Решение учебной задачи географической привязки изображения средствами пакета ERDAS Imagine.



 

Одним из распространенных приемов, используемых в процессе интерактивного визуального дешифрирования, является повышение разрешения, следовательно, и информативности многозональных изображений, путем совмещения их с панхроматическим изображением более высокого пространственного разрешения. На первом этапе выполняется взаимная привязка многозонального и панхроматического изображения. Затем производится растяжение многозонального изображения до масштаба панхроматического и пересчет яркостей по определенному правилу. При использовании самого простого мультипликативного правила значение j-го пикселя Ij на выходе в j-м канале определяется произведением: I=I0j*Ipan, где I0j – исходное значение пикселя, Ipan - значение соответствующего пикселя в панхроматическом канале.

Процедуру привязки и трансформирования изображения по опорным точкам в пакете ERDAS Imagine рассмотрим на примере задачи повышения пространственного разрешения многозонального изображения. Повышение разрешения, увеличивающее детализацию сцены, бывает полезно при визуально-интерактивном анализе изображения. Данная функция (Resolution Merge) имеется в модуле Interpreter пакета (блок Spatial Enhancement). Для повышения разрешения используется панхроматическое (черно-белое) изображение на ту же территорию, либо космическое, либо аэрофотоснимок.

Процесс включает два этапа: 1) приведение пары изображений к единой системе координат; 2) собственно повышение разрешения. Несмотря на то, что второй этап выполняется в ERDAS Imagine одной процедурой, он тоже включает несколько задач:

1) приведение изображений к единому пространственному разрешению, то есть растяжение многозонального снимка до разрешения панхроматического;

2) совмещение изображений с точностью до пикселя;

3) пересчет значений яркости пикселей в каждом канале с использованием значения соответствующего пикселя в панхроматическом канале.

Простейший способ пересчета яркостей – мультипликативный, где новая яркость вычисляется по формуле:

Iknew=Ikold*Ipan.

 

    Полученные значения затем приводятся к шкале [0,255], и, при более высокой детализации, сохраняют соотношения яркостей по каналам для каждого типа объектов.

    В качестве исходных данных будем использовать изображения со спутника Landsat, имеющиеся в папке EXAMPLES пакета ERDAS Imagine: панхроматическое изображение panAtlanta.img и многозональное изображение, полученное аппаратурой ETM+, - tmAtlanta.img. Откроем эти изображения, каждое в отдельном окне (рис. 14).

    Первый этап процесса – приведение изображений к единой системе координат, то есть привязка рабочего многозонального изображения к панхроматическому. Географическая привязка изображения panAtlanta.imgуже выполнена. Сведенияо проекции и географических координатах изображения можно получить с помощью функции Utility®Layer Info в окне изображения.

 

Выберем в окне изображения tmAtlanta.img функцию Raster®Geometric Correction. В открывшемся окне Set Geometric Model выберем полиномиальную модель. После подтверждения выбора откроются сразу два окна (рис.15): свойства полиномиальной модели (внизу) и окно GCP-инструментария (Geo Correction Tools). В окне свойств зададим порядок полинома = 2, нажмем кнопку Apply и закроем это окно. После его закрытия сразу же появляется окно установок GCP-инструментария(GCP Tool Reference Setup), в котором необходимо задать источник координат опорных точек. Поскольку мы будет набирать опорные точки с географически зарегистрированного изображения panAtlanta.img, мы будем использовать установленный по умолчанию режим Existing Viewer. После подтверждения этого режима появится сообщение с просьбой указать вьюер источника координат. В нашем случае – это изображение panAtlanta.img. В ответ на запрос необходимо установить курсор внутри окна этого изображения и щелкнуть кнопкой мыши. В ответ на это действие появляется окно с информацией о проекции и координатах опорного изображения, а после закрытия окна сразу же откроется таблица GCP-редактора и появится инструментарий для выбора опорных точек. Инструментарий представляет собой перекрестья на обоих изображениях, в центре которых находятся прямоугольники регулируемого размера. Ограниченные прямоугольниками части изображения отображаются в двух дополнительных окнах-лупах (рис.16).

 

Опорные точки создаются в режиме нажатой кнопки «кружок с перекрестьем» из редактора опорных точек (таблица GCP Tools). Удобнее указывать эти точки внутри вспомогательных окошек, положение которых отображается прямоугольниками на основных изображениях. Размеры и положение этих прямоугольников регулируются с помощью курсора в режиме нажатой кнопки со стрелкой. Размер можно отрегулировать, зацепив курсором угол прямоугольника в перекрестье, положение изменяется путем перемещения линий перекрестья.

Каждую точку необходимо наносить одновременно на оба изображения. Если точка нанесена неудачно, ее можно удалить следующим образом. Выделите в таблице соответствующую строку щелчком на левом сером поле, где указаны номера строк. Затем на этом же поле нажмите правую кнопку мыши. Во всплывающем меню выберите Delete Selection. В этом же меню можно отменить выделение с помощью команды Select None или, наоборот, выбрать все строки (Select All).

После задания определенного числа опорных точек автоматически создастся матрица трансформирования с рассчитанными по этим точкам полиномиальными коэффициентами. Ошибки аппроксимации по каждой точке показываются в поле «RMS Error», а вклад каждой точки в ошибку – в поле «Contrib». Отклонения точки по X и по Y показываются в полях «X Residual» и «Y Residual» соответственно. Вы можете передвигать точку во вьюере; при этом ошибки будут меняться. Для приемлемого трансформирования все ошибки должны быть порядка 0.1 или ниже. Попробуйте сократить эти ошибки, передвигая курсор по X и по Y. Если это не удастся, то удалите неудачную точку. Для удаления выделите ее строку в таблице, щелкнув курсором на самом левом (сером) поле. После этого правой кнопкой на этом сером поле вызовите всплывающее меню и выберите Delete Selection.  

Получив приемлемую по точности матрицу трансформирования, можно перейти к самому процессу трансформирования изображения (Resampling). В окне Geo Correction Tools выберите инструмент «косой квадрат». В открывшемся окне Resample откройте новый файл в собственной папке для записи результата трансформирования изображения. Справа установите желаемый способ пересчета пикселей изображения и нажмите OK.

Результат трансформирования изображения tmAtlanta.imgпоказан на рис. 17.

Качество трансформирования можно проверить, открыв полученное изображение в окне panAtlanta.img с использованием функций Utility®Blehd или Utility®Swipe.

Для того чтобы открыть новое изображение поверх уже имеющегося, необходимо при открытии нового файла указать его в окне функции Open, а затем, не нажимая кнопку OK, перейти на закладку Raster Options. В окне этой закладки необходимо отключить режим Clear Display и только после этого нажать подтверждение ввода.

Функция Utility®Blehd позволяет регулировать прозрачность верхнего слоя, и таким способом можно проверить, насколько точно совпадают объекты на совмещенных изображениях.

Функция Utility®Swipe представляет верхний слой в виде «шторки», край которой можно перемещать и, таким образом, следить, как объекты верхнего слоя ложатся на нижний.

 

   Для выполнения процедуры повышения разрешения в модуле Interpreter выберите пункт меню Spatial Enhancement, а в открывшемся подменю – функцию Resolution Merge. В открывшемся окне по порядку слева направо откройте файлы:

1) панхроматического изображения panAtlanta.img

2) многозонального трансформированного вами изображения, показанного на рис.17;

3) выходного результата, который Вы собираетесь получить. Режимы можете выбрать те, которые установлены по умолчанию. Нажмите OK.

Откройте результат в новом окне и убедитесь, что он корректен. Корректный результат должен быть четким и сохранять при этом цвета исходного многозонального снимка.

 

Контрольные вопросы.

1. Чем отличается географическая привязка от геометрической коррекции (ректификации)?

2. Чем вызвана необходимость пересчета значений пикселей при геометрической коррекции?

3. Что представляет собой матрица трансформирования? Как она рассчитывается?

4. Каким требованиям должны удовлетворять опорные точки при привязке изображения к карте? Каковы требования к расположению опорных точек?

5. Перечислите три основных метода «перевыборки» пикселей. В каких случаях целесообразно применять каждый из этих методов?

6. Как оценить качество трансформирования до и после выполнения этого процесса?


Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 659; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:






Мы поможем в написании ваших работ!