羽化的原理

1.羽化命令:

(1)选择-修改-羽化;

(2)该命令简单而便捷,不过羽化值设置为多少才合适只能凭借经验。而且羽化后的区域,形状会发生变化,无法判别哪些是被羽化的区域,哪些是未被羽化的区域。

2.调整边缘命令:

(1)选择-调整边缘-羽化;       

(2)该命令的强大之处在于:我们既能观察到羽化的具体范围,还可以让选区以不同的形态呈现在我们面前,甚至可以预览抠图效果。只需打开“视图”下拉列表,选择一个选项即可。

(3)视图下拉列表选择背景图层:如果当前图层为“背景”图层,可在透明背景上预览抠出的图像;如果当前图层不是“背景”图层,则可在背景图层上预览抠出效果。

2.羽化范围的视觉差异

       羽化是以像素为单位进行处理的,这便容易出现一个问题,即两个形状、大小、羽化值都完全相同的选区,在不同分辨率的图像中会产生完全不同的视觉效果。(图像的分辨率越高,它所包含的像素就越多,图像的色彩信息就会更加丰富,颜色之间的过渡也会更加平滑,打印效果也更加清晰)

补充知识点:像素是组成图像的最小元素。而分辨率则是指单位长度内包含的像素点的数量,通常用像素/英寸(ppi)来表示。一个分辨率为72ppi的图像包含5184个像素(72*72=5184),而分辨率为300ppi的图像则包含多达90000个像素(300*300=90000)。由此可知,相同尺寸的两幅图像,分辨率高的图像比分辨率低的图像包含更多的像素,因此,它的像素点也就更小。

3.羽化的原理

        在Alpha通道中,白色代表了选择的区域,黑色代表了选区之外的图像区域,而黑、白之间的灰色过渡地带则代表了被部分选择的区域,即羽化区域。灰色的范围越广,说明 羽化范围越广,抠图之后,头像的透明区域就越多;而灰色越深,则说明羽化程度越高,抠图之后,图像的透明程度就越高。

       因此,我们只需要编辑Alpha通道中的灰色便可以实现对羽化的控制。如果选区没有进行羽化,则通道中就没有灰色。我们可以用“高斯模糊”滤镜生成灰色,从而创建羽化区域。

       如果要改变羽化范围,可以用画笔工具或“曲线”命令调整灰色范围。如果要消除羽化,则可以使用“阈值”命令将灰色地带消灭。

       羽化不仅影响选区边界内的图像,还会影响到选区边界以外 的图像。若羽化值为80px,则羽化将以原有的选区边界为标准,羽化范围覆盖了选区内部和外部各40px的图像区域。

### ENVI 中边缘羽化与无缝羽化的差异 在遥感图像处理领域,ENVI 是一款功能强大的软件工具,广泛应用于图像镶嵌、裁剪以及其他预处理操作。对于图像镶嵌过程中涉及的边缘羽化与无缝羽化技术,两者的主要区别体现在实现方式及其适用场景上。 #### 1. 边缘羽化 (Edge Feathering) 边缘羽化是一种通过逐渐降低图像边界像素强度来减少拼接区域视觉不连续性的方法。这种方法通常用于简单地平滑两幅图像之间的过渡效果[^1]。具体来说: - **原理**: 它通过对相邻图像交界处的一组像素应用渐变权重函数,使得两个图像间的亮度或颜色变化更加柔和。 - **优点**: 实现较为简便,在大多数情况下可以有效消除明显的拼缝线。 - **缺点**: 如果源图像之间存在较大的辐射校正偏差或者色调失配,则仅靠边缘羽化可能无法完全掩盖这些缺陷。 ```python # 示例代码展示如何设置参数(伪代码) envi_task = EnviTask("FeatherEdges") envi_task.set_parameters( input_raster="image1.dat", feather_width=50, # 设置羽化宽度 output_raster="feathered_image.dat" ) ``` --- #### 2. 无缝羽化 (Seamless Mosaicking / Blending) 无缝羽化则采用更复杂的算法模型,旨在不仅改善外观上的衔接质量,还考虑到了光谱一致性等问题。它试图在整个重叠区域内重新分配数值以达到最佳匹配状态。 - **原理**: 利用加权平均或其他高级融合策略计算每个像元的新值;这种过程往往依赖于特定的空间分布规律以及统计特性分析结果来进行优化调整。 - **优点**: 能够更好地解决因大气条件不同而导致的地物反射率差异问题,并生成更为自然连贯的大范围影像产品。 - **缺点**: 计算复杂度较高,耗时较长,尤其当面对大规模数据集时性能挑战较大。 --- #### 场景比较 | 特性/指标 | 边缘羽化 | 无缝羽化 | |------------------|-----------------------------------|----------------------------------| | **适用场合** | 小型项目或初步测试 | 高精度需求的任务 | | **处理速度** | 快速 | 较慢 | | **资源消耗** | 较低 | 显著增加 | | **最终效果** | 基本满足一般用途 | 提供更高层次的质量保障 | 综上所述,选择哪种技术取决于实际应用场景的要求——如果只是希望快速获得一个大致可用的结果,那么简单的边缘羽化就足够了;而针对那些追求极致真实性和科学价值的应用而言,无疑应该优先选用无缝羽化方案。 ---
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