Документация

Шаг 1: создайте составной объект истинного цвета

Используя blockproc, считанный данные из rio.lan, файл, содержащий Landsat тематическое формирование изображений картопостроителя в формате файла LAN Эрдаса. blockproc имеет встроенную поддержку чтения TIFF и файлов JPEG2000 только. Чтобы считать другие типы файлов, необходимо записать класс Адаптера Изображений, чтобы поддержать ввод-вывод для конкретного формата файла. Этот пример использует предварительно созданный класс Адаптера Изображений, LanAdapter, который поддерживает файлы LAN чтения. Для получения дополнительной информации о записи классов Адаптера Изображений видят пример в Руководстве Пользователей, описывающем, как класс LanAdapter был создан.

Формат LAN Эрдаса содержит видимый красный, зеленый, и синий спектр в полосах 3, 2, и 1, соответственно. Используйте blockproc, чтобы извлечь видимые полосы в изображение RGB.

% Create the LanAdapter object associated with rio.lan.
input_adapter = LanAdapter('rio.lan');

% Select the visible R, G, and B bands.
input_adapter.SelectedBands = [3 2 1];

% Create a block function to simply return the block data unchanged.
identityFcn = @(block_struct) block_struct.data;

% Create the initial truecolor image.
truecolor = blockproc(input_adapter,[100 100],identityFcn);

% Display the un-enhanced results.
figure;
imshow(truecolor);
title('Truecolor Composite (Un-enhanced)');

Получившееся изображение истинного цвета подобно тому из paris.lan в Улучшающем Многоспектральном Цветном Составном примере Изображений. Изображение RGB кажется тусклым с небольшим контрастом.

Шаг 2: улучшите изображение - сначала пытаются

Во-первых, попытайтесь расширить данные через динамический диапазон с помощью blockproc. Эта первая попытка просто задает новый указатель на функцию, который вызывает stretchlim и imadjust на каждом блоке данных индивидуально.

adjustFcn = @(block_struct) imadjust(block_struct.data,...
    stretchlim(block_struct.data));
truecolor_enhanced = blockproc(input_adapter,[100 100],adjustFcn);
figure
imshow(truecolor_enhanced)
title('Truecolor Composite with Blockwise Contrast Stretch')

Вы сразу видите, что результаты являются неправильными. Проблема состоит в том, что функция stretchlim вычисляет гистограмму на входном изображении и использует эту информацию, чтобы вычислить пределы фрагмента. Поскольку каждый блок настроен в изоляции от его соседей, каждый блок вычисляет различные пределы из своей локальной гистограммы.

Шаг 3: исследуйте класс аккумулятора гистограммы

Чтобы исследовать распределение данных через динамический диапазон изображения, можно вычислить гистограмму для каждой из трех видимых полос.

При работе с достаточно большими изображениями вы не можете просто вызвать imhist, чтобы создать гистограмму изображений. Один способ инкрементно создать гистограмму состоит в том, чтобы использовать blockproc с классом, который суммирует гистограммы каждого блока, когда вы отодвигаетесь изображение.

Исследуйте класс HistogramAccumulator.

type HistogramAccumulator

% HistogramAccumulator Accumulate incremental histogram.
%   HistogramAccumulator is a class that incrementally builds up a
%   histogram for an image.  This class is appropriate for use with 8-bit
%   or 16-bit integer images and is for educational purposes ONLY.

%   Copyright 2009 The MathWorks, Inc.

classdef HistogramAccumulator < handle
   
    properties
        Histogram
        Range
    end
    
    methods
        
        function obj = HistogramAccumulator()
            obj.Range = [];
            obj.Histogram = [];
        end
        
        function addToHistogram(obj,new_data)
            if isempty(obj.Histogram)
                obj.Range = double(0:intmax(class(new_data)));
                obj.Histogram = hist(double(new_data(:)),obj.Range);
            else
                new_hist = hist(double(new_data(:)),obj.Range);
                obj.Histogram = obj.Histogram + new_hist;
            end
        end
    end
end

Класс является простой оберткой вокруг функции hist, позволяя вам добавить данные в гистограмму инкрементно. Это не характерно для blockproc. Наблюдайте следующее простое использование класса HistogramAccumulator.

% Create the HistogramAccumulator object.
hist_obj = HistogramAccumulator();

% Split a sample image into 2 halves.
full_image = imread('liftingbody.png');
top_half = full_image(1:256,:);
bottom_half = full_image(257:end,:);

% Compute the histogram incrementally.
addToHistogram(hist_obj, top_half);
addToHistogram(hist_obj, bottom_half);
computed_histogram = hist_obj.Histogram;

% Compare against the results of IMHIST.
normal_histogram = imhist(full_image);

% Examine the results.  The histograms are numerically identical.
figure
subplot(1,2,1);
stem(computed_histogram,'Marker','none');
title('Incrementally Computed Histogram');
subplot(1,2,2);
stem(normal_histogram','Marker','none');
title('IMHIST Histogram');

Шаг 4: используйте класс HistogramAccumulator с BLOCKPROC

Теперь используйте класс HistogramAccumulator с blockproc, чтобы создать гистограмму красной полосы данных в rio.lan. Можно задать указатель на функцию для blockproc, который вызовет метод addToHistogram на каждый блок данных. Путем просмотра этой гистограммы вы видите, что данные сконцентрированы в небольшой части доступного динамического диапазона. У других видимых полос есть подобные дистрибутивы. Это - одна причина, почему исходный составной объект истинного цвета кажется тусклым.

% Create the HistogramAccumulator object.
hist_obj = HistogramAccumulator();

% Setup blockproc function handle
addToHistFcn = @(block_struct) addToHistogram(hist_obj, block_struct.data);

% Compute histogram of the red channel.  Notice that the addToHistFcn
% function handle does generate any output.  Since the function handle we
% are passing to blockproc does not return anything, blockproc will not
% return anything either.
input_adapter.SelectedBands = 3;
blockproc(input_adapter,[100 100],addToHistFcn);
red_hist = hist_obj.Histogram;

% Display results.
figure
stem(red_hist,'Marker','none');
title('Histogram of Red Band (Band 3)');

Шаг 5: улучшите составной объект истинного цвета с контрастным фрагментом

Можно теперь выполнить соответствующий контрастный фрагмент на изображении. Для обычных, рабочих процессов в оперативной памяти можно просто использовать функцию stretchlim, чтобы вычислить аргументы к imadjust (как пример MultispectralImageEnhancementExample, делает). При работе с большими изображениями, как мы видели, stretchlim легко не адаптируется к использованию с blockproc, поскольку это полагается на гистограмму полного образа.

Если вы вычислили гистограммы изображений для каждой из видимых полос, вычислите соответствующие аргументы к imadjust вручную (подобный тому, как stretchlim делает).

Сначала вычислите гистограммы для зеленых и синих полос.

% Compute histogram for green channel.
hist_obj = HistogramAccumulator();
addToHistFcn = @(block_struct) addToHistogram(hist_obj, block_struct.data);
input_adapter.SelectedBands = 2;
blockproc(input_adapter,[100 100],addToHistFcn);
green_hist = hist_obj.Histogram;

% Compute histogram for blue channel.
hist_obj = HistogramAccumulator();
addToHistFcn = @(block_struct) addToHistogram(hist_obj, block_struct.data);
input_adapter.SelectedBands = 1;
blockproc(input_adapter,[100 100],addToHistFcn);
blue_hist = hist_obj.Histogram;

Теперь вычислите CDF каждой гистограммы и подготовьтесь вызывать imadjust.

computeCDF = @(histogram) cumsum(histogram) / sum(histogram);
findLowerLimit = @(cdf) find(cdf > 0.01, 1, 'first');
findUpperLimit = @(cdf) find(cdf >= 0.99, 1, 'first');

red_cdf = computeCDF(red_hist);
red_limits(1) = findLowerLimit(red_cdf);
red_limits(2) = findUpperLimit(red_cdf);

green_cdf = computeCDF(green_hist);
green_limits(1) = findLowerLimit(green_cdf);
green_limits(2) = findUpperLimit(green_cdf);

blue_cdf = computeCDF(blue_hist);
blue_limits(1) = findLowerLimit(blue_cdf);
blue_limits(2) = findUpperLimit(blue_cdf);

% Prepare argument for IMADJUST.
rgb_limits = [red_limits' green_limits' blue_limits'];

% Scale to [0,1] range.
rgb_limits = (rgb_limits - 1) / (255);

Создайте новый adjustFcn, который применяется, глобальная переменная превышают лимиты и используют blockproc, чтобы настроить изображение истинного цвета.

adjustFcn = @(block_struct) imadjust(block_struct.data,rgb_limits);

% Select full RGB data.
input_adapter.SelectedBands = [3 2 1];
truecolor_enhanced = blockproc(input_adapter,[100 100],adjustFcn);
figure;
imshow(truecolor_enhanced)
title('Truecolor Composite with Corrected Contrast Stretch')

Получившееся изображение очень улучшено с данными, покрывающими больше динамического диапазона, и при помощи blockproc вы стараетесь не загружать целое изображение в память.