Come uniformare il colore, la luminosità e il contrasto su più mappe cartacee scansionate

Sono principalmente un tipo di vettori, ma per un progetto attuale devo lavorare con un mucchio di vecchie mappe cartacee scansionate (mappe dei danni della bomba della seconda guerra mondiale per Londra, se interessati!)

Abbiamo scansionato e georeferenziato le mappe e ora vogliamo creare un livello composito piastrellato per la pubblicazione su un sito Web. Ovviamente taglieremo i confini, non è questo il problema.

Il problema è che ci sono sgradevoli differenze visive di colore e luminosità tra i fogli della mappa. Sono un po 'perplesso su come equalizzarli in modo da dare un aspetto visivo coerente. Ho letto sull'equalizzazione dell'istogramma, ma la mia cassetta degli attrezzi attuale (Manifold GIS, GDAL, GeoServer) non sembra avere la funzionalità richiesta.

Esempio di 4 scansioni già georeferenziate:

Questo può essere fatto in GIMP http://www.gimp.org/

Devi creare una tavolozza di colori personalizzata: questo leggerà ogni immagine caricata e corrisponderà al meglio ai pixel forzando i colori a diventare quasi come una corrispondenza.

È inoltre possibile limitare il contrasto e la luminosità in modo simile

http://gimp.open-source-solution.org/manual/gimp-tool-brightness-contrast.html

http://docs.gimp.org/en/gimp-palette-dialog.html

Per ulteriori dettagli avanzati è possibile utilizzare la funzione Equalizza con l'istogramma

http://docs.gimp.org/en/gimp-layer-equalize.html

Questo può essere automatizzato con la funzione macro fu script.

http://www.squidoo.com/gimp-how-to-write-a-script-fu-macro

Un altro modo è utilizzare il software di cucitura foto (panorama). Hugin è un esempio di un progetto gratuito e aperto che fa proprio questo e viene fornito in bundle con enblend che può prendersi cura delle differenze di luminosità. Non c'è bisogno di confondere con i pallet, basta scegliere l'immagine con la migliore illuminazione / i colori come fonte per la fusione. Dovresti tagliare prima i confini però.

Un tentativo che suggerirei è di usare l'istogramma per equalizzare le tecniche.

Esistono tecniche per mappare ciascun valore di pixel su un nuovo valore bilanciato usando la funzione di distribuzione cumulativa (cdf).

Ad esempio, se hai nuvole nell'immagine 1 e nell'immagine 2 ed è l'oggetto più luminoso nell'immagine. In entrambe le immagini sono bianche, ma nel mosaico ti rendi conto che una nuvola è un po 'più bianca dell'altra. In 1 il valore medio dei pixel della nuvola è 200 quindi in 2 è 240. Usando cdf puoi trasformare i valori dei pixel usando la probabilità di occorrenza, in modo che indipendentemente dal valore se è l'oggetto più luminoso verrà mappato a 255 pixel.

può portare tutte le immagini a un riferimento comune, migliorando anche il contrasto.

Ho provato a scrivere qualcosa in questo argomento qualche tempo fa ed è disponibile in github per uno sguardo. Sentiti libero di chiedere.

https://github.com/rupestre-campos/histogram_equalize