Spatial Enhancement

SPATIAL ENHANCEMENTSPATIAL FILTER (LỌC KHÔNG GIAN) NỘI DUNG Tổng quan Bản chất phương pháp lọc không gian Các phương pháp lọc Tổng quan Tăng cường chất lượng ảnh là quy trình làm cho ảnh dễ giải đoán hơn phục vụ cho 1 ứng dụng cụ thể. Các phương pháp tăng cường chất lượng ảnh: 1. Tăng cường bức xạ (radiometric enhancement) - Linear Enhancement (tăng cường tuyến tính) - Non Linear Enhancement (tăng cường phi tuyến) 2. Tăng cường không gian (Spatial Enhancement) - Spatial filter (lọc không gian) 3. Tăng cường phổ (Spectral Enhancement) - Vegetation indices (chỉ số thực vật) 4. Tăng cường thời gian (temporal Enhancement) - Principle Component (phân tích thành phần chính) Tổng quan Tăng cường chất lượng không gian ảnh là việc hiệu chỉnh giá trị pixel của ảnh dựa vào giá trị của các pixel xung quanh chúng Tăng cường chất lượng không gian ảnh liên quan mật thiết với tần số không gian của ảnh (spatial frequency) . Tần số không gian của ảnh là sự sai khác giữa giá trị độ sáng cao nhất và thấp nhất của 1 tập hợp các pixel mà chúng ta xem xét trên ảnh. Một ảnh viễn thám có thể tồn tại các loại tần số không gian sau: + Tần số không gian bằng 0 (không có tương phản trên ảnh) + Tần số không gian thấp (tương phản thấp trên ảnh) + Tần số không gian cao (tương phản cao trên ảnh) Tổng quan Tăng cường chất lượng không gian ảnh là việc hiệu chỉnh giá trị pixel của ảnh dựa vào giá trị của các pixel xung quanh chúng Tăng cường chất lượng không gian ảnh liên quan mật thiết với tần số không gian của ảnh (spatial frequency) . Tần số không gian của ảnh là sự sai khác giữa giá trị độ sáng cao nhất và thấp nhất của 1 tập hợp các pixel mà chúng ta xem xét trên ảnh. Một ảnh viễn thám có thể tồn tại các loại tần số không gian sau: + Tần số không gian bằng 0 (không có tương phản trên ảnh) + Tần số không gian thấp (tương phản thấp trên ảnh) + Tần số không gian cao (tương phản cao trên ảnh) Tổng quan Tổng quan Tần số không gian ảnh có thể được tăng cường hoặc giảm thiểu bằng phương pháp lọc không gian. Ví dụ: + Sai số trong quá trình truyền dữ liệu hoặc dữ liệu bị gián đoạn làm xuất hiện hiện tượng lốm đốm (muối tiêu) trên ảnh, do vậy cần áp dụng phép lọc không gian ảnh để giảm tần số không gian của ảnh làm cho ảnh mịn hơn. + Ảnh có tần số không gian thấp, khi áp dụng phép lọc không gian, làm cho tần số không gian của ảnh cao, do vậy làm nổi bậc các đối tượng quan tâm. Tổng quan Phép lọc làm mịn ảnh Tổng quan Phép lọc làm giảm nhiễu Bản chất Lọc Không gian Lọc không gian tuyến tính là phép lọc trong đó giá trị độ sáng pixel (BV) tại vị trí (i,j) của ảnh kết quả là hàm số của trung bình trọng số của các pixel lân cận xung quanh vị trí (i,j) của ảnh gốc. Phép lọc như thế gọi là lọc convolution (spatial convolution filtering) Bản chất Lọc Không gian Để thực thi phép lọc không gian, cần phải có 1 cửa sổ lọc (convolution kernel). Cửa sổ lọc là một ma trận có kích thước thường là số lẻ (ví dụ: 3x3, 5x5…), ma trận cửa sổ lọc chứa các giá trị, các giá trị này dùng để tính toán giá trị mới các pixel trên ảnh gốc. Bản chất Lọc Không gian Giá trị pixel của ảnh gốc sẽ được tính theo mô hình như sau: Giả sử kernel được cho bởi matrận W và ảnh cho bởi matrận A Giá trị mới tại tâm cửa sổ Cửa sổ W (3 x 3) Cửa sổ được di chuyển theo mọi vị trí trên ảnh Bản chất Lọc Không gian Các phương pháp lọc Lọc tần số thấp (low-pass) Lọc tần số cao (high-pass) Lọc tăng cường biên (edge-enhancement) Lọc tần thấp Mean Median Mode Gauss …. Công dụng: Làm giảm tần số không gian trên ảnh – làm mịn ảnh, làm giảm nhiễu Lưu ý: Tổng giá trị trên cửa sổ lọc bằng 1. Lọc tần thấp - Mean Lọc tần thấp – Median, Mode Lọc Mode, Median không có giá trị của cửa sổ lọc (kernel). Giá trị pixel của ảnh kết quả chỉ là giá trị mode, median của các giá trị pixel của ảnh gốc thuộc cửa sổ lọc. Công dụng: + Lọc median: dùng loại bỏ nhiễu ngẫu nhiên trên ảnh + Lọc mode: dùng để lấp đầy những khoảng trống giữa các vùng trong các phép chuyển đổi vector-raster hoặc dùng trong xử lý ảnh hậu phân loại. Lọc tần thấp – Gauss Giống như phép lọc Mean, nhưng trọng số của các pixel không đều nhau, những pixel lân cận xa hơn so với pixel trung tâm được gán giá trị nhỏ hơn. Lọc tần cao Công dụng: làm tăng tần số không gian của ảnh, làm nổi bật các đối tượng quan tâm. Ảnh lọc tần cao có histogram tương đối hẹp nên cần kéo dãn tuyến tính cấp độ xám để thuận tiện cho giải đoán ảnh. Các phương pháp: + Ảnh lộc tần cao = 2 lần giá trị độ sáng pixel ảnh gốc – giá trị độ sáng pixel của ảnh được lọc tần thấp tương ứng + Dùng các cửa sổ lọc: Lọc tăng cường biên Công dụng: Trong viễn thám, các ứng dụng liên quan đến lĩnh vực khoa học trái đất, thông tin quan trọng nhất thường có nguồn gốc từ các biên xung quanh đối tượng (edge). Do vậy, việc tách biên có ý nghĩa trong các so sánh và giải đoán ảnh. Các phương pháp: + Tách biên tuyến tính + Tách biên phi tuyến tính Tách biên tuyến tính Tách biên đứng Tách biên ngang và nghiêng Tách biên phi tuyến Toán tử sobel Dùng hai toán tử, khi đó giá trị pixel được lọc được tính bằng căn bậc hai của hai giá trị được lọc từ mỗi toán tử Tách biên phi tuyến Toán tử prewitt Dùng hai toán tử, khi đó giá trị pixel được lọc được tính bằng căn bậc hai của tổng bình phương hai giá trị được lọc từ mỗi toán tử