1.3. Методы цифровой обработки снимков.

Методы цифровой обработки снимков подразделяют на две группы:

1. методы, обеспечивающие яркостные и геометрические преобразования снимков, используются для облегчения и повышения объективности и достовер­ ности визуального дешифрирования, для преобразования снимков с целью устра­ нения яркостных или геометрических искажений, трансформирования их в задан­ ную систему координат и подготовки к последующему дешифрированию и созда­ нию карты;

2. методы автоматизированной классификации объектов по снимкам с ис­ пользованием априорной информации о признаках выделяемых классов или без нее.

Яркостные преобразования предусматривают: квантование диапазона спек­тральных яркостей снимка (аналог шкалирования); цветной синтез и цветокоди-рование, выделение контуров заданной контрастности, фильтрацию значений яр­кости (сглаживание) и другие приемы. Такие процедуры есть во многих растро­вых ГИС-пакетах (Erdas, Idrisi и др.)

Методы улучшающих преобразований обычно применяют в качестве пер­вого шага в использовании снимков: для идентификации изобразившихся облас­тей и объектов, определения их местоположения и для извлечения информации об их изобразительных свойствах и признаках.

Методы спектрального улучшения изображений реализуют с учетом только индивидуальных значений яркости пикселов в пределах каждой зоны спектра. В их основе лежит анализ и преобразование гистограмм — графического представления распределения спектральных яркостей снимка в радиометрическом диапазоне. При этом новой информации не образуется, а исходная информация перераспределяется, с тем чтобы подчеркнуть спектральные свойства объектов. Среди наиболее часто используемых методов следует выделить следующие: по­вышение контраста — линейное, нелинейное и кусочно-линейное преобразование гистограммы; эквализация гистограммы — перераспределение значений всех пикселов в пределах радиометрического диапазона; подгонка гистограмм — со­гласование значений пикселов изображений в двух зонах по их гистограммам; ин-

версия изображения — получение изображений с обратным контрастом относи­тельно исходного.

Повышение контраста иллюстрирует рис. 5, а. График преобразования по­казывает на вертикальной оси увеличение контраста значений яркости пикселов исходного изображения в пределах диапазона, отмеченного фигурной скобкой на горизонтальной оси гистограммы: достаточно узкий диапазон исходных данных растянут в более широкий диапазон для выходных данных. Такой процесс во многих ГИС-пакетах называют растяжением контраста (от англ. stretch). Изобра­жение становится четко видимым на экране, а для расширения исходного диапа­зона используют соотношение:

В_п=(В-В_тт)х255/(В_тах-В_тт),

где В — яркость исходного снимка (или DN); В_п — значение, полученное после пе­ресчета; B_min и В_тах — минимальное и максимальное значения яркости в зоне (для идентификации такого преобразования используют аббревиатуру MIN-MAX). Базовой операцией пространственных преобразований — фильтрации — является анализ информации в пределах скользящего по изображению окна, размером 3 х 3,5x5 пикселов и т.п. Операцию применяют к пикселу, находящемуся в центре окна. Его значение пересчитывается с использованием заданной функции от зна­чений окружающих ближайших соседей (рис. 5). Затем окно сдвигается на один пиксел вдоль строки изображения до достижения ее конца, после чего смещают окно на одну строку.

Рис. 5. Улучшающие преобразования:

а — повышение контраста и фильтрация; б — кусочно-линейное повышение контраста; _е — выполнение операции фильтрации, скользящее окно представляет среднеарифметический

фильтр