3. Бинарные, полутоновые и спектрозональные изображения. Аэрокосмоснимки

До 50-х гг. ХХ в. изображение на снимках было черно-белым, позже стали получать цветные, а затем спектральные изображения.

Бинарное изображение (двухуровневое, двоичное) — разновидность цифровых растровых изображений, когда каждый пиксель может представлять только один из двух цветов.

Значения каждого пикселя условно кодируются, как «0» и «1». Значение «0» условно называют задним планом или фоном (англ. background), а «1» —передним планом (англ. foreground).

Часто при хранении цифровых бинарных изображений применяется битовая карта, где используют один бит информации для представления одного пикселя. Также, особенно на ранних этапах развития техники, двумя возможными цветами были чёрный и белый, что не является обязательным.

Из-за этого бинарное изображение иногда могут называть однобитным, монохромным, чёрно-белым и т. д., что не совсем верно.

Благодаря наличию всего двух возможных значений пикселей(«0» и «1») бинарные изображения, а однобитовые бинарные в ещё большей степени, очень хорошо сжимаются, особенно с использованием словаря данных и отличаются малым объёмом данных, по сравнению с другими типами растровых изображений. Наиболее популярные алгоритмы сжатия:

PackBits

RLE

JBIG / JBIG2 (наиболее эффективный)

LZW

CCITT Group 3

CCITT Group 4

Большинство форматов файлов для хранения растровых изображений позволяют хранить бинарные растры. Например, такие популярные, как TIFF, BMP, PCX и др.

Значительное практическое применение бинарные растровые изображения находят в цифровой картографии и геоинформационных системах, пространственном анализе.

Полутоновое изображение — это изображение, имеющее множество значений тона, и их непрерывное, плавное изменение.

Примерами полутоновых изображений могут быть рисунки, картины, выполненные красками, фотографии.

Как и все растровые изображения полутоновое кодируется в цифровом виде с помощью битовой карты (матрицы, хранящей значения элементов изображения (пикселей)). Каждый пиксель полутонового изображения может кодироваться различным количеством бит, что определяет количество возможных полутонов.

Например:

2 бит — 4 полутона,

3 — 8,

4 — 16,

8 — 256 и т. д.

При этом, однобитовое бинарное изображение (1 бит на 1 пиксель) можно считать вырожденным полутоновым, способным передать лишь 2 полутона (чёрный и белый, например), или же его частным случаем.

Множество возможных полутонов называют уровнями серого (англ. gray scale), не зависимо от того, полутона какого цвета или его оттенка передаются. (Аналогично тому, как бинарное изображение, часто называемое «чёрно-белым», может при отображении выглядеть «чёрно-зелёным».) Таким образом, уровни серого не отличаются по спектральному составу (оттенку цвета), но отличаются по яркости. Количество возможных полутонов в данном случае есть глубина цвета, которую часто передают не в количестве самих полутонов, а в количестве бит на пиксель (англ. bit per pixel, bpp).

Какое из значений в допустимом диапазоне будет считаться самым ярким, а какое самым тёмным не имеет значения, т. к. число, являющееся значением каждого пикселя — всего лишь условный код яркости. Достаточно указать направление отсчёта.

Например, может существовать полутоновой растр, где на каждый пиксель отведено 8 бит, изображение имеет 256 полутонов, пиксели со значением 0 являются белыми, пиксели со значением 255 — абсолютно чёрными, а остальные полутона равномерно распределены между данными значениями.

В изобразительном искусстве и быту чаще всего применяют полутоновые растры с глубиной цвета 8 бит (что равно 1 байт), т. е. каждый пиксель изображения может принимать 256 различных условных значений яркости: от 0 до 255. Этого вполне достаточно, чтобы правильно отобразить чёрно-белую фотографию.

В науке и технике часто такого диапазона и дискретности представления яркости не достаточно. Например, в аэрофотосъёмке и космической съёмке на выходе могут получать полутоновые изображения с глубиной цвета (количеством бит на пиксель) 16 или 32 (bpp).

Некоторые форматы хранения растровых изображений (например, TIFF) позволяют задавать с помощью палитры точные фотометрические характеристики изображения. Такая палитра представляет собой таблицу, где каждому условному уровню серого (задаваемому целым числом — кодом) ставится в соответствие какая-либо фотометрическая величина. Это также часто используется на практике в тех случаях, когда условного отличия яркости одного участка изображения от другого не достаточно. Например, при дешифрировании аэрокосмических снимков с целью прогнозирования урожая или оценки поражённости вредителями, необходимо знать точное количество зарегистрированного излучения.

Спектрозональные изображения - изображения, полученные отдельно в нужном спектральном интервале. Такие изображения называются спектральными.

Спектральные изображения выполняются с помощью светофильтра в определенной части видимого солнечного спектра. Например, возможно фотографирование в красной, синей, зеленой, желтой части спектра. При этом используется двухслойная эмульсия, покрывающая пленку. Такой способ фотографирования передает ландшафт в необходимых цветах. Так, например, смешанный лес при спектральном фотографировании дает изображение, которое легко можно подразделять по породам, имеющим на снимке разные цвета. После проявления и сушки пленки готовят контактные отпечатки на фотобумаге размером соответственно 18х18 см или 30х30 см. Каждый снимок имеет номер, круглый уровень, по которому можно судить о степени горизонтальности снимка, а также часы, фиксирующие время в момент получения данного снимка.

Съемка:

-аэрофотосъёмка (фотографирование территории с высоты от сотен метров до десятков километров при помощи аэрофотоаппарата, установленного на атмосферном летательном аппарате (самолёте, вертолёте, дирижабле и пр. или их беспилотном аналоге). Применение: картография ,определение границ землевладений (земельный кадастр), видовая разведке, археология, изучение окружающей среды, производство кинофильмов и рекламных роликов и др.)

-космическая (спутниковая) съёмка (фотографирование Земли или других планет с помощью спутников. Применение: сельское хозяйство, геологические и гидрологические исследования, лесоводство, охрана окружающей среды, планировка территорий, образовательные, разведывательные и военные цели. Такие изображения могут быть выполнены как в видимой части спектра, так и в ультрафиолетовой, инфракрасной и других частях диапазона. Недостатки: 1.объемность (база данных - десятки и сотни терабайт), 2. обработка изображений отнимает слишком много времени.3. чувствительность камер к погодным условиям. 4. сохранение государственной тайны, а также тайны личной жизни.