我有大量的RapidEye图像（+300 Gb），我想用作在线应用程序的底图。到目前为止，我已经按照名为“类固醇中的Geoserver”的演示文稿中显示的步骤设法在geoserver中将它们用作ImagePyramid。问题是我无法进行适当的色彩平衡，因此在查看整个数据集时，马赛克看起来很差，但是当我放大时，马赛克会变得更好（下面的图片）。
我的过程是：
关于如何改善流程并获得更好的色彩平衡的任何技巧？
Answers:
我相信我明白了。
在转换为8bit的过程中，我在每个RapidEye图像中强制执行平均+ -2标准偏差直方图拉伸。
我使用python脚本来识别图像的最小值，最大值，平均值和SD。然后，我将平均值-2SD（或图像最小值，以较高者为准）的值设置为2，将平均值+ 2SD（或最大值）设置为254。为了安全起见，将图像中的原始零值设置为1，然后2 ^ 16设置为255。NoData设置为0。
这些是传递函数向量：
original image values = [0, mean-2SD, mean+2SD, 65536]
rescaled values = [1 2, 254, 255]以下是一些屏幕截图。我现在要解决的问题是
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我现在将代码放置在GitHub上。自从我使用它已经有一段时间了。代码有点混乱，存储库也是如此。但是应该仍然有效。
https://github.com/dvictori/rapideye_hist2sd
丹尼尔（Daniel），这些图像来自不同的季节吗？还是一天中的时间？如果季节不同，则很难获得良好的色彩平衡。但是，如果一天中的时间不同，那么对太阳角度进行校正可能会很有帮助。一个良好的太阳角一阶近似值是将像素乘以1.0 / cos（angle_of_sun_off_direct_above）。因此，如果太阳正好在上方，则无需进行调整，随着接近黎明/黄昏，光线会增加到无限远。
过去我在重叠区域上的场景之间使用直方图匹配来组装大型镶嵌图时，效果很差，因为在整个镶嵌图上会得到奇怪的漂移效果。我认为一种更有用的方法可能是将直方图与基础颜色目标图像进行匹配（也许是该区域的有吸引力的Landsat马赛克）。我也对如何解决此问题感兴趣。MapBox的Charlie Loyd可能也有想法。
有时，我使用带有直方图匹配的OSSIM图像链接器来制作色彩平衡的马赛克。图像链接器教程提供了一些示例http://download.osgeo.org/ossim/docs/pdfs/ImageLinker_Tutorial.pdf。 但是，图像链接器没有得到积极维护，我不知道它是否可以继续工作。Ossim geocell是当前程序，但是有关该程序的用户文档很少。我记得为了获得良好的效果，我使用OpenEV首先对Landsat场景进行了预处理，方法是应用一些LUT拉伸使图像在视觉上具有相同的外观。这样，OSSIM可以更轻松地进行最终匹配。最终产品的外观和我用ER Mapper马赛克实用程序制造的产品一样好。