रंग संतुलन और जियोसर्वर में उच्च रिज़ॉल्यूशन इमेजरी की बड़ी मात्रा को प्रकाशित करते हैं

Question

मेरे पास एक बड़ी मात्रा में रैपिडे इमेज (+300 जीबी) है जिसे मैं एक ऑनलाइन आवेदन के लिए बेसमैप के रूप में उपयोग करना चाहता हूं। अब तक मैं उन्हें "जियोसर्वर ऑन स्टेरॉयड" नामक प्रस्तुति में दिखाए गए चरणों का पालन करते हुए भू-आकृति में एक छवि पिरामिड के रूप में सेवा करने में कामयाब रहा हूं। समस्या यह है कि मैं एक उचित रंग संतुलन नहीं कर पाया हूं, इसलिए जब पूरे डेटासेट को देखते हैं, तो मोज़ेक बहुत खराब दिखता है लेकिन जैसे ही मैं ज़ूम इन करता हूं, यह बेहतर हो जाता है (चित्र bellow)।

मेरी प्रक्रिया है:

1. सभी छवियों को 8bit, epsg 4326 में परिवर्तित करें, गाल्ड का उपयोग करके घन प्रक्षेप
2. सभी छवियों के साथ एक gdal आभासी रेखापुंज उत्पन्न करें (gdalbuildvrt)
3. छवि पिरामिड उत्पन्न करें (संपीड़न और भू-आच्छादन के साथ gdal_retile) और जियोसर्वर पर प्रकाशित करें (परत शैली में हिस्टोग्राम खिंचाव का उपयोग करके)

प्रक्रिया को बेहतर बनाने और बेहतर रंग संतुलन प्राप्त करने के बारे में कोई सुझाव?

Answer 1

मुझे विश्वास है कि मैं समझ गया।

मैंने 8bit में रूपांतरण के दौरान प्रत्येक RapidEye छवि में एक औसत -2 मानक विचलन हिस्टोग्राम खिंचाव के लिए मजबूर किया।

मैंने छवि मिनट, अधिकतम, औसत और एसडी की पहचान करने के लिए एक पायथन स्क्रिप्ट का उपयोग किया। मैंने तब माध्य का मान निर्धारित किया - 2SD (या छवि मिनट, जो भी अधिक था) को 2 और माध्य + 2SD (या अधिकतम) से 254 तक। और बस सुरक्षित रहने के लिए, छवि में शून्य का मूल मान 1 पर सेट किया गया था 2 ^ 16 सेट से 255. NoData 0 पर सेट किया गया था।

ये ट्रांसफर फ़ंक्शन वैक्टर हैं:

original image values = [0, mean-2SD, mean+2SD, 65536]
rescaled values = [1 2, 254, 255]

नीचे कुछ स्क्रीन कैप्चर दिए गए हैं। अब मुझे जिन समस्याओं को ठीक करना है, वे हैं

1. ImagePyramid के चारों ओर theblack बॉर्डर निकालें
2. एक बेहतर दिखने वाली छवि प्राप्त करें जब पूर्ण सीमा तक ज़ूम किया गया हो। अब यह एक पुराने टीवी की तरह दिखता है जो गलत चैनल से जुड़ा है

संपादित करें
मैंने अब GitHub पर कोड रखा है। जब से मैंने इसका उपयोग किया है, तब से यह एक समय हो गया है। कोड थोड़ा गड़बड़ है और इसलिए भंडार है। लेकिन फिर भी काम करना चाहिए।
https://github.com/dvictori/rapideye_hist2sd

Comments

ब्रावो, सर। इसके लिए आपको 10 में से 10 मिलते हैं। अपनी दूसरी चिंता के रूप में (बेहतर तरीके से पूर्ण सीमा तक ज़ूम किए जाने पर), क्या आप बस लो-ग्रेन्ट इमेजरी का उपयोग कर सकते हैं, जैसे लैंडसैट, या एएसटीईआर? मुझे लगता है कि जब ज़ूम आउट किया जाता है तो मोटे चित्रकार बेहतर दिखेंगे। .. अपनी पहली चिंता के लिए, मैं अभी भी उस अखरोट को कूटने की कोशिश कर रहा हूं। यदि आप इसे साझा करने के लिए तैयार हैं, तो py स्क्रिप्ट सहित आपने यह कैसे किया, इसके लिए एक व्यापक लेखन देखना पसंद करेंगे। कोई भी मौका जिसे आप अपने दृष्टिकोण को कहीं भी प्रस्तुत करने की योजना बनाते हैं?

— एलोब्रिस

मैं इसे पेश करने या लिखने की योजना नहीं बना रहा था। लेकिन अब आपने जो उल्लेख किया है, कौन जानता है। इसे प्रस्तुत करने के लिए एक उपयुक्त मीडिया के रूप में कोई सुझाव? पाई स्क्रिप्ट के लिए, आप इसे dropbox.com/s/1hfobfp9ymtku2n/rapideye_hist2sd.py से डाउनलोड कर सकते हैं । मैं अपने आप को एक भद्दा प्रोग्रामर मानता हूं और मुझे यकीन है कि मेरा कार्यक्रम बहुत सारे सुधारों का उपयोग कर सकता है।

— डैनियल

मैंने उपरोक्त टिप्पणी से डाउनलोड लिंक को बदल दिया है। यदि आप मेरे द्वारा उपयोग किए गए अजगर कोड को देखना चाहते हैं, तो आप इसे goo.gl/ePEc7G

— डैनियल

धन्यवाद @ डैनियल। मैं एक ब्लॉग रखता हूँ जहाँ मैं इस तरह के सामान के लिए पोस्ट करता हूँ। अगर मैं किसी ऐसी चीज पर ठोकर खाता हूं जो आसान नहीं थी, और जिसके लिए मुझे वेब के आसपास ज्यादा मदद नहीं मिल रही थी, तो मैं कुछ कारणों से एक ब्लॉग पोस्ट बनाऊंगा। पहले, मुझे लगता है कि मुझे कुछ समय में कार्य को दोहराने की आवश्यकता होगी, इसलिए यदि मैं किसी पोस्ट में चरणों को समेकित करता हूं तो मैं बाद में आसानी से उनकी समीक्षा कर सकता हूं। दूसरा, मुझे लगता है कि हमेशा कोई ऐसा व्यक्ति होता है जो वहाँ कुछ ऐसा ही करना चाहता है, और उन्हें पद से लाभ हो सकता है। आपने यहां जो किया वह बहुत ही ब्लॉग-योग्य है, भले ही यह आपकी थोड़ी देर के लिए हो। :)

— एलोबिस

यह एक अद्भुत विचार है, और मैं इसे एक छोटे फ्रेम के लिए अनुकूलित करने की कोशिश कर रहा हूं, 3 बैंड कैमरा 8 बिट से 8 बिट तक जा रहा है, लेकिन मुझे इसे लागू करने में कुछ परेशानी हो रही है। मुझे इस स्क्रिप्ट की इनपुट छवियों की निर्देशिका कैसे निर्देशित करनी चाहिए? उन्हें कहां से बुलाया जा रहा है? मुझे लगता है कि यह सब जियोसर्वर के माध्यम से चलना चाहिए, लेकिन क्या मैं इसे तोड़ सकता हूं और इसे स्टैंडअलोन चला सकता हूं?

— वेस

Answer 2

डैनियल, क्या ये छवियां बहुत अलग मौसमों से हैं? या दिन का समय? यदि वे अलग-अलग मौसम हैं, तो अच्छा रंग संतुलन प्राप्त करना बहुत कठिन हो सकता है। लेकिन अगर वे दिन के अलग-अलग समय हैं, तो सूर्य कोण के लिए सुधार लागू करने से ध्यान देने में मदद मिल सकती है। सूरज के कोण के लिए एक अच्छा पहला आदेश सन्निकटन पिक्सेल गुना 1.0 / cos (angle_of_sun_off_directly_above) है। तो कोई समायोजन नहीं अगर सूरज सीधे ऊपर है, बढ़ रहा है ... अच्छी तरह से अनंत जैसा कि आप सुबह / शाम तक पहुंचते हैं।

मेरे पास अतीत में खराब परिणाम थे, बड़े मोज़ाइक को इकट्ठा करने के लिए अतिव्यापी क्षेत्रों पर दृश्यों के बीच हिस्टोग्राम मिलान का उपयोग करते हुए क्योंकि आपको मोज़ेक में अजीब बहती प्रभाव मिलता है। मुझे लगता है कि एक अधिक उपयोगी दृष्टिकोण एक आधार रंग लक्ष्य छवि (शायद क्षेत्र का एक आकर्षक लैंडस्केप मोज़ेक) के खिलाफ किसी प्रकार का हिस्टोग्राम मिलान हो सकता है। मुझे इस समस्या को हल करने में भी दिलचस्पी है। मैपबॉक्स में चार्ली लोयड के भी विचार हो सकते हैं।

Comments

फ्रैंक, छवियां ज्यादातर शुष्क मौसम से होती हैं, जब क्लाउड कवर कम होता है। लेकिन अलग-अलग महीनों की छवियां हैं, जैसे कि अगस्त, निवेंट, आदि। अब मैं छवियों को छोटे ब्लॉकों में विभाजित करने की कोशिश कर रहा हूं और प्रत्येक के लिए एक मोज़ेक कर रहा हूं। जो कुछ भी होगा हमारे द्वारा आपको सूचीत किया जाएगा। मैंने सीडीएफ मैच करने के लिए एक पायथन स्क्रिप्ट भी लिखी थी और यह ठीक काम करता है (महान नहीं) जब मेरे पास छवियों की एक छोटी संख्या (20) है, लेकिन जब मैं बड़ी संख्या में पहुंचता हूं, तो छवियों में से एक मेरे बाहर मूल्यों के लिए बाध्य होता है संदर्भ छवि रेंज और फिर चीजें काम करना बंद कर देती हैं। संदर्भ छवि का चयन करने के लिए बेहतर तरीके से सोचना पड़ सकता है।

— डेनियल

Answer 3

मैंने कभी-कभी रंग संतुलित मोज़ाइक बनाने के लिए हिस्टोग्राम मिलान के साथ ओएसएसआईएम छवि लिंकर का उपयोग किया है। छवि लिंकर ट्यूटोरियल कुछ उदाहरण देता है http://download.osgeo.org/ossim/docs/pdfs/ImageLinker_Tutorial.pdf हालांकि, छवि लिंकर सक्रिय रूप से बनाए नहीं रखा गया है और मुझे नहीं पता कि यह किसी भी लंबे समय तक काम करता है। ओसिम जिओसेल वर्तमान कार्यक्रम है लेकिन इसके बारे में बहुत अधिक उपयोगकर्ता दस्तावेज नहीं हैं। मुझे याद है कि एक अच्छे परिणाम को प्राप्त करने के लिए मैंने अपने लैंडसैट दृश्यों को ओपनईवी के साथ एक-एक करके पहले से ही चित्रित किया था ताकि छवियों को समान रूप से देखने के लिए चित्र बना सकें। तब OSSIM के लिए अंतिम मिलान करना आसान हो गया था। अंत उत्पाद के रूप में ईआर मैपर मोज़ेक उपयोगिता के साथ एक के रूप में के रूप में अच्छा लग रहा था।