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複数のスペクトルのカラー合成イメージの強調

この例では、複数のスペクトル データを使用していくつかの基本的なイメージの合成と強調の手法を示します。視覚的な解釈に適切なイメージを作成するために、複数スペクトルの放射輝度または反射率データの強調が必要な場合があります。ここでは、フランスのパリの一部を撮影した Landsat Thematic Mapper イメージを使用します。7 つのスペクトル バンドは Erdas LAN 形式の 1 つのファイルに格納されます。ここで説明する概念は以下のとおりです。

  • Erdas LAN 形式のファイルから複数のスペクトル データを読み取る

  • 異なる帯域の組み合わせからのカラー合成の作成

  • コントラスト ストレッチによるイメージの強調

  • 無相関ストレッチによるイメージの強調

  • 散布図の使用

複数スペクトル イメージからのトゥルーカラー合成イメージの作成

LAN ファイル paris.lan には、7 帯域の 512×512 の Landsat イメージが含まれています。128 バイトのヘッダーに続くピクセル値は、帯域番号の昇順によるライン挟み込みバンド並び (BIL) 形式です。リトルエンディアンの順番で符号なし 8 ビット整数として保存されます。

MATLAB® 関数 multibandread を使用して LAN ファイルから帯域 3、2 および 1 を読み取ります。これらの帯域は、スペクトルの可視部分を対象とします。それぞれが RGB イメージである赤、緑、および青の平面にマッピングされる場合、その結果は標準のトゥルーカラー合成イメージになります。multibandread への最後の入力引数では、読み取る帯域と、その順序を指定します。そのため、1 ステップで RGB 合成イメージを作成できます。

truecolor = multibandread('paris.lan',[512, 512, 7],'uint8=>uint8', ...
    128,'bil','ieee-le',{'Band','Direct',[3 2 1]});

トゥルーカラー合成イメージのコントラストはとても低く、色も偏っています。

imshow(truecolor)
title('Truecolor Composite (Un-Enhanced)')
text(size(truecolor,2),size(truecolor,1)+15,...
  'Image courtesy of Space Imaging, LLC',...
  'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right')

Figure contains an axes object. The axes object with title Truecolor Composite (Un-Enhanced) contains 2 objects of type image, text.

非強化トゥルーカラー合成イメージのヒストグラムと散布図の調査

赤色帯域のヒストグラムを表示すると、たとえば、使用可能なダイナミック レンジの一部分内にデータが集中することがわかります。これは、トゥルーカラー合成イメージが暗く見える理由の 1 つです。

imhist(truecolor(:,:,1))
title('Histogram of the Red Band (Band 3)')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Histogram of the Red Band (Band 3) contains an object of type stem. Axes object 2 contains 2 objects of type image, line.

合成イメージが暗く見えるもう 1 つの理由は、可視帯域が互いに高い相関をもっていることです。2 および 3 帯域の散布図は、スペクトル バンド間の相関度合を測定するための有効な方法です。plot を使用することで簡単に行うことができます。赤-緑-青の散布図の線形トレンドは、可視帯域に高い相関があることを示しています。これは、非強化トゥルーカラー合成イメージの単色表示を説明するのに役立ちます。

r = truecolor(:,:,1);
g = truecolor(:,:,2);
b = truecolor(:,:,3);

plot3(r(:),g(:),b(:),'.')
grid('on')
xlabel('Red (Band 3)')
ylabel('Green (Band 2)')
zlabel('Blue (Band 1)')
title('Scatterplot of the Visible Bands')

Figure contains an axes object. The axes object with title Scatterplot of the Visible Bands contains an object of type line.

コントラスト ストレッチを使用したトゥルーカラー合成イメージの強調

imadjust を使用して線形コントラスト ストレッチをトゥルーカラー合成イメージに適用すると、表面の特徴をより認識しやすくなります。

stretched_truecolor = imadjust(truecolor,stretchlim(truecolor));
imshow(stretched_truecolor)
title('Truecolor Composite after Contrast Stretch')

Figure contains an axes object. The axes object with title Truecolor Composite after Contrast Stretch contains an object of type image.

コントラスト ストレッチ後のヒストグラムのチェック

コントラスト ストレッチの適用後、赤色帯域のヒストグラムは、より大きな使用可能なダイナミック レンジにデータが広がっていることを示します。関数 imhist を使用して、イメージの赤いピクセル値すべてのヒストグラムを作成します。

imhist(stretched_truecolor(:,:,1))
title('Histogram of Red Band (Band 3) after Contrast Stretch')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Histogram of Red Band (Band 3) after Contrast Stretch contains an object of type stem. Axes object 2 contains 2 objects of type image, line.

無相関ストレッチによるトゥルーカラー合成イメージの強化

トゥルーカラー合成イメージを強化するもう 1 つの方法は、無相関ストレッチを使用することです。これは、高い相関があるチャネルの全域にわたって色の分離を強化します。decorrstretch を使用して、無相関ストレッチを実行します。オプションの名前と値のペア 'Tol',0.1 を指定して、無相関ストレッチの後に線形コントラスト ストレッチを実行します。再び、表面の特徴はより明確に観測できるようになりますが、方法が異なります。表示全域のスペクトル差異が誇張されます。注目すべき例は、左端の緑の領域です。これはコントラスト ストレッチが行われた合成イメージでは黒く見えます。この緑の領域は、ブーローニュの森です。パリの西端にある大きな公園です。

decorrstretched_truecolor = decorrstretch(truecolor,'Tol',0.01);
imshow(decorrstretched_truecolor)
title('Truecolor Composite after Decorrelation Stretch')

Figure contains an axes object. The axes object with title Truecolor Composite after Decorrelation Stretch contains an object of type image.

無相関ストレッチ後の相関のチェック

予想されるとおり、無相関ストレッチが後に続く散布図は、相関における急激な減少を示します。

r = decorrstretched_truecolor(:,:,1);
g = decorrstretched_truecolor(:,:,2);
b = decorrstretched_truecolor(:,:,3);

plot3(r(:),g(:),b(:),'.')
grid('on')
xlabel('Red (Band 3)')
ylabel('Green (Band 2)')
zlabel('Blue (Band 1)')
title('Scatterplot of the Visible Bands after Decorrelation Stretch')

Figure contains an axes object. The axes object with title Scatterplot of the Visible Bands after Decorrelation Stretch contains an object of type line.

CIR 合成イメージの作成と強化

可視帯域と同じように、スペクトルの不可視帯域を対象とする Landsat 帯域からの情報は、RGB 合成イメージを構成して強化することによって参照できます。この部分のスペクトルにおけるクロロフィルの高反射率のため、近赤外 (NIR) 帯域 (帯域 4) は重要です。そして、可視赤色光と緑色光 (それぞれ帯域 3 と 2) を結合し、カラー赤外 (CIR) 合成イメージを形成する場合は、特に役立ちます。カラー赤外 (CIR) 合成イメージは通常、植生を特定するか、または植生の成長や状態を評価する場合に使用されます。

元の LAN ファイルから読み取り、帯域 4、3、および 2 をそれぞれ、赤、緑、青にマッピングする RGB イメージを構成することで、CIR 合成イメージを構築します。

CIR = multibandread('paris.lan',[512, 512, 7],'uint8=>uint8', ...
    128,'bil','ieee-le',{'Band','Direct',[4 3 2]});

近赤外 (NIR) 帯域 (帯域 4) が、互いに相関している可視帯域と比較して、可視帯域との相関性が低くても、無相関ストレッチによって多くの特徴が見やすくなります。カラー赤外合成イメージの特性は、植生 (クロロフィル) 密度が高い領域で赤く見えることです。CIR 合成イメージでは、ブーローニュの森公園は赤く見えることに注意してください。これは、無相関ストレッチが行われたトゥルーカラー合成イメージにおける緑の表示と一致します。

stretched_CIR = decorrstretch(CIR,'Tol',0.01);
imshow(stretched_CIR)
title('CIR after Decorrelation Stretch')

Figure contains an axes object. The axes object with title CIR after Decorrelation Stretch contains an object of type image.

参考

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