拉伸函数

“拉伸”函数通过多种拉伸类型更改亮度、对比度和 Gamma 等属性，从而增强影像效果。

“拉伸”函数使用来自镶嵌数据集中栅格的统计数据。因此，如果要使用此函数，必须确保已计算出统计数据。

以下是此函数的输入：

• 输入栅格
• 拉伸类型
• 最小和最大输出值
• 最小和最大裁剪百分比
• 标准差 n 值
• Gamma
• 统计数据

拉伸类型

拉伸类型定义将应用到栅格以增强其外观的直方图拉伸。拉伸类型包括：最小值-最大值、标准差、裁剪百分比和无。通过在位深度定义的最小值和最大值范围内沿直方图扩展像素值，拉伸功能可改善数据的外观。例如，8 位的栅格数据集或镶嵌数据集将会在 0 到 255 的范围内进行拉伸。不同的拉伸将导致栅格显示中出现不同的结果。

以下是拉伸示例：直方图 A 表示影像 A 中的像素值。通过在整个范围内拉伸值（如直方图 B 中所示），您可以改变影像的外观并增强其视觉效果（影像 B）。

最小值-最大值

此拉伸类型以最小输出和最大输出像素值作为直方图的端点，应用线性拉伸。例如，在 8 位数据集中，最小值和最大值可为 33 和 206。线性拉伸用于在 256 个值（0 到 255）之间分布值。由于像素值分布在整个直方图范围内，从而提高影像的亮度和对比度，这使得影像中的要素更加易于区分。

标准差或裁剪百分比

在许多情况下，您可以假设大部分像素值处于上限和下限范围内。因此，可以修剪掉极值。通过定义标准差或裁剪百分比，能够用统计方法做到这一点。“标准差”拉伸类型在标准差 (n) 值定义的值之间应用线性拉伸。“裁剪百分比”拉伸类型在定义的最小和最大裁剪百分比像素值之间应用线性拉伸。

使用以上任意一种拉伸类型时，直方图中处于定义的值范围外的所有值将被推到端点。例如：您的直方图具有与上述相同的值范围，即 33 到 206，并且您将最小和最大裁剪百分比定义为 2。如果低端的 2% 表示 2 到 12 之间的值，高端的 2% 表示 198 到 206 之间的值，则将在 0 到 255 之间重新分布直方图中的值，所有 2 到 12 之间的值将变为 0，而 198 到 206 之间的值将变为 255，其他所有值在 0 与 255 之间分布。

无

如果拉伸类型为“无”，无论是否存在统计数据都不会应用任何拉伸方法。

Gamma

Gamma 指的是栅格数据集中等灰度值之间的对比度。Gamma 不会影响栅格数据集中的黑色或白色值，只会影响中间值。通过应用 Gamma 校正，可以控制栅格数据集的整体亮度。如果 Gamma 系数设置得太低，中间色调将太暗；然而，如果 Gamma 系数设置得太高，中间色调将会太亮并且栅格数据集看起来很白。Gamma 系数不仅会改变图像的亮度，还会改变红绿蓝之间的比率。

Gamma 值表示形状与光的幂函数类似的一条非线性曲线。Gamma 值为 1 时表示直线。Gamma 值小于 1 将增加较暗区域的对比度并降低较亮区域的对比度。这将使影像变暗，但不会降低影像的黑暗或明亮区域的饱和度。

在下面的示例中，可以看到调整用于显示栅格数据集的 gamma 值的效果。

统计

您可以在对话框的“统计数据”部分输入自己的统计数据。默认情况下，会从数据中检索统计数据；但如果在此参数中输入了值，将使用该值来替代默认值。