Ý nghĩa khoa học:
Đề xuất và xây dựng đƣợc thuật toán xử lý ảnh radar đa phân giải.
Đề xuất việc xây dựng mô hình thực hiện xử lý ảnh bằng phƣơng pháp Curvelet trên các công nghệ robotic, hệ thống tự động xác định mục tiêu, …
Đề xuất nghiên cứu mô hình lai kết hợp giữa phƣơng pháp Curvelet với một số phƣơng pháp khác nhằm cải tiến các phƣơng pháp và nâng cao chất lƣợng xử lý ảnh.
Mở ra hƣớng nghiên cứu cũng nhƣ tiếp cận mới cho các ứng dụng tiên tiến trong tƣơng lai đối với phƣơng pháp Curvelet, đặc biệt là các ứng dụng với ảnh radar đa phân giải.
Ý nghĩa thực tiễn:
Nghiên cứu ứng dụng cho các công nghệ xử lý ảnh xây dựng thị giác máy cho hệ robot tự động.
Cải tiến các phƣơng pháp xử lý ảnh.
Xây dựng các hệ tính toán và xử lý ảnh chuyên dụng thời gian thực trên phần cứng dùng các công nghệ hiện đại có thể ứng dụng trong công nghiệp, y tế, và an ninh quốc phòng.
1.7 Kết luận chương
Chƣơng này đã trình bày một cách tổng quan các vấn đề về nguyên lý radar cũng nhƣ ảnh radar và một số đặc điểm của nó, giới thiệu sơ lƣợc về lý thuyết Wavelet và lý thuyết Curvelet. Từ đó đƣa ra mục đích đối tƣợng nghiên cứu của đề tài, giới thiệu về phƣơng pháp nghiên cứu và ý nghĩa khoa và thực tiễn của đề tài. Ở chƣơng tiếp theo, tác giả sẽ trình bày chi tiết về giải pháp xử lý ảnh radar đa phân giải bằng phƣơng pháp Curvelet.
CHƢƠNG 2. GIẢI PHÁP XỬ LÝ ẢNH RADAR ĐA PHÂN GIẢI BẰNG PHƢƠNG PHÁP CURVELET
Hạn chế lớn nhất trong ảnh SAR là nhiễu đốm. Nhiễu đốm làm hỏng các tính chất ảnh, nó gây rối trong quá trình khai thác các đặc tính của ảnh. Vì thế việc giảm nhiễu đốm là sự cần thiết cho bất cứ ứng dụng xử lý ảnh SAR nào. Trƣớc đó, trong xử lý ảnh SAR thƣờng sử dụng các bộ lọc không gian để loại bỏ nhiễu. Các bộ lọc phải không đƣợc bảo toàn cấu trúc và loại bỏ nhiễu cùng một lúc. Các bộ lọc đƣợc thực hiện trong miền không gian là Lee [14], Frost [12], Kuan [13]. Để khắc phục hạn chế của bộ lọc không gian, ngƣời ta phát triển bộ lọc trên miền Wavelet. Trong miền Wavelet để loại bỏ nhiễu trên ảnh, biến đổi Wavelet xử lý ảnh nhiễu theo cách chia thành hệ số quan trọng và không quan trọng, và các hệ số này đƣợc sửa đổi dựa trên các quy tắc. Tính năng cơ bản để loại bỏ nhiễu là ngƣỡng mềm và ngƣỡng cứng, nó làm cho hệ số không quan trọng bằng không. Tuy nhiên, vẫn có hạn chế là vẫn còn dƣ lƣợng của nhiễu do tái tạo hình ảnh, biên bị mờ. Trong nghiên cứu này đề xuất các tính năng ngƣỡng trong miền Curvelet để khắc phục giới hạn nói trên.
2.1 Các phương pháp xử lý ảnh radar hiện nay
2.1.1 Những biến dạng hình học cơ bản của ảnh radar
Sự biến dạng hình ảnh xuất hiện bởi vì hệ thống radar đo khoảng cách đến đối tƣợng trên mặt nghiêng chứ không phải khoảng cách thực nằm ngang trên bề mặt đất. Do đó kích thƣớc các đối tƣợng trên ảnh khác nhau từ cạnh gần cho tới cạnh xa của dải chụp. Điều này thể hiện trên hình vẽ phía dƣới, mặc dù hai đối tƣợng A1 và B1 có cùng kích thƣớc trên mặt đất, nhƣng trên mặt nghiêng chúng có kích thƣớc khác nhau (A2 và B2). Do đó các đối tƣợng ở cạnh gần thƣờng bị nén lại so với đối tƣợng ở cạnh xa. Trong đó, kích thƣớc của đối tƣợng trên mặt đất là Al, sau khi chiếu lên mặt nghiêng sẽ co lại chỉ còn tƣơng đƣơng với độ dài A2.
Hình 2.1 Khác biệt về kích thước giữa cạnh gần và cạnh xa trên ảnh radar
Hình 2.2 cho thấy sự khác biệt về hình ảnh radar khi đƣợc chiếu lên mặt nghiêng (trên) - các đối tƣợng nhƣ ô thửa, đƣờng xá ở phía bên trái bị nén lại, và ảnh radar đƣợc chuyển đổi về mặt nằm ngang khi kích thƣớc các đối tƣợng đƣợc thể hiện một cách chính xác
Hình 2.2 Sự nén đối tượng cạnh gần so với cạnh xa của ảnh radar
Sự biến dạng hình học chính của ảnh radar là do ảnh hƣởng của địa hình. Những biến dạng đó là các hiện tƣợng: co ngắn phía trƣớc, chồng đè và bóng.
Khi tia radar tới chân của đối tƣợng có chiều cao lớn (ví dụ nhƣ chân núi), mặt hƣớng về phía radar trƣớc khi tới đỉnh của đối tƣợng thì hiện tƣợng co ngắn phía trƣớc xuất hiện. Vì radar đo khoảng cách trên mặt nghiêng, nên bề mặt dốc (từ A đến B) trên ảnh sẽ bị co lại và độ dài của mặt dốc sẽ đƣợc thể hiện một cách không chính xác trên ảnh (A‟ đến B‟). Tùy thuộc vào góc nghiêng của đồi hay độ dốc của núi so với góc tới của tia radar mà hiện tƣợng co ngắn phía trƣớc sẽ có ảnh hƣởng nhiều hay ít. Sự co ngắn phía trƣớc sẽ là cực đại khi tia radar đến thắng (vuông) góc với mặt dốc, dẫn đến đỉnh dốc và chân dốc đƣợc ghi nhận cùng một lúc (C và D trên hình vẽ). Trong trƣờng hợp này, độ dài của mặt dốc sẽ bị giảm xuống gần nhƣ bằng 0 (thực chất là toàn bộ mặt dốc đƣợc ghi nhận nhƣ một điếm ảnh) trên mặt nghiêng. Hình dƣới đây cho thấy ảnh radar tại khu vực vùng núi có độ dốc lớn và do đó chịu ảnh hƣởng rất mạnh của hiện tƣợng co ngắn phía trƣớc. Bề mặt dốc bị co ngắn thƣờng có tông màu sáng trên ảnh radar.
Hiện tƣợng chồng đè xuất hiện khi tia radar đi tới đỉnh (B) của đối tƣợng (có chiều cao lớn) trƣớc so với chân đối tƣợng (A). Tín hiệu phản hồi từ đỉnh đối tƣợng sẽ đƣợc hệ thống nhận lại trƣớc các tín hiệu phản hồi từ chân đối tƣợng. Do đó, đỉnh của đối tƣợng sẽ đƣợc thế hiện trên ảnh ở vị trí gần với ăng ten thu nhận hơn so với vị trí thực của nó, và chồng đè lên chân của đối tƣợng (B‟ và A‟). Hiện tƣợng chồng đè trên ảnh radar rất giống với hiện tƣợng co ngắn phía trƣớc. Cũng nhƣ đối với hiện tƣợng co ngắn phía trƣớc, hiện tƣợng chồng đè ảnh hƣởng nhiều nhất khi góc tới nhỏ, ở cạnh gần của dải chụp và chủ yếu là ở vùng núi.
Cả hai hiện tƣợng co ngắn phía trƣớc và chồng đè đều dẫn đến hiện tƣợng có bóng trên ảnh. Bóng của ảnh radar xuất hiện khi các chùm tia radar không rọi tới đƣợc bề mặt đất. Bóng thƣờng xuất hiện ở mặt sau và thƣờng có ở phía cạnh xa, đằng sau các đối tƣợng có chiều cao lớn hay các sƣờn có độ dốc lớn. Do các tia radar không thế rọi tới đƣợc bề mặt đất, vùng bị bóng sẽ có tông màu đen trên ảnh vì không có năng lƣợng tán xạ ngƣợc. Hiện tƣợng bóng sẽ càng lớn khi góc chụp nghiêng của ảnh radar càng lớn. Hình 2.5 dƣới đây minh họa cho trƣờng hợp bóng ở phía bên phải của đồi khi các tia tới đi từ bên trái.
Hình 2.5 Hiện tượng bóng trên ảnh radar
2.1.2 Phƣơng pháp xử lý hình học ảnh radar
Nắn chỉnh hình học với ảnh vệ tinh và ảnh radar nói riêng cũng đều đƣợc thực hiện trên cơ sở hai phƣơng pháp chính:
Phƣơng pháp nắn ảnh dựa vào hàm đa thức
Phƣơng pháp nắn ảnh dựa vào mô hình vật lý
2.1.2.1 Phương pháp nắn ảnh sử dụng hàm đa thức
Phƣơng pháp sử dụng hàm đa thức là một trong những phƣơng pháp cơ bản đƣợc áp dụng rộng rãi trong việc xử lý hình học của ảnh số nói chung và vệ tinh nói riêng.
Trong phƣơng pháp này ngƣời ta giả định rằng mô hình biến dạng của ảnh là một đa thức. Tùy vào từng trƣờng hợp mà có thể áp dụng đa thức bậc 1 hoặc bậc 2,3 hoặc cao hơn. Dạng tống quát của hàm đa thức đƣợc biểu diễn theo công thức dƣới
đây.
X = ai + a2x + a3y + a4xy + a5x2 + a6,y2 + .... (2.1) Y = bi + b2x+ b3y + b4xy + b5x2 + b6y2 + ....
Trong đó:
- X, Y: là tọa độ thực trong hệ tọa độ bản đồ của điểm khống chế.
- ai, bj: là các hệ số của đa thức, sẽ đƣợc xác định thông qua việc giải các phƣơng trình sai số.
- X, y là tọa độ của các điểm khống chế trên ảnh, thƣờng đƣợc tính theo hàng, cột. Với 1 điểm khống chế có tọa độ xác định sẽ có 2 phƣơng trình dạng (2.1). Tùy thuộc vào độ chính xác yêu cầu mà ngƣời ta chọn bậc của đa thức dùng để nắn ảnh. Mối quan hệ giữa số lƣợng điểm khống chế cần thiết và bậc của đa thức là:
M > (n+l)(n+2)/2
Trong đó: M là số lƣợng điểm nắn cần thiết; n là bậc của đa thức
Ví dụ nhƣ nếu sử dụng đa thức bậc 2, thì số lƣợng điểm nắn tối thiểu sẽ là: (l+2)*(l+3)/2 = 6
Tuy nhiên số lƣợng 6 điểm này chỉ vừa đủ để giải hệ phƣơng trình (2.1), để có thêm các trị đo thừa nhằm xác định các hệ số theo nguyên lý bình phƣơng nhỏ nhất thì cần bố trí thêm các điểm khống chế ảnh.
Thông thƣờng sử dụng đa thức bậc 1 cho phép xử lý các sai số do các biến dạng mang tính chất tuyến tính nhƣ tỉ lệ, xoay. Để xử lý các biến dạng phức tạp hơn thì cần dùng các đa thức bậc cao hơn với số lƣợng điểm nhiều hơn. Các điếm khống chế cần đƣợc bố trí rải đều trên khắp tờ ảnh. Tuy nhiên, sử dụng đa thức bậc cao với nhiều điểm nắn không có nghĩa là sẽ nâng cao đƣợc độ chính xác, nhất là tại những
khu vực không có điếm nắn.
Ƣu điểm chính của phƣơng pháp nắn ảnh sử dụng mô hình đa thức là tƣơng đối đơn giản, dễ sử dụng, không yêu cầu phải biết các thông số chụp ảnh, quỹ đạo của vệ tinh ..., nhƣng độ chính xác tùy thuộc vào từng khu vực. Đối với vùng đồng bằng, nhìn chung phƣơng pháp nắn ảnh đa thức cho độ chính xác đạt yêu cầu. Tuy nhiên ở các khu vực đồi, sai số nắn ảnh thƣờng khá lớn và vƣợt hạn sai cho phép. Nguyên nhân chính là do phƣơng pháp này không giải quyết đƣợc những sự sai lệch do chênh cao địa hình gây ra. Sai số do chênh cao địa hình gây ra càng đáng kể hơn đối với ảnh radar khi bản chất của phƣơng pháp tạo ảnh là chụp nghiêng từ một phía.
2.1.2.2 Phương pháp nắn ảnh sử dụng mô hình vậy lý
Khác với phƣơng pháp nắn ảnh sử dụng hàm đa thức, phƣơng pháp ứng dụng mô hình vậy lý để nắn ảnh cho phép mô hình hóa một cách chính xác những sự biến dạng cũng nhƣ các yếu tố ảnh hƣờng đến chất lƣợng chụp ảnh vệ tinh. Các thông số nhƣ quỹ đạo vệ tinh, các góc xoay … trong một số trƣờng hợp trong các file phụ trợ đi kèm theo ảnh gốc, nhƣng thông thƣờng phải do cơ quan vận hành vệ tinh cung cấp cho các hãng sản xuất phần mểm.
Mỗi một loại ảnh (bao gồm cả ảnh radar và quang học) đều có tập hợp các thông số riêng của mình và thậm chí có thể biểu diễn bằng các đơn vị khác nhau. Phần mềm sử lý ảnh có khả năng đọc đƣợc các thông số đó và xây dựng mô hình vật lý tƣơng ứng cho mỗi loại ảnh. Bảng dƣới đây minh họa cho các thông số cần thiết để xây dựng mô hình vật lý của ảnh vệ tinh Radarsat trên phần mềm ERDAS Imagine.
Bảng 2.1 Một số các thông số yêu cầu để nắn ảnh trực giao bằng phương pháp mô hình vật lý
Parameter Description Units
tlme_d lr_plxels Time direction In the pixel (range) direction tlme_d lr_ lines Time direction In the line (azimuth) direction rsxr rsy, rsz Array of spacecraft positions (x, y, z) In an
Earth Fixed Body coordinate system
m
vsxr vsyr vsz Array of spacecraft velocities (x, y, z) In an Earth Fixed Body coordinate system
m/sec orbltState Flag indicating If the orbit has been adjusted rs_coeffs[9] Coefficients used to model the sensor orbit
positions as a function of time
vs_coeffs[9] Coefficients used to model the sensor orbit velocities as a function of time
su b_unlty_subset Flag Indicating that the entire Image Is present
su b_range_start Indicates the starting range sample of the current raster relative to the original Image su b_range_end Indicates the ending range sample of the
current raster relative to the original Image su b_range_degrade Indicates the range sample degrade factor of
the current raster relative to the original Image
su b_range_nu m_sa mples
Indicates the range number of samples of the current raster
su b_azlmuth_start Indicates the starting azimuth line of the current raster relative to the original Image su b_azlmuth_en d Indicates the ending azimuth line of the
current raster relative to the original Image su b_azlmuth_deg rad e Indicates the azimuth degrade factor of the
current raster relative to the original Image su b_azlmuth_num_ll n
es
Indicates the azimuth number of lines
mô hình hóa một cách chính xác các nguồn sai số, các yếu tố ảnh hƣởng đến quá trình nắn ảnh, do đó ảnh nắn thƣờng đạt độ chính xác rất cao. Một ƣu thế nổi bật khác của phƣơng pháp nắn ảnh này là có khả năng xử lý các sai lệch do chênh cao địa hình và nguyên lý chụp nghiêng của ảnh radar gây ra. Để thực hiện công tác này cần có mô hình số độ cao (DEM) của khu vực cần nắn ảnh.
2.1.2.3 Điểm khống chế phục vụ nắn ảnh radar
Cũng giống nhƣ đối với ảnh quang học, các điểm khống chế ảnh phải đƣợc chọn là các điếm rõ nét trên ảnh và có thể xác định đƣợc tọa độ một cách chính xác ngoài thực địa hoặc trên bản đồ. Các điểm khống chế ảnh có thể đƣợc đo đạc ngoài thực địa bằng công nghệ GPS hoặc xác định trên bản đồ tỉ lệ lớn hơn tỉ lệ của sản phấm ảnh cuối cùng. Nhƣng do đặc điểm của ảnh vệ tinh radar, chứa rất nhiều nhiễu và hình ảnh các đối tƣợng trên ảnh radar bị ảnh hƣởng rất nhiều bởi góc tới, độ ghồ ghề của bề mặt, hƣớng chụp ảnh ... nên việc xác định các điểm khống chế có hình ảnh rõ nét trên ảnh radar là rất khó khăn. Để khắc phục khó khăn này, một số tác giả thậm chí đã đề xuất phƣơng án, thiết kế một loạt các điểm khống chế trên mặt đất có hình dạng giống nhƣ khối tam giác bằng kim loại rồi sau đó tiến hành chụp ảnh. Những khối tam giác kim loại này sẽ nhận năng lƣợng sóng radar truyền tới rồi phàn xạ lại theo hiệu ứng góc trong đó năng lƣợng phản hồi rất mạnh sẽ có hƣớng trùng với hƣớng của năng lƣợng truyền tới và tạo nên các điểm sáng có cƣờng độ có thể phân biệt một cách rõ ràng trên ảnh. Trong phạm vi của đề tài, các điểm khống chế ảnh đƣợc chọn cùng một lúc trên ảnh radar và ảnh quang học. Trong trƣờng họp này, ảnh quang học có thế coi nhƣ ảnh nền để so sánh với ảnh radar, nhờ vào đặc điểm hình ảnh rõ ràng của ảnh quang học nên việc xác định phƣơng hƣớng, chọn điếm khống chế tƣơng ứng trên ảnh radar sẽ dễ dàng hơn nhiều.
2.1.2.4 Mô hình số độ cao phục vụ nắn ảnh vệ tinh
Do bản chất chụp ảnh nghiêng từ một phía nên ảnh radar giống nhƣ các loại ảnh vệ tinh quang học khi chụp nghiêng cũng bị ảnh hƣởng làm sai lệch vị trí của địa hình. Thậm chí những sự ảnh hƣởng này còn trầm trọng hơn đối với ảnh radar với các hiệu ứng đã đƣợc giới thiệu trong các phần trƣớc nhƣ chồng đè, co ngắn
phía trƣớc ... Tuy nhiên cần lƣu ý rằng hƣớng của các sai lệch về vị trí trên ảnh radar ngƣợc với hƣớng sai lệch vị trí trên ảnh quang học. Trong khi sự sai lệch về vị trí trên ảnh quang học là sự dịch ra xa thiết bịchụp ảnh thì sự sai lệch trên ảnh radar lại là sự dịch lại gần ăng ten thu hơn so với vị trí thực của nó. Hình dƣới đây mô tả sự sai lẹch về vị trí trên ảnh radar so với ảnh quang học
Hình 2.6 Ảnh hưởng của chênh cao địa hình tới vị trí điểm trên thực địa
Ảnh hƣởng chênh cao đại hình tới vị trí điểm trên thực địa đƣợc tính theo công