6.1.2 Геометрические и яркостные преобразования цифрового снимка.

Существенным отличием цифрового снимка от фотографического является возможность преобразовывать его свойства в нужную для исследователя сторону. Различают два вида преобразований цифрового снимка – геометрические и яркостные.

Геометрические преобразования имеют целью представление цифрового снимка в определённой проекции и системе координат. Поскольку плоскость орбиты спутника, как правила, наклонена к оси Земли, то оси координат цифрового космического снимка в общем случае не параллельны ни сетке параллелей и меридианов, ни сетке прямоугольных координат. Поэтому в случае необходимости создания карт на основе снимков или сопоставления различных по времени и типу фотоматериалов, производятся две процедуры:

1. Координаты элементов цифрового снимка связываются с пространственными координатами, то есть выполняется геокодирование, в процессе которого перестройки изображения не происходит.

2. Ориентация снимка согласно сети географических или прямоугольных координат, то есть трансформация в заданную проекцию. Этот процесс требует перестройки изображения.

Простейшим примером трансформации в заданную проекцию является разворот изображения. На рисунке Х показан пример такой процедуры. Исходный цифровой снимок (а) был развёрнут на север для того, чтобы сделать параллельными оси координат цифровой записи и пространственной системы (в данном случае – это система географических координат). С этой целью в запись вводятся «чистые» пикселы, что и приводит к изменению координат пикселов снимка в цифровой записи (рисунок Х).

Рисунок – Координаты пикселов в первичной цифровой записи (а) и после выполнения геометрических преобразований изображения (б)

В действительности перестройка изображения значительно сложнее, чем это показано на приведённом примере: для трансформации снимка требуется введение новых пикселов или объединение двух в один по всему изображению, что влечёт за собой некоторое ухудшение в воспроизводстве мелких объектов.

Таким образом, в результате геометрического преобразования цифровой снимок помимо собственных цифровых координат – исходных и изменённых в результате трансформации снимка, получает пространственные координаты – в системе географических или прямоугольных координат. Ещё одну систему координат снимок приобретает в результате визуализации на экране, то есть каждый пиксел приобретает 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.

Яркостные преобразования имеют целью улучшение визуального восприятия экранного изображения, а также могут являться конечным результатом дешифрирования. Они заключаются в изменении передаточной функции, которая характеризует связь яркости объектов на местности с уровнем яркости на цифровом снимке (третьей координаты в цифровой записи). Сущность передаточной функции заключается в отражении количества уровней яркости на снимке, передающих определённых диапазон яркости на местности. То есть один и тот же диапазон яркости на местности может быть передан различным числом уровней яркости. Чем их больше, тем изображение более контрастно.

Основными видами яркостных преобразований чёрно-белого снимка являются контрастирование, подчёркивание контуров, приведение изображений к одному виду, квантование и цветокодирование.

Контрастирование выполняется путём преобразования гистограммы изображения. Гистограмма характеризует распределение яркостей на снимке, показывая, сколько пикселов изображения приходится на каждый из 256 уровней яркости (рисунок). Преобразование гистограммы может осуществляться разными способами. Общим смысл данной процедуры состоит в следующем. Существующий на снимке интервал яркостей растягивается таким образом, чтобы человеческое зрение в состоянии было отличить один уровень яркости от другого.

Например, на рисунке видно, что на гистограмме изображения встречаются значения яркости от 27 до 120. Эти значения яркости были пересчитаны в соотвествии с линейным уравнение таким образом, чтобы их значения были от 0 до 256. Но значительную часть значений яркостей занимают столбцы гистограммы с незначительным количеством пикселов (менее 1 %). Поэтому именно крайние значения яркостей, являющиеся несущественными, растянулись практически по всему диапазону. После того, как были исключены по 1 % крайних значений чркости, было достигнуто существенное растяжение гистограммы, то есть увеличение контраста.

Дешифровщика могет интересовать на снимке не все, а только определённые объекты. В этом случае эффективно изменение не всей гистограммы, а её отдельных частей для возрастания контраста изображения только нужных объектов. Например, дешифровщика не интересуют светлые объекты – облака, песчаные отмели и самые тёмные – тени облаков, водные объекты. Интервал яркостей, относящихся к их изображению, может быть уменьшен или приравнен нулю, что приведёт к растяжению остальной части гистограммы, а следовательно, и к увеличению контраста изображения объекта дешифрирования, например, почвенно-растительного покрова.

Подчёркивание контуров заключается в сопоставлении значений яркостей каждого из пикселов и его ближайших соседей (непосредственно граничащих с ним) и последующих математических операциях, направленных на выявление пограничных пикселов и увеличение значения их яркости.

Приведение изображений к одному виду, как правило, необходимо при сопоставлении разновременных снимков, при котором обчына ситуация, когда гистограммы резко различаются, например, один снимок выглядит тёмным, а другой светлым. В таком случае необходимо так преобразовать оба снимка или один из них, чтобы минимальные и максимальные значения яркостей были одинаковыми.

Квантование – это преобразование изображения с непрерывным изменением яркости в несколько дискретных, чётко отграниченных друг от друга уровней яркости. Как говорилось выше, человек уверенно распознаёт не более 2-х десятков уровней яркости на чёрно-белом снимке. Поэтому изображение, имеющее 256 уровней, воспринимается им как непрерывное. Если сгруппировать уровни яркости в несколько относительно крупных ступеней, можно получить новое изображение. В результате такого преобразования мелкие детали, как бы «зашумляющие» изображение, исчезают, постепенное изменение яркости заменяется четкой границей и закономерности распределения яркостей на снимке становятся более отчетливо выраженными.

Количество и размер ступеней квантования зависят от решаемой задачи и характера изучаемого объекта. Квантование чаще используют в случаях неопределенных границ, постепенных переходов. Например, при анализе снимков водных объектов на квантованном снимке лучше видны закономерности изменения глубин или концентрации взвеси, четкими становятся границы комплексных растительных сообществ.

Цветокодирование – это замена чёрно-белой шкалы яркости цветной, то есть присвоение выделенным ступеням яркости определённых цветов. Использование цветокодирования целесообразно, когда количество ступеней яркости больше 10 (если меньше, глаз и так вполне их различит) и не больше 30 (в этом случае пестрота изображения становится избыточной, что затрудняет дешифририрование).

Основным видом яркостных преобразований цветного снимка являются синтез цветного изображения из многозонального снимка.