Para áreas de estudo relativamente extensas, é frequente a necessidade de mosaicar duas ou mais imagens de satélite adjacentes. Nesse processo de junção de imagens, a técnica que minimiza as diferenças nos contrastes dessas imagens é denominada de
- A)Gram-Schmidt.
Errada: Gram-Schmidt é uma transformação usada em fusão de imagens, não uma técnica específica para equalizar contraste entre cenas adjacentes.
- B)componentes principais.
Errada: componentes principais servem para reduzir dimensionalidade e realçar variações espectrais, não para harmonizar contrastes no mosaico.
- C)máxima verossimilhança.
Errada: máxima verossimilhança é um método de classificação supervisionada, voltado a identificar classes, e não a junção visual de imagens.
- D)equalização de histogramas.
Certa: a equalização de histogramas reduz diferenças de brilho e contraste entre imagens, deixando a transição do mosaico mais homogênea.
Gabarito: D
Quando voce vai juntar imagens de satélite vizinhas para formar um mosaico, o problema não é só “colar” uma na outra. Cada cena pode ter sido captada em condições um pouco diferentes, como iluminação, ângulo de visada e atmosfera, e isso faz o contraste variar. Se voce não corrigir isso, o mosaico fica com cara de colcha de retalhos, com faixas mais claras e outras mais escuras. A técnica usada para minimizar essas diferenças de contraste é a equalização de histogramas. A ideia é tornar a distribuição de tons mais parecida entre as imagens, suavizando o aspecto visual da junção e deixando o mosaico mais homogêneo. Em processamento de imagens, isso é um ajuste clássico de radiometria, muito útil antes ou durante a composição de cenas adjacentes. As outras opções até soam técnicas e sofisticadas, mas tratam de outras etapas. Gram-Schmidt e componentes principais são métodos de transformação de imagens, muito lembrados em fusão e análise multiespectral. Já máxima verossimilhança é um classificador supervisionado, usado para identificar classes de cobertura do solo, não para equalizar contraste em mosaico. Então, o gabarito D está correto porque a equalização de histogramas é justamente o recurso que reduz diferenças de brilho e contraste entre imagens adjacentes, ajudando a “casar” melhor as cenas no mosaico.