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[homepage.git] / mypapers / drafts / geg2210 / assignment-8.html
diff --git a/mypapers/drafts/geg2210/assignment-8.html b/mypapers/drafts/geg2210/assignment-8.html
index 1348096fe312336c190a689db629358f08cc85ef..383872b67add2599385fa523258b6afc71f65e07 100644 (file)
--- a/mypapers/drafts/geg2210/assignment-8.html
+++ b/mypapers/drafts/geg2210/assignment-8.html
@@ -1,7 +1,7 @@
 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
 <html>
   <head>
 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
 <html>
   <head>
-    <title></title>
+    <title>Assigment 8 in GEG2210 2005</title>
   </head>
 
   <body>
   </head>
 
   <body>
@@ -17,25 +17,25 @@
 
 <p>This exercise was performed by logging into jern.uio.no using ssh
 and running ERDAS Imagine.  Started by using 'imagine' on the command
 
 <p>This exercise was performed by logging into jern.uio.no using ssh
 and running ERDAS Imagine.  Started by using 'imagine' on the command
-line.  The images were loaded from /mn/geofag/gggruppe-data/geomatikk/
+line.  The images were loaded from /mn/geofag/gggruppe-data/geomatikk/</p>
 
 <p>We tried to use svalbard/tm87.img, but it only have 5 bands.  We
 decided to switch, and next tried jotunheimen/tm.img, which had 7
 
 <p>We tried to use svalbard/tm87.img, but it only have 5 bands.  We
 decided to switch, and next tried jotunheimen/tm.img, which had 7
-bands.
+bands.</p>
 
 <h2>Some notes on the digital images</h2>
 
 <p>The pixel values in a given band is only a using a given range of
 values.  This is because sensor data in a single image rarely extend
 
 <h2>Some notes on the digital images</h2>
 
 <p>The pixel values in a given band is only a using a given range of
 values.  This is because sensor data in a single image rarely extend
-over the entire range of possible values.
+over the entire range of possible values.</p>
 
 <p>The peak values of the histograms represent the the spectral
 sensitivity values that occure the most often with in the image band
 
 <p>The peak values of the histograms represent the the spectral
 sensitivity values that occure the most often with in the image band
-being analysed.
+being analysed.</p>
 
 <h2>Evaluation of the different bands</h2>
 
 
 <h2>Evaluation of the different bands</h2>
 
-<p><img align="right" width="40%" src="jotunheimen-truecolor.jpeg">
+<p><img src="jotunheimen-truecolor.jpeg" align="right" width="40%">
 This image show the "true colour" version, with the blue range
 assigned to the blue colour, green range to green colour and red range
 to red colour.</p>
 This image show the "true colour" version, with the blue range
 assigned to the blue colour, green range to green colour and red range
 to red colour.</p>
@@ -65,7 +65,7 @@ to red colour.</p>
   peaks at 0 and 255.  The mean value is 34.3403.
 
 <h3>band 4, near-infraread (0.76-0.90 um)</h3>
   peaks at 0 and 255.  The mean value is 34.3403.
 
 <h3>band 4, near-infraread (0.76-0.90 um)</h3>
-<img align="right" width="20%" src="jotunheimen-band4-hist.jpeg">
+<img src="jotunheimen-band4-hist.jpeg" align="right" width="20%">
 
   Water acts as an absorbing body so in the near infrared spectrum,
   water features will appear dark or black meaning that all near
 
   Water acts as an absorbing body so in the near infrared spectrum,
   water features will appear dark or black meaning that all near
@@ -97,128 +97,161 @@ to red colour.</p>
 
 <h3>Image enhancement</h3>
 
 
 <h3>Image enhancement</h3>
 
-We can get a good contrast stretch by using the histogram
-equalisation.  This will give us the widest range of visible
-separation between features.
-
+<img src="jotunheimen-std-ir-lin.jpg" width="40%">
+<p>When we look at the linear contrast functions, we can move the
+slope and shift values increasing or decreasing the contrast of the
+image. For example, in the linear contrasting we moved the slope value
+from 1.00 to 3.00 to obtain a brighter appearing image, and then we
+moved the shift from 0 to 10 to recieve a sharper image.</p>
+
+<img src="jotunheimen-std-ir-piece.jpg" align="left" width="25%">
+<img src="jotunheimen-std-ir-pieceimg.jpg" align="right" width="40%">
+
+<br clear="all">Next we tried the piecewise linear stretching for
+contrast. In this image we tried to make all of the histograms in the
+red, blue and green spectrum as similar as possible so we could detect
+a change in the image.(insert histogram change)
+
+<img src="jotunheimen-std-ir-piece2.jpg" align="left" width="25%">
+<img src="jotunheimen-std-ir-pieceimg2.jpg" align="right" width="40%">
+
+<br clear="all">We tried to break the slope and move the break point
+to slightly after each histogram peak. This resulted in the image
+obtaining a slightly blue tint and dullness. (put ugly blueish picture
+here) As this result was not really increasing the contrast, we tried
+another variation to try to spread out the histogram peak to use a
+wider range.  This setting gave an improved image, were it is easier
+to see the red vegetation and the white ice.</p>
+
+<br clear="all"><img src="jotunheimen-std-ir-eq.jpeg" align="right" width="40%">
+<p clear="all">We also tried to do histogram equilization on the
+standard infrared composition.  This changed the colours in the image,
+making the previously green areas red, and the brown areas more light
+blue.  In this new image, we can clearly see the difference between
+two kind of water, one black and one green.  We suspect the green
+water might be deeper, but do not know for sure.</p>
+
+<p>We can get best contrast stretch by using the histogram
+equalisation.  This gave us the widest range of visible separation
+between features.
+
+<br clear="all">
 <h3>Displaying colour images</h3>
 
 <h3>Displaying colour images</h3>
 
-<p><img width="40%" src="http://home.online.no/~oe-aase/jotunheimen/jotun2000topper.jpg">
+<p><img src="jotun2000topper.jpg" width="40%">
 <!-- img src="jotunheimen-map.jpeg" -->
 
 <!-- img src="jotunheimen-map.jpeg" -->
 
-<img width="40%" src="jotunheimen-std-ir.jpeg">
+<img src="jotunheimen-std-ir.jpeg" width="40%"></p>
 
 <p>Comparing a map we found on the web, and the standard infrared
 image composition, we can identify some features from the colors
 used:</p>
 
 
 <p>Comparing a map we found on the web, and the standard infrared
 image composition, we can identify some features from the colors
 used:</p>
 
-<img align="right" width="40%" src="jotunheimen-ir-2band.jpeg">
+<img src="jotunheimen-ir-2band.jpeg" align="right" width="40%">
 <ul>
 
  <li>water is black or green
 
 <ul>
 
  <li>water is black or green
 
- <li>ice and glaciers are white, while snow is light green.
+ </li><li>ice and glaciers are white, while snow is light green.
 
 
- <li>vegetation is red.
+ </li><li>vegetation is red.
 
 
- <li>non-vegetation is brown or dull red when closer to snow and
+ </li><li>non-vegetation is brown or dull red when closer to snow and
    glaciers.
 
    glaciers.
 
-</ul>
+</li></ul>
 
 <p>Next, we tried to shift the frequencies displayed to use blue for the
 red band, green for the near ir band and red for the mid ir (1.55-1.75
 um).  With this composition, we get some changes in the colours of
 
 <p>Next, we tried to shift the frequencies displayed to use blue for the
 red band, green for the near ir band and red for the mid ir (1.55-1.75
 um).  With this composition, we get some changes in the colours of
-different features:
+different features:</p>
 
 
 <ul>
  <li>water is black
 
 
 
 <ul>
  <li>water is black
 
- <li>ice and glaciers are light blue, while snow is dark blue.
-
- <li>vegetation is light green and yellow.
+ </li><li>ice and glaciers are light blue, while snow is dark blue.
 
 
- <li>non-vegetation is red or brown.
+ </li><li>vegetation is light green and yellow.
 
 
-</ul>
+ </li><li>non-vegetation is red or brown.
 
 
+</li></ul>
 
 
-<p>We also tried to do histogram equilization on the standard infrared
-composition.  This changed the colours in the image, making the
-previously green areas red, and the brown areas more light blue.  In
-this new image, we can clearly see the difference between two kind of
-water, one black and one green.  We suspect the green water might be
-deeper, but do not know for sure.</p>
-<img align="right" width="40%" src="jotunheimen-std-ir-eq.jpeg">
 
 <h2>Filtering and image sharpening</h2>
 
 
 <h2>Filtering and image sharpening</h2>
 
-<p>We decided to work on the grey scale version of the thermal infrared.
-This one has lower resolution then the rest of the bands, with 120m
-spatial resolution while the others have 30m spatial resolution.
-
-<p>The high pass filtering seem to enhance the borders between the
-pixels.  Edge detection gave us the positions of glaciers and water.
-We tried a gradient filter using this 3x3 matrix.  The matrix was
-chosen to make sure the sum of all the weights were zero, and to make
-sure the sum of horizontal, vertical and diagonal numbers were zero
-too.
+<img src="jotunheimen-band4.jpeg" width="40%">'
+<p clear="all">We decided to work on the grey scale version of the
+near infrared (band4).  We changed the colour assignment to use this
+band for all three colours, giving us a gray scale image.</p>
+
+<img src="jotunheimen-band4-low3.jpeg" width="40%">'
+<p clear="all">We applied the 3x3 low pass filter on this image, and
+this gave us almost the same image as the original.  If you look
+closely you can see that some white dots in the original disapper, and
+some of the water edges seem to blur very slightly.</p>
+
+<img src="jotunheimen-band4-high3.jpeg" width="40%">'
+<p clear="all">We also tried the 3x3 high pass filter on the band4
+grey scale image.  This gave a very noisy image.  Edges of vallies and
+ice are not well defined.  The black waters are still obvious.</p>
+
+<img src="jotunheimen-band4-edge3.jpeg" width="40%">'
+<p clear="all">We also tried the 3x3 edge detection, and this gave us
+an image that makes it difficult to distinguish elevation features
+such as the valleys. Rather, edge detection allows us to study main
+features in an area like the lakes. (insert band4 edge 3 image)
+
+<img src="jotunheimen-band4-grad3.jpeg" width="40%">'
+<p clear="all">We tried a gradient filter using this 3x3 matrix.  The
+matrix was chosen to make sure the sum of all the weights were zero,
+and to make sure the sum of horizontal, vertical and diagonal numbers
+were zero too.</p>
 
 <p><table align="center">
 
 <p><table align="center">
-  <tr><td>1</td><td>2</td><td>-1</td></tr>
+  <tbody><tr><td>1</td><td>2</td><td>-1</td></tr>
   <tr><td>2</td><td>0</td><td>-2</td></tr>
   <tr><td>1</td><td>-2</td><td>-1</td></tr>
   <tr><td>2</td><td>0</td><td>-2</td></tr>
   <tr><td>1</td><td>-2</td><td>-1</td></tr>
-</table></p>
+</tbody></table></p>
 
 
-<p>It gave a similar result to the edge detection.
+<p>The gradient filter used gave us enhancement on lines in the
+vertical, horizontal and diagonal directions. This is seen by the
+white lines that outline certain areas of main features like the
+rivers within the vallies and some of the lakes.</p>
 
 
-
-<p>We also tried unsharp filtering using this 3x3 matrix, selected
-also to make sure the sum of all the weights were zero, and making
-sure the high frequency changes had extra weight.
+<img src="jotunheimen-band4-neg1.jpeg" width="40%">'
+<p>When we rework the matrix to equal negative one, we end up with a
+lot of noise in the image that also seems to blurr the image. Using a
+negative one matrix is not optimal if you are trying to obtain
+sharpness.</p>
 
 <p><table align="center">
 
 <p><table align="center">
+  <tbody><tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
+  <tr><td>-1</td><td>7</td><td>-1</td></tr>
   <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
   <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
-  <tr><td>-1</td><td>8</td><td>-1</td></tr>
-  <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
-</table></p>
+</tbody></table></p>
 
 
-<p>This gave similar results to the edge detection too.
+<img src="jotunheimen-band4-plus1.jpeg" width="40%">'
+<p clear="all">We then tried with a 3x3 matrix were the sum of all
+values equals 1, to enhance the high frequency parts of the image.</p>
 
 
-<p>We started to suspect that the reason the 3x3 filters gave almost
-the same result was that the fact that the spatial resolution of the
-thermal band is actually 4x4 pixels (120 m, while the pixel size was
-30m).  Because of this, we tried with a 5x5 matrix, making sure it
-sums up to 0.
-
-  <p><table align="center">
-    <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
-    <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
-    <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>24</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
-    <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
-    <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
-  </table></p>
-
-<p><img align="right" width="40%"src="jotunheimen-therm-unsharp5x5.jpeg">
-Next, we tried some different weight:
-
-  <p><table align="center">
-    <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
-    <tr><td>-1</td><td>-2</td><td>-2</td><td>-2</td><td>-1</td></tr>
-    <tr><td>-1</td><td>-2</td><td>32</td><td>-2</td><td>-1</td></tr>
-    <tr><td>-1</td><td>-2</td><td>-2</td><td>-2</td><td>-1</td></tr>
-    <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
-  </table></p>
+<p><table align="center">
+  <tbody><tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
+  <tr><td>-1</td><td>9</td><td>-1</td></tr>
+  <tr><td>-1</td><td>-1</td><td>-1</td></tr>
+</tbody></table></p>
 
 
-<p>This one gave more lines showing the borders between the thermal
-pixels.  See the included image.
+<p clear="all">This gave us a sharper looking image compared to the
+result of the negative 1 filter.  This is not really obvious unless
+one is comparing the two images carefully.  In order to see more
+differences the matrix sums would have to be more then plus/minus one.</p>
 
 
-<H2>References</h2>
+<h2>References</h2>
 
 <ul>
   <li><a href="http://www.cs.uu.nl/wais/html/na-dir/sci/Satellite-Imagery-FAQ/part3.html">Satellite-Imagery-FAQ</a>
 
 <ul>
   <li><a href="http://www.cs.uu.nl/wais/html/na-dir/sci/Satellite-Imagery-FAQ/part3.html">Satellite-Imagery-FAQ</a>
-</ul>
+</li></ul>
 
     <hr>
     <address><a href="mailto:pere@hungry.com">Petter Reinholdtsen</a></address>
 
     <hr>
     <address><a href="mailto:pere@hungry.com">Petter Reinholdtsen</a></address>
Nettsider og blogg.