Podstawy wyostrzania panchromatycznego

Wyostrzanie panchromatyczne umożliwia połączenie panchromatycznego obrazu (lub pasma rastra) o wyższej rozdzielczości z wielopasmowym zestawem danych rastrowych o niższej rozdzielczości. W wyniku uzyskuje się wielopasmowy zestaw danych rastrowych o rozdzielczości rastra panchromatycznego, w którym dwa rastry w pełni się na siebie nakładają.

Wyostrzanie panchromatyczne jest transformacją radiometryczną dostępną za pomocą funkcji rastrowej lub narzędzia geoprzetwarzania. Wielopasmowe obrazy o niskiej rozdzielczości i obrazy panchromatyczne tej samej sceny o wyższej rozdzielczości są udostępniane przez kilka firm. Ten proces umożliwia zwiększenie rozdzielczości przestrzennej i zapewnia lepszą wizualizację obrazu wielopasmowego przy użyciu jednopasmowego obrazu o wysokiej rozdzielczości.

Przykład wyostrzania panchromatycznego

Metody wyostrzania panchromatycznego

Istnieje pięć metod łączenia obrazów, które można zastosować przy tworzeniu obrazu wyostrzonego panchromatycznie: transformacja Broveya; transformacja wyostrzania panchromatycznego Esri, metoda wyostrzania spektralnego Grama-Schmidta; transformacja IHS (Intensity — intensywność, Hue — barwa, Saturation — nasycenie) oraz transformacja prostej średniej. W każdej z tych metod do poprawy rozdzielczości przestrzennej z jednoczesnym zachowaniem koloru wykorzystywane są różne modele. Niektóre z nich zostały skorygowane w celu uwzględnienia wag, co umożliwia dołączenie czwartego pasma (na przykład pasma bliskiej podczerwieni dostępnego w wielu źródłach obrazów wielospektralnych). Dodanie wag i włączanie komponentu podczerwieni poprawia jakość wizualną wynikowych kolorów.

Brovey

Transformacja Broveya jest oparta na modelowaniu spektralnym i została opracowana w celu zwiększenia kontrastu wizualnego na obu końcach histogramu danych. Stosowana w niej metoda polega na pomnożeniu każdego ponownie próbkowanego piksela wielospektralnego przez stosunek intensywności odpowiadającego mu piksela panchromatycznego do sumy wszystkich intensywności wielospektralnych. Przyjmuje się, że zakres spektralny obejmowany przez obraz panchromatyczny jest taki sam jak obejmowany przez kanały wielospektralne.

We wzorze ogólnym transformacji Broveya na wejściu używane są pasma czerwieni, zieleni i niebieskie (RGB) oraz panchromatyczne. Wynikiem są nowe pasma czerwieni, zieleni i niebieskie, na przykład:

Red_out = Red_in / [(blue_in + green_in + red_in) * Pan]

Korzystając z wag oraz pasma bliskiej podczerwieni (gdy jest dostępne), można skorygować wzory na poszczególne pasma:

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

gdzie dane wejściowe to

P = obraz panchromatyczny R = pasmo czerwieni G = pasmo zieleni B = pasmo niebieskie I = bliska podczerwień W = waga

Esri

W transformacji wyostrzania panchromatycznego Esri do utworzenia wyostrzonych panchromatycznie pasm wynikowych używana jest średnia ważona oraz dodatkowe pasmo bliskiej podczerwieni (opcjonalnie). Wynik średniej ważonej (WA) służy do utworzenia wartości korekty (ADJ), która jest następnie używana przy obliczaniu wartości wynikowych, na przykład:

ADJ = pan image - WA Red_out = R + ADJ Green_out = G + ADJ Blue_out = B + ADJ Near_Infrared_out = I + ADJ

Wagi pasm wielospektralnych zależą od pokrywania się krzywych czułości spektralnej pasm wielospektralnych z pasmem panchromatycznym. Wagi są względne i zostają znormalizowane w momencie użycia. Pasmo wielospektralne pokrywające się w największym stopniu z pasmem panchromatycznym powinno uzyskać największą wagę. Pasmo wielospektralne, które w ogóle nie pokrywa się z pasmem panchromatycznym, powinno uzyskać wagę 0. Zmieniając wartość wagi bliskiej podczerwieni, można uzyskać bardziej lub mniej jaskrawe wynikowe pasmo zieleni.

Grama-Schmidta

Metoda wyostrzania panchromatycznego Grama-Schmidta jest oparta na ogólnym algorytmie ortogonalizacji wektorów — ortogonalizacji Grama-Schmidta. Algorytm ten służy do przekształcania wektorów wejściowych, które nie są ortogonalne (na przykład trzy wektory w przestrzeni trójwymiarowej), w wektory ortogonalne, przez wykonanie ich obrotu. W przypadku obrazów każde pasmo (panchromatyczne, czerwieni, zieleni, niebieskie i podczerwieni) odpowiada jednemu wielowymiarowemu wektorowi (liczba wymiarów jest równa liczbie pikseli).

Pierwszym krokiem w metodzie wyostrzania panchromatycznego Grama-Schmidta jest utworzenie pasma panchromatycznego o niskiej rozdzielczości przez obliczenie średniej ważonej pasm MS. Pasma te są następnie dekorelowane z użyciem algorytmu ortogonalizacji Grama-Schmidta, przy czym każde pasmo jest traktowane jako jeden wektor wielowymiarowy. Jako pierwszy wektor, który nie jest obracany ani transformowany, używane jest symulowane pasmo panchromatyczne o niskiej rozdzielczości. To pasmo panchromatyczne o niskiej rozdzielczości zostaje następnie zastąpione pasmem panchromatycznym o wysokiej rozdzielczości i wszystkie pasma są z powrotem przekształcane w pasma o wysokiej rozdzielczości.

Poniżej wymienione są sugerowane wagi dla niektórych czujników (odpowiednio pasma czerwieni, zieleni, niebieskie i podczerwieni):

• 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

Odniesienia

Technika ta została szczegółowo opisana w następującym patencie:

Laben, Craig A. i Bernard V. Brower. Process for Enhancing the Spatial Resolution of Multispectral Imagery using Pan-Sharpening. Patent USA 6,011,875, zgłoszony 29 kwietnia 1998, a uzyskany 4 stycznia 2000.

IHS

Metoda wyostrzania panchromatycznego IHS polega na przekształceniu obrazu wielospektralnego z RGB na intensywność, barwę i nasycenie. Intensywność o niskiej rozdzielczości jest zastępowana obrazem panchromatycznym o wysokiej rozdzielczości. Jeśli obraz wielospektralny obejmuje pasmo podczerwieni, zostaje ono uwzględnione przez jego odjęcie z użyciem współczynnika wagowego. Zmodyfikowana wartość intensywności jest obliczana za pomocą następującego równania:

Intensywność = P - I * IW

Następnie obraz jest z powrotem przekształcany z IHS na RGB w wyższej rozdzielczości.

Prosta średnia

W metodzie transformacji prostej średniej do każdej kombinacji pasm wynikowych stosowane jest proste równanie na wartość średnią, na przykład:

Red_out= 0,5 * (Red_in + Pan_in) Green_out = 0,5 * (Green_in + Pan_in) Blue_out= 0,5 * (Blue_in + Pan_in)