Keseimbangan warna dan publikasikan citra resolusi tinggi dalam geoserver

Saya memiliki sejumlah besar gambar RapidEye (+300 Gb) yang ingin saya gunakan sebagai basemap untuk aplikasi online. Sejauh ini saya telah berhasil melayani mereka sebagai ImagePyramid di geoserver mengikuti langkah-langkah yang ditunjukkan dalam presentasi yang disebut "Geoserver on steroid". Masalahnya adalah bahwa saya belum bisa melakukan keseimbangan warna yang tepat sehingga ketika melihat seluruh dataset, mosaik terlihat sangat buruk tetapi ketika saya memperbesar, itu menjadi lebih baik (gambar di bawah).

Proses saya adalah:

1. Ubah semua gambar menjadi 8 bit, epsg 4326, interpolasi kubik menggunakan gdal
2. Hasilkan raster virtual gdal dengan semua gambar (gdalbuildvrt)
3. Hasilkan piramida gambar (gdal_retile dengan kompresi dan geotiff tilling) dan publikasikan di geoserver (menggunakan peregangan histogram dalam gaya layer)

Adakah tips tentang cara meningkatkan proses dan mendapatkan keseimbangan warna yang lebih baik?

Saya yakin saya mengerti.

Saya memaksa rata-rata + -2 Standard histogram Deviasi rata-rata di setiap gambar RapidEye selama konversi ke 8bit.

Saya menggunakan skrip python untuk mengidentifikasi gambar min, maks, rata-rata dan SD. Saya kemudian mengatur nilai rata-rata - 2SD (atau gambar min, mana yang lebih tinggi) menjadi 2 dan rata-rata + 2SD (atau maks) menjadi 254. Dan untuk amannya, nilai awal nol pada gambar ditetapkan ke 1 dan 2 ^ 16 diatur ke 255. NoData diatur ke 0.

Ini adalah vektor fungsi transfer:

original image values = [0, mean-2SD, mean+2SD, 65536]
rescaled values = [1 2, 254, 255]

Berikut adalah beberapa tangkapan layar. Masalah yang harus saya perbaiki sekarang adalah

1. Hapus perbatasan hitam di sekitar imagePyramid
2. Dapatkan gambar yang tampak lebih baik saat diperbesar hingga penuh. Sekarang terlihat seperti TV lama yang disetel ke saluran yang salah

Sunting
Saya sekarang menempatkan kode pada GitHub. Sudah lama sejak saya menggunakannya. Kode sedikit berantakan dan repositori juga demikian. Tetapi harus tetap bekerja.
https://github.com/dvictori/rapideye_hist2sd

Daniel, apakah gambar-gambar ini dari musim yang sangat berbeda? Atau waktu dalam sehari? Jika mereka musim yang berbeda, maka mendapatkan keseimbangan warna yang baik mungkin cukup sulit. Tetapi jika mereka berbeda waktu dalam sehari, maka menerapkan koreksi untuk sudut matahari dapat membantu secara nyata. Perkiraan urutan pertama yang baik untuk sudut matahari adalah mengalikan piksel kali 1,0 / cos (angle_of_sun_off_directly_above). Jadi tidak ada penyesuaian jika matahari langsung di atas, meningkat menjadi ... yah tak terbatas saat Anda mendekati fajar / senja.

Saya telah mendapatkan hasil yang buruk di masa lalu menggunakan pencocokan histogram antara adegan di daerah yang tumpang tindih untuk merakit mosaik besar karena Anda mendapatkan efek melayang yang aneh di mosaik. Saya pikir pendekatan yang lebih berguna mungkin semacam pencocokan histogram terhadap gambar target warna dasar (mungkin mosaik landsat yang menarik dari daerah). Saya juga tertarik untuk menyelesaikan masalah ini. Charlie Loyd di MapBox mungkin juga memiliki pemikiran.

Saya kadang-kadang menggunakan OSSIM Image linker dengan pencocokan histogram untuk membuat mosaik warna yang seimbang. Tutorial tautan gambar memberikan beberapa contoh http://download.osgeo.org/ossim/docs/pdfs/ImageLinker_Tutorial.pdf Namun, tautan Gambar tidak dipelihara secara aktif dan saya tidak tahu apakah itu berfungsi lagi. Ossim geocell adalah program saat ini tetapi tidak ada banyak dokumen pengguna tentang itu. Saya ingat bahwa untuk mencapai hasil yang baik saya terlebih dahulu memproses adegan Landsat saya satu per satu dengan OpenEV dengan menerapkan beberapa peregangan LUT untuk membuat gambar secara visual memiliki tampilan yang sama. Maka lebih mudah bagi OSSIM untuk membuat pencocokan akhir. Produk akhirnya terlihat sebagus yang saya buat dengan utilitas mosaik ER Mapper.