栅格那点儿事（四C）

栅格渲染之拉伸（Stretch）

现在我们知道如何在ArcGIS中渲染栅格数据了，但是还有一个常常会碰到的问题，尤其是在使用老版本的ArcGIS的时候，为啥我加了一个栅格数据进来，啥也看不见，是黑色的呢？或者颜色特别暗，基本看不清是什么呢？

在解决这个问题之前，我们需要先弄清楚是什么造成了这种现象。对于全黑的数据，我们需要先查看一下栅格的属性，看一下这一景影像的最大最小平均值是不是不为0。或者使用Identify按钮查看一下RGB是否都是大于0的正常值。如果属性中或者使用Identify返回的都是0值，那么说明这景影像是有问题的，里面是空的，没有任何信息。这样就需要查找数据本身的问题了。

但是，大多数情况下，我们在属性或是Identify中查看到影像的各个波段值，或RGB值都是正常的，为啥在ArcMap中还是黑的或者是很暗的颜色呢？

又要讲图像处理小知识了。

由于光照不匀产生的光影，在影像中经常会有过度光照下非常亮，而在阴影下的景物特别暗的情况。为了得到对象的空间关系，或是更多所需的细节信息，或是获得更好的视觉效果，我们需要改变图像的对比度。但是如果我们单纯的改变整幅影像的亮度或者对比度，又会出现亮的地方更亮的严重的影像失真的情况。为了增强局部的对比度而不改变整体的对比度，在图像处理中，这个操作叫做对比度增强（Contrast Enhancement）。实现对比度增强的算法有很多，不同的算法得到的结果也不同。

在我们的实际应用中，对于一般16bit或者更大比特深度的影像，像元值都是大于255的。这种情况下，RGB的显示器是不能够直接使用像元值进行显示的，需要将像元值换算到0~255的区间内以用于显示。而换算过程通常是线性的，这样就很容易造成得到的RGB值仅处于一个在0~255之间的较小区间，而计算机显示影像时，则是在整个0~255的范围内进行渲染，这样就造成影像很暗或者对比度很差的视觉效果。

常用的增强方式是通过拉伸来增大栅格显示的视觉对比度，以生成一副更清晰的影像，从而使某些要素变得更容易识别。简单的说，就是要得到更好的视觉效果，我们将RGB值的较小区间拉伸到整个显示区间中。对一个连续栅格数据，拉伸对比度是通过对栅格数据的统计值来进行重新计算实现的。

在ArcMap中提供了多种拉伸方式以及一些手动的设置。包括最常见的标准差（Standard Deviation），最大最小值（ Minimum–Maximum），直方图均衡（ Histogram Equalize）等等。对于不同栅格数据情况，应选择最适合其的拉伸方式。

一般来说，栅格数据的像素值分布很集中时适用最大最小值；需要整体提亮一个较暗的栅格数据时适用标准差；在对直方图进行手动操作时选择直方图均衡或者直方图规范化。如果需要全局拉伸一个栅格而又不拉伸到极限时，可以考虑Esri这种拉伸方式。

要注意的是呢，实践是检验真知的唯一标准。为了得到最佳的效果，还是需要先查看一下数据的直方图和统计值，在对数据了解的情况下尝试多个拉伸方式。

可能细心的你注意到，如果使用标准差或是最大最小值的拉伸方式，或是不使用拉伸时，gamma stretch的选项会亮起来。这个gamma值又是控制什么的呢？

上文提到过，在显示栅格数据时，需要将像元值换算成RGB值。Gamma值是用来标识一个栅格数据中中间灰度值的对比度的程度的。改变这个值是不会影响到数据中的白（最大值）和黑（最小值）的，仅仅影响中间值。Gamma值越低，中间值会显得越暗，反之Gamma值越高，中间值会显得更亮。除了影响整个数据的亮度，gamma值也会更改显示中红绿蓝的比率。

如果这段话完全没看懂也不要紧，看下图就会有个直观的了解了。

如果需要进一步改变栅格的渲染效果，对RGB三个波段分别赋予不同的gamma值，就可以使整个数据显示起来更红，更蓝或者更绿。

TIPS：有时候如果只需要显示一景影像图中的一个小部分，现有的拉伸又不能满足要求的时候，可以选择仅使用当前范围的统计值，这样可以排除其他像元值的干扰。

您是不是对总提起的统计值这个东西有疑惑呢？如果是，请关注下一次的更新~