Gộp hay trộn các dữ liệu ảnh khác nhau thường được dùng trong việc xử lý ảnh số để tăng cường chất lượng ảnh. Đối với nhà phân tích ảnh số thì việc này là rất quan trọng. Trong quá trình trộntrộn ảnh, các dữ liệu ảnh số khác nhau như ảnh vệ tinh hay ảnh máy bay chụp cùng sensor nhưng khác nhau về độ phân giải ảnh hoặc cũng có thể khác nhau về sensor với nhiều độ phân giải khác nhau.Bởi vì có sự khác nhau rất lớn giữa độ phân giải của các ảnh gốc nên các phương pháp trtrộn cũng cho các kết quả khác nhau. Có nhiều phương pháp trộntrộn ảnh bằng cách kết hợp dữ liệu ảnh độ phân giải cao và thấp được sử dụng. Tuy nhiên hầu hết đều sử dụng một số phương pháp chính:
- Subtractive Resolution Merge (SRM) là phương pháp thông dụng, xử lý nhanh cho kết quả khá chính sác trong việc trtrộn các ảnh Quickbird, Ikonos và Formosat có 4 kênh phổ
- HPF Resolution Merge là phương pháp sử dụng bộ lọc không gian ở ảnh độ phân giải cao trước khi kết hợp với ảnh đa phổ. Phương pháp này đạt hiệu quả đối với 2 ảnh có tỷ lệ pixcel lớn hơn 6:1
- IHS Resolution Merge hay Intensity-Hue-Saturation Resolution Merge sử dụng hệ thống màu sắc có sẵn của ảnh để kết hợp tạo ra 3 kênh màu chuyên dùng RGB cho kết quả thật và sáng
- Principal Component sẽ phân tích để tìm ra các thành phần chính để trộntrộn ảnh độ phân giải thấp và độ phân giải cao
- Brovey Transform là phương pháp tạo ra ảnh sắc nét hơn do sử dụng thêm bộ lọc sharpened
Đối với ảnh Spot5 có sẵn có độ phân giải cao là 2,5m và ảnh đa phổ độ phân giải 10m, trước khi trộntrộn ảnh, các ảnh gốc cần phải được đưa về cùng lưới chiếu và được nắn chỉnh một cách chính xác nhất với nhau. Thử nghiệm được đưa ra để trộn 2 ảnh này để tạo ra được ảnh có chất lượng cao nhất có thể sử dụng. Bốn phương pháp chính gồm có: HPF, IHS, Principal Component và Brovey Transform đưa ra các kết quả khác nhau.
và Brovey Transform cho kết quả tốt nhất. Principal Component sẽ tính toán các thành phần chính và chuyển đổi trực giao ảnh độ phân giải cao thành dạng ma trận và thay thế từng phần bởi dữ liệu ảnh độ phân giải thấp. Đây là phương pháp tính toán lâu nhất nhưng lại được ứng dụng nhiều khi cần đưa ra các ảnh có độ cân bằng về màu sắc. Trong khi đó ảnh tạo bởi phương pháp Brovey Transform sử dụng thuật toán tỷ lệ để kết hợp các ảnh. Tuy phương pháp này rất tốt trong việc tạo ra ảnh RGB có chất lượng tuy nhiên sẽ không được sử dụng nếu cần thiết cho việc tính toán phổ.
Phương pháp IHS là phương pháp được sử dụng khi merge các ảnh khác sensor với nhau chẳng hạn như ảnh Spot và ảnh Landsat. Đối với ảnh cùng loại thì kết quả đưa ra không tốt bằng các phương pháp khác. Còn đối với ảnh HPF kết quả đưa ra được sử lý lọc chi tiết nên lỗi được thể hiện rõ, khó được sử dụng.
Hình 1.5. Ảnh Multi và Pan khu vực trung tâm huyện Sapa
Hình 1.6. Các ảnh sau khi merge: A. Principal Component ,B.IHS, C. Brovey Transform, D. HPF
Như vậy phương pháp trộn ảnh đối với ảnh Spot được sử dụng trong nghiên cứu này là Principal Component cho kết quả khả quan phù hợp với mục đích.