JPS6288067A - Processing method for data from artificial satellite - Google Patents
Processing method for data from artificial satelliteInfo
- Publication number
- JPS6288067A JPS6288067A JP60228408A JP22840885A JPS6288067A JP S6288067 A JPS6288067 A JP S6288067A JP 60228408 A JP60228408 A JP 60228408A JP 22840885 A JP22840885 A JP 22840885A JP S6288067 A JPS6288067 A JP S6288067A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- saturation
- display system
- color display
- color system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Color Television Systems (AREA)
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
[発明の分野]
本発明は人工衛星からのデータの処理方法に関し、特に
ランドサット等の人工衛星から送信される主題画像(T
M : Thematic Mapper 、以下TM
と略す)データを処理して擬似(フォールス)カラー画
像を作成する方法の改良に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of the Invention] The present invention relates to a method for processing data from an artificial satellite, and in particular to a method for processing data from an artificial satellite such as Landsat.
M: Thematic Mapper, hereinafter TM
This invention relates to an improvement in a method for processing data (abbreviated as "abbreviation") to create a false color image.
[従来例とその問題点]
ランドサット等の人工衛星から送信されるTMデータに
基づいて作成される擬似カラー画像は、地質、土地利用
状態、水環境等を調査・観測するために利用されている
。[Conventional examples and their problems] Pseudo-color images created based on TM data transmitted from artificial satellites such as Landsat are used to investigate and observe geology, land use status, water environment, etc. .
擬似カラー画像を判読する者にとっては、擬似カラー画
像から、対象物の同定及び判別を容易に行なえることが
極めて重要である。そのためには、作成された擬似カラ
ー画像の彩度、明度、色相の内、彩度(或いは彩度と明
噴)を強調することが必要である。It is extremely important for those who interpret pseudo-color images to be able to easily identify and distinguish objects from the pseudo-color images. For this purpose, it is necessary to emphasize the saturation (or saturation and brightness) among the saturation, brightness, and hue of the created pseudocolor image.
周知の如く、擬似カラー画像は、先ず、複数のTMバン
ドから所望の3種のバンドを選択し、選択したTMバン
ドを赤、緑、青に対応させ、各TMバンドのレベル頻度
分布図を作成する。ところが、従来、このレベル頻度分
布データに対して、単に、線形成いは非線形のコントラ
スト−ストレッチング処理を行なって擬似カラー画像を
作成しているため、彩度(及び明度)を高めることがで
きなかった。このため、擬似カラー画像から、対象物の
同定及び判別が容易に行なえないという問題があった。As is well known, to create a pseudocolor image, first, three desired bands are selected from a plurality of TM bands, the selected TM bands are made to correspond to red, green, and blue, and a level frequency distribution map of each TM band is created. do. However, conventionally, this level frequency distribution data is simply subjected to line formation or nonlinear contrast-stretching processing to create a pseudocolor image, which makes it impossible to increase saturation (and brightness). There wasn't. For this reason, there is a problem in that it is not easy to identify and discriminate objects from pseudo-color images.
[目的]
本発明は1人工衛星から送信されるTMデータを処理し
て擬似カラー画像を作晟する際に、彩度〔或いは彩度と
明度の両方)を強調するデータの処理方法を提供するこ
とである。[Objective] The present invention provides a data processing method that emphasizes saturation (or both saturation and brightness) when processing TM data transmitted from an artificial satellite to create a pseudo-color image. That's true.
[本発明の要点]
この目的達成のため、本発明では、RGB (赤・緑争
青)表色系の画像信号を、一旦、HSV(色相・彩度・
明度)表色系の画像信号に変換し、HSV表色系におい
て彩度(或いは彩度と明度の両方)を強調し、再び画像
信号をRGB表色系に変換して擬似カラー画像を求めて
いる。[Main points of the present invention] In order to achieve this objective, the present invention first transforms an image signal of RGB (red/green/blue) color system into HSV (hue, saturation,
(brightness) color system, emphasizes the saturation (or both saturation and brightness) in the HSV color system, and converts the image signal again to the RGB color system to obtain a pseudo-color image. There is.
[実施例]
以丁、添付の図面を参照して本発明の一実施例を説明す
る。[Embodiment] An embodiment of the present invention will now be described with reference to the accompanying drawings.
第1図は、本発明を説明するための流れ図(フローチャ
ート)である、本発明は、第1図の破線10で囲った部
分の画像データ処理に関し、ブロック12はRGB表色
系からHVS表色系への画像データ変換、ブロック14
は色強調のためのデータ処理、ブロック16はHVS表
色系からRGB表色系への画像データの逆変換の処理段
階を示す、尚、RGB表色系からHVS表色系への画像
データ変換、及びその逆変換の手法自体は公知である。FIG. 1 is a flowchart for explaining the present invention. The present invention relates to image data processing in the area surrounded by the broken line 10 in FIG. Image data conversion to system, block 14
indicates data processing for color enhancement, and block 16 indicates a processing step of inverse conversion of image data from the HVS color system to the RGB color system. , and the method of its inverse transformation itself is well known.
周知の如く、人工衛星(ランドサット)からのデジタル
−データは、波長によって区分されるTM1〜TM7の
7つのバンドから構成されている。ランドサラ)−デー
タの利用者は、判読目的に応じ、?Ii[適のバンドを
選択して画像を作成する。第1図では、TMバンドエ〜
TMバンド3を、夫々、青(B) ・緑(G)φ赤(
R)に対応させ、本発明に係る画像信号処理方法を利用
してR◆G−B出力を得る場合を示している。尚、擬似
カラー画像は、第1図のフローチャートの出力であるR
−G−B出力を基にして作成される。As is well known, digital data from an artificial satellite (Landsat) is composed of seven bands TM1 to TM7 classified by wavelength. (Landsara) - Data users depending on the purpose of interpretation? Ii [Create an image by selecting the appropriate band. In Figure 1, TM band
TM band 3, blue (B), green (G), φred (
A case is shown in which an R◆GB output is obtained using the image signal processing method according to the present invention. Incidentally, the pseudo-color image is the output of the flowchart shown in FIG.
- Created based on G-B output.
各TMバンドに含まれるデジタル・データは、マトリッ
クス状に分割された各点の情報を、夫々、256(0〜
255)のレベルで表示したものである。このようなT
Mバンド・データを、先ず、下限がOで上限が1の範囲
に基準化し、レベル頻度分布を求める。The digital data included in each TM band contains information on each point divided into a matrix, and 256 (0 to 256)
255) level. T like this
First, the M-band data is standardized to a range with a lower limit of O and an upper limit of 1, and a level frequency distribution is determined.
第2図(A)(B)(C)は、夫々、TMバンド1〜3
のデータを基準化した後、そのレベル頻度分布を示す図
(例示)である、今、TMバンドl、2.3の成る1点
のデータ(b、g、rとする)が、
TMバンド1のデータ b= 0.25 (a)T
Mバンド2のデータ g=、0.10 (b)TMバ
ンド3のデータ r= 0.50 (e)と仮定する
。Figure 2 (A), (B), and (C) show TM bands 1 to 3, respectively.
This is a diagram (example) showing the level frequency distribution after standardizing the data. Now, the data of one point (b, g, r) consisting of TM band l, 2.3 is TM band 1. Data b= 0.25 (a)T
Assume that M band 2 data g=, 0.10 (b) TM band 3 data r= 0.50 (e).
上記(a)(b) (c)の内の最大値(m a x)
は0.50、最小値(min)はO,lOな(7)C’
、 HSV表色系のV(明度)は、maxである0、5
となる。Maximum value of (a), (b), and (c) above (m a x)
is 0.50, the minimum value (min) is O, lO (7) C'
, V (lightness) of the HSV color system is max 0, 5
becomes.
上記(a)(b)(c) tり内のm a xが0でな
いときは、HSV表色系のS(彩度)は、次の式で求ま
る。When m a x in the equations (a), (b), and (c) above is not 0, S (saturation) of the HSV color system is determined by the following formula.
s= (wax−mi n)/max
= (0,5−0,1)10.5
=O08
一方、上記(a)(b)(c)の内のm a xがOの
ときは、S(彩度)=0であり、この場合、h(色相)
は不定とする。s = (wax-min)/max = (0,5-0,1)10.5 =O08 On the other hand, when m a x in the above (a), (b), and (c) is O, S (saturation) = 0, in this case h (hue)
is indefinite.
SがOでない場合、
(max−r)/ (max−m、i n)を便宜上r
Cとし、
(max−g)/ (max−mf n)を便宜上gc
とし、
(max−b)/ (max−mi n)を便宜上bc
とすれば。If S is not O, (max-r)/(max-m, in) is expressed as r for convenience.
C, and (max-g)/(max-mf n) is expressed as gc for convenience.
For convenience, (max-b)/(max-min) is bc
given that.
rc=0 gc= 1 bc=0.625となる。rc=0 gc=1 bc=0.625.
上述したmaxは、r(赤)のデータなので、次の演算
を実行する(h’はHSV表色系においてh(色相)を
求めるための中間値(回転角度情報)である)。Since the above-mentioned max is r (red) data, the following calculation is performed (h' is an intermediate value (rotation angle information) for determining h (hue) in the HSV color system).
h’=bc−gc
=0.825−1
−−0.375
(尚、例えば、上述の説明において、g(緑)が最大値
の場合には、
h’=rc−bc+2 (7)演算式を用い、一方、
b(青)が最大値の場合には、
h’=gc−rc+4 の演算式を用いる。)h′が
負の場合には、HSV表色系における色相(h)は。h'=bc-gc=0.825-1 --0.375 (For example, in the above explanation, if g (green) is the maximum value, h'=rc-bc+2 (7) Equation On the other hand, using
When b (blue) is the maximum value, the following calculation formula is used: h'=gc-rc+4. ) If h' is negative, the hue (h) in the HSV color system is.
h=h ’X60+360の式を用い、h′として上で
求めた−0.375を代入すれば、337.5’″が求
まる。尚、h′が正の場合には、h±h’X60とする
。Using the formula h=h' shall be.
したがって、b、g、rを上記(a) (b) (c)
のように仮定すれば、H5V表色系のV(明度)、s(
彩度)、h(色相)は、
v=0.5(0≦V≦1)
s=0.8(0≦S≦1)
h=337.5° (0≦h≦3600)となり、上述
した1点の画像データが、RGB表色系から、HSV表
色系に変換された。このような変換操作をすべての画像
点について行なった結果(v、s、hのレベル頻度分布
)は、例えば、第3図(A)(B)(C)に示すように
なる。Therefore, b, g, r as above (a) (b) (c)
If we assume as follows, V (brightness) and s(
Saturation) and h (hue) are: v=0.5 (0≦V≦1) s=0.8 (0≦S≦1) h=337.5° (0≦h≦3600), and as described above. The image data of one point was converted from the RGB color system to the HSV color system. The results (level frequency distributions of v, s, and h) obtained by performing such a conversion operation on all image points are as shown in FIGS. 3(A), 3(B), and 3(C), for example.
次に、色相(h)データ以外のデータ、即ち。Next, data other than hue (h) data, ie.
彩度(5)のみ、又は、彩度(s)及び明度CV)の両
方について、レベル(リニア)ストレッチ処理を行なう
、つまり、第3図(B)のみ、又は、第3図(A)と(
B)に対してレベルストレッチ処理を行なう、第4図(
A)(B)は、第3図(A)CB)で示したレベル頻度
分布をりニアストレッチ処理(変換)を行なった後のレ
ベル頻度分布を示す図である。尚、レベルストレッチ処
理は公知の処理方法なので、説明を省略する。Perform level (linear) stretching processing on only saturation (5) or both saturation (s) and brightness CV), that is, only in Fig. 3 (B) or in Fig. 3 (A) and (
Figure 4 (B) is subjected to level stretch processing.
A) and (B) are diagrams showing the level frequency distribution after linear stretching processing (conversion) is performed on the level frequency distribution shown in FIGS. 3(A) and CB). Note that the level stretch processing is a well-known processing method, so a description thereof will be omitted.
次に、レベルストレッチ処理後のhsvデータを用いて
、HSV表色系からRGB表色系に逆変換する。レベル
ストレッチ処理後の、V及びSのデータを。Next, using the hsv data after the level stretch processing, the HSV color system is inversely converted to the RGB color system. V and S data after level stretch processing.
v=0.6
s=0 、9
とすると
(尚、hについてはレベルストレッチ処理を行なってい
ないので
h=337.5°である。)
h’=h/60
=337.5760
=5.625 となる。If v = 0.6 s = 0, 9 (no level stretch processing is performed on h, h = 337.5°) h' = h/60 = 337.5760 = 5.625 becomes.
h′の整数値(iとする)は5であり、小数部分(fと
する)は0.625である。The integer value (referred to as i) of h' is 5, and the decimal part (referred to as f) is 0.625.
今、p=vX (L−s) q =vX (1−(sXf) t=vX (1−(sX C1−f))とすると。Now, p=vX (L-s) q = vX (1-(sXf) If t=vX (1-(sX C1-f)).
p=0.06 q=0.2625 t=0.3975 となる。p=0.06 q=0.2625 t=0.3975 becomes.
上述したように、h′の整数値(iとする)は5なので
、
r = v
=0.6
q=p
=O,0S
1)=q
=o、zszs
となり、H5V表色系のデータがRGB表色系のデータ
に変換される。つまり、
TMバンド1のデータ:b=0.25が0.2625に
変換され、
TMバンド2のデータ:g=O,lOが0.06に変換
され、
TMバンド3のデータ:r=0.50が0.60に変換
された。As mentioned above, the integer value of h' (referred to as i) is 5, so r = v = 0.6 q = p = O, 0S 1) = q = o, zszs, and the data of the H5V color system is The data is converted to RGB color system data. That is, TM band 1 data: b=0.25 is converted to 0.2625, TM band 2 data: g=O, lO is converted to 0.06, TM band 3 data: r=0. 50 was converted to 0.60.
上述の処理操作を全ての画像点に対して行ない、RGB
表色系のデータをH5V表色系に変換して彩度(彩度と
明度)の強調を行ない、再びRGB表色系のデータに戻
して擬似カラー画像を作成する。Perform the above processing operations on all image points, and then
Data in the color system is converted to the H5V color system to emphasize saturation (saturation and brightness), and then converted back to data in the RGB color system to create a pseudo-color image.
[効果]
以上説明したように、本発明に係るデータ処理方法によ
れば、彩度、或いは彩度−明度の双方を強調した擬似カ
ラー画像を得ることができるので、地質、土地利用状態
、水環境等を調査・観測するのに極めて有用である。[Effect] As explained above, according to the data processing method of the present invention, it is possible to obtain a pseudo-color image that emphasizes saturation or both saturation and brightness, so It is extremely useful for investigating and observing the environment.
第1図は本発明を説明するためのフローチャート、第2
図乃至第4図は本発明を説明するためのレベル頻度図で
ある。
図中、10は本発明に係るデータ処理を示し、12.1
4.16は夫々参照番号lOにおける本発明に係るデー
タ処理を示す。Figure 1 is a flowchart for explaining the present invention, Figure 2 is a flowchart for explaining the present invention;
Figures 4 through 4 are level frequency diagrams for explaining the present invention. In the figure, 10 indicates data processing according to the present invention, and 12.1
4.16 respectively indicate the data processing according to the invention with the reference number IO.
Claims (1)
理して擬似カラー画像を作成する方法に関し、 (a)3種のチャンネル・データを選択し、選択した複
数のチャンネル・データを赤、緑、青の3原色に対応さ
せて基準化し、 (b)上記チャンネル・データの夫々についてレベル頻
度分布を得、 (c)RGB(赤・緑・青)表色系の画像データを、H
SV(色相・彩度・明度)表色系の画像データに変換し
、 (d)HSV表色系において、彩度のみ、又は、彩度と
明度とを強調し、 (e)HSV表色系の画像データを、再び、RGB表色
系の画像データに変換し、 擬似カラー画像を得ることを特徴とする人工衛星からの
データの処理方法。[Claims] A method for creating a pseudo-color image by processing a plurality of channel data transmitted from an artificial satellite, including: (a) selecting three types of channel data; (b) Obtain level frequency distribution for each of the above channel data, (c) RGB (red, green, blue) color system image data. ,H
Convert to image data in SV (hue, saturation, brightness) color system, (d) Emphasize only saturation or saturation and brightness in HSV color system, (e) HSV color system A method for processing data from an artificial satellite, characterized by converting the image data of the image data into RGB color system image data again to obtain a pseudo-color image.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60228408A JPS6288067A (en) | 1985-10-14 | 1985-10-14 | Processing method for data from artificial satellite |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60228408A JPS6288067A (en) | 1985-10-14 | 1985-10-14 | Processing method for data from artificial satellite |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6288067A true JPS6288067A (en) | 1987-04-22 |
Family
ID=16875999
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60228408A Pending JPS6288067A (en) | 1985-10-14 | 1985-10-14 | Processing method for data from artificial satellite |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6288067A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112037144A (en) * | 2020-08-31 | 2020-12-04 | 哈尔滨理工大学 | A low-light image enhancement method based on local contrast stretching |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5643885A (en) * | 1979-09-18 | 1981-04-22 | Nec Corp | Color data converter |
| JPS593577A (en) * | 1982-06-30 | 1984-01-10 | Fujitsu Ltd | Picture composition controlling system using level slice |
-
1985
- 1985-10-14 JP JP60228408A patent/JPS6288067A/en active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5643885A (en) * | 1979-09-18 | 1981-04-22 | Nec Corp | Color data converter |
| JPS593577A (en) * | 1982-06-30 | 1984-01-10 | Fujitsu Ltd | Picture composition controlling system using level slice |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112037144A (en) * | 2020-08-31 | 2020-12-04 | 哈尔滨理工大学 | A low-light image enhancement method based on local contrast stretching |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8724894B1 (en) | Colorization of digital imagery | |
| JP2002520688A (en) | Color quantization and similarity measures for components based on image retrieval | |
| Reddy et al. | Grey level to RGB using YCbCr color space Technique | |
| US7613353B2 (en) | Method of color image processing to eliminate shadows and reflections | |
| US7129957B2 (en) | Color signal processing device and method | |
| US6917704B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus and image processing system | |
| Ohyama et al. | Digital processing of endoscopic color images | |
| JPS6288067A (en) | Processing method for data from artificial satellite | |
| Huang et al. | Visual and infrared dual-band false color image fusion method motivated by Land’s experiment | |
| Munday Jr et al. | Chromaticity changes from isoluminous techniques used to enhance multispectral remote sensing data | |
| Chaki et al. | Introduction to image color feature | |
| JPS61214893A (en) | Color image processing method | |
| JP5018095B2 (en) | Image expression method, image expression device, and image expression program | |
| KR20010023177A (en) | Video processing in PC uses statistically tuned color cube | |
| Kelley et al. | A first look into color vision | |
| US20020163525A1 (en) | Method for enhancing saturation of color images | |
| JPS63108865A (en) | Color image processor and its manufacture | |
| Al-saleem et al. | Research Article Mathematical Representation of Color Spaces and Its Role in Communication Systems | |
| JP3382277B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
| JPS63184172A (en) | Conversion system to fixed representative color | |
| Santillan et al. | Color morphological image segmentation on a new opponent color space based on the notion of critical functions | |
| Tyagi | Color Feature | |
| WO2025067415A1 (en) | Method and apparatus for image processing | |
| CN116385324A (en) | Object multi-mode gray scale image fusion display method based on RGB color space | |
| Greenshields et al. | Color image modeling based on edge detection |