Modul 7 - Von der Aufzeichnung zur Anwendung - Bildverarbeitung - Digitale Bildverarbeitung - Bildverbesserungen
Im Gegensatz zu den radiometrischen Korrekturen dienen die verschiedenen Methoden der Bildverbesserungen (Image Enhancement) dazu, bereits vorhandene Bilddaten für einen bestimmten Zweck so aufzubereiten, dass im Anschluss bessere Ergebnisse erzielt werden können. Dies sind vor allem eine Kontrastverstärkung, eine Verbesserung der Detailerkennbarkeit sowie eine Kombination verschiedener Spektralkanäle.
Kontrastverbesserung
Die Kontrastverbesserung (Verstärkung der Grauwertdifferenzen) wird vorgenommen, um die Interpretation von Bildern zu erleichtern.
Dazu werden die Häufigkeiten der im Bild auftretenden Grauwerte in Histogrammen dargestellt. Oft ist in diesen Histogrammen zu erkennen, dass in den Originalbilddaten nur Grauwerte eines schmalen Bereichs vorkommen. Für ein kontrastreiches Bild sollten aber möglichst alle 256 Grauwerte in angemessener Häufigkeit im Bild vorhanden sein.
Durch Umrechnen (Strecken von Zonen großer bzw. Komprimieren von Zonen geringer Häufigkeit) kann dies erreicht werden, wobei ein für die visuelle Interpretation besser geeignetes Bild entsteht. Dieses Verfahren ist von besonderer Bedeutung, da von einer Satellitenbildszene meist nur ein kleiner Grauwertbereich die relevanten Informationen enthält und diese im Anschluss besser sichtbar werden.
Abb.7-7: Kontrastverbesserung durch Grauwertstreckung (aus Albertz, 1991)
Um Grauwertdifferenzen noch besser zu verdeutlichen, kann eine Farbcodierung angewendet werden. Dabei werden einzelne Grauwerte in frei wählbaren Farben wiedergegeben, wobei attraktivere, aussagekräftigere und besser interpretierbare Bilder entstehen.
Abb. 7-8: Verdeutlichung von Grauwertdifferenzen durch Farbcodierung (aus Albertz, 1991)
Filterungen
Zu den Grundfunktionen eines jeden Bildverarbeitungssystems gehört die Filterung.
Durch Filteroperationen (Faltungen) lassen sich Bildstrukturen verändern, wobei Grauwertrelationen benachbarter Pixel geändert werden. Um dies zu erreichen, müssen die Grauwerte der benachbarten Pixel berücksichtigt werden. Deshalb wird als Filter eine kleine Koeffizientenmatrix verwendet. Mit ihrer Hilfe wird ein kleiner Bereich des Eingabebildes auf ein einzelnes Pixel des Ausgabebildes abgebildet. Das Filter muss anschließend auf das gesamte Bild angewendet werden.
Für jedes Element des Ausgabebildes wird ein neuer Grauwert berechnet, indem die Werte eines kleinen Bereiches des Eingabebildes mit den Koeffizienten der Filtermatrix multipliziert werden. Randelemente bleiben unberücksichtigt - das Ausgabebild ist etwas kleiner
Filter können, abhängig von ihrer Matrix größe und ihren Koeffizienten, sehr unterschiedlich wirken. Besonders wichtig sind Tiefpassfilter, welche eine glättende Wirkung haben und somit feine Bilddetails unterdrücken, sowie Hochpassfilter, mit denen Kanten und andere Bilddetails hervorgehoben werden.
Abb. 7-10: verbesserte Detailwiedergabe durch Hochpaßfilterung (aus Albertz, 1991)
Kombination mehrerer Spektralkanäle
Durch Kombination von Daten, die in mehreren Spektralkanälen vorliegen, können für einige Interpretationsaufgaben entscheidende Bildverbesserungen erzielt werden. Die Flexibilität gegenüber dem Farbmischprojektor der analogen Bildverarbeitung ist hier deutlich höher.
Bei einer Verhältnisbildung (Ratiobildung) zwischen den Daten zweier Kanäle definiert sich aus deren Quotient ein neues künstliches Bild. Dadurch können bestimmte redundante Informationen reduziert werden, wodurch andere, zunächst weniger deutliche Einzelheiten, sichtbar werden.
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