《遥感数字图像处理》课程笔记（四）：图像显示和拉伸

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声明：本文参考课程《遥感数字图像处理》，授课教师：韦玉春。

数字图像只有显示后（可视化）才能为人所感知确认，而彩色合成可以突出有用的信息，扩大影响特征间的区别，进而更好地表现图像中的信息。彩色合成后图像的信息没有增减，只是改善了视觉效果，产生更易于处理的图像。整个处理过程具有探索性和交互性。

数字图像处理的工作流程：选择波段 -> 图像合成显示 -> 图像拉伸（图像显示增强）-> 图像合成显示
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色彩模型和色彩空间

颜色的特征

色彩的形成与分布

白光透过分光镜被分解成各种光，人的肉眼可以感知的部分是可见光。一般认为，可见光的波长范围：400-700 nm。
人对色彩的感知与人眼的构成有关。普通人的视网膜有5百万个锥细胞和1亿个棒细胞，锥细胞——感知色彩，棒细胞——感知明暗。女性的锥细胞更多，而男性的棒细胞更多，因而不同性别的人对色彩的感知不同。
人眼的光谱响应函数
当光谱采样限制到人类视觉系统敏感的红、绿、蓝光波段时，对这三个光谱带进行采样，可以得到一幅彩色图像。

查阅资料：
不同的文献中，可见光的波长范围是多少？
遥感中，全色波段的波长范围是多少？

非彩色

色阶：黑、白以及从黑过渡到白的系列灰色。
色阶图
显示器越好，看到的黑白过渡越多。

彩色

除黑白系列以外的各种颜色。

  • 显色系统：研究色彩学，关注的是颜色再现，涉及到反射光，如绘画、印刷等。三原色是红、黄、蓝，主要是颜料。
  • 混色系统：研究色度学，关注的是颜色的混合。混色系统是在显色系统的基础上发展而来的，基本的标准是CIE色度学。三原色是红、绿、蓝。遥感图像的合成显示属于混色过程。

混色系统：光

混色系统中，光是重要的色彩来源。

  • 色调（色相）(hue, H)：涉及到光的波长和人眼对光的感觉，反映颜色的基本特征。
  • 亮度（明度）(brightness, B)：反映光的强和弱。
  • 饱和度（彩度）(saturability, S)：反映颜色渗入白光的程度，颜色深浅的程度。颜色渗入白光越多，饱和度越差。

红 + 白光 -> 粉红 -> 饱和度下降
红 + 另一种颜色的光 -> 色调发生变化

256色板转换为HSV（V——色值，类似于B）：

  • 灰阶没有色彩，色调为0，饱和度为0。
  • 纯色饱和度最高，为1。
  • 不同的灰阶具有不同的亮度B或色值V。256色板

色彩模型 （color model）

将数字分配给色彩的系统，目的是按照某种标准利用原色来表示颜色。混色系统中，原色是红、绿、蓝。
- RGB（红绿蓝）模型：色彩的产生——色彩由RGB三个原色按照比例混合而成。
三基色原理：自然界中常见的各种颜色的光，都是由RGB三种颜色光按照不同比例相配而成，同样绝大多数颜色也可以分解成RGB三种色光。这是色度学中最基本的原理。
立方体模型
RGB立方体模型
黑（0，0，0）
白（1，1，1）
红（1，0，0）
绿（0，1，0）
蓝（0，0，1）
红 + 绿 = 黄；
红 + 蓝 = 品红；
绿 + 蓝 = 青；
红 + 绿 + 蓝 = 白；

- HSI（色调饱和度强度）模型：视觉感知。

  • H 色调：描述纯色的颜色属性，由波长决定。
  • S 饱和度：度量白光冲淡纯色的程度。
  • I 强度：度量黑到白之间的差异。

色彩空间（color space）

又称色域，描述面向特定目标的颜色范围。

色彩空间是色彩模型的实例，其中，颜色用一个三维坐标系统（RGB）及这个系统中的子空间来表示，每个颜色在系统中由一个单点表示。一个色彩模型可以有多个色彩空间。

不同设备色彩空间有差异（色域是很多设备的参数之一），打印、扫描设备 < 显示器 < 自然界真实的色彩空间。

Adobe RGB和sRGB(small RGB)

  • 开发时间和厂家不同
  • 包含的色彩范围不同
  • 色彩空间：Adobe RGB （优先选用） > sRGB

色彩管理

数字图像将在关联的设备中得到应用，不同的数码影像处理设备都有自己的色彩空间。为比较不同设备的色彩空间，需进行色彩管理。色彩管理是一个系统性的管理工作，完成后会产生一个icc文件。

彩色合成

图像的显示

将数字图像从一组离散数据还原为一幅可见图像的过程。
一般地，显示器按照8位量化来合成颜色，即显示器的RGB通道的值分别是8位，因此各通道（R通道、G通道、B通道）的量化级数为2^8=256。
显示过程：图像处理器从硬盘里读取数据文件，并将其存储到图像处理器缓冲区中。图像本身的数值与彩色查找表（CLUT）比对后转换为彩色查找表，并按照RGB的方式进行合成，进而通过显示器显示。
img_disp.png

彩色合成

像素值 -> 图像的彩色合成过程 -> 显示值
col1.png
遥感数字图像中有多个波段，选择1-3个波段并映射到RGB上，合成，进而显示。

灰阶显示（全色显示）

RGB三个通道对应于遥感数字图像中相同的波段，生成灰色图像（灰阶）。每个波段都是一个灰阶。
灰阶显示

彩色显示

RGB三个通道的输入波段至少两个是不同的。

  • 伪彩色合成：将一个灰度图像转换为彩色图像。
    主要通过密度分割来实现。密度分割：对单波段的像素值进行分级，每级赋予不同的RGB值作为输入，合成产生彩色图像。若同类地物具有相似的灰度级，若设定合适的分割级别，可以通过色彩区分不同的地物类。 伪彩色合成
  • 真彩色合成
    • 彩色合成中选择的波段的波长与RGB的波长相同或近似，合成的颜色与真彩色近似。
    • 如Landsat TM图像，3波段是红光，2波段是绿光，1波段是蓝光，与RGB通道对应的顺序是（3，2，1），产生的是真彩色。 真彩色合成
  • 假彩色合成
    • 选择的遥感图像中的任意三个波段，分别赋予RGB三种原色。
    • 如Landsat TM图像，将绿波段2（0.52-0.6 um），红波段3（0.63-0.69 um），近红外波段4（0.76-0.90 um），按照（4，3，2）分别赋予RGB通道，合成的假彩色图像称为标准假彩色图像。假彩色合成
  • 模拟真彩色合成
    • 通过某种形式的运算产生模拟的RGB三个通道的数据，然后彩色合称为近似的真彩色。SPOT多光谱图像的真彩色模拟方法 不同彩色合成的比较

图像拉伸

是最基本的图像处理方法，主要用来改善图像显示的对比度。

灰度拉伸

  • 以像素为单位
  • 像素的灰度值与地物具有相关关系
  • 通过灰度拉伸来突出或抑制指定的地物特征
    增加图像的对比度 -> 灰度拉伸
    突出图像的细节 -> 调整直方图

类别

  • 线性拉伸：针对单波段。拉伸函数是线性的。
  • 非线性拉伸：针对单波段。拉伸函数是非线性的。
  • 多波段拉伸：对每个波段分别进行线性或非线性拉伸，然后RGB合成。

特点

  • 对指定的灰度范围进行变换
  • 使用灵活，简单
  • 要求对地物的灰度分布有一定的知识

2%拉伸

直方图均衡化（histogram equalization）

将已知灰度概率分布的图像变换为具有均匀灰度概率图像的过程。理论上期望的累计概率密度为直线，实际上均衡化后图像的累计概率密度只能接近直线。
hist1.png

步骤

  • 统计原图像每一灰度级的像素数和累积像素数（直方图）
  • 计算每一灰度级均衡化后对应的新值，并对其四舍五入取整，得到新灰度级
  • 以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新图像
    一言以蔽之，就是让图像累计概率密度向理论累计概率密度（直线）逼近，通过这种逼近反过来调整灰度级。hist2.png

均衡化后图像的特点

  • 理论上，各灰度级中像素出现的频率近似相等
  • 原图像上像素出现频率小的灰度级被合并，实现压缩；像素出现频率高的灰度级被拉伸，突出了细节信息

直方图规定化（histogram specification）

又称直方图匹配（histogram matching），把直方图已知的图像变换为期望直方图图像过程。

  • 通过转变图像的直方图为规定形状的直方图而对图像进行的显示增强方法。
  • 均衡化是规定化的特例。不同日期相同场景Landsat TM图像的规定化

小结

  • 显示器需要进行色彩校正
  • 存储的数值与显示的数值有区别
  • 基于彩色合成可能更好地感知图像内容
  • 通过拉伸可以增强表达图像中的特定内容
  • 利用2%拉伸、图像均衡化和直方图匹配可以快速的进行图像的显示增强
大爷，赏个铜板呗~