Цветовой баланс и публикация большого количества изображений с высоким разрешением в геосервер

У меня есть большое количество изображений RapidEye (+300 Гб), которые я хочу использовать в качестве базовой карты для онлайн-приложения. До сих пор мне удавалось служить им в качестве ImagePyramid в геосервере, выполнив шаги, показанные в презентации под названием «Геосервер на стероидах». Проблема в том, что я не смог правильно настроить цветовой баланс, поэтому при просмотре всего набора данных мозаика выглядит очень плохо, но при увеличении масштаба она становится лучше (фотографии ниже).

Мой процесс:

1. Конвертировать все изображения в 8 бит, EPSG 4326, кубическая интерполяция с использованием GDAL
2. Создайте виртуальный растр gdal со всеми изображениями (gdalbuildvrt)
3. Создайте пирамиду изображения (gdal_retile со сжатием и геотифлингом) и опубликуйте на геосервере (используя растяжение гистограммы в стиле слоя)

Любые советы о том, как улучшить процесс и улучшить цветовой баланс?

Я верю, что получил это.

При каждом преобразовании в 8-битное изображение гистограммы стандартного отклонения + 2 на каждом изображении RapidEye было изменено.

Я использовал скрипт Python для определения минимального, максимального, среднего и SD-изображения. Затем я установил значение среднего значения - 2SD (или мин. Изображения, в зависимости от того, что больше) на 2, а среднее значение + 2SD (или макс.) - 254. И, чтобы быть в безопасности, исходное значение нуля в изображении было установлено равным 1 и 2 ^ 16 установлен на 255. NoData был установлен на 0.

Это векторы передаточной функции:

original image values = [0, mean-2SD, mean+2SD, 65536]
rescaled values = [1 2, 254, 255]

Ниже приведены некоторые снимки экрана. Проблемы, которые я должен решить сейчас:

1. Удалить черную границу вокруг изображения пирамиды
2. Получите лучшее изображение при увеличении в полной мере. Теперь он выглядит как старый телевизор, настроенный не на тот канал

Редактировать
Я сейчас разместил код на GitHub. Прошло много времени с тех пор, как я использовал это. Код немного грязный, как и хранилище. Но все равно должно работать.
https://github.com/dvictori/rapideye_hist2sd

Даниэль, это изображения разных сезонов? Или времена дня? Если они разные сезоны, то получить хороший цветовой баланс может быть довольно сложно. Но если они различаются по времени суток, то применение поправки на угол солнца может заметно помочь. Хорошая аппроксимация первого угла для солнечного угла заключается в умножении пикселей на 1,0 / cos (angle_of_sun_off_directly_above). Так что не нужно регулировать, если солнце находится прямо над вами, увеличиваясь до ... ну бесконечности по мере приближения рассвета / заката.

В прошлом у меня были плохие результаты при использовании сопоставления гистограмм между сценами в перекрывающихся областях для сборки больших мозаик, потому что вы получаете странные эффекты дрейфа по мозаике. Я думаю, что более полезным подходом может быть какое-то сопоставление гистограммы с целевым изображением основного цвета (возможно, привлекательная мозаика местности). Мне также интересно, как решить эту проблему. Чарли Лойд из MapBox тоже может подумать.

Иногда я использовал компоновщик изображений OSSIM с сопоставлением гистограмм для создания цветовых сбалансированных мозаик. В руководстве по компоновщику изображений приведен пример http://download.osgeo.org/ossim/docs/pdfs/ImageLinker_Tutorial.pdf Тем не менее, компоновщик изображений не поддерживается активно, и я не знаю, работает ли он больше. Ossim Geocell - текущая программа, но пользовательских документов по этому поводу не так много. Я помню, что для достижения хорошего результата я сначала поочередно обрабатывал свои сцены Landsat с помощью OpenEV, применяя растягивание LUT, чтобы изображения визуально выглядели примерно одинаково. Тогда OSSIM было легче сделать окончательное совпадение. Конечный продукт выглядел примерно так же хорошо, как тот, который я сделал с помощью мозаики ER Mapper.