| dc.description.abstract | Skygger skaper problemer for tolkning av flyfoto på skjerm og papir. Enkelte områder kan se helt svarte ut, men det finnes ofte en liten kontrast mellom nabopikslene, som kan utnyttes. Å øke lesbarheten i disse områdene vil hjelpe Skog og Landskap med deres tolkningsarbeid på kontor og i felt, samt kunne brukes i en rekke andre sammenhenger.
Åtte teknikker ble prøvd ut, der fem baserer seg på terskling, en bruker kurver, en bruker bildets lysintensitet for å skape en mykere overgang, og en bruker kommersiell programvare. De fem teknikkene som bruker terskling er Histogram-strekking, to typer histogram-matching, begrenset lokal kontrastforbedring og enkel intensitetsmatching. Blant disse teknikkene var en av histogram-matchingsteknikkene og spesielt forbedring ved begrenset lokal kontrastforbedring de klart mest lovende. Sistnevnte forbedrer skyggeområdet på en god måte. Alle disse fem teknikkene benyttet samme metode med Otsus terskling og sammensetting. Det ble ikke forsøkt å terskle alle små skyggeområder fra trær eller lignende, men å få med de store mørke områdene som ofte skaper problemer ved tolkning. Dette ble oppnådd med god nøyaktighet, men det vil alltid være utfordringer med tanke på hvilke skyggeområder som skal være med i masken, og hvor mye masken skal renses etter tersklingen. Sammensettingen av det originale solområdet og det forbedrede skyggeområdet er disse metodenes svakhet, da det oppstår unaturlige kanter mellom dem. Hvor stort problem dette er varierer avhengig av teknikk og bilde, og det går mer utover hvor visuelt vakkert bildet er, enn hvor mye informasjon som kan tydes ut av bildet. Forbedring ved hjelp av kurver behandler hele bildet som ett, og unngår dermed problemene ved terskling og sammensetting. Bildets lysintensitet endres ved hjelp av en kurve på histogrammet, noe som fører til at de mørkeste verdiene blir lysere, mens resten forblir ganske uendret. Dette gjør skyggeområdene lysere, noe som kan øke lesbarheten. Dessverre blir kontrasten ofte dårligere, og skyggeområdene ender opp som grøtete og monotone. De nevnte teknikkene har blitt programmert i MATLAB, og bruker rundt en time på å prosessere et bilde på en arbeidsstasjon.
En ny teknikk basert på begrenset lokal kontrastforbedring ble utviklet etter at de nevnte teknikkene var vurdert. Denne teknikken behandler hele bildet, før det settes sammen med originalbildet basert på lysintensiteten. Dermed blir det forbedrede bildet vist i de mørke områdene, og det originale bildet vist i de lyse områdene. Dette fungerer godt ved ytterpunktene, og overgangen mellom dem blir jevn og glatt, i motsetning til ved sammensetting basert på terskling. Dessverre blir de deler av bildet som har en lyshet nær overgangen mellom skygge og sol veldig detaljløse og monotone. Til tross for dette fremstår denne teknikken med stort potensiale, da den er langt raskere og penere enn andre egenutviklede teknikker. Å prosessere et bilde tar rundt fire minutter.
Forbedring ved hjelp av det kommersielle programmet ERDAS ER Mapper har mange fordeler. Overgangen fra skyggeområde til solområde er helt utsøkt, det er tilgjengelig som et program klart til bruk, skyggeområdet blir behandlet på en god måte, og det hele tar få sekunder. Svakhetene er at de lyse delene av bildet ofte blir unødvendig lyse eller overeksponert, og programvaren er ikke fritt tilgjengelig. Jeg mener at det er mulig å slå ER Mapper på resultat, effektivet og pris, men mine metoder har ikke kommet dit. Måten bildet blir forbedret på med begrenset lokal kontrastforbedring er god nok, men en bedre måte å sette bildene sammen på må utvikles, gjerne basert på bildets lyshet.
English abstract:
Shadows creates problems for the interpretation of aerial photographs on screen and paper. Some areas may seem completely dark, when there often are a little contrast between neighboring pixels, which can be exploited. Increasing readability in these areas will help The Norwegian Forest and Landscape Institute with their interpretation work both at the office and in the field, as well as being used in many other contexts.
Eight techniques were tested, in which five are based on thresholding, one on curves, one uses the image intensity to create a smoother transition and one is commercial software. The five techniques that use thresholding is histogram stretching, two types of histogram matching, limited local contrast enhancement and simple intensity matching. Among these techniques one of the histogram-matching techniques and especially the limited local contrast enhancement was the most promising. The latter improves the shadow area in a good way, highlighting the details and making the images easier to interpret. All these five techniques used the same method with Otsu's thresholding and merging. The goal was not to threshold all small shadows from trees, buildings, or the like, but to get the large dark areas that often cause problems in interpretation. This was achieved with good accuracy, but there will always be challenges in what should be inlcuded in the mask. The weakness of these methods are the merging of enhanced shadow covered areas and sun covered areas. This often creates unnatural edges in the result. The severity of this problem varies depending on the technique and image, it affects primarily how visually beautiful the picture is, and to a small degree how much information can be read out of it. Improvement by means of curves treat the whole image with the same enhancement, thereby avoiding problems by thresholding and merging. By applying a curve on the histogram the image intensities changes, making the darker values brighter, while the rest remains fairly unchanged. This makes shadows brighter, which can increase readability. Unfortunately, the contrast suffers and shadow areas end up muddy and monotonous. The aforementioned techniques have been developed in MATLAB and uses about one hour to process one image at a workstation.
A new technique based on limited local contrast enhancement was developed after the aforementioned techniques were evaluated. This technique enhances the whole picture, before it is put together with the original image based on the light intensity. Thus, the enhanced image is shown in dark areas, and the original image shown in the highlights. This works well at the extremes, and the transition between them is smooth, in contrast to the composition based on thresholding. The result is unfortunately less satisfactory in the parts of the image that has a luminosity close to the transition between shade and sun, which ends up very monotone and without contrast. This technique still appear to have great potential, as it is much faster and visually pleasing than other self-developed techniques. To process an image with this technique takes about four minutes.
Enhancement using the commercial software ERDAS ER Mapper has many benefits. The transition from shadow covered areas to sun covered areas is very good. ER Mapper is available as an application ready for use, the shadow area is treated in a good way, and it all takes few seconds. The weaknesses is that the bright parts of the picture are often unnecessarily bright or overexposed, and the software is not freely available. I believe that it is possible to surpass ER Mapper on quality, efficiency and cost, but this would require more research. The way the image is enhanced with limited local contrast enhancement is good enough, but a better way to merge the pictures have to be developed, probably based on image brightness. | nb_NO |