什么是像素

组成数字影像的基本元素称为像素,源自短语“图片元素”。 在使用 GIS 和遥感中的数字影像时,了解像素的创建方式十分重要。

数字影像的基础格式

数字影像由用于形成影像的数字矩形阵列构成。 同时具有几何和辐射属性。 阵列中的每个数字都表示一个像素。 像素的基本形式是阵列中的一个数字,用于描述影像上的点在显示时的亮度和颜色。 数据格式也称为栅格或影像格式。 阵列中数字的物理组成是几何函数、像素值和它所代表的颜色,并与其辐射度相关。 它会捕捉地理中某个特定位置处的光和环境的交互。

影像中值的图形表达
数字图片是表示亮度的值的阵列。

光的性质

光的行为采用波或粒子形式。 光由称为光子的粒子流组成。 这些粒子源自太阳,向下流经大气层,其中一些被吸收,而另一些则在与空气粒子、水蒸气和其他大气成分碰撞时沿着大气路径分散。 这种直接来自太阳和间接来自天窗的光子流称为下涌辐射或辐照度。 然后光子将接触地球表面的目标物体,在那里一些光子被目标吸收,一些被反射。 那些被反射的光子将传输到传感器,一些被传输到大气,一些被再次吸收。 由传感器测量的百分比称为透光率。

太阳-目标传感器交互模拟
此图表显示简化的传感器观测到的太阳-目标传感器交互。

光与传感器的交互

到达传感器正面的光子被镜头采集并聚焦到传感器主体后面的焦平面上。 焦平面是对光子敏感的物理单元的集合,例如 CCD 阵列。 这些物理设备用户测量进入传感器的光并生成表示数字图像像素的数字。 它们称为井,因为其行为类似于收集光子的桶。 光子的行为类似于物理粒子,而在传感器中采集光子的桶具有两个重要属性。 第一个属性是捕获光子的能力。 这种属性称为量子效率。 如果 100 个光子接触桶,其中 40 个被采集,则阵列的量子效率为 40%。 另一个重要的属性是井深或桶的容量。 一个桶可能可以容纳 60,000 个光子。 如果桶采集了超过 60,000 个光子,则其余的光子会溢出。 有时这些光子会溢出并丢失,有时会溢出到相邻的桶中,导致一种称为耀斑的情况。 耀斑会导致相邻像素过度明亮;然而,大多数现代焦平面都具有减轻这种影响的机制。 由于阳光不断流入,接触物理阵列的光子数量由一种称为快门的装置控制。 这是一种物理装置,它可以打开镜头采集光子,或者关闭镜头以防止任何光子进入。 快门可以是机械快门或电子快门。 在任何一种情况下,都允许桶在短时间内采集照片,这一时间指积分时间或曝光时间。

解释光子吸收的光子桶示意图
显示将焦平面上的物理像素类比为光子桶。

电磁波形式的光

人们认为可见光具有颜色。 这是光的一种属性,其特征是光的波现象,即电磁波。 波可以被视为具有周期性或频率,并且具有波长。 不同颜色的光有不同的频率和波长。 光速、频率和波长在数学关系中是相关的,其中 c 是光速,f 是光的频率,而 ý 是波长。

c = fý

对于遥感和 GIS 应用,光的波长是其颜色的决定因素。 例如,波长为 400-500 纳米 (nm) 的光是蓝光,500-600 纳米的光是绿光,600-700nm 纳米的光是红光,这些称为电磁波谱的可见部分。 电磁波谱很宽,范围从高能量 gamma 射线涵盖到低能量无线电波。 遥感通常使用光谱的可见光和微波部分。

光的电磁波谱示意图
电磁光谱示意图显示可见光的颜色和其余光谱。

传感器捕获光谱

传感器中的桶或物理像素可以对不同波长的光或不同颜色的光保持敏感。 这可以通过在光敏物理像素检测到光之前以某种方式将其过滤来实现。 从光照源到传感器读出的像素的整个影像链是内置在传感器中的滤波器,用于根据波长分离光,进而区分颜色。

影像由单个数据波段或多个数据波段组成。 如果是单个波段,则具有其捕获的波长范围。 如果像素已经占据可见光谱的较宽部分,则称为全色。 如果具有多个波段,通常是三个或以上,则称为多光谱。 如果具有多个波段,例如 100 个或以上,则称为高光谱。 这些带宽比全色波段窄,并且隔离了光谱的特定部分。 每个波段都代表从目标反射的光的光谱范围的单个部分。

在 ArcGIS 中,使用 RGB 复合渲染器显示多光谱图像,其中每个栅格波段都映射到三个颜色通道之一。 对于具有三个以上栅格波段的影像,可以使用三个波段中的任何一个来显示影像。 这三个颜色通道是红色、蓝色和绿色。 您可以为每个通道替换任意栅格波段。

常见的自然色影像由三个波段组成,其中蓝色波段显示在蓝色通道中,绿色波段显示在绿色通道中,红色波段显示在红色通道中。 每个像素都有三个与每种颜色相关联的值,最终形成复合颜色。

在自然色和彩色红外渲染器中显示影像的图形
如果提供波段,多光谱影像可以显示为自然色和彩色红外。

像素表示地面上的位置

除了光谱特性之外,像素还可以表示地面位置。 下图说明了传感器中的物理像素与像素表示的地面上的实际面积之间的关系。 这种关系是传感器的几何函数,表示在捕获图像的精确时刻的几何外观。 像素在地面上表示的大小称为地面采样距离 (GSD)。 在传感器中,像素之间的边界是固定且离散的。 但是,地面上的像素没有清楚定义,因为大气和光学部件会模糊和分散光。 而像素倾向于在地面上重叠。 描述传感器中的物理像素结果的数学函数是点扩散函数。 如果点扩散函数较大,则生成的影像较模糊。 如果点扩散函数较小,则影像具有清晰的边缘。

焦平面上物理像素的示意图
显示帧照相机的传感器和地面上像素的基础几何。

存储像素值

由于像素是存储在计算机内存中的数字值,因此这些值是独立离散的。 当光子被感知时会产生电荷,电荷是模拟信号或连续值。 从 CCD 阵列芯片中读取像素时,将通过模拟数字转换器转换为离散数。 当这些值被转换时,为其分配的值通常在 8 到 14 位信息之间。 限制因素是电子产品的质量。 这意味着影像具有 256 到 16,384 个值。 通常,现代传感器具有 12 位 A/D 转换器,可生成 4,096 个可能的灰度级别。

电荷在传感器中移动以创建像素值的示意图
介绍了传感器中像素中的电荷转到数字值的步骤。

摘要

传感器焦平面上的物理像素吸收光子,这些光子将变为电荷。 该电荷将转换为数字并放置于矩阵或栅格格式。 由于传感器在曝光时刻的精确位置和高度是已知的,所以像素在地面上的精确位置也是已知的。

对于多光谱和高光谱影像,每个波段中的像素值构成地面上该位置的光谱图。 成像地面上的每种材料类型(例如植被、土壤或建筑材料)都有独特的光谱图,也称为光谱特征。 有许多技术可以标准化影像中的像素灰度级别,以提供一致性并促进以光谱分析为基础的地面要素和材料分析。

像素值是与地面上特定位置相关联的感知辐射量的测量值。 遥感利用这些信息来分析该位置的要素或现象。 数字图像不仅仅是漂亮的图片,它还是辐射和摄影测量值。 分析像素的能力使遥感分析人员能够获得许多类型的地理信息。

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