Chương 2. CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VIỄN THÁM
2.1. Khái quát về tiến trình xử lý ảnh viễn thám
Phần lớn công việc diễn giải và giải đoán ảnh viễn thám được thực hiện bằng thủ công hay mắt thường trên các ảnh chụp (ảnh tương tự). Đối với các ảnh số, có thể giải đoán bằng thủ công hay bằng máy tính. Xử lý số có thể được sử dụng cho các ảnh số để tăng cường chất lượng ảnh để giải đoán tốt hơn. Xử lý và phân tích ảnh số có thể tự động giải đoán các đối tượng trên ảnh mà không cần can thiệp của con người. Tuy nhiên, thực tế thì rất ít khi xử lý và phân tích ảnh thay thế hoàn toàn thủ công. Nó thường là hỗ trợ người phân tích trong việc giải đoán ảnh viễn thám. Giải đoán ảnh viễn thám bằng máy tính hay thủ công đều có ưu nhược điểm riêng. Vậy, cả hai kỹ thuật giải đoán này thường được sử dụng.
Xử lý ảnh số là thực hiện một loạt thủ tục bao gồm lập khuôn mẫu, hiệu chỉnh dữ liệu, nâng cao chất lượng để dễ dàng giải đoán hay phân lớp tự động các đối tượng bằng máy tính. Để có thể xử lý số ảnh viễn thám, dữ liệu phải được thu thập dưới dạng số phù hợp và lưu trữ trong máy tính. Đồng thời phải có phần cứng, phần mềm phù hợp, nói cách khác phải có hệ thống phân tích ảnh phù hợp.
Xử lý ảnh viễn thám bao gồm nhiều bước và được phân thành ba nhóm chính như sau:
(i) Tiền xử lý
(ii) Nâng cao chất lượng và hiển thị ảnh
(iii) Trích chọn đặc trưng
Phần lớn các chức năng xử lý ảnh trong hệ thống phân tích ảnh được chia thành các nhóm chính sau:
Tiền xử lý: Các thao tác tiền xử lý, còn được gọi là khôi phục và hiệu chỉnh ảnh, thực hiện hiệu chỉnh hình học (hình 2.1) và hiệu chỉnh phóng xạ.
Có hai loại méo hình học thường gặp [5], bao gồm méo hệ thống và méo không hệ thống. Méo không hệ thống là méo không ổn định về mặt hình học như bị ảnh hưởng bới tốc độ bay của vệ tinh, góc nhìn, độ cao... Méo hệ thống là do tốc độ gương bị thay đổi, nó gây ra các đường quét đều méo giống nhau hoặc đường quét bị kéo lệch một phía. Nắn ảnh méo hệ thống tương đối đơn giản.
Hình 2.1. Nắn chỉnh hình học [5]
Hiệu chỉnh phóng xạ bao gồm hiệu chỉnh dữ liệu do tính không đều của sensor hay nhiễu khí quyển.
Hiệu chỉnh hình học bao gồm hiệu chỉnh biến dạng hình học vì dao động của hình học Trái đất-sensor và chuyển đổi dữ liệu sang hệ tọa độ thế giới thực (kinh vĩ độ) trên bề mặt Trái đất. Sau đây là một số kỹ thuật hay sử dụng.
- Nâng cao chất lượng ảnh: Các thao tác này làm tăng cường độ rõ của ảnh để hỗ trợ giải đoán và phân tích ảnh. Các chức năng nâng cao chất lượng
ảnh bao gồm co dãn tương phản (hình 2.2), lọc không gian để làm nổi các màu trên ảnh…
Hình 2.2. Cân bằng lược đồ màu
- Biến đổi ảnh: Bao gồm các thao tác tương tự nâng cao chất lượng ảnh.
Trong khi nâng cao chất lượng ảnh chỉ làm việc với một kênh ảnh vào một thời điểm, biến đổi ảnh thực hiện xử lý dữ liệu từ đa băng phổ. Các thao tác số học (trừ, cộng, nhân, chia) được thực hiện để tổ hợp và biến đổi các băng gốc để sinh ra ảnh mới giúp hiển thị tốt hơn, làm rõ các đặc trưng hơn.
- Phân lớp và phân tích ảnh: Các thao tác thuộc nhóm này được thực hiện để nhận biết và phân lớp các điểm ảnh. Phân lớp thông thường được thực hiện trên tập dữ liệu đa kênh và tiến trình này gán cho mỗi pixel trong ảnh một lớp cụ thể trên cơ sở đặc trưng thống kê của các giá trị độ chói pixel. Có nhiều tiệm cận khác nhau để thực hiện phân lớp. Hai tiệm cận chính hay được sử dụng đó là phân lớp có giám sát và phân lớp không có giám sát (hình 2.3).
Hình 2.3. Phân lớp có giám sát (trái) và không giám sát (phải) [5]
Phân lớp không giám sát là tiến trình hoàn toàn tự động. Nó được sự dụng khi thiếu thông tin về vùng sẽ phân lớp. Còn phân lớp giám sát được sử dụng khi biết một số thông tin về ảnh. Phương pháp này cho kết quả tối ưu hơn.
Giới hạn phạm vi nghiên cứu của luận văn này là khảo sát các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh viễn thám, tập trung sâu hơn vào kỹ thuật tăng cường độ tương phản sử dụng logic mờ.