com.supermap.mapping

类 ImageStretchType

java.lang.Object

com.supermap.data.Enum

com.supermap.mapping.ImageStretchType

public class ImageStretchType
extends Enum

影像拉伸类型，目前支持无拉伸、标准差拉伸和最值拉伸三种。

字段概要

字段

限定符和类型	字段和说明
static ImageStretchType	GAUSSIAN 高斯拉伸 高斯拉伸的目的是使影像数据的像元值趋于正态分布。
static ImageStretchType	HISTOGRAMEQUALIZATION 直方图均衡 直方图均衡化实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元的数量大致相等，这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强而两侧谷底部分对比度降低，从而所输出图像的直方图是一较平的分段直方图；如果输出的影像数据分段值较小的话，会产生粗略分类的视觉效果。
static ImageStretchType	HISTOGRAMSPECIFICATION 直方图匹配 直方图匹配是对图像查找表进行数学变换使一幅图像的直方图与另一幅图像的直方图类似。
static ImageStretchType	MINIMUMMAXIMUM 最值拉伸 最值拉伸是一种线性拉伸，该拉伸方式基于像元的最大最小值，将最大和最小值作为拉伸后直方图的两个端点，例如：某个影像数据使用8-bit存储像元值，像元值的范围分布在30至200之间，那么经过最值这种线性拉伸方式拉伸后，该影像数据的像元值被重新分配像元值，使新的像元值到0至255之间。
static ImageStretchType	NONE 无拉伸 无拉伸是对影像数据不做任何拉伸处理，但是这种绝对的无拉伸实际上只对无符号整型8-bit存储格式的影像数据有效。
static ImageStretchType	STANDARDDEVIATION 标准差拉伸 下面通过直方图来形象地描述标准差这种拉伸方式。

方法概要

从类继承的方法 com.supermap.data.Enum

equals, getEnums, getNameByValue, getNames, getValueByName, getValues, hashCode, isDefined, isDefined, name, parse, parse, toString, value

从类继承的方法 java.lang.Object

getClass, notify, notifyAll, wait, wait, wait

字段详细资料

NONE

public static final ImageStretchType NONE

无拉伸 无拉伸是对影像数据不做任何拉伸处理，但是这种绝对的无拉伸实际上只对无符号整型8-bit存储格式的影像数据有效。影像数据在计算机上所显示的像元值都在0至255范围之间，因此，对于使用非无符号整型8-bit进行存储的影像数据，在进行无拉伸显示时，都对影像数据进行了简单的线性拉伸，使其数值在0至255范围之间。当影像数据使用非无符号整型8-bit进行存储时，在显示时，SuperMap对其处理方式是使用最值拉伸进行显示，因此，对于非无符号整型8-bit的影像存储格式，无拉伸的影像显示效果与采用最值拉伸后的影像效果一致。

STANDARDDEVIATION

public static final ImageStretchType STANDARDDEVIATION

标准差拉伸 下面通过直方图来形象地描述标准差这种拉伸方式。如下图所示，影像经过拉伸前后的效果，通过直方图可以看出，拉伸后，影像的直方图形状符合一个正态分布的曲线，并且拉伸后的影像的直方图的标准差增大，即影像数据的像元显示值与平均值偏离度减小。

MINIMUMMAXIMUM

public static final ImageStretchType MINIMUMMAXIMUM

最值拉伸 最值拉伸是一种线性拉伸，该拉伸方式基于像元的最大最小值，将最大和最小值作为拉伸后直方图的两个端点，例如：某个影像数据使用8-bit存储像元值，像元值的范围分布在30至200之间，那么经过最值这种线性拉伸方式拉伸后，该影像数据的像元值被重新分配像元值，使新的像元值到0至255之间。通过这样的拉伸处理，影像的对比度和亮度都得到的明显提高，从而使得影像中的地物会更加容易辨识。 如下图所示，左图为拉伸处理前，影像偏暗，像元显示值都集中在灰度级较低的区域，经过最值拉伸后，影像变得更为清晰，影像的对比度得到了明显的增强。

HISTOGRAMEQUALIZATION

public static final ImageStretchType HISTOGRAMEQUALIZATION

直方图均衡 直方图均衡化实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元的数量大致相等，这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强而两侧谷底部分对比度降低，从而所输出图像的直方图是一较平的分段直方图；如果输出的影像数据分段值较小的话，会产生粗略分类的视觉效果。

HISTOGRAMSPECIFICATION

public static final ImageStretchType HISTOGRAMSPECIFICATION

直方图匹配 直方图匹配是对图像查找表进行数学变换使一幅图像的直方图与另一幅图像的直方图类似。直方图匹配经常作为相邻图像拼接或应用多时相遥感影像进行动态变化研究的预处理工作；通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像的效果差异。

GAUSSIAN

public static final ImageStretchType GAUSSIAN

高斯拉伸 高斯拉伸的目的是使影像数据的像元值趋于正态分布。如下图所示，影像经过处理前后的效果，通过直方图可以看出，高斯拉伸后，影像的直方图形状符合一个正态分布的状况，图中青色的曲线即为拉伸后直方图的一个正态分布的拟合曲线。