يستخدم التحسين البصري للمساعدة في التفسير البصري، وعلى الرغم من أنه قد يكون قد تم إجراء تصحيحات القياس الإشعاعي والتقنية قبل إتاحة المرئيات للمستخدم، إلا أن المرئيات قد تظل غير كافية تمامًا للمستخدم، أجهزة الاستشعار عن بعد خاصة في الأقمار الصناعية مصممة للتعامل مع مستويات طاقة متعددة للأهداف، والتي غالبًا ما تكون مناسبة لجميع الظروف التي قد تواجهها.
عملية التحسين البصري
مع التغييرات الكبيرة في الاستجابة الطيفية لمجموعة واسعة من الأهداف (الغابات والصحاري والثلج والمياه وما إلى ذلك) لا يوجد تصحيح إشعاعي يمكنه التعامل مع كل هذه الأنواع لتزويدنا بمجال إضاءة ومناسب، على النقيض من كل هذه الأهداف. لذلك لكل تطبيق ولكل تحسين هناك تصحيح مخصص لتحسين قيم الإضاءة.
في الصورة الأولية تغطي الحمولة جزءًا صغيرًا من نطاق القيمة الرقمية (عادةً 8 بت، أو 256 مستوى)، يتضمن تحسين التباين تغيير القيم الأصلية لتتمكن من معالجة مجال أوسع ثم زيادة التباين بين العدسات وخلفياتها، ومن أجل الفهم تحسين التباين نبدأ أولاً بمفهوم الرسوم البيانية المرئية.
التمثيل التصويري
الرسم البياني ليس سوى تمثيل تصويري (أو بياني) لقيم النصوع التي تشكل الصورة المرئية، حيث يتم تمثيل قيم النصوع (أي من صفر إلى 255) على الإحداثي وعدد مرات التكرار لكل منها، حيث إن هذه القيم يتم رسمها على المحور الصادي للرسم البياني.
وهناك عدة طرق لتحسين التباين المرئي، وهنا سنقدم بعضًا منها أسهل طريقة للتحسين وهي طريقة امتداد التباين الخطي، تتضمن هذه الطريقة تحديد أدنى وأعلى قيمة للرسم البياني المرئي ثم تطبيق تحويل معين لتوسيع هذا الحقل بحيث يقع ضمن الحقل الإجمالي.
في الشكل التالي يكون الحقل الأصلي بين 84 و 153 (أي 70 مستوى)، بينما سنقوم بتحويله لتغطية الحقل الإجمالي بين صفر و255، بتطبيق هذه الطريقة ستظهر الحقول الواضحة على الصورة أكثر إشراقًا، وستظهر المناطق المظلمة أغمق، مما يسهل التفسير المرئي للصورة.
وقد لا يكون التوزيع المتساوي للمجال في الصورة الناتجة هو أفضل طريقة لتحسين الصورة خاصةً إذا لم يتم توزيع الصورة المرئية الأصلية بالتساوي، وهنا نستخدم طريقة أخرى تسمى الرسم البياني للمدى المتساوي، وهنا سيعطي المدى مزيدًا من القيم (أي نطاق أكبر) للجزء المكرر من الرسم البياني.
وبهذه الطريقة ستكون تفاصيل هذا الجزء أكثر تنوعًا من جزء الرسم البياني الأقل تواترًا أو تكراره، على سبيل المثال إذا كان لدينا عرض مرئي لجزء من النهر والمناطق المحيطة به ويغطي الماء النطاق العددي من 40 إلى 76 فيمكننا حينئذٍ توسيع هذا الجزء فقط لتغطية النطاق الإجمالي (من صفر إلى 255)؛ حتى نتمكن من زيادة التباين في مساحة المياه فقط وشرح ماهية التفاصيل مثل التغيير في الترسيب في قاع النهر.
تعيين قيم صفر أو 255 لكل الخلايا التي تحتوي على قيم رقمية أقل من 40 أو أكبر من 76 على التوالي، مما يعني أن تفاصيل تلك المناطق ستختفي في المرئي الجديد، تتضمن طريقة التصفية المكانية وظائف معالجة أخرى لتحسين المظهر المرئي.
تعتمد هذه الطريقة على تعظيم عرض أهداف محددة كدالة لترددها المكاني، وهي طريقة تتعلق بمفهوم النسيج الذي تم الكشف عنه سابقًا، مناطق الأنسجة الخشنة المرئية، حيث يكون تغير درجة اللون كبيرًا ومفاجئًا لها تردد مكاني عالٍ، في حين أن مناطق الأنسجة الرخوة لها تردد مكاني منخفض.
الصفوف والأعمدة
تتمثل إحدى الطرق الشائعة للترشيح المكاني في تمرير “نافذة” مكونة من عدد صغير من الصفوف والأعمدة (على سبيل المثال 3 × 3 أو 5 × 5) فوق كل خلية أو بكسل في الصورة المرئية مع تطبيق نموذج رياضي، بناءً على قيم الخلايا الموجودة أسفل هذه النافذة تتحرك النافذة على كل صف وعلى كل عمود، بحيث يتم تطبيق النموذج الرياضي مرة واحدة في كل مرة وتتكرر هذه الحسابات خلية تلو الأخرى في جميع أنحاء المرئية.
نظرًا لتغيير الحسابات وتغيير وزن كل خلية في النافذة يمكن لطريقة التصفية المكانية تحسين عدة أنواع من الأهداف المرئية، إحدى طرق التصفية المكانية هي طريقة مرشح الترددات المنخفضة، والتي تُستخدم لتكبير وتحسين المساحات الكبيرة والمتجانسة في درجات الألوان وتقليل مقدار التفاصيل المرئية.
وهذا يعني أن هذا المرشح غالبًا ما يخفف من مظهر المرئي، ومن الأمثلة على النماذج الرياضية لمرشح التمرير المنخفض النماذج المتوسطة والوسيطة (تُستخدم عادةً في المرئيات الرادارية)، من ناحية أخرى يهدف مرشح التمرير العالي إلى تعظيم مظهر التفاصيل المرئية مثل تعظيم رؤية الطرق والهياكل الجيولوجية الخطية.
