أساسيات دمج الصور

يستخدم دمج الصور صورة بانكروماتية عالية الدقة (أو نطاق بيانات نقطية) لدمجها مع مجموعة البيانات النقطية متعددة النطاقات بدقة أقل. وينتج عن ذلك مجموعة البيانات النقطية متعددة النطاقات مع دقة البيانات النقطية البانكروماتية، بحيث تتداخل وحدتيّ البيانات النقطية بالكامل.

ويعتبر دمج الصور تحويل راديومتري متوفر من خلال دالة البيانات النقطية أو أداة المعالجة الجغرافية. توفر العديد من شركات التصوير صورًا متعددة النطاق بدقة منخفضة وصورًا بانكروماتية بدقة أعلى لنفس المشاهد. وتستخدم هذه العملية لزيادة الدقة المكانية وتوفير مرئيات أفضل لصورة متعددة النطاق باستخدام صورة ذات نطاق واحد عالية الدقة.

مثالاً على الحدة البانكروماتية

طرق دمج الصور

هناك خمسة طرق لدمج الصور يمكنك الاختيار من بينها لإنشاء صورة مدمجة عالية الدقة: تحويل Brovey؛ Esriوتحويل دمج الصور؛ وطريقة الدمج الطيفي Gram-Schmidt؛ وتحويل الكثافة والتدرج والتشبُّع (IHS)؛ والتحويل المتوسط البسيط. تستخدم كل طريقة من هذه الطرق نماذج مختلفة لتحسين الدقة المكانية مع الحفاظ على اللون، ويتم ضبط بعضها لتشمل الترجيح بحيث يمكن تضمين النطاق الرابع (مثل نطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة المتوفرة في الكثير من مصادر الصورة متعددة الأطياف). ومن خلال إضافة الترجيح وتفعيل مكون الأشعة تحت الحمراء، يتم تحسين الجودة المرئية في الألوان الناتجة.

Brovey

يستند تحويل Brovey إلى النمذجة الطيفية وتتطور لتحقيق زيادة في التباين المرئي في الأطراف العالية والمنخفضة للمدرج التكراري للبيانات. ويستخدم طريقة تضاعف كل بكسل متعدد الأطياف معاد تشكيله من خلال نسبة كثافة البكسل البانكروماتي المتطابق لمجموع كل الكثافات متعدد الأطياف. ويفترض النطاق الطيفي الممتد بواسطة صورة بانكروماتية هو نفسه المغطى بواسطة القنوات متعددة الأطياف.

وفي تحويل Brovey، تستخدم المعادلة العامة النطاق الأحمر والأخضر والأزرق (RGB) والنطاق البانكروماتي كمدخلات لنواتج النطاقات الحمراء والخضراء والزرقاء الجديدة، على سبيل المثال:

الأحمر_كناتج = الأحمر_كمدخل / [(الأزرق_كمدخل + الأخضر_كمدخل + الأحمر_كمدخل) * التحريك]

ومع ذلك، من خلال استخدام الترجيح ونطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة (متى توفرت)، تكون المعادلة المعدّلة لكل نطاق كالآتي

DNF = (P - IW * I) / (RW * R + GW * G + BW * B) Red_out = R * DNF Green_out = G * DNF Blue_out = B * DNF Infrared_out = I * DNF

بحيث تكون المدخلات

P = صورة بانكروماتية R =نطاق أحمر G = نطاق أخضر B = نطاق أزرق I = الأشعة تحت الحمراء القريبة W = الترجيح

Esri

يستخدم تحويل دمج الصور Esri معدل الترجيح ونطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة الإضافية (اختياري) لإنشاء النطاقات الناتجة المدمجة لصور عالية الدقة. وتستخدم نتيجة المتوسط المرجح لإنشاء قيمة ضبط (ADJ) تستخدم بعد ذلك في حساب القيّم الناتجة، على سبيل المثال:

ADJ = تحريك صورة - WA الأحمر_كناتج = R + ADJ الأخضر_كناتج = G + ADJ الأزرق_كناتج = B + ADJ الأشعة تحت الحمراء القريبة كناتج = I + ADJ

تعتمد ترجيحات النطاقات متعددة الأطياف على تداخل منحنيات الحساسية الطيفية للنطاقات متعددة الأطياف مع النطاق البانكروماتي. تكون الترجيحات نسبية، وسيتم تسويتها عند استخدامها. لا بد أن يكون أعلى ترجيح للنطاق متعدد الأطياف ذي التداخل الأكبر مع النطاق البانكروماتي. لا بد أن يبلغ ترجيح النطاق متعدد الأطياف الذي لا يتداخل مطلقًا مع النطاق البانكروماتي 0. وبتغيير قيمة الترجيح للأشعة تحت الحمراء القريبة، ومن الممكن ضبط الناتج الأخضر ليكون نابضًا بدرجة أعلى أو أقل.

عملية غرام شميدت

تستند أداة دمج الصور Gram-Schmidt إلى الخوارزمية العامة لتعامد البيانات الخطية-تعامد Gram-Schmidt. وتنفذ هذه الخوارزمية البيانات الخطية (على سبيل المثال، البيانات الخطية الثلاثة بمساحة ثلاثية الأبعاد) غير المتعامدة ثم تدويرها بحيث تكون متعامدة فيما بعد. وفي حالة الصور، يتوافق كل نطاق (بانكروماتي وأحمر وأخضر وأزرق وأشعة تحت الحمراء) مع بيانات خطية واحدة عالية الأبعاد (عدد الأبعاد يساوي عدد وحدات البكسل).

وفي طريقة Gram-Schmidt لدمج الصور، تتمثل الخطوة الأولى في إنشاء نطاق تحريك منخفض الدقة من خلال حساب المتوسط المرجح لنطاقات MS. وفيما بعد، يتفكك رابط هذه النطاقات باستخدام خوارزمية تعامد Gram-Schmidt، من خلال التعامل مع كل نطاق باعتباره بيانات خطية واحدة متعددة الأبعاد. ويستخدم نطاق التحريك منخفض الدقة الذي تمت محاكاته باعتباره البيانات الخطية الأولى، والتي لا يمكن تدويرها ولا تحويلها. ثم يستبدل نطاق التحريك منخفض الدقة بنطاق تحريك عالي الدقة، ويعاد تحويل كل النطاقات بدقة عالية.

وفيما يلي بعض الترجيحات المقترحة للمستشعرات المشتركة (الأحمر والأخضر والأزرق والأشعة تحت الحمراء على التوالي):

• GeoEye—0.6, 0.85, 0.75, 0.3
• IKONOS—0.85, 0.65, 0.35, 0.9
• QuickBird—0.85, 0.7, 0.35, 1.0
• WorldView-2—0.95, 0.7, 0.5, 1.0

‏‏مراجع

ترد تفاصيل هذه الآلية في براءة الاختراع فيما يلي:

Laben وCraig A. وBernard V. Brower. عملية تحسين الدقة المكانية للصورة متعددة الأطياف باستخدام دمج الصور. براءة اختراع أمريكية 6,011,875، قدمت بتاريخ 29 أبريل 1998، وصدرت في 4 يناير 2000.

IHS

تحول طريقة دمج الصور IHS الصورة متعددة الأطياف من RGB إلى الكثافة والتدرج والتشبُّع. وتستبدل الكثافة منخفضة الدقة بصورة بانكروماتية عالية الدقة. إذا كانت الصورة متعددة الأطياف تحتوي على نطاق أشعة تحت حمراء، فيؤخذ بالاعتبار من خلال طرحه باستخدام عامل الترجيح. المعادلة المستخدمة لاشتقاق قيمة الكثافة المتغيرة كالآتي:

الكثاقة = P - I * IW

ثم يعاد تحويل الصورة من IHS إلى RGB بدقة أعلى.

متوسط بسيط

تطبق طريقة تحويل المتوسط البسيط معادلة متوسط بسيط لكل مجموعة من مجموعات النطاق الناتجة، على سبيل المثال:

الأحمر_كناتج= 0.5 * (الأحمر_كمدخل + التحريك_كمدخل) الأخضر_كناتج = 0.5 * (Green_inالأخضر_كمدخل + Pan_inالتحريك_كمدخل) الأزرق_كناتج= 0.5 * (الأزرق_كمدخل + Pan_inالتحريك_كمدخل)