4.3.4 Bildverbesserungen

Das Prinzip der digitalen Bildverbesserung besteht darin, die vorhandenen Strahlungswerte optisch möglichst günstig darzustellen. Die Strahlungswerte häufen sich meist in einem gewissen Bereich der Grauwertskala, wodurch ein Bild arm an Kontrast und flau erscheint. Die Häufigkeitsverteilung der Grauwerte wird in einem so genannten Histogramm dargestellt (siehe Abbildung 10).

Abbildung 10: Für die Kontrastverbesserung stehen verschiedene Verfahren zur Verfügung, die eine je nach Fragestellung optimierte Verteilung der Strahlungswerte erzielen. Diese Verteilung wird in einem Histogramm grafisch dargestellt (Lillesand & Kiefer, 1994, p. 547).

Durch eine bessere Verteilung auf die gesamte Grauwertskala treten die radiometrischen Details eines Bildes deutlicher in Erscheinung. Dieses Verfahren wird als Kontrastverbesserung bezeichnet, die linear oder der Verteilung der Grauwerte angepasst durchgeführt werden kann. Es besteht auch die Möglichkeit, nur einen Bereich der Werte über die gesamte Skala darzustellen, wodurch der Bereich radiometrisch hoch aufgelöst wird und zuvor nicht erkennbare Details sichtbar werden.

Eine lineare Kontrastverbesserung erfolgt für ein Bild mit 256 Grauwerten (8 Bit) durch die folgende Formel (nach Lillesand & Kiefer, 1994, p. 547):

mit

DN' = Grauwert des berechneten Bildelements
DN = Grauwert des ursprünglichen Bildelements
MIN = kleinster Grauwert des Eingabebildes, dem ein Wert von 0 zugewiesen wird
MAX = grösster Grauwert des Eingabebildes, dem ein Wert von 255 zugewiesen wird

Ein weiteres Verfahren besteht in der digitalen Filterung, bei der die einzelnen Bildelemente im Verhältnis zu den umgebenden Bildelementen verändert werden. Durch die Verwendung von Hochpassfiltern treten bestimmte Strukturen und Erscheinungen deutlicher hervor, durch Tiefpassfilter können sie unterdrückt werden. Hochpassfilter werden beispielsweise bei kontrastarmen Bildern eingesetzt, so dass die Aufnahmen optisch schärfer erscheinen und besonders die linearen Strukturen deutlicher werden. Tiefpassfilter eignen sich zur Glättung des Bildes, wodurch grossräumige Phänomene erfasst werden können, und zur Reduktion des Rauschens. Richtungsfilter eignen sich zur Hervorhebung von linearen Strukturen in einer bestimmten Richtung. Filter zur Erkennung von Rändern lokalisieren die Umrisse der Formen in einem Bild und wandeln sie in weiche oder harte Linien um.

Eine Verbesserung der optischen Bildqualität lässt sich auch mit Hilfe einer Farbtransformation in den IHS-Farbraum erreichen. In diesem werden nicht die Primärfarben Rot, Grün und Blau wie im RGB-Farbraum verwendet, sondern das Bild wird durch Intensität, Farbton und Farbsättigung dargestellt. Die Intensität entspricht dabei der gesamten Helligkeit der drei RGB-Kanäle, der Farbton stellt den Wellenlängenbereich dar und die Sättigung bezeichnet den Grad der Farbreinheit relativ zu Grau. Für jede dieser drei Komponenten können unabhängig von den anderen Komponenten digitale Bildverbesserungen durchgeführt werden. Beispielsweise kann eine Kontrastverbesserung auf die Intensität ausgeführt werden, ohne dass dadurch Farbton und Sättigung beeinflusst werden, wie es im RGB-Farbraum der Fall ist.

Das IHS-Modell kann auch dazu verwendet werden, räumliche Daten verschiedener Auflösungen miteinander zu kombinieren. Dadurch können hochauflösende Daten einer bestimmten Quelle als Intensitätskomponente und niedrigauflösende Daten einer anderen Quelle als Farbton- und Sättigungskomponenten dargestellt werden. Das Resultat ist ein zusammengesetztes Bild mit der räumlichen Auflösung der hochauflösenden Aufnahme und den Farbcharakteristiken des niedrigauflösenden Bildes. Auf diese Weisen lassen sich Satellitenaufnahmen, Orthofotos, digitale Höhenmodelle und Vektordaten miteinander kombinieren. Das direkte Ersetzen der Intensitätskomponente durch eine panchromatische Aufnahme führt jedoch nicht immer zu optimalen Resultaten. In solchen Fällen sollten gewichtete Kombinationen der panchromatischen und der multispektralen Daten verwendet werden (Lillesand & Kiefer, 1994, p. 531 ff.).