Классические и новые методы повышения разрешения мультиспектральных изображений

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, . 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 . В связи с различными аппаратными характеристиками, проблема корегистрации снимков с различных сенсоров является более сложной, чем корегистрация изображений одного и того же сенсора . Здесь можно столкнуться с такими проблемами, как присутствие на одном из изображений объектов, которые могут только частично появиться на другом изображении или не появляются вообще. Изменение контрастности некоторых областей изображения, множество значений интенсивности одного снимка, которые должны быть отображены одним значением интенсивности на другом снимке или значительная разнородность изображений одной и той же сцены, полученная в результате конфигураций с различным параметрами - также проблемы, решаемые различными методами корегистрации . Существует множество методов корегистрации изображений. Их можно разделить на две категории: зональные методы и объектные методы. Зональные методы, которые не ищут на изображениях одинаковые объекты, включают методы Фурье, методы кросс-корреляции и методы взаимной информации . С серого уровня значений изображения могут быть совершенно разными, и из-за того, что для любых двух различных изображений ни корреляции, ни взаимная информация не является максимальной, если изображения пространственно выровнены, - зональные методы плохо приспособлены к корегистрации мультисенсорных изображений . Объектные методы призваны находить одинаковые объекты на двух изображениях, и они, как показано в литературе, больше подходят для этой задачи. К методам этой категории относятся методы, использующие пространственные отношения, основанные на инвариантных дескрипторах, смягчении (?) и пирамидальных и вейвлет-разложениях изображения .

Увеличение частоты дискретизации изображения и интерполяция

Если зарегистрированный снимок является слишком грубым и не обладает требуемым разрешением, увеличение частоты дискретизации может быть необходимым для получения более высокого разрешения. Процесс дискретизации может включать в себя интерполяцию, которая, как правило, выполняется посредством свертки изображения с интерполяцией ядра (?) Методы интерполяции включают метод ближайшего соседа, который рассматривает только ближайший к точке интерполяции пиксель (требует наименьшего времени обработки), метод билинейной интерполяции, который создает в целевом изображении новый пиксель как средневзвешенный из четырех ближайших соседних пикселов изображения-источника, и интерполяция со сглаживающим фильтром, которая создает пиксель как средневзвешенное пикселей, содержащихся в области, оказавшейся под фильтром. Этот процесс формирует изображения с плавными переходами в сером уровне, тогда как интерполяция с фильтром резкости усиливает детали, которые были размыты, и выделяет мелкие детали. Тем не менее, усиливающие фильтры производят нежелательное сглаживание в выходном изображении, которого можно избежать путем применением интерполяции с нерезким маскированием, которая вычитает размытую версию изображения из исходного изображения. Авторы работы делают вывод, что только билинейная интерполяция, интерполяция со сглаживающим фильтром и интерполяция с нерезким маскированием имеют потенциал для обработки данных дистанционного зондирования. Следует отметить, что интерполяция не приводит к увеличению подробности информации в изображении, но это необходимо для приведение в соответствие количества пикселей изображений с разным пространственным разрешением.

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)