灰度值遥感影像DN值和灰度值有什么区别

灰度值  时间:2021-09-06  阅读:()

图像处理中,图像的亮度值和灰度值有什么区别吗?还是一个意思,不同的叫法呢?

图像的亮度值和灰度值是有区别的,区别为:图象亮度是指画面的明亮程度,单位是堪德拉每平米(cd/m2)或称nits。

灰度是指把白色与黑色之间按对数关系分成若干级,其范围一般从0到255,白色为255,黑色为0。

扩展资料: 灰度与亮度的关系: 转换公式: 一、基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式: Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114 二、整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法。

注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法: Gray=(R*299+G*587+B*114+500)/1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算。

注意后面那个除法是整数除法,所以需要加上500来实现四舍五入。

就是由于该算法需要32位运算,所以该公式的另一个变种很流行: Gray=(R*30+G*59+B*11+50)/100 但是,虽说上一个公式是32位整数运算,但是根据80x86体系的整数乘除指令的特点,是可以用16位整数乘除指令来运算的。

三、整数移位算法 上面的整数算法已经很快了,但是有一点仍制约速度,就是最后的那个除法。

移位比除法快多了,所以可以将系数缩放成2的整数幂。

习惯上使用16位精度,2的16次幂是65536,所以这样计算系数: 0.299 * 65536 = 19595.264 ≈ 19595 0.587 * 65536 + (0.264) = 38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 38469 0.114 * 65536 + (0.896) = 7471.104 + 0.896 = 7472 四舍五入会有较大的误差,应该将以前的计算结果的误差一起计算进去,舍入方式是去尾法: 写成表达式是: Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16 2至20位精度的系数: Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2 Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3 Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4 Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5 Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6 Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7 Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8 Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9 Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10 Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11 Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12 Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13 Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14 Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15 Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16 Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17 Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18 Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19 Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20 观察上面的式子,这些精度实际上是一样的:3与4、7与8、10与11、13与14、19与20,所以16位运算下最好的计算公式是使用7位精度,比先前那个系数缩放100倍的精度高,而且速度快: Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7 其实最有意思的还是那个2位精度的,完全可以移位优化: Gray = (R + (WORD)G<<1 + B) >> 2 由于误差很大,所以做图像处理绝不用该公式(最常用的是16位精度)。

但对于游戏编程 ,场景经常变化,用户一般不可能观察到颜色的细微差别,所以最常用的是2位精度。

参考资料: 百度百科——灰度值 百度百科——图像亮度

像素值和灰度值分别指什么?

像素值指的是:稿图像被数字化时由计算机赋予的值,它代表了原稿某一小方块的平均亮度信息,或者说是该小方块的平均反射(透射) 密度信息。

在将数字图像转化为网目调图像时,网点面积率 与数字图像的像素值 有直接的关系,即网点以其大小表示原稿某一小方块的平均亮度信息; 灰度值指的是:在计算机领域中,灰度(Gray scale)数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。

这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。

扩展资料: 任何颜色都由红、绿、蓝三基色组成,假如原来某点的颜色为RGB(R,G,B),那么,我们可以通过下面几种算法,将其转换为灰度: 1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位方法:Gray =(R*77+G*151+B*28)>>8; 4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3; 5.仅取绿色:Gray=G; 参考资料来源:搜狗百科-灰度值 参考资料来源:搜狗百科-像素值

设显示器的亮度范围为,若分为16个灰度级别,则每个灰度值约是多少

1,16位灰度级别可以显示的灰度级别为2^16=65536级; 2,因为各种显示器亮度不同,将显示器标称的亮度(流明)除以65536就是每一级的亮度; 注:一般不用关心显示器每一级灰度的对应的亮度,只要是一款给定的显示器则亮度是确定的一个值,真正对画面显示产生重大影响的是灰度等级,灰度等级越高,画面过渡越自然、画面越细腻。

数码相机的灰度值是什么东西?重要吗

数码相机的灰度值即18%灰的反光率。

曝光值(EV值)即据此为标准所进行的测定。

曝光值对数码相机的影响非常大,正确与否往往决定着照片的成败。

遥感影像DN值和灰度值有什么区别

1、DN值(Digital Number )是遥感影像像元亮度值,记录的地物的灰度值。

无单位,是一个整数值,值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等有关。

2、DN值就是灰度值 从DN值计算大气顶的反射率使用定标公式,一般表示为: P(toa)=DN*gain+offset,其中,gain是增益,offset是偏移值。

3、所有遥感影像原始数据都是DN值,要经过辐射定标转换成具有实际物理含义的表观反射率(光学)或后向散射系数(SAR),DN值范围的不同是因为不同传感器量化级不同,就是存储数据时将传感器接收电平的量化级,有的是8bit量化,则DN值范围是0-255,有的是16bit量化(如高分辨的Worldview-2卫星),范围为0-65535,还有12bit量化的。

GF-1号好像是10bit量化(记不清了,具体值请查阅卫星相关资料),理论上DN值范围为0-1024。

因为受到太阳位置、角度条件、大气条件、地形影响及传感器本身的性能影响,传感器记录的数据与目标的光谱反射率或者光谱辐射亮度值并不一致,所以要经过辐射校正才可以获得真正的地物的光谱反射率。

具体模型如下图:

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