Procesamiento óptico de segmentación de igual densidad
Finalmente se puede registrar diversa información de teledetección en una película fotográfica. Para películas en blanco y negro, el índice de evaluación más importante es la densidad de la imagen (también conocida como negrura). En fotografía, suele expresarse mediante el logaritmo del recíproco de la transmitancia de la película (t), es decir, la densidad de la imagen. En las películas de imágenes de teledetección, su tamaño representa la intensidad de la radiación reflejada o emitida por los objetos terrestres. Entre ellos, en varios tipos de películas negativas, D se correlaciona positivamente con la intensidad de la radiación, mientras que en las películas positivas ocurre lo contrario.
El significado físico de la densidad de la película de la imagen d de diferentes métodos de detección remota es diferente. Por ejemplo, la fotografía pancromática refleja la intensidad de la luz solar reflejada por los objetos terrestres en todo el rango de luz visible; el escaneo multibanda registra la intensidad de la reflexión de los objetos terrestres en diferentes bandas espectrales del infrarrojo térmico, es la magnitud de la radiación térmica de los objetos terrestres; pronto. Además, la distribución de la densidad de la imagen en la película también constituye las características geométricas espaciales de cada objeto de la superficie, como la forma, el tamaño, el patrón, la estructura de la textura y su relación posicional, imágenes obtenidas por el mismo tipo de detección remota en la misma área; en diferentes momentos tienen diferentes densidades. Los cambios constituyen las características temporales de diferentes objetivos. La esencia del procesamiento óptico de imágenes es cambiar artificialmente la densidad de la imagen de la película a través de canales ópticos, expandir la diferencia de densidad en diferentes partes o mostrar cambios sutiles en la densidad de la imagen con diferentes colores, suprimiendo así el "ruido", enfatizando o resaltando la información del objetivo. y mejorar la capacidad de las personas para interpretar y reconocer diferencias sutiles de densidad.
(2) Segmentación de densidad igual de color falso
Cualquier imagen de detección remota puede considerarse como una función de distribución bidimensional de la intensidad de la radiación electromagnética de los objetos terrestres. Para imágenes de películas, se puede caracterizar por la distribución bidimensional de los valores de densidad de la imagen; para fotografías, es la distribución bidimensional de los valores de gris. De manera similar a las líneas de contorno de un mapa topográfico, una imagen generalmente se puede dividir en varios niveles de acuerdo con el rango de valores de densidad (o escala de grises) en la imagen, y la función de densidad de la imagen (o escala de grises) se superpone utilizando isosuperficies ( Figura 4 -1), utilice un mapa de contorno para representar los cambios de diferencia de densidad (escala de grises) en cada parte de la imagen. En el procesamiento de imágenes de teledetección, esto se denomina segmentación de densidad o técnica de segmentación de densidad.
Figura 4-1 Interpretación geométrica de la segmentación de densidad
En el procesamiento de imágenes ópticas generales, se suele utilizar una película de imagen (positiva o negativa) como objeto de procesamiento. El método más sencillo es el mapeo de isodensidad, que utiliza un densitómetro óptico para medir la densidad de la película punto por punto y luego la conecta en un mapa de isodensidad. Este tipo de mapa está representado por contornos de densidad y la precisión generalmente es mayor. Sin embargo, debido a la operación manual, la lenta velocidad de procesamiento y la falta de efectos visuales llamativos, rara vez se usa ahora. Sin embargo, su principio sentó las bases metodológicas para tecnologías posteriores de digitalización de imágenes y segmentación de densidad, como la optoelectrónica y las computadoras.
El método más utilizado actualmente es la segmentación de densidad igual de colores falsos, que utiliza instrumentos fotoeléctricos para mostrar diferentes niveles de densidad en la película como imágenes en color. Este tipo de instrumento generalmente se denomina isómero de color, como el analizador de imágenes en color digital Pho-sdac de Japón y el analizador de color falso de segmentación de densidad NST-1 de Nanjing de mi país. , es básicamente un sistema de televisión en color de circuito cerrado controlado por una pequeña computadora e integra conversión óptica/eléctrica y analógica/digital (Figura-42). En términos generales, este tipo de instrumento puede dividir la densidad de la imagen de la película en 8, 12, 24, 32, 64 y otros niveles basándose en una transformación lineal, logarítmica o exponencial. Los colores de diferentes niveles de densidad se pueden seleccionar aleatoriamente y transformar entre 64 colores y mostrarse en la pantalla del monitor en color en unos segundos. Al ajustar iterativamente los colores transformados, puede elegir el mejor resultado de procesamiento. Generalmente, también cuenta con visualización de extracción monocolor o multicolor y funciones de medición de área.
(3) Aplicación geocientífica de la segmentación de igual densidad de color falso
La segmentación de densidad igual de color falso utiliza el color en lugar de la densidad de la imagen, lo que no solo mejora significativamente el efecto visual, sino que también permite El nivel de densidad de la segmentación es mucho mayor que el nivel de resolución del ojo humano en escala de grises en blanco y negro (generalmente alrededor de 10), lo que mejora significativamente la capacidad del ojo humano para resolver las diferencias de densidad de la película y desempeña el papel de mejora de la imagen. Sin embargo, debido a que solo puede procesar una sola película y solo considera la densidad de la imagen, a menudo no puede reflejar bien la estructura interna y las características morfológicas originales de los objetos terrestres. El sentido tridimensional de la imagen es generalmente pobre y no es fácil. para distinguir diferentes espectros del mismo objeto (Densidad) o materia extraña con el mismo espectro. Por lo tanto, en aplicaciones reales de geociencia, este método de procesamiento de mejora es más adecuado para el análisis e interpretación de escenas terrestres con contornos simples, fondos monótonos y una correspondencia clara entre las características del objetivo y la densidad de la imagen. Como sedimentos que ingresan al mar, profundidad del agua y turbidez de ríos, lagos y agua de mar, anomalías geotérmicas, fuentes de contaminación y distribución de la contaminación, etc. El efecto general es ideal y existen muchos ejemplos de aplicaciones exitosas a este respecto. Aquí hay sólo dos ejemplos para ilustrar su importancia en las aplicaciones de las ciencias de la tierra:
1 Evolución y difusión de sedimentos del estuario del río Yangtze
El estuario del río Yangtze es un estuario bifurcado. La topografía submarina en el área de Koumen es muy compleja debido a la interacción de la escorrentía y las corrientes de marea, la migración oscilante de la corriente principal y los cambios en los afluentes. En el pasado, se necesitaron décadas y enormes inversiones para comprender aproximadamente sus características básicas y sus patrones cambiantes mediante estudios oceánicos de rutina. Yun Caixing et al. utilizaron la obvia correlación positiva entre la reflectividad de los cuerpos de agua en la banda de luz roja y su contenido de arena para realizar un análisis de isodensidad de pseudocolor en la imagen MSS-5 del estuario del río Yangtze (Shanghai) el 9 de agosto. , 1978. segmentación.
Según la diferencia en la densidad de las imágenes mostradas en diferentes colores, es fácil distinguir agua clara, agua turbia, lenguas de barro y columnas de sedimentos, y explicar su rango de distribución (Figura
2. Topografía submarina del estrecho de Qiongzhou
El estrecho de Qiongzhou entre la península de Leizhou y la isla de Hainan tiene un contenido de sedimentos extremadamente bajo y una calidad de agua clara. Dado que la banda MSS-4 tiene un cierto efecto de perspectiva en el agua clara, el terreno submarino suele quedar bien capturado en imágenes. De esta banda, Zhang Shengkai realizó una segmentación de color de igual densidad en la imagen Landsat MSS-4 del estrecho de Qiongzhou (en la placa de imagen 2 del resultado del procesamiento se muestran claramente las características del terreno submarino). Los cambios de color y la profundidad del agua coinciden bien. La relación correspondiente, especialmente la expansión en forma de abanico del delta submarino causada por la corriente en la desembocadura occidental del Estrecho de Taiwán, tiene un efecto de mejora de la imagen muy significativo.
Figura 4-2 Diagrama de bloques del principio de funcionamiento de la segmentación de densidad de color
Figura 4-3 Mapa de situación de difusión de sedimentos del estuario del Yangtze interpretado a partir de imágenes de segmentación de densidad igual en color
Figura 4-4 Diagrama esquemático de generación de imágenes multibanda