5. Bildverarbeitung

Bildverbesserung

Warum verbessern wir digitale Satellitenbilder? Mit den verschiedenen Methoden der Bildverbesserung sollen die "Rohdaten" so aufbereitet werden, das die notwendige Auswertung leichter, schneller und zuverlässiger wird. Die Wahl der konkreten Methode muss sich an der Zielsetzung der Auswertung orientieren. Hier werden exemplarisch zwei wichtige Verfahren kurz vorgestellt.

Histogramm-Streckungen

Üblicherweise wird in der digitalen Bildverarbeitung die Statistik der Bilder über ein Grauwert-Histogramm (Häufigkeitsverteilung der Grauwerte) beschrieben.

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Histogramm vor und nach der Streckung
Histogramm des Satellitenbildes auf der rechten Seite vor und nach der Streckung.

Die Form eines Histogramms gibt den Kontrastumfang eines Satellitenbildes wieder und lässt Aussagen über seine Homogenität zu. So deutet beispielsweise eine Grauwertverteilung mit einem extremen Maximum auf geringen Kontrast hin. Ein einfach gestrecktes Maximum lässt zwar auch auf Homogenität im Bild schließen, bedeutet aber auch gleichzeitig ein größeres Kontrastspektrum.

Bei der Histogramm-Streckung werden die individuellen Werte im Bild bearbeitet, die Streckung dient einer kontrastreicheren Darstellung der Daten. Die Kontraststreckung kann mittels verschiedener Verfahren durchgeführt werden, wobei die Eingangsdaten immer über den gesamten Bereich von 0-255 gestreckt werden.

Filter

Sogenannte Filteroperationen verändern die Bildstrukturen, indem sie Berechungen über Grauwertrelationen benachbarter Pixel anstellen. Die Filter bestehen aus Koeffizientenmatrizen, mit denen ein kleiner Ausschnitt des Originalbildes auf einen einzelnen Bildpunkt des Endbildes abgebildet wird. Der Filter bzw. die Matrix muss dann über das ganze Bild "laufen".



originaldaten
Teil des Rhein-Neckar-Kreises, Orginaldaten vor der Streckung (siehe auch Histogramm links).
Quelle: Landsat


Zoom Sign
Filter
Der Filter-Befehl in der IDRISI-Bildbearbeitungssoftware.