экране, каждый пиксел имеет, кроме того, координаты экрана. Они могут совпадать с координатами цифровой записи, если визуализированное изображение начинается с начала цифровой записи и выведено на экран в масштабе 1:1. Если же изображение на экране увеличено (уменьшено) и/или выведен лишь фрагмент записи, совпадения координат не будет. Таким образом, пикселы визуализированного на экране монитора цифрового снимка, предварительно преобразованного в определенную проекцию, имеют координаты в трех системах — цифровой записи, пространственных координат и экрана.
|
Система координат цифрового снимка |
||||||||
|
Пикселы |
Первичная цифровая запись |
Трансформированный и координированный снимок |
||||||
|
|
|
Цифровая запись |
Прямоугольная, км |
Географическая, |
||||
|
|
X |
У |
X |
У |
X |
У |
Ф |
X |
|
А Б В |
1 6 11 |
1 8 15 |
4 8 11 |
1 8 18 |
8737,0 8739,0 8741,0 |
5091,0 5087,0 5082,5 |
45°49,8 45°47,7 45°45,6 |
47°47,5 47°40,0 47°50,5 |
Рис. 1. Координаты пикселов в первичной цифровой записи (а) и после выполнения геометрических преобразований изображения (б)
Получение снимков в цифровом виде обеспечивается или при съемке, если используются оптико-электронные съемочные системы, или цифрованием фотографических снимков. Цифрование выполняется на специальных сканирующих микроденситометрах, называемых обычно сканерами. Пространственное разрешение современных сканеров (до 1—2 мкм) позволяет сохранить при переводе в цифровую форму даже высокое разрешение аэрофотоснимков.
Полученные оптико-электронными системами цифровые снимки с помощью устройств, преобразующих электрический сигнал в световой, могут быть представлены как фотографические изображения. Дешифрировать такие снимки можно только визуально, а используемые при этом признаки и способы не отличаются от тех, которые применяются при работе со снимками, полученными фотографическими системами.
6.2. Компьютерное дешифрирование
При компьютерном дешифрировании цифровых снимков возможны два подхода:
-
визуальное дешифрирование экранного изображения;
-
автоматизированная (компьютерная) классификация.
В первом случае информацию извлекает дешифровщик путем визуального анализа экранного изображения. Исполнитель в отличие от компьютера воспринимает прежде всего пространственную информацию, часто даже не зная количественных характеристик. Яркостные различия оцениваются им на качественном уровне, но зато он использует и другие дешифровочные признаки, форму например, а также косвенные дешифровочные признаки.
Второй подход заключается в выполнении математических процедур, позволяющих сгруппировать объекты по некоторому формализованному признаку. В настоящее время в качестве признака используют на черно-белых снимках — величину яркости, а на многозональных — набор значений яркости на серии зональных снимков, называемый спектральным образом. Анализ ведется на уровне отдельного пиксела. Пространственную информацию о дешифрируемых объектах при этом подходе обычно получают с использованием программных средств путем подсчета пикселов с близкими или одинаковыми характеристиками.
Основное преимущество первого подхода — легкость получения пространственной информации и благодаря привлечению комплекса дешифровочных признаков — высокий уровень принимаемых решений, а второго — возможность выполнения сложных математических преобразований при малом участии человека. Очевидно, что оба подхода могут дополнять один другого, а потому часто используются совместно.
Основные принципы и способы визуального дешифрирования сохраняются вне зависимости от того, представлены снимки как изображение на фотобумаге (пленке) или на экране. Различие заключается в том, что в первом случае дешифровщик имеет дело со снимком, свойства которого он не может изменить, а во втором такая возможность есть.
6.3 Преобразования цифровых снимков
Различают два вида преобразований цифрового снимка: геометрические и яркостные.
1. Конечной целью геометрических преобразований является представление цифрового снимка в определенной проекции и системе координат. Преобразования выполняются в случае использования снимков для создания карты или необходимости сопоставления разных по типу или времени получения материалов. Обязательны геометрические преобразования для данных дистанционного зондирования, входящих составной частью в базу данных геоинформационной системы.
Основная цель яркостных преобразований— улучшение визуального восприятия экранного изображения. Однако в некоторых случаях они могут служить конечным результатом дешифрирования.
2. Яркостные преобразования цифрового снимка
Преобразование яркостей цифрового снимка заключается в изменении передаточной функции, которая характеризует связь яркости объектов на местности с уровнем яркости на цифровом снимке (третьей координатой в цифровой записи). Передаточная функция цифрового снимка аналогична характеристической кривой фотографического снимка (рис. 2). Один и тот же интервал яркости на местности может быть зафиксирован на изображении разным числом уровней яркости. Чем больше число уровней, тем более контрастно изображение.
При визуализации цифрового снимка на экране цветного монитора уровень яркости воспроизводится цветом. При этом количество цветов не обязательно соответствует количеству уровней яркости при съемке и зависит от технических характеристик монитора. Если на экран выводится черно-белый снимок, цвета заменяются соответствующими ступенями серой шкалы.
Рис. 2. Передаточная функция цифрового снимка:
а — идеальная форма; б — частный случай
Яркостные преобразования черно-белого снимка. Интервал яркостей отдельного снимка может быть очень небольшим — 40—50 или даже 30 уровней. На таком снимке объекты изображаются почти одинаково и различаются с трудом. Более того, если интервал яркостей располагается в нижней части шкалы яркостей, то при выводе на экран снимок может вообще не читаться.
Существует целый ряд способов улучшения визуального восприятия изображения. Наиболее
распространенный из них — контрастирование — выполняется путем преобразования гистограммы изображения.
Рис. 3. Гистограмма цифрового снимка
Гистограмма характеризует распределение яркостей на снимке, показывая, сколько пикселов изображения приходится на каждый из 256 уровней яркости. Она может быть представлена в табличном или графическом виде (рис. 3).
Известны два подхода к решению задачи контрастирования изображения: первый заключается в растяжении гистограммы, второй — в перераспределении значений яркости. Первый вариант включает несколько способов преобразования: линейное или нелинейное, когда пересчет значений яркости происходит в соответствии с заданной математической зависимостью (линейной, логарифмической или экпоненциальной), и произвольное, выбранное исполнителем и не связанное с математическим выражением.
Линейное контрастирование заключается в растяжении существующего на снимке интервала яркостей (рис. 4). Чаще эта процедура выполняется путем пересчета значений яркости в соответствии с заданным уравнением (в приведенном примере — линейным). На исходном снимке встречались значения яркости от 27 до 120. В результате преобразования интервал значений яркости увеличился, но в основном за счет крайних значений. После того как были исключены по 1 % крайних значений яркости, было достигнуто существенное растяжение гистограммы, т.е. увеличение контраста (рис. 4в).
Аналогично выполняется нелинейное контрастирование, с той лишь разницей, что для пересчета значений яркости используются уравнения другого вида.
Дешифровщика могут интересовать на снимке не все, а лишь определенные объекты. В таком случае эффективно изменение не
всей гистограммы, а ее отдельных частей, т.е. произвольное преобразование графика передаточной функции. График преобразования может быть подобран таким образом, что возрастет контраст изображения только нужных объектов. Например, дешифровщика не интересуют светлые объекты — облака, песчаные отмели и самые темные — тени облаков, водные объекты.