6Realces y filtros-editado

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.