Классические и новые методы повышения разрешения мультиспектральных изображений: различия между версиями
Nadiopt (обсуждение | вклад) (добавлены заголовки о предварительной обработке изображений) |
Nadiopt (обсуждение | вклад) (добавлен абзац) |
||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
Существует целый ряд спутников ДЗЗ, дающих как панхроматические, так и спектрозональные изображения. Для увеличения пространственного разрешения мультиспектральных изображений при одновременном сохранении спектральной информации используется паншарпенинг (pansharpening ) - техника слияния изображений на уровне пикселя. В этой статье мы приводим обзор методов паншарпенинга, предложенных в литературе, даем их классификацию и описание основных характеристик. Также в работе проводится анализ и оценка качества изображения, прошедшего паншарпенинг, как визуальная, так и количественная, и рассматриваются различные показатели качества, предложенные для этой цели.<br /> | Существует целый ряд спутников ДЗЗ, дающих как панхроматические, так и спектрозональные изображения. Для увеличения пространственного разрешения мультиспектральных изображений при одновременном сохранении спектральной информации используется паншарпенинг (pansharpening ) - техника слияния изображений на уровне пикселя. В этой статье мы приводим обзор методов паншарпенинга, предложенных в литературе, даем их классификацию и описание основных характеристик. Также в работе проводится анализ и оценка качества изображения, прошедшего паншарпенинг, как визуальная, так и количественная, и рассматриваются различные показатели качества, предложенные для этой цели.<br /> | ||
= Предварительная обработка изображений = | = Предварительная обработка изображений = | ||
После того, как данные прошли стандартную обработку (об уровнях обработки изображений см. на сайтах поставщиков снимков), изображения необходимо предварительно обработать для проведения собственно алгоритма паншарпенинга. Эта предварительная обработка может включать в себя регистрацию, передискретизацию и согласование гистограммы мультиспектральных и панхроматических изображениям. Изучим теперь эти процессы в деталях. | |||
<br /> | <br /> | ||
== | == Корегистрация изображений == | ||
Для решения большинства прикладных задач на один и тот же географический регион требуется совместная обработка двух или более сцен, полученных в разное время или с различных сенсоров. В данном случае роль регистрации изображений состоит в том, чтобы пиксели обоих изображений точно совпадали с соответствующими точками на земле, <ref>''1'' RA Schowengerdt, Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing, 3rd edn. (Orlando, FL: Academic, 1997)</ref>. Два изображения могут быть взаимно корегистрированы путем привязки каждого из них по координатам наземных точек (или точек, взятых с карты), или же одно из изображений выбирается в качестве главного, к которому привязываются другие <ref>''2'' JA Richards, X Jia, Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, 4th edn. (Secaucus, NJ, USA: Springer-Verlag New York, Inc, 2005)</ref>. В связи с различными физическими характеристиками , проблема корегистрации снимков с различных сенсоров является более сложной, чем корегистрация изображений одного и того же сенсора <ref> ''3''Y Yang, X Gao, Remote sensing image registration via active contour model. Int J Electron Commun 63, 227–234 (2009)</ref> и имеет также столкнуться с проблемами как функции, присутствующие в одном изображении, которые могут появиться только частично в другое изображение или не появляются вообще. Контрастность изменение в некоторых областей изображения, множество значений интенсивности в одно изображение, которые должны быть отображены на одно значение интенсивности в другой или значительно разнородных изображений и той же сцены производства датчика изображения при конфигурации с различным параметрам изображений также проблемы быть решается с помощью регистрации методов. | |||
== Увеличение частоты дискретизации изображения и интерполяция == | == Увеличение частоты дискретизации изображения и интерполяция == | ||
== | == Согласование гистограммы == | ||
= Классификация методов паншарпенинга = | = Классификация методов паншарпенинга = | ||
= Примечания = | |||
<references> | |||
RA Schowengerdt, Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing, 3rd edn. (Orlando, FL: Academic, 1997) | |||
JA Richards, X Jia, Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, 4th edn. (Secaucus, NJ, USA: Springer-Verlag New York, Inc, 2005) | |||
Y Yang, X Gao, Remote sensing image registration via active contour model. Int J Electron Commun 63, 227–234 (2009) | |||
<references/> | |||
Версия от 13:59, 31 июля 2013
данная страница являет собой сокращенный перевод статьи A survey of classical methods and new trends in pansharpening of multispectral images.Авторы Israa Amro, Javier Mateos, Miguel Vega, Rafael Molina и Aggelos K Katsaggelos
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ
Существует целый ряд спутников ДЗЗ, дающих как панхроматические, так и спектрозональные изображения. Для увеличения пространственного разрешения мультиспектральных изображений при одновременном сохранении спектральной информации используется паншарпенинг (pansharpening ) - техника слияния изображений на уровне пикселя. В этой статье мы приводим обзор методов паншарпенинга, предложенных в литературе, даем их классификацию и описание основных характеристик. Также в работе проводится анализ и оценка качества изображения, прошедшего паншарпенинг, как визуальная, так и количественная, и рассматриваются различные показатели качества, предложенные для этой цели.
Предварительная обработка изображений
После того, как данные прошли стандартную обработку (об уровнях обработки изображений см. на сайтах поставщиков снимков), изображения необходимо предварительно обработать для проведения собственно алгоритма паншарпенинга. Эта предварительная обработка может включать в себя регистрацию, передискретизацию и согласование гистограммы мультиспектральных и панхроматических изображениям. Изучим теперь эти процессы в деталях.
Корегистрация изображений
Для решения большинства прикладных задач на один и тот же географический регион требуется совместная обработка двух или более сцен, полученных в разное время или с различных сенсоров. В данном случае роль регистрации изображений состоит в том, чтобы пиксели обоих изображений точно совпадали с соответствующими точками на земле, [1]. Два изображения могут быть взаимно корегистрированы путем привязки каждого из них по координатам наземных точек (или точек, взятых с карты), или же одно из изображений выбирается в качестве главного, к которому привязываются другие [2]. В связи с различными физическими характеристиками , проблема корегистрации снимков с различных сенсоров является более сложной, чем корегистрация изображений одного и того же сенсора [3] и имеет также столкнуться с проблемами как функции, присутствующие в одном изображении, которые могут появиться только частично в другое изображение или не появляются вообще. Контрастность изменение в некоторых областей изображения, множество значений интенсивности в одно изображение, которые должны быть отображены на одно значение интенсивности в другой или значительно разнородных изображений и той же сцены производства датчика изображения при конфигурации с различным параметрам изображений также проблемы быть решается с помощью регистрации методов.
Увеличение частоты дискретизации изображения и интерполяция
Согласование гистограммы
Классификация методов паншарпенинга
Примечания
<references> RA Schowengerdt, Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing, 3rd edn. (Orlando, FL: Academic, 1997) JA Richards, X Jia, Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, 4th edn. (Secaucus, NJ, USA: Springer-Verlag New York, Inc, 2005) Y Yang, X Gao, Remote sensing image registration via active contour model. Int J Electron Commun 63, 227–234 (2009)
- ↑ 1 RA Schowengerdt, Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing, 3rd edn. (Orlando, FL: Academic, 1997)
- ↑ 2 JA Richards, X Jia, Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, 4th edn. (Secaucus, NJ, USA: Springer-Verlag New York, Inc, 2005)
- ↑ 3Y Yang, X Gao, Remote sensing image registration via active contour model. Int J Electron Commun 63, 227–234 (2009)