Zhang Yun

Fokozott térbeli felbontású multispektrális űrfelvételek (Fusion)

Képfúzió (fúziós), más néven pan - élezés (azaz mesterséges növekedést térbeli felbontás), ez a módszer segítségével Association geometriai részletesen pánkromatikus képet nagy felbontású (Pan) és színadatokat multispektrális kép alacsony felbontású (MS), azzal a céllal, hogy megszerzése multispektrális kép nagy felbontásban. Ez a módszer különösen fontos a nagyméretű képeket.

képfúzió Jelentése

Mi ez a módszer érdekes? A legtöbb műhold, mint IKONOS. QuickBird. SPOT. IRS. Landsat 7, valamint néhány aktuális érzékelő a repülőgép, mint például a Leica ADS 40, ellátása egyidejűleg pánkromatikus képet nagy térbeli kiterjedése és a multispektrális képek alacsony felbontású. Hatékony képfúziót eljárás ténylegesen kiterjeszti a lehetőségeket használva távérzékelési adatok, mivel számos területen, különösen a térinformatikai alkalmazások megköveteli, hogy a kép egyszerre volt nagy térbeli és nagy spektrális felbontású.
Miért a műholdak többsége nem tud MS kép térbeli felbontása, amely megfelel a magas követelményeket a térbeli és spektrális felbontású ugyanabban az időben? Két fő technikai korlátozás: (1) belépő műholdas sugárzási energia. és (2) az adatmennyiség érkezik a műhold. Általában a pánkromatikus kép kiterjed szélesebb körű hullámhosszon. míg az MS kép kiterjed egy szűk spektrális tartományban. Annak érdekében, hogy az azonos mennyiségű energiabevitel optoelektronikai műholdas rendszer felbontása pánkromatikus érzékelő kisebb lehet, mint a mérete egy multispektrális érzékelőt. Ezért ugyanazon a platformon a műhold vagy légi járművek felbontású pánkromatikus érzékelő lehet magasabb, mint az felbontású multispektrális érzékelőt. Továbbá, a hangerő MS képadatok nagy felbontású lényegesen nagyobb, mint az az adatmennyiség Pan kép nagy felbontású MS vagy alacsony felbontású képek. Az ilyen rokon megoldások enyhíthetik a problémát korlátok a meglévő kapacitás a fedélzeti tárolási és adatátviteli sebességet egy fedélzeti platform a földre.
Figyelembe véve ezeket a korlátozásokat is nyilvánvaló, hogy a leghatékonyabb megoldást nyújt nagy térbeli felbontással és ugyanakkor nagy spektrális felbontású távérzékelési adatok a fejlesztés hatékony képfúzió módszerekkel.

Meglévő módszerek képfúzió

Korlátozások a meglévő képfúzió módszerek

Okai színes torzulások

Az új műholdas adatok fő oka jelentős torzulást a kapott színes kép kiterjeszteni a hullámhossz új műholdas pánkromatikus képet. Ellentétben Pan SPOT képérzékelővel és IRS, a hullámhossz-tartományban bővül új látható műholdak a közeli infravörös tartományban a spektrum (1. táblázat). Ez a különbség jelentősen megváltoztatja az értékeket a szürke szintek új Pan képeket. Ezért a hagyományos módszerek az egyesülés, amelyek annyira jól illeszkedik a beolvadó pánkromatikus SPOT képek más multispektrális adat, nem tud jó eredményt a torkolatánál új műholdas képeket.

1. táblázat spektrumtartományokat különböző pánkromatikus image

Az alapvető különbség a szürke szint értékek és Pan SPOT Pan IKONOS képek ábrákon láthatóan 1a és 1b. Például, a vegetáció régió Pan SPOT kép (1a ábra) jelennek meg sötétebb, mint a területen a járdán. Azonban, mivel a befolyása a közeli infravörös spektrumot, úgy tűnik, fényesebb, mint a kép területén a járda Pan IKONOS (1. ábra b).

1. ábra: A különbségek közötti szürkeségi értékeket Pan SPOT (a), Pan IKONOS (b) között, valamint az I sávban IHS átalakulás és 1, 2, és 3. (c) MS csatornák IKONOS; A képen a Fredericton campus a University of New Brunswick.

Ábra. 1c ábra a I sávot konvertáló IHS 1., 2. és 3. MS IKONOS kép csatornák. Az értékek közötti különbség a szürke csík és Pan IKONOS szintje jóval nagyobb, mint azt a szíj Pan SPOT (ugyanaz I csíkok Landsat TM). Az értékek a szürke szintek I sávban (ábra. 1c), még közel negatívok Pan IKONOS (1. ábra b). Ha cserélni a szalag Pan IKONOS adatok fúzió IHS módszer természetesen vezet jelentős színes torzítás.
Azonban, ha a sáv I (1. C) váltotta I csíkkal nagy felbontású képeket és az értékek a szürke szint, mint a Pan SPOT (1. A), a színes torzítás nagymértékben csökkent. Ez nem meglepő, hogy az IHS algoritmusok sikeres fúzió Pan SPOT képek más MS, nem lehet elérni minőségi eredményeket egyesülés új műholdas képeket.

Ábra. A 2. ábrán az első és a második főkomponens (PC 1 és PC-2) 3 és 1,2 MS IKONOS csatornák képest a kezdeti Pan IKONOS képet. PC 1 (hasonlóan az I-sáv) jelentősen eltér Pan IKONOS. A különbség a PC 2 és Pan IKONOS még ennél is fontosabb. Az egyesülés a PCA módszerrel - helyett a PC-1 és 2 számítógép Pan IKONOS - természetesen okozzanak színes torzítás.

Ábra. 3. ábra eredeti pánkromatikus és multispektrális kép elbontásával kiindulási IKONOS Pan kép készült wavelet-alapú transzformáció. Világosan látható, hogy az eredeti Pan kép jelentősen eltér az eredeti adatokat a három csatorna az MS. Ha volt elérhető egy sor MS nagy felbontású képeket, térbeli részlet, tanultam tőlük, bizonyára eltértek, hogy kivettek a pánkromatikus képet nagy felbontásban. Ezért, bevezetése a térbeli kép részleteit Pan (ábra 3e a jobb felső, bal alsó, és a jobb alsó), mind a három sávot MS alacsony felbontás, fúziós technika alkalmazásával wavelet-transzformáció színes torzítás eredményez fúziós.
Más fúziós technikák, mint Brovey. SVR és RE módszerek is vezethet kielégítő eredményeket az új műholdas képek a terjeszkedés a spektrális kép Pan tartományban.
Ami a probléma jelentős szín torzítás torkolatánál új műholdképek, modern ipar elkötelezett, hogy tovább javítsa az összefonódás alapján wavelet-transzformáció. Néhány új módszerek alapján wavelet-transzformáció csökkenését mutatta színes torzítás. Egyes módszerek az egyesülés alapján a PCA és IHS átalakulások is jó eredményt ért el, amely egyesíti a leghatékonyabb stratégia. Azonban, színes torzítás még jelen sok esetben és fúziós minősége függ a beállított egyesített adatok.

Egy új megközelítés végrehajtásának képfúzió

2. ábra A különbség a szürkeségi értékeket PC 2 (a), Pan IKONOS (b), és a PC-1 (c).

Az új módszer - statisztikai egyesülés jelenleg hajtják végre a szoftver termék PCI-Geomatica különleges PANSHARP modul - ami egy komoly ajánlatot az egyesülés az automatizálás. Az egész eljárás megvalósítása egy egylépéses eljárás. Ha ismert georeference forrás MS és Pan kép, a mintavételi eljárás úgy is végezhetjük együtt az egyesülési eljáráshoz. Minden multi-spektrális tartományok lehet kombinálni ugyanabban az időben (egy időben). Arra is lehetőség van, hogy egyesíti a különböző multispektrális csatorna a felhasználó által megadott. Egyesítése georeferenciákkal 16-bites QuickBird jelenet 4 csatorna és hangerő MS 12,000H12,000 Pan pixel foglal el a teljes 31 perc alatt, stacioner PC Pentium 4, 1,8 GHz-es és 1 GB RAM. 26 perc szükséges a mintavétel, és csak 5 percre a tényleges egyesülés abban az időben. A statisztikai módszer megoldja két fő problémát a képfúziót - színes torzítás és függőség a szolgáltató (vagy adatok). Két alapvető eltérések a meglévő módszerek:
- csökkentésére színes torzítás a legkisebb négyzetek módszere, ha megtaláljuk a legjobb egyensúlyt az értékeket a tartományok szürke szintek képek egyesült és szabályozása során a hozzájárulás minden egyes sáv a kapott képet;
- hogy megszüntesse a függés a sor bemeneti adatokat (vagyis befolyását csökkenteni az adatforrások változások) és folyamatainak automatizálása beolvadó használ statisztikai megközelítés megbecsülni a kapcsolat a szürke szint értékek az összes bejövő csatornákat.

A borítón ez a kérdés fotogrammetriai ENGINEERING TÁVÉRZÉKELÉS c Lev mozaikos színes eredeti képek MS (csatorna 2,4 m) QuickBird, Pan kép 0,6 m (fent), az eredmény a fúziós statisztika alapján (középen jobbra), és az eredmény az egyesülés a színeket a javított kezelés (alsó). A kép magában foglalja a terület a Sydney Operaház, Ausztrália, valamint része egy üzleti központ és Sydney-ben. Az egész egyesülési folyamat nem igényel beavatkozást. Lejátszani a képeket egy és ugyanazon hisztogram kiegyenlítés már alkalmazták az összes kép, beleértve a MS eredeti (balra), az eredeti Pan (felső), a kapott kép (középen jobbra), és az így kapott kép jobb színfeldolgozásnak (lent).

Összehasonlítva az eredeti multispektrális kép színes, a szín, a kapott kép gyakorlatilag nem változott az összes tárgyat (lásd. A fedél, a bal és jobb-közép). Térben minden részletet a pánkromatikus kép is tökéletesen integrálható a kapott kép (felső és jobbközép). Mivel a hatékony kombinációja szín és térelemek, a részleteket az árnyékok a magas épületek, mint az autók, fák és ablakok, meg még egyértelműen a kapott kép, mint az eredeti pánkromatikus képet.

3. ábra Az eredeti kép IKONOS multispektrális hírcsatornák: 1 (a), 2 (b), 3 (c), a pánkromatikus (d), a-tól bomlik pánkromatikus kép alacsony felbontású alapuló wavelet-transzformáció (e) (bal felső) és a wavelet együtthatók (térbeli részlet) a vízszintes, függőleges és átlós irányban (jobb felső, bal alsó és a jobb alsó).

4. ábra: Az eredeti kép Sydney, Ausztrália, készült QuickBird műholdas multispektrális tartományban 2,4 m; . Része a kapott színes kép 0.6m kapott statisztikai módszer (felső középső, alsó bal és jobb); része a kapott képet 0,6 M javított színű kezelés (bal és jobb felső, alul középen).

Ábra. A 4. ábrán egy részét a forrás MS QuickBird Sydney képrészletesség, Ausztrália, a felbontás 2,4 m, és a bevonatot, amelynek területe 6 x 6 km km. Terület teljes kép QuickBird jelenetek 16,5 km? 16.5 km. A megnövekedett része a jelenet a tetején és az alján látható. 4 részhalmazai 0,6 m kapott képet kapott statisztikai fúziós (felső középső, alsó bal és jobb)., És alcsoportját az eredményül kapott kép, kapott fúziós javított színfeldolgozásnak (bal felső és jobb, alul középen). Összehasonlítva az eredmény a statisztikai MS fúziós az eredeti képpel, láthatjuk, hogy a szín a kapott kép (felső középső, alsó bal és jobb) szinte azonos az eredeti színes kép MS. Térbeli részletesen a kapott podstsenah, azonban jelentősen növekedett. Ez könnyen felismerni, még a pálya a medence (fent középen) és orrsudár, hízósejtekben és Spar lebegő tartály (bal alsó).

Következtetés és kilátások

Multispektrális képek nagy felbontású fontos adatforrása nagyszabású és részletes térinformatikai adatok a különböző alkalmazásokhoz. A reprodukció az ilyen információt gyakran használják a három módszer: a vizuális dekódolást, digitális osztályozása és vizualizációs színes képeket.
Attól függően, hogy a rendeltetésszerű használat:
1) Néhány ember kell, mint egy az egyesülés eredményeként a kép, ami azt mutatja, több szín alkatrészek, jobb a kép értelmezését, vagy használja azt feltérképezése;
2) Néhány felhasználó kell átjutni az egyesülés a képet, ami javítja a pontosságot a digitális minősítést;
3) Egyes felhasználók szeretnének egy vizuálisan szép színes kép, kizárólag a megjelenítés.
Ezért a különböző M (orientált feltérképezése, az osztályozás és orientált munkavégzés kép megjelenítő) különböző módszerek vannak a kereslet.
Jelenleg képfúziót technikákat (vagy serpenyőben - élezés technikák), amelyek bizonyítottan hatékony támogatása javult távérzékelési adatok vizuális értelmezése, térképészeti és térinformatikai integráció. Statisztikai összevonási eljárás kombinálhatja a Pan és az MS képek az új műholdak, valamint a helyszínen, és IRS képeket. ezáltal: minimalizálása színes torzítás, maximális részletesség és a természetes színek és egyesíti részei.
Azonban még mindig hiányzik a hatékony fúziós technikák orientált a besorolás és a megjelenítést. Az első automatizált eljárás egyesülő-orientált megjelenítés, az úgynevezett összefonódás javított színfeldolgozásnak alakult ki a Department Geodéziai és Geomatics fejlesztés a University of New Brunswick (ld. 4. ábra bal felső és a jobb és alul középen). Fák és gyep tűnik természetesebb és világosan elkülönül az épületek, különösen a beépített területek (lásd. A borító, hasonlítsa össze a fák alján, és a közepén a bal oldalon). Egyszerű szalma szavazást a diákok és oktatók, a University of New Brunswick azt mutatja, hogy az eredményül kapott kép nyert egyesülő előrehaladott színfeldolgozásnak volt a legvonzóbb az összes válaszadó.

Azt kifejezni mély köszönetét Matthew Wood and Mary Bolton DigitalGlobe biztosítsa a nyers MS és Pan kép QuickBird, valamint David Stanley PCI Geomatics biztosító képes használni PANSHARP modul PP PCI-Geomatica.