关于LUT

本文探讨了使用ArcEngine处理遥感图像时遇到的问题:基于时间序列分析的NDVI值变化规律并生成分类图像,但在验证过程中发现图像显示值与预期不符。作者深入研究后发现与LUT值和filepixel值之间的映射关系有关。

前一阵子用ArcEngine写了东东,大意是这样的:根据时间顺序,分析地面NDVI值的变化规律,并生成分类图像。写完之后处理图像,漫长的等待之后,用高光谱工具来检验分类图像,却发现怎么也对不上号……

我着实地郁闷了,想了很久,看了很久,拿小范围图像测了又测,跟踪的结果,明明获得了正确的分类,为什么图像显示的时候却不对呢?

看着Erdas的View里头的Cursor对话框:

发呆,发好久的呆,像元值居然有两个:file pixel和LUT value,file pixel是图像显示值,而26却正好是我获得的值……

后来查了点资料:

LUT(Look-Up Table)实际上就是一张像素灰度值的映射表,它将实际采样到的像素灰度值经过一定的变换如阈值、反转、二值化、对比度调整、线性变换等,变成了另外一个与之对应的灰度值,这样可以起到突出图像的有用信息,增强图像的光对比度的作用。很多PC系列卡具有8/10/12/16甚到32位的LUT,具体在LUT里进行什么样的变换是由软件来定义的。

原来如此,难怪会对不上号呢。

可是,问题又出来了:

按照LUT的定义,它显示的值应该是12,而file pixel应该是26啊,它们俩应该要对调的呀~~~

(我程序分析的值是26,而图像显示的是12)

05-13
### 关于LUT在编程和技术中的应用 在计算机科学和电子工程领域,LUT通常指的是 **Lookup Table**(查找表)。它是一种用于存储预先计算好的数据结构,以便快速检索特定输入对应的输出。这种技术广泛应用于多种场景,包括但不限于图像处理、嵌入式系统设计以及算法优化。 #### 查找表的核心概念 查找表的主要功能是通过索引访问预定义的数据集合来加速运算过程。相比于实时计算某些复杂函数的结果,使用查找表可以显著减少处理器的工作量并提高效率[^1]。例如,在图形渲染过程中,颜色校正或伽马矫正可以通过构建一张基于像素亮度值变化规律的查找表实现;而在硬件描述语言如Verilog或者VHDL当中,则经常利用ROM资源模拟FPGA内部固定的逻辑电路行为模式作为组合逻辑的一部分存在。 #### 编程环境下的具体实例分析 当涉及到软件开发时,“LUT”的运用形式多样: - 对于游戏引擎而言,物理碰撞检测可能涉及大量三角形网格之间的相互作用判定操作。如果单纯依靠几何学公式逐一验证每一对候选对象间是否存在交集的话,那么随着物体数量增多将会带来指数级增长的时间开销成本。因此引入空间分区策略配合哈希映射机制形成高效查询路径成为必然选择之一。 - 另外一种常见情况出现在编译器优化阶段——针对目标平台特性定制专属指令序列替换通用表达式树节点转换流程从而达到性能提升目的。这里提到的经典案例有Scheme解释执行框架下由Steele提出的Rabbit编译器原型项目[^3] ,还有后续MIT团队进一步改进版本Orbit所采用的技术路线图说明文档中均提及到了类似思路的应用价值所在[^2] 。 ```python def apply_lut(input_value, lut_table): """ 使用查找表对输入值进行变换 """ if input_value >= len(lut_table) or input_value < 0: raise ValueError("Input value out of range.") result = lut_table[input_value] return result # 假设我们有一个简单的线性变换查找表 example_lut = [i * 2 for i in range(10)] print(apply_lut(5, example_lut)) # 输出应为10 ``` 以上代码片段展示了一个基本的Python实现方式用来演示如何借助列表完成简单的一维离散数值对应关系建立工作原理。 ---
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