Je suis surtout un vecteur de vecteurs, mais pour un projet en cours, je dois travailler avec un tas de vieilles cartes papier numérisées (cartes de dégâts de bombe ww2 pour Londres, si vous êtes intéressé!)
Nous avons numérisé et géoréférencé les cartes, et souhaitons maintenant créer une couche composite en mosaïque à diffuser sur un site Web. Nous allons évidemment supprimer les frontières, ce n'est pas le problème ici.
Le problème est qu'il existe des différences de couleur et de luminosité visuelles disgracieuses entre les feuilles de carte. Je ne sais pas trop comment les égaliser pour donner un aspect visuel cohérent. J'ai lu sur l'égalisation de l'histogramme, mais ma boîte à outils actuelle (Manifold GIS, GDAL, GeoServer) ne semble pas avoir la fonctionnalité requise.
Exemple de 4 scans déjà géoréférencés:
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Réponses:
Cela peut être fait dans GIMP http://www.gimp.org/
Vous devez créer une palette de couleurs personnalisée - cela lira chaque image chargée et correspondra le mieux aux pixels, forçant les couleurs à devenir presque identiques.
Vous pouvez également limiter le contraste et la luminosité de la même manière
http://gimp.open-source-solution.org/manual/gimp-tool-brightness-contrast.html
http://docs.gimp.org/en/gimp-palette-dialog.html
Pour plus de détails, vous pouvez utiliser la fonction d'égalisation avec l'histogramme
http://docs.gimp.org/en/gimp-layer-equalize.html
Cela peut être automatisé avec la fonction macro script fu.
http://www.squidoo.com/gimp-how-to-write-a-script-fu-macro
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Une autre façon consiste à utiliser un logiciel d'assemblage de photos (panorama). Hugin est un exemple de projet gratuit et ouvert qui fait exactement cela et il est livré avec un enblend qui peut prendre en charge les différences de luminosité. Pas besoin de nettoyer avec des palettes, choisissez simplement l'image avec le meilleur éclairage / couleurs comme source de mélange. Il faudrait d'abord couper les frontières.
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Un essai que je suggérerais est d'utiliser des techniques d'égalisation d'histogramme.
Il existe des techniques pour mapper chaque valeur de pixel sur une nouvelle valeur équilibrée à l'aide de la fonction de distribution cumulative (cdf).
Par exemple, si vous avez des nuages dans l'image 1 et l'image 2 et que c'est l'objet le plus lumineux de l'image, dans les deux images, ils sont blancs, mais dans la mosaïque, vous réalisez qu'un nuage est un peu plus blanc que l'autre. En 1, la valeur moyenne des pixels dans le nuage est de 200, donc en 2, elle est de 240. En utilisant cdf, vous pouvez transformer les valeurs des pixels en utilisant la probabilité d'occurrence, de sorte que, indépendamment de la valeur s'il s'agit de l'objet le plus lumineux, il sera mappé à une valeur de 255 pixels.
il peut amener toutes les images à une référence commune, améliorant également le contraste.
J'ai essayé de script quelque chose dans ce sujet il y a quelques temps et est disponible dans github pour un coup d'œil. N'hésitez pas à demander.
https://github.com/rupestre-campos/histogram_equalize
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