Información general
La función Extender mejora las imágenes, para ello, cambia propiedades como el brillo, el contraste y gamma a través de tipos de extensión múltiples.
La función Extender usa las estadísticas de los rásteres del dataset de mosaico; por tanto, si usa esta función, debe asegurarse de que se han calculado las estadísticas.
Las siguientes imágenes muestran un ejemplo de una extensión. El histograma A representa los valores del píxel en la imagen A. Al extender los valores (como se muestra en el histograma B) por la totalidad del rango, puede modificar y mejorar visualmente el aspecto de la imagen (imagen B). 
Notas
El tipo de extensión define una extensión del histograma que se va a aplicar a los rásteres para mejorar su aspecto. La extensión mejora el aspecto de los datos ya que expande los valores de píxel en un histograma a partir de los valores máximo y mínimo que se han definido según su profundidad de bits. Por ejemplo, un dataset ráster o un dataset de mosaico de 8 bits se extenderá de 0 a 255. Diferentes extensiones producirán diferentes resultados en la visualización de ráster.
Parámetros
Más información sobre los tipos de extensión
Ninguna
Si el tipo de extensión es Ninguno, no se aplicará ningún método de extensión, incluso si hay estadísticas.
Desviación estándar y porcentaje de recorte
En muchos casos, puede asumir que la mayoría de los valores de píxel quedan comprendidos dentro de los límites superior e inferior. Por consiguiente, resulta razonable cortar los valores extremos. Puede hacerlo estadísticamente definiendo una desviación estándar o un porcentaje de recorte.
El tipo de extensión de desviación estándar aplica una extensión lineal entre los valores que se han definido según el valor (n) de la desviación estándar.
El tipo de extensión de porcentaje de recorte aplica una extensión lineal entre los valores de píxel mínimo y máximo del recorte del porcentaje que se hayan definido.
Si usa uno de estos tipos de extensión, todos los valores del histograma que queden fuera de los valores definidos se desplazarán a los extremos. Por ejemplo, supongamos que su histograma tiene el mismo rango de valores que los mencionados anteriormente (33 a 206), y ha definido un valor mínimo y máximo de recorte del porcentaje de 2. Si el 2% del extremo inferior son los valores de 33 a 45, y el 2% del extremo superior son los valores de 198 a 206, el histograma se redistribuirá para extender los valores de 0 a 255. Los valores de 33 a 45 se convierten en 0, los valores de 198 a 206 se convierten en 255, y todos los demás se extienden entre los dos extremos. Del mismo modo, si define una desviación estándar de 2, los valores que estén por encima de la segunda desviación estándar se convierten en 0 o 255, y los valores restantes se extienden entre 0 y 255.
Mínimo-máximo
Este tipo de extensión aplica una extensión lineal basada en los valores de píxel mínimo y máximo de salida, que se utilizan como extremos del histograma. Por ejemplo, en un dataset de 8 bits, los valores mínimo y máximo podrían ser 33 y 206. Una extensión lineal se utiliza para distribuir los valores por los 256 valores, de 0 a 255. Las entidades de las imágenes se distinguen con más facilidad cuando los valores de píxel se van distribuyendo por la totalidad del rango del histograma completo, lo cual incrementa el brillo y el contraste de la imagen.
Sigmoideo
El aumento de contraste sigmoideo está diseñado para resaltar los valores de píxel moderados en las imágenes manteniendo contraste suficiente en los extremos. Coloca todos los valores de píxel en una función sigmoidea (una curva con forma de S). El resultado de ello es menos contraste en áreas muy brillantes y muy oscuras, y más contraste en las áreas situadas entre estos extremos. Es una extensión idónea prácticamente para cualquier imagen y funciona muy bien cuando existen nubes y agua en la imagen.
El nivel de extensión determina qué proporción de la función sigmoidea se va a utilizar en el aumento. Con un valor bajo (por ejemplo, 1) solo se utilizará la parte central de la curva, que tiende a producir colores apagados y difuminados. Con un valor alto (por ejemplo, 6) se utilizará toda la curva, que tiende a producir colores audaces y nítidos.
Más información sobre gamma
Gamma hace referencia al grado de contraste entre los valores de gris de nivel medio de un dataset ráster. Gamma no afecta a los valores negros o blancos en un dataset ráster, únicamente a los valores entre medias. Al aplicar una corrección gamma, puede controlar el brillo total de un dataset ráster. Además, gamma cambia no sólo la intensidad sino también la relación de rojo a verde a azul.
Los valores de gamma inferiores a uno reducen el contraste en las áreas más oscuras e incrementan el contraste en las áreas más claras. Esto oscurece la imagen sin saturar las áreas oscuras o claras de la imagen. Esto ayuda a obtener detalles en entidades más iluminadas, como la parte superior de un edificio. A la inversa, los valores gamma mayores que uno aumentan el contraste en áreas más oscuras, como sombras de los edificios. Los valores gamma mayores que uno también pueden ayudar a obtener detalles en las áreas de elevación inferior al trabajar con datos de elevación.
En las imágenes siguientes, puede ver el efecto de ajustar los valores gamma que se utilizan para mostrar un dataset ráster:
