Cách cân bằng màu sắc, độ sáng và độ tương phản trên một số bản đồ giấy được quét

Tôi là một anh chàng vectơ, nhưng đối với một dự án hiện tại tôi cần phải làm việc với một loạt các bản đồ giấy được quét cũ (bản đồ thiệt hại bom ww2 cho London, nếu bạn quan tâm!)

Chúng tôi đã quét và tham chiếu địa lý các bản đồ và bây giờ muốn tạo một lớp tổng hợp lát gạch để phục vụ trên một trang web. Chúng tôi sẽ cắt bỏ biên giới rõ ràng, đó không phải là vấn đề ở đây.

Vấn đề là, có sự khác biệt về màu sắc và độ sáng khó nhìn giữa các tấm bản đồ. Tôi hơi hụt hẫng khi làm thế nào để cân bằng chúng để mang lại một cái nhìn trực quan mạch lạc. Tôi đã đọc về cân bằng biểu đồ, nhưng hộp công cụ hiện tại của tôi (Manifold GIS, GDAL, GeoServer) dường như không có chức năng cần thiết.

Ví dụ về 4 lần quét đã được tham chiếu địa lý:

Điều này có thể được thực hiện trong GIMP http://www.gimp.org/

Bạn cần tạo một bảng màu tùy chỉnh - điều này sẽ đọc từng hình ảnh được tải và phù hợp nhất với các pixel buộc các màu trở nên gần giống nhau.

Bạn cũng có thể hạn chế độ tương phản và độ sáng theo cách tương tự

http://gimp.open-source-solution.org/manual/gimp-tool-brightness-contrast.html

http://docs.gimp.org/en/gimp-palette-dialog.html

Để biết thêm chi tiết, bạn có thể sử dụng hàm Cân bằng với biểu đồ

http://docs.gimp.org/en/gimp-layer-equalize.html

Điều này có thể được tự động với chức năng macro fu script.

http://www.squidoo.com/gimp-how-to-write-a-script-fu-macro

Một cách khác là sử dụng phần mềm ghép ảnh (panorama). Hugin là một ví dụ về một dự án miễn phí và mở thực hiện điều đó và nó đi kèm với enblend có thể xử lý sự khác biệt về độ sáng. Không cần phải muck với palletes, chỉ cần chọn hình ảnh với ánh sáng / màu sắc tốt nhất làm nguồn để pha trộn. Bạn sẽ phải cắt bỏ biên giới đầu tiên mặc dù.

Một thử mà tôi muốn đề xuất là sử dụng các kỹ thuật cân bằng biểu đồ.

nó có thể mang tất cả hình ảnh đến một tham chiếu chung, cũng cải thiện độ tương phản.

Bạn nên thử, đây là một thư viện để thử:

https://github.com/rupestre-campos/histogram_equalize

bạn có thể thử áp dụng cho mỗi tập dữ liệu.