2.12. 对比度拉伸¶
现在，我们已经看到了显示我们研究图像的单独陆地卫星专题制图器（TM）波段和彩色合成物，我们需要调查两个最常见的图像处理程序的功能，以提高场景质量。这些程序属于图像增强或转换的描述性类别。我们使用了第一个图像增强器， 拉伸 在我们迄今为止看到的所有tm图像上，为了提高本教程的质量。接下来将介绍不同的拉伸选项。我们将评估其他程序， 过滤 ，很快。
对比度拉伸包括改变dn值的分布和范围。一个不经意的观察者和专家习惯性地从直接观察中得出结论，修改照片或计算机显示中的明暗色调（灰度）范围通常是在场景中执行的最简单、最具信息性和揭示性的操作。当在照片暗室中进行负片和印刷时，这个过程涉及改变密度与曝光（H-D曲线）图的伽马（斜率）或胶片传递函数。这是通过改变摄影过程中的一个或多个变量来实现的，例如，记录胶片的类型、纸张对比度、显影剂条件等。通常情况下，结果是图像更清晰、更令人满意，但某些信息可能会因取舍而丢失，因为灰度“超速”进入过轻或过大的状态。RK。
通过计算机处理数字数据进行对比度拉伸是一种常见的操作，尽管我们需要一些用户技能来选择特定的技术和参数（范围限制）。对于陆地卫星数据，计算并显示整个场景或足够大的次新世中每个波段的dn范围，作为柱状图（回忆莫罗湾TM波段3的柱状图）。通常，dns（灰度）的分布可以是单峰分布，也可以是高斯分布（通常以零平均值分布），尽管倾斜是常见的。如果一个场景包含两个或多个具有明显不同（通常较窄）反射范围的主导类，则会产生多模态分布（最常见的是双峰分布，但也是多峰分布）。亮度值的上限和下限通常仅位于总可用范围的一部分（30%到60%）。超出1或2个标准偏差的（少数）值通常可以被丢弃（柱状图修剪），而不会严重丢失主要数据。这种修剪允许新的、更窄的限制进行全面扩展（陆地卫星数据为0-255）。将dn线性扩展到这个满刻度是一个常见的选择。
其他拉伸功能可用于特殊目的。这些主要是非线性函数，以不同的方式影响密度（在胶片上）或灰度（在监视器图像中）的精确分布，因此可能需要一些实验来优化结果。常用的特殊延伸包括：1）分段线性，2）对数，3）斜坡累积分布函数，4）概率分布函数，5）与饱和线性。柱状图均衡是一种延伸，通过将柱状图划分为包含相同像素数的类，有利于以牺牲其他部分为代价扩展dn范围的某些部分。例如，如果大部分的辐射变化发生在较低的亮度范围内，那么这些dn值可以有选择地扩大到较高（较亮）的值。
|拉伸图像的柱状图（a）。b/w图像（a）显示对比度拉伸如何使图像特征更清晰。|
|拉伸图像的柱状图（b）。\ b/w图像（b）显示对比度拉伸如何使图像特征更清晰。|
该图像的柱状图是多模态的，下限接近25，大量dn像素接近255。这说明了更大的场景亮度（灯光色调）。
|具有饱和拉伸的线性的柱状图（c）。\ b/w图像（c）显示了具有饱和拉伸的线性如何使图像特征更清晰。|
图像看起来是一个正常的，令人愉快的图像，与其他图像没有太大的区别。但是，将这一版本与线性扩展版本进行比较表明，真正的和信息上的差异确实接踵而至。
图像类似于饱和度版本。请注意，像素频率在较低的dn级别上分散开来，并以较高的间隔（紧密间隔）分散开来。
让我们重申一下。也许没有其他的图像处理程序或功能能像拉伸一样有效地产生新的信息或帮助眼睛进行视觉解释。它是应用于原始数据的第一步，也是最有用的功能。
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