Mejoramiento y realce de imágenes Técnicas dirigidas para realzar o suprimir ciertas características de la imagen con el fin de mejorar su calidad visual. En otras palabras, es disponer mejor los datos para su análisis visual, de tal forma que sean mas evidentes los rasgos de interés que presenta la imagen. Mejoramientos De contraste entre objetos Enfasis en límites entre coberturas Supresión de características Mejoramiento … Puntuales: Modifica el ND en forma independiente Técnicas de los demás Locales: La modificación depende de los píxeles vecinos Contraste: Se refiere a la relación de brillantez de un objeto con su entorno C1 = NDmax / NDmin C2 = NDmax - NDmin C3 = σ ND Técnicas puntuales Técnicas locales Ajuste del contraste: Necesidad • Equipos de visualización pobre. • Sensores de alta resolución radiométrica: AVHRR: 10 bits Ikonos: 11 bits. • Histograma poco contrastado. – ND < NV: Expansión del contraste – ND > NV: Reducción del contraste Tablas de referencia del color (Look Up Table, LUT) D/A LUT Disco Memoria RAM NV = f (ND) Memoria gráfica ND NV 0 0 1 2 2 4 3 6 .. .. Monitor Ejemplos de LUTs para despliegues. a) Monocromática (escala de gris) b) Espectro del arco iris (variación lineal de matiz, máximo de saturación e intensidad) c) Escala de calor d) Monocromática con líneas de contorno (los colores del arco iris cada 16 valores) e) Variación lineal de matiz, saturación e intensidad f) Variación Sinusoidal de matiz con variación lineal de saturación e intensidad. Imagen con LUT pseudo-color para el despliegue Métodos de ajuste • Compresión: Conversión 24 a 8 bits. Compresión gráfica (.JPG ; Wavelets) • Expansión: Lineal Total. Ecualización del histograma . Expansión parcial. No lineales. Expansión Lineal Total (Stretch) Basta diseñar una CLUT en la que m y M de la imagen tengan asociados un NV de 0 y 255 respectivamente, distribuyendo linealmente los valores intermedios. La imagen aparece más nítida y contrastada. La distribución del histograma es más equilibrada. Las colas del histograma se fijan en los extremos del rango. Los valores intermedios están repartidos en la escala. Ejemplo de expansión lineal total m = 29 M = 96 ND NVNV NDND NVNV ND ND NDNV NV NVND ND ND NV ND NV ND NV ND NV ND NV ND NVND ND NV NV NV 0000 00 00757575 175 150150 255255 225 75 175 175 150 255 225 255 175 150 255225 225 255 255 255 5555 00 00808080 194 155155 255255 230 80 194 194 155 255 230 255 194 155 255230 230 255 255 255 10 213 160160 255255 235 10 10 00 00858585 85 213 213 160 255 235 10 255 213 160 255235 235 255 255 255 15 232 165165 255255 240 15 15 00 00909090 90 232 232 165 255 240 15 232 165 255240 240 255 255 255 255 20 251 170170 255255 245 20 20 00 00959595 95 251 251 170 255 245 20 251 170 255245 245 255 255 255 255 25 0 100 255 175 255 250 25 25 0 00 100 100 255 255 175 255 250 25 100 255175 175255 255250 250 255 255 255 255 30 3 105 255 180 255 255 30 30 3 33 105 105 255 255 180 255 255 30 105 255180 180255 255255 255 255 255 255 255 35 110 255 185185 255255 35 35 222222 22 110 110 255 255 185 255 35 110 255 185 255 40 115 255 190190 255255 40 40 414141 41 115 115 255 255 190 255 40 115 255 190 255 45 120 255 195195 255255 45 45 606060 60 120 120 255 255 195 255 45 120 255 195 255 50 125 255 200200 255255 50 50 797979 79 125 125 255 255 200 255 50 125 255 200 255 55 130 255 205205 255255 55 55 989898 98 130 130 255 255 205 255 55 130 255 205 255 60 60 60117 135 255 210210 255255 60 117 117 135 135 255 255 210 255 117 135 255 210 255 65 65 65137 140 255 215215 255255 65 137 137 140 140 255 255 215 255 137 140 255 215 255 70 255 220220 255255 70 70156 156 156145 145 145 255 255 220 255 70 156 145 255 220 255 Ejemplo de expansión lineal total Banda SPOT XS1 sin mejoramiento y con expansión lineal al 2%. Banda LANDSAT TM1 sin mejoramiento y con expansión lineal al 1%. Ecualización del histograma Se tiene en cuenta la forma de distribución de frecuencias en los ND originales. Así, el NV de cada ND esta en proporción a su valor y a su frecuencia. Proceso para construcción de la CLUT Calcular la frecuencia relativa y acumulada de los ND de la imagen. Calcular la frecuencia objeto. Acumular estos valores para compararlos con la frecuencia acumulada de la imagen. Deducir el NV para cada ND, como el valor de ND más cercano en la frecuencia objeto acumulada. Ejemplo de la ecualización … (%) (%) Ejemplo de la ecualización … b) a) c) a) Banda TM1 original b) Ecualizada (256 intervalos) c) Ecualizada (128 intervalos) Ejemplo de la ecualización … Imagen de satélite de la Tierra: a) Original b) Con contraste incrementado por ecualización del histograma de cada plano color. Expansión parcial El contraste se restringe a un determinado rango de ND, en donde se manifieste con mayor claridad la cubierta de interés. Se afina mucho más la representación visual de esa cubierta, en detrimento del contraste de otros rasgos de la imagen. Un caso particular es la binarización de la imagen (máscara). Máscara Máscara binaria para aislar cuerpos de agua Realces no lineales Fuente: Russ Cambios de “escala” En algunas situaciones, se requiere disminuir o aumentar el “tamaño del pixel” en la pantalla, lo que se logra por muestreo o repetición de los píxeles que forman la imagen. Reducción: Permite visualizar una mayor área. Se pierde detalle. Hay pérdida de información. Ampliación: Para elección de puntos de control. Establecimiento de campos de entrenamiento. Se pierde nítidez espacial. Se aprecia un trazo geométrico. Reducción de la imagen 46 47 44 46 49 46 44 45 46 43 46 46 47 45 46 43 45 42 44 44 41 46 43 42 43 42 43 45 40 44 43 43 43 42 44 45 42 42 44 45 42 42 43 43 43 42 43 43 43 41 43 44 42 45 44 44 45 44 45 46 47 45 45 46 Reducción de la imagen 46 44 49 44 45 44 41 43 44 42 44 43 43 42 44 43 Ampliación de la imagen 46 46 44 44 49 49 44 44 46 46 44 44 49 49 44 44 45 45 44 44 41 41 43 43 45 45 44 44 41 41 43 43 43 43 44 44 42 42 44 44 43 43 44 44 42 42 44 44 43 43 43 43 42 42 44 44 43 43 43 43 42 42 44 44 Ampliación… Reducción… Intervalos de densidad Consiste en aplicar color a un determinado rango de niveles digitales de una banda, lo cual simplifica el rango inicial en un menor número de subintervalos y permite hacer una primera interpretación de la imagen de cara a su posterior clasificación digital. Proceso de clasificación unibanda. Intervalos de densidad Filtros Términos sumados y Función de Paso Términos de Frecuencia individuales Suma de términos de frecuencia de Fourier para ajustar una función de paso simple. … Filtros Filtraje en el dominio frecuencial Pinilla, Alcalá, Ariza, 1997 Filtros Se emplean para aislar componentes de interés. Los filtros pretenden suavizar o reforzar los contrastes espaciales presentes en los ND que la componen. El filtraje implica modificar los ND finales. • Filtros de paso bajo: Tienden a destacar el componente de homogeneidad en la imagen (Homogenizar). • Filtros de paso alto: Dirigidos a las componentes de alta frecuencia, es decir, donde el contraste espacial es intenso (Diferenciar). Filtraje espacial El proceso se efectúa aplicando sobre los ND originales una matriz móvil de coeficientes de filtraje. p=1,1 q=1,1 NDi+ p, j+q CF f + p,c+q ND = p=1,1 q=1,1CF f + p,c+q , i, j Se modifica el ND del pixel central. Filtraje en el dominio espacial Filtraje en el dominio espacial Filtraje en el dominio espacial Matriz de Filtraje Ejemplo de filtraje espacial 12 14 17 24 32 34 0 10 18 21 35 38 40 0 17 21 29 35 0 0 17 21 28 35 0 0 18 19 0 25 15 17 27 40 43 18 16 18 24 29 39 14 16 20 20 27 36 Imagen original 1 1 1 1 2 1 1 1 1 Kernel 0 0 0 0 0 0 0 25 31 0 0 Imagen filtrada 0 0 Matrices de filtraje • Paso bajo: Suavizar los constrastes espaciales presentes en la imagen. 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,50 0,25 1,001,00 1,001,00 1,001,00 1,00 1,001,00 1,001,00 1,001,00 0,25 0,250,25 0,500,50 0,250,2 )(1) (1) 1,00 1,00 1,00 (2)(2) (2) 1,00 2,00 1,00 (3)(3) (3) 0,50 1,00 0,50 1,001,00 1,001,00 1,001,00 1,001,00 2,002,00 1,001,00 0,500,50 1,001,00 0,500,5 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,50 0,25 1,001,00 1,001,00 1,001,00 1,00 1,001,00 1,001,00 1,001,00 0,25 0,250,25 0,500,50 0,250,2 • Paso alto: Aislar los componentes de alta variabilidad en la imagen. (4) (4) -1-1 -1-1 -1-1 -1-1 99 -1-1 -1-1 -1-1 (5) (5) -1-1 00 -1-1 00 -1-1 55 -1-1 00 -1-1 00 Efecto espacial de los filtros ND 400 350 300 250 200 150 100 50 0 -50 1 11 21 31 41 original 51 61 71 paso bajo 81 91 101 111 121 Distancia paso alto Efecto espacial de los filtros Efecto espacial de los filtros A A B B Efecto del filtrado paso bajo Efecto del filtrado paso alto Efectos del filtrado paso alto Subescena SPOT XS3 original y con aplicación de un filtro de paso alto. Efectos del filtrado paso bajo Subescena SPOT XS3 original y con filtro de paso bajo. Efectos del filtrado paso bajo Subescena LANDSAT TM4 original y con filtro de paso bajo. Efectos del filtrado Filtros direccionales Refuerzan aquellas líneas que siguen determinadas orientaciones NORTE NORTE 1 1NORTE 11 1 1 NORTE NORTE (6) -2 (6) 111 111 (7)(7) 111 -2 -1 -1 -1 (6) 1-1 (6) 111 -2 -2 (7) (6) -1 -2 -1 11 (7) (7) -1-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1-1 SURESTE SURESTE -1 -1 1 1 SURESTE SURESTE -1 -1 SURESTE (10) -2 (11) -1 (10) -1 -2 -1-1 -1 -1 111(11) 11-1 -2 1 111(11) (10) -2 (11) (10) -1 1-2 (10) -1 (11) 111 111 111 SURSUR -1 -1-1 -1 -1 SUR -1SUR SUR 1 -1 -2-11-1 (8)-1 1 -2-1 -1 -11-1 -1 111 (8) 11 1 -21-2 -2 (8)1 11 1 11 111 1 NOROESTE NOROESTE 1 1 11 1 NOROESTE 1 NOROESTE NOROESTE -1 1-1 1 11 1 -2 11 -2 11 (12) -1-1-1 (12) -1 11 1 -2 -1-2 -2 (12) 11 1 -1-1 -1-1-1 -1 OESTE ESTE ESTE OESTE 11OESTE 1 -1 ESTE 1 -1 ESTE 1 1 1 -11 OESTE ESTE OESTE (8) -2 -2 -1-1 -2 11-1 11-2 11 -1-11 1 (9) 111 (9) 1 1 (9) 1 -1-1 -21-2-1 11-2 -21-2 -1-11 (8) -2 (9) 111 (9) -1-1 11-1 11 1 111 11 -1-11 1 SUROESTE NORESTE NOREST SUROESTE 1 -1 -1 -1NORESTE 1 1 SUROESTE 1 -1 SUROESTE 1NORESTE 1 1NOREST SUROESTE (12) -2(13) -1-1 -2 1 -2-1 1 -1-1-1 -2 11 -1 11 (13) 11 1-1 11 1(13) 1-1-1 (13) -1 (12) -2 11 -21-2 1 -11-1-2 -2 1-1 -1-2 (13) -1 1 1-1-1 -1-1 -1 11 11 1 11 1 1-1 1 Filtros direccionales a) Imagen original, b)Filtro Norte, c) Filtro Este, d) Filtro Noreste Patrones de vecindad usados para filtraje mediana a) b) c) d) e) cruz de vecinos cercanos con 5 píxeles cuadrado 3 x 3 que contiene 9 píxeles región octogonal 5 x 5 con 21 píxeles región cuadrada 5 x 5 que contiene 25 píxeles región octogonal 5 x 5 que contiene 37 píxeles. Remoción de ruido de escena con un filtro mediana a) b) c) d) Fuente: Russ Imagen original. Imagen con un 10% de los píxeles seleccionados al azar en negro, y otro 10% seleccionados al azar en blanco. Aplicación del filtro mediana a la imagen b) usando una región cuadrada 3 ×3. Aplicación del filtro mediana a la imagen b) usando una región octogonal 5×5.