Reference Coordinate Systems

Ob’yektivga bog’liq buzilishlarni tuzatish
Ob’yektivga bog’liq buzilishlar – bu bu tasvirning optik markazida joylashgan aylana effektlari. Shuning uchun tasvirni kesish yoki burishdan oldin ularni tuzatish juda muhim. Ko’plab tasvirga ishlov beruvchi dasturiy ta’minot paketlari va professional masofadan sezuvchi dasturiy ta’minotning ayrim modullari vinyetni(vignetting- tasvirni saturatsiyasi va yorug’ligini kamaytirish), CA va ob’yektiv buzilishlarni tuzatishni o’z ichiga oladi. Kamera modeliga bog’liq holda bu kabi korreksiyalar tasvirdan JPG faylga avtomatik ravishda murojaat qilishi mumkin, shuning uchun foydalanuvchi hattoki orginal buzilishlarni boshqa ko’rmasligi mumkin. RAW turida suratga olishda tasvirga oluvchiga nazoratni beruvchi bu kabi avtomatik korreksiyalardan qochiladi.
Vinyet darajasi linzalarning xarakteristikasiga bog’liq - uni avtomatik ravishda tuzatish qiyin va uni tuzatish sozlamalari har bir tasvir uchun vizual tarzda baholanishi mumkin. Yorug’lik miqdori va rivojlanish radiusi uchun slayderlardan foydalanib, burchaklar tomon yorug’lik tushishi qoplanmaguncha tasvirning yorqinligi o’zgartiriladi. Osmon yoki ochiq tuproq kabi bir xil, yengil qismlarda eng sezilarli bo’lgan vinyetni tuzatish nafaqat estetik sabablarga ko’ra, balki sahnaning spektral xususiyatlarini muvozanatlash uchun tasvirni tasniflashdan oldin ham oqilona bo’lishi mumkin.
CA korreksiyasi va ob’yektiv buzilish yorug’lik va rang o’zgartirishlarni o’z ichiga olmaydi, lekin tasvirning geometric transformatsiyasini emas. Kenglikdagi CA odatda tasvir kanali o’lchamlarini moslashtirish hamda qizil va ko’k kanallarni yashil kanalning o’lchamiga mos radial ravishda masshtablash orqali tuzatiladi.
Kontrastni yaxshilash
Ushbu kitobda yoritilgan aerofotosuratlarning aksariyati turli xil landshaftlarni aks ettiradi va ulardan bir nechtasi jonli kontrastli ajoyib ranglarga ega. Yuqori qiya tasvirlardan ko’ra ko’proq, geoilmiy ilovalar uchun vertikal aerofotosuratlar yashil, jigarrang va sarg’ish tuproq tonli soyalar bilan cheklanadi. Shunga qaramay, rang soyalaridagi aniq farqlar ma’lum tuproq xususiyatlarini yoki o’simlik turlarini farqlash uchun qiziqarli bo’lishi mumkin.
0 dan 255 gacha (8-bitli tasvir uchun) yorqinlik diapazonidagi tonlarning taqsimlanishiga ishlov berishning turli usullari mavjud, bularning barchasi tasvirni piksel qiymatlariga nisbatan yuzaga kelishining nisbiy chastotasini (y o’qi) ko’rsatadigan gistogrammasini o’zgartiradi. (x o’qi). Amaldagi dasturiy ta’minotga qarab, quyidagi usullar mavjud bo’lishi mumkin (masalan, Mather and Koch 2010; Langford and Bilissi 2011; Richards 2013; Jensen 2015).

• 
  Oddiy global yorqinlik va kontrastni boshqarish.
  
• 
  Muayyan rang va yorqinlik uchun kengaytirilgan boshqaruv diapazonlari.
  
• 
  Darajalar yordamida gistogramma sozlamalari.
  
• 
  Egri chiziqlar/grafik funksiyalar yordamida gistogramma sozlamalari.
  

Rangni yaxshilash har qanday mavjud rang maydonlarida amalga oshirilishi mumkin (5-2.5-boblarga qarang). Misol uchun, uchta asosiy rangni, ya’ni qizil, yashil va ko’kni manipulyatsiya qilish o’rniga, IHS rang maydonining to’yinganlik komponenti orqadan yoritilgan holatlar tufayli xira ranglarni biroz yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin. IHS tizimining intensivlik va to’yinganlik komponentlaridan foydalanish tasvirdagi ranglarni o’zgartirmaydi, RGB maydonidagi yaxshilanishlar murakkab rang siljishlarini keltirib chiqarishi mumkin.
Daryo terassasida eroziya qirlari tarmog’ining ko’rinishini ko’rib chiqing (11-6-rasm). RAW formatida suratga olingan va hech qanday qo’shimcha ishlovsiz TIF formatiga aylantirilgan asl tasvir shunday ko’rinadi. Qumloq cho’kindilarning monoton ranglari yuqori va pastki o’ngdagi terastaning toshli sirtining quyuqroq rangidan ozgina farq qiladi. Bulutli kun qatlamining bilvosita yorug’ligi tasvirni deyarli soyasiz qiladi. Tasvir qiymatlarining gistogrammalari o’rta diapazonlarda unimodal taqsimot orqali bir hil vizual taassurotni aks ettiradi. Biroz kengayishi va ko’kdan qizilga yuqori qiymatlarga o’tish umumiy jigarrang rangga olib keladi. Ko’rinib turibdiki, sahna sensor, monitor yoki printerning dinamik diapazonidan umuman foydalanmaydi; har bir diapazon mumkin bo’lgan yorqinlik qiymatlarining atigi 40% -50% ni qamrab oladi.
\
7
11-6-rasm.


11-7-rasm

11-7-rasmda yuqori diapazonlarni biroz to’yingan holda gistogrammalarning ekstremal chegaralari o’rtasida kengaytirilgan kontrast kuchaytirilgandan keyin bir xil tasvir ko’rsatilgan. Manzara endi dalada o’z ko’zimiz bilan ko’radigan narsalarga nisbatan biroz g’ayritabiiy, ammo u terassaning bir xil ko’rinadigan cho’kindi qatlamlarida ajoyib o’zgarishlarni ochib beradi. Yumshoq qobiqli ustki yuzasi endi o’ziga xos pushti rangga ega bo’lib, u yerda tog’ jinslari ochiq bo’lib, darhol ostidagi qatlam va undan uzoqroqda joylashgan boshqa qatlam firuza tusli yorqin ko’rinadi. Ikki asosiy jarliklar chuqurroq kesilgan joylarda cho’kindi ancha quyuqroq va yana qizil-jigarrang bo’ladi. Rang farqlari pedogenetik jarayonlar, organik va noorganik moddalar nisbati va kech muzlik va erta golosen davrida to’plangan alohida qatlamlardagi don o’lchamlaridagi farqlardan kelib chiqadi (Andres 1972). Hozirgi vaqtda bu qatlamlar jarlikning materialga kesilishi natijasida aniqlangan va cho’kindi arxivi ko’rinadigan bo’ladi.

Xuddi shunday kontrastni kuchaytirish qumli dasht o’simliklarining bu kabi ko’rinishida qo’llanilgan (11-8-rasm). Asl tasvirda faqat ranglar va soyalardagi nozik o’zgarishlar ko’rinishi mumkin. Yorqin shag’alli yo’l va daraxtlarning quyuq soyalarini hisobga olmaganda, manzaraning o’simlikli joylari uchun mavjud yorqinlik qiymatlari 8 bitli dinamik diapazonning atigi 25% 30% ni qamrab oldi. Ularni to’liq 256 qiymat oralig’iga cho’zish orqali o’simlik qoplamidagi rang, tuzilish va shaklning katta o’zgarishlari aniq bo’ladi. Individual o'simta (Artemisia sp.) butalari nozik qumtepalarda och-yashil bo'laklarga o'xshab ancha farqlanadi. Qumzorlar orasida to'q yashil dasht o'tlari bo'lgan dumaloq chayqalishlar ko'rinadi.
Yuqorida muhokama qilingan misollarda kamera sensorining dinamik diapazoni talab qilinadigan manzaradan kengroq edi. Oddiy chiziqli kontrastli cho'zilishlardan boshlash (min-maks yoki taxminan ±2,5 std. dev.) ko'pincha bunday tasvirlar bilan yaxshi natijalar beradi. Ko'proq qiyin holat - bu sahnada chuqur soyalar mavjudligi (4-7-boblarga qarang). 11-7-rasmda qo'llaniladigan kontrastli cho'zilish ularni yanada chuqurlashtiradi, soyali ob'yektlarni yanada ko'proq tozalaydi va ularning radiometrik farqini tasvir yoshining quyosh nuri ostidagi qismlariga oshiradi. Bu tasniflash yoki stereoskopik xususiyatni ajratib olish kabi keyingi tasvirni qayta ishlashga to'sqinlik qilishi mumkin.
11-9-rasmda kuchli soyali sahnaning asl tasviri ikkita kontrastli versiya bilan taqqoslanadi. 11-9D-rasmda (kulrang gistogramma) ko'rsatilgan asl tasvir qiymatlarining kuchli bimodal taqsimlanishiga va cho'l sahnasining umuman qorong'u ko'rinishiga e'tibor bering. Haqiqiy hayotda manzara ko'zni qamashtiruvchi yorug'lik bilan ancha yorqinroq edi, lekin kameraning avtomatik, to'g'rilanmagan ekspozitsiya sozlamalari qiyosiy kam ekspozitsiyaga olib keldi (6-4.5-boblarga qarang). Soya bilan qoplangan yuzalar va ob'yektlar quyosh tomonidan yoritilgan narsalar bilan bir xil bo'ladi, shuning uchun ikkita cho'qqi ko'chirilsa yoki hatto birlashtirilsa, soyalar kamayadi yoki yo'qoladi. 11-9B-rasmdagi rasmga tegishli 11-9D rangli gistogrammalar grafik histogramma modifikatsiyasi yordamida kontrastni qisman yaxshilash natijasidir (masalan, Richards 2013; Jensen 2015).
Grafik chizig'i asl tasvir qiymatlarini (x o'qi bo'ylab ko'rsatilgan) kerakli chiqish qiymatlariga (ikkinchi y o'qi bo'ylab ko'rsatilgan) xaritalash uchun ishlatiladi.

11-8-rasm
A uzilish nuqtasi soya cho'qqisining yorqinlik qiymatlarini quyosh cho'qqisining o'rtacha qiymatlariga mos keladigan darajaga oshiradi. Quyosh nurli hududlarning tonal siqilishiga qarshi turish uchun to'xtash nuqtasi ularning eng yuqori qiymatlarini faylning maksimal qiymati 255 ga tushiradi. Nihoyat, grafik chizig'i soya cho'qqisi va quyosh cho'qqisi o'rtasidagi chuqurlikda bir oz tekislanadi, to'xtash nuqtasi c qo'shib, siqilish nuqtasini siqib chiqaradi. bir nechta piksellar soni mavjud bo'lgan asl qiymatlar.
11-9B-rasmda (11-9E-rasmdagi gistogrammalar bilan) soyali va quyoshli hududlar o'rtasida kamroq kontrast qolgan. Ikki gistogramma cho'qqisi yaqinlashdi, ko'k kanalda hatto eriydi. Bu professional fotosuratlarni tahrirlash dasturi (Adobe Lightroom) yordamida amalga oshirilgan yanada murakkab kontrastni yaxshilash natijasidir. Bu erda o'ziga xos tonal diapazonlar yorug'lik, qorong'ulik va soyalarni hisobga olgan holda ketma-ket o'zgartirildi.
Yuqorida keltirilgan kontrastni yaxshilash 8-bitli tasvirlarda amalga oshirildi, ular allaqachon sensor yozib olgan yuqori dinamik diapazonning siqilgan versiyalari. Gistogramma qismlarini kattaroq kontrastga cho'zish yorqinlik qiymatlarining yo'qolishiga yoki rang soyalari (bandlash) o'rtasida sakrashga olib keladi, buni 11-9D-rasmdagi soya cho'qqilaridan ko'rish mumkin. Kuchli sozlashlar uchun bu effekt takomillashtirilgan tasvirda ko'zga ko’rinarli bo’lib qolishi mumkin. Tasvirni RAW formatida yuqoriroq radiometrik ruxsatda (12 yoki 14 bit) qayta ishlash va keyin uni 8 bitli faylga aylantirish orqali oldini olish mumkin. Kompyuter ekranlari va printerlar (ko'zlarimiz u yoqda tursin) baribir kattaroq tasvir chuqurligidan foydalana olmasligi sababli, 8 bitgacha pasaytirish tasvir sifatini yomonlashtirmaydi, lekin kontrast cho'zilishidan kelib chiqadigan chiziq ko'rinmaslik uchun tekislanadi. RAW tasvirlar bilan ishlash post-qayta ishlash uchun ushbu kitob doirasidan tashqarida bo'lgan ko'plab afzalliklarni beradi; batafsilroq ma'lumot olish uchun foydalanuvchi raqamli fotosuratlarni qayta ishlash bo'yicha qo'llanmalarning keng tanloviga murojaat qiladi (masalan, Verhoeven 2010; Langford va Bilissi 2011).

11-9-rasm

11-9-rasm(davomi)
Hozirgacha muhokama qilingan misollar tasvirdagi rang kontrastlarini yaxshilash uchun mo'ljallangan. Biroq, ba'zi hollarda, ayrim turdagi xususiyatlar bilan bog'liq bo'lgan tonal diapazonlarni maksimal darajada ajratish uchun tasvirning faqat qismlarini yaxshilash yoki hatto haddan tashqari oshirish foydali bo'lishi mumkin. Bu qishloq xo'jaligi manzarasi (11-10-rasm) bilan ko'rsatilgan, bu erda gistogrammada faqat kuzgi maydon bilan bog'liq tasvir qiymatlari cho'zilgan, so'ngra IHS rang maydonida kuchli to'yinganlik kuchaygan. Natijada, bir hil deb hisoblangan maydon endi qora ko'kdan sarg'ish jigarranggacha, pushti ranggacha, och krem ​​ranggacha bo'lgan turli zonalarning aniq farqlarini ko'rsatadi. Bunday usullar tuproqni o'rganish uchun foydali xaritalash yordami bo'lib, dala namunalarini olishda burg'ulash teshiklari sonini 50% gacha kamaytirishga yordam beradi (Fengler 2007). Muayyan tasvir sohalari uchun kontrastni optimallashtirishning qulay usuli bu hududni kattalashtirish va ko'plab tasvirlarni qayta ishlash va GIS dasturiy paketlarida mavjud bo'lgan joriy displey hajmi uchun dinamik diapazonni sozlash tanlovidan foydalanishdir.

11-10-rasm
Xulosa