daljinsko zaznavanje - In?titut za antropolo?ke in prostorske ?tudije ...

16 Izboljšanje podob
(a) (b)
30000
25000
20000
15000
10000
5000
Slika 16.7: Uravnoteženje ustvari zelo kontrastno podobo (a) z enakomeno razporejenimi
vrednostmi v histogramu (b).
številom pikslov za posamezni razred
Ij = cj
nt
0
0
50
100
150
200
250
. (16.5)
Postopek spreminjanja histograma pri uravnoteženju je podan v preglednici 16.1.
Primer velja za štiribitno podobo, ki ima torej šestnajst različnih sivinskih vrednosti,
in je velika 1000 krat 1000 pikslov. V popolnoma uravnoteženem histogramu bi vsaki
vrednosti ustrezalo 1 000 000/16 = 62 500 pikslov. Nove digitalne vrednosti ne zajemajo
vseh možnosti, so pa enakomerneje razporejene (tabela 16.2). Razredi vrednosti z
manjšim številom pikslov so združeni, tisti z večjim pa so porazdeljeni bolj narazen.
Učinek uravnoteženja histograma podobe s slike 16.5 (a) podaja slika 16.7. Rezultat
je zelo kontrastna podoba, ki prikazuje podrobnosti tako v gozdovih, poljih in travnikih
kot v naseljih. Pri gosto zastopanih vrednostih, kjer je največ pikslov in kjer želimo ločiti
več podrobnosti, se je kontrast povečal, medtem ko se je zmanjšal pri manj zastopanih,
kjer je manj pikslov in velika natančnost ni potrebna. Uravnotežene podobe so bolj
jasne, jih je pa zaradi porušenega medsebojnega razmerja vrednosti teže interpretirati.
Težavo lahko predstavlja tudi veliko število digitalnih vrednosti, ki jim ne ustreza noben
piksel.
16.2.3 Gaussov razteg histograma
Naslednja metoda izboljšanja kontrasta, ki temelji na obliki histograma, je Gaussov
razteg. Z njim poskušamo histogram prilagoditi normalni ali Gaussovi porazdelitvi.
Pri Gaussovi ali normalni porazdelitvi verjetnosti je verjetnostna gostota enaka
p(x) = 1
σ √ 2π e−(x−¯x)2 2σ2 . (16.6)
Pri tem je x vrednost spremenljivke in ¯x njeno povprečje. Standardni odklon σ je
vrednost, pri kateri verjetnost pade na e −0,5 oziroma 0,607. To z drugimi besedami
146