1
Metody zvýrazňování obrazu I
Radiometrická zvýraznění
Hlavní cíle zvýraznění obrazu
* Hlavním cílem je zvýšit množství informace,
která může být ze snímku získána.
* Nejčastěji slouží k úpravě vzhledu snímků a k
usnadnění jejich vizuální interpretace.
* Zvýraznění napomáhá rozlišit často nepatrné
rozdíly ve spektrálních a radiometrických
vlastnostech objektů či jevů.
* Řada metod zvýraznění může sloužit i
k rozšíření příznakového prostoru a potom
představují předstupeň klasifikace obrazu.
Rozdělení metod zvýraznění obrazu
* bodová (radiometrická) zvýraznění
(manipulace odstíny šedi)
* prostorová zvýraznění - prostorové filtrace,
Fourierovy transformace
* spektrální zvýraznění - sestavování barevných
syntéz, barevná zvýraznění více pásem (analýza
hlavních komponent, aritmetické kombinace, IHS
transformace)
Postup při zvýraznění obrazu
* Neexistuje univerzální obecně platný postup
při zvýraznění obrazu.
* Ke zvýraznění daného snímku je nutné
většinou použít několika odlišných technik.
* Existují obecné zásady a nejpoužívanější
algoritmy, výběr vhodného zvýraznění závisí
na času i místě pořízení snímku, často je věcí
zkušenosti zpracovatele.
* Metodám zvýraznění by mělo předcházet
předzpracování snímku, především odstranění
šumu.
Radiometrická zvýraznění
Pracují s histogramem obrazu a s tzv. zobrazovací
funkcí či zobrazovací tabulkou (LUT - Look Up
Table).
Zobrazovací funkce je funkce či tabelární předpis,
který určité DN hodnotě pixelu na originálním
obrazu (vstupním) přiřazuje novou hodnotu ve
výsledném (zvýrazněném) obrazu.
Manipulace s DN hodnotami (odstíny šedi) zahrnuje
především následující postupy:
* úpravy kontrastu a jasu
* prahování
* hustotní řezy
Princip úpravy histogramu
2
vstupní DN
hodnoty
výstupní DN
hodnoty
0 0
1 0
2 0
..... .....
61 24
63 36
64 48
..... .....
119 151
120 163
121 176
.... ....
254 255
255 255
Příklad zobrazovací funkce a její
tabelární prezentace
Zvýrazňování kontrastu
* Měřící zařízení mají široký dynamický rozsah
měřených hodnot odraženého nebo vyzářeného
záření (radiometrické rozlišení)
* DN hodnoty pixelů konkrétního obrazového
záznamu zabírají pouze malou část z tohoto
celkového dynamického rozsahu.
* Nezvýrazněná původní obrazová data tak mají
většinou malý kontrast.
Podstatou úpravy kontrastu je ,,roztažení"
(stretching) všech či pouze pouze vybraných
hodnot původního obrazu na celý rozsah
zobrazovacího zařízení pomocí určité vhodné
zobrazovací funkce.
Zvýrazňování kontrastu Nulové zvýraznění kontrastu
Vstupní hodnoty jsou bez jakékoliv transformace posílány
na výstupní zařízení.
Není využito celého dynamického rozsahu zobrazovacího
zařízení.
Obraz má malý kontrast a malý rozsah hodnot redukuje
možnosti zobrazit jeho detaily.
Lineární zvýraznění kontrastu
* Rozsah hodnot v původním obraze je lineárně rozdělen
tak, aby vyplnil celý rozsah výstupního zařízení (0-255).
* Pixely s blízkými hodnotami jsou tak na výstupu
znázorněny s dostatečně rozdílnými tóny šedi.
* Problémem je, že stejně velký rozsah je přiřazen pixelům
málo četným i hojně se vyskytujícím.
[ ]O x
I x I
I I
( )
( ) min
max min
=
 -
-
255
O(x) - výstupní hodnota
I (x) - vstupní hodnota
Imin ­ min. vstupní hodnota
Imax ­ max. vstupní hodnota
Vyrovnání histogramu (equalizace)
Hodnoty pixelů v obraze jsou na výstupu zobrazovány na
základě frekvence jejich výskytu.
Více výstupních hodnot (větší radiometrický detail) je
rezervován často se vyskytujícím pixelům a menší část
výstupních hodnot je rezervována na hodnoty v obraze
méně frekventované.
3
Princip vyrovnání histogramu
Princip vyrovnání histogramu
Zvýraznění části histogramu
Pouze určitá část hodnot ze snímku je přiřazena celému
dynamickému rozsahu výstupních hodnot.
Díky tomu původně i velmi malé rozdíly v DN hodnotách
budou na výstupu velmi zvýrazněny.
Hodnoty mimo zvýrazňovaný interval jsou potlačeny.
Saturace
(potlačení)
části
histogramu
* Vychází z normálního rozdělení hodnot většiny snímků
* Odlehlé DN hodnoty (min i max) často představují ,,šum"
v obraze.
* Vhodného zvýraznění se dosáhne potlačením 2,5 až 5 procent
pixelů na každém konci histogramu.
* Zbývajícím 95 resp. 90 % pixelům je možné vhodnou
zobrazovací funkcí dát daleko větší kontrast než v případě
zvýraznění s extrémními hodnotami.
Zvýraznění kontrastu s ohledem na tvar
histogramu
Pro daný rozsah vstupních hodnot platí, že čím strmější je
zobrazovací funkce, tím rozdílnější (vzdálenější) odstíny
šedi jsou na výstupu dané části obrazu přiřazeny.
Data s nejvyšší četností v histogramu by měla být
přiřazena strmější části zobrazovací funkce.
Vhodný typ zobrazovací funkce lze odvodit i z tvaru
histogramu, zvláště je-li tento tvar asymetrický
* Exponenciální LUT funkce
* Parabolická LUT funkce
Přizpůsobení histogramu (histogram
matching)
Metody úpravy DN hodnot dvou snímků
spojovaných např. při mozaikování
4
Úprava jasu snímku
Spočívá v posunutí histogramu snímku
podél osy x do vyšších či nižších hodnot
Metoda prahování (Thresholding)
* Používá jednoduché zobrazovací tabulky,
která podle určité ,,prahové" DN hodnoty,
odečtené z histogramu, dělí hodnoty pixelů na
snímku pouze do dvou kategorií
* Výsledkem prahování je tzv. bitový obraz ­ se
dvěma DN hodnotami obrazových prvků
* Metoda slouží k vytváření tzv. zájmových
oblastí (masek) na snímku.
Metoda prahování Hustotní řezy (Density slicing)
* Představují rozšíření konceptu prahování.
* Jedná se o redukování počtu DN hodnot
obrazových prvků v původním obraze do menšího
počtu tříd.
* Počet tříd i zjištění prahových hodnot k jejich
vytvoření vychází ze studia histogramu
konkrétního snímku
* Může však vycházet i z empiricky odvozených
vztahů.
* Hustotními řezy se potlačí rozdíly uvnitř
definovaných intervalů (řezů) a zvýrazní rozdíly
mezi jednotlivými intervaly.
Hustotní řezy
* Hustotní řezy jsou používány k zobrazení
spojitých jevů (např. nadmořských výšek
reliéfu, obsahu sedimentů ve vodním sloupci
nebo teplotních poměrů).
ˇPředstavují jednoduchou metodu klasifikace
jednopásmového obrazu
Hustotní řezy