2.4.1. Xây dựng hàm biến đổi
Hàm biến đổi được trình bày sau đây sẽ chỉ ra cách thức xác định tất cả các điểm tương ứng với từng điểm ảnh thuộc ảnh A có khung lưới là Ma trong ảnh N có khung lưới là Mb. Đây là công việc cần thiết khi thực hiện nắn chỉnh một ảnh hay đối tượng ảnh bất kỳ.
Công việc này được tiến hành qua hai giai đoạn: quét ngang và quét dọc. Do hai giai đoạn này được thực hiện tương tự nhau nên chúng ta chỉ trình bày đại diện một giai đoạn là giai đoạn quét ngang.
Hình 2.18 Tọa độ ảnh thay đổi khi bóp méo
x = fx(u,v) y = fy(u,v)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Giả sử khung lưới Ma và Mb của hai ảnh A và B như hình vẽ:
Ở giai đoạn quét ngang chúng ta sẽ chỉ quan tâm đến các đường B- Spline dọc trên cả hai ảnh và xếp chồng chúng với nhau. Chú ý rằng có một sự tham chiếu một - một giữa các đường B-Spline dọc này. Chúng ta sẽ quét từng dòng ngang từ trên xuống dưới, với mỗi dòng quét ngang chúng ta sẽ xác định giao của nó với các đường B-Spline.
Các bước cần làm đối với đường quét ngang có phương trình y=a được xác định như sau (xem minh hoạ trong hình 2.20):
Xây dựng một hệ trục toạ độ hai chiều.
Xây dựng các điểm, mỗi điểm này nhận giá trị hoành độ giao điểm của
đường quét ngang với các đường B - Spline của ảnh A làm hoành độ và hoành độ giao điểm với đường B-Spline tương ứng với nó trên ảnh B làm tung độ.
Xây dựng một đường cong đi qua tất cả các điểm này.
Hình 2.19 Khung lưới B-Spline của hai ảnh
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Đường cong trong hình 2.20 là ánh xạ hoành độ của các điểm có tung
độ là a của hai ảnh A và B.
Với cách xác định tọa độ điểm như thuật toán khung lưới thì ta có thể xác định được tọa độ của các điểm ảnh khi ánh xạ sang ảnh đích.
Theo công thức cosi thì tọa độ đó có thể xác định theo công thức sau: Quay một góc Θ :
x = ucosΘ - vsinΘ y = usinΘ + vcosΘ Mô tả bằng hình ảnh như sau:
2.4.2. Nhận xét kết quả
Đây là thuật toán có chất lượng đầu tiên, tuy nhiên nó cũng chưa thật tốt.
Thời gian chạy tương đối lâu do phải làm việc với các đường cong phức tạp là B-Spline.
Cần nhiều tương tác của người sử dụng trong việc xây dựng khung lưới.
Trong nhiều trường hợp mô hình khung lưới không phù hợp.
2.5. Xây dựng khung nắn chỉnh
Vấn đề đặt ra ở đây là phải xác định được các cặp mặt tương ứng giữa ảnh gốc được chụp vào cần nắn chỉnh và ảnh đích. Cũng giống như việc xác
Quay 300
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
định các cặp điểm đặc trưng, ta chưa có một phương pháp hiệu quả nào để cho phép tự động nhận biết các mặt này. Vì thế không còn phương pháp nào khác là nhờ sự trợ giúp của con người một cách thủ công. Việc xác định các mặt đồng nghĩa với việc chia ảnh thành các vùng đa giác mà các đỉnh của đa giác là các điểm đặc trưng.
Thực tế người ta cũng có thể nắn chỉnh được mà không cần bước xác định các mặt của đối tượng cần nắn chỉnh. Vì trên cơ sở các điểm đặc trưng đã chọn, dùng phương pháp nội suy dựa trên lưới tam giác và tập các điểm đặc trưng là tìm ra ngay được công thức biến đổi đối với mỗi điểm ảnh cần nội suy. Tuy nhiên sẽ gặp phải một số khó khăn sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khối lượng tính toán tăng lên.
Bởi vì: Đối với mỗi điểm ảnh bất kỳ cần nội suy thì ta phải xét ảnh hưởng của tất cả các điểm đặc trưng của ảnh đối với điểm đó. Nghĩa là, một điểm ảnh của vùng này thực chất chỉ cần xét sự ảnh hưởng của các điểm đặc trưng thuộc vùng đó đến nó nhưng làm theo cách không phân vùng thì phải xét đến cả những điểm đặc trưng của các vùng còn lại.
Việc nội suy thiếu chính xác. Do đó hiệu quả nắn chỉnh không cao.
Chính vì những nhược điểm trên khi không định nghĩa rõ ràng các mặt cần nội suy nên ở đây sẽ sử dụng phương pháp chia ảnh thành các vùng cần nội suy riêng biệt nhằm mục đích xây dựng khung cho đối tượng cần nắn chỉnh.
2.6. Các mô hình nắn chỉnh sử dụng trong phần mềm IrasC 2.6.1. Các mô hình nắn chỉnh trong IrasC 2.6.1. Các mô hình nắn chỉnh trong IrasC
Nói chung mục đích của quá trình nắn là chuyển đổi các ảnh quét đang ở toạ độ hàng cột của các pixel về toạ độ trắc địa (toạ độ thực - hệ toạ độ địa lý hoặc toạ độ phẳng). Đây là bước quan trọng nhất trong quá trình thành lập ảnh số vì nó ảnh hưởng tới toàn bộ độ chính xác của ảnh sau khi được số hoá
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
dựa trên nền ảnh. Quá trình này được dựa trên toạ độ của các điểm khống chế ảnh, toạ độ của các điểm khống chế tương ứng trên file.dgn và mô hình được chọn để nắn. Các mô hình nắn được viết sẵn trong phần mềm IrasC.
Phần mềm IrasC nhằm phục phụ các thao tác xử lý ảnh raster, cho phép hiển thị, xử lý nâng cao chất lượng hình ảnh và xuất ra các dữ liệu raster phục vụ cho các ứng dụng khác nhau. Phần mềm này cho phép xử lý ảnh hàng không, vệ tinh hoặc bất kì loại dữ liệu dạng raster đã được quét và lưu trữ dưới dạng tệp tin. Các điểm ảnh trong các tệp tin này được hiển thị với phạm vi màu rộng và độ đậm nhạt khác nhau. Có thể hiển thị đơn sắc (đen trắng), ảnh đa phổ màu hoặc ảnh tổ hợp màu.
* Mô hình Hermert: Là mô hình chuyển đổi tuyến tính có khả năng hiệu chỉnh được sự xoay, sự dịch chuyển, tỷ lệ chiều dài trên hai trục x và y là một hằng số. Phép lấy mẫu trong mô hình này là tự lựa chọn. Mô hình nắn chuyển này chỉ sử dụng nắn file quét từ bản đồ, tuy nhiên cũng ít được sử dụng:
* Mô hình Affine: Là mô hình chuyển đổi tuyến tính có khả năng hiệu chỉnh sự xoay, sự dịch chuyển nghiêng và tỷ lệ. Mô hình chuyển đổi này thường được áp dụng khi nắn file quét từ bản đồ. Phép lẫy mẫu trong mô hình này là tuỳ chọn.
* Mô hình Projective: Là mô hình chuyển đổi theo nguyên lý hình học chiếu, tức là áp và gắn một hệ thống lưới không song song vào một hệ thống lưới song song. Mô hình chuyển đổi này thường áp dụng cho ảnh hàng không. Phép lấy mẫu trong mô hình này là bắt buộc.
* Polynomial Equations: Là mô hình chuyển đổi xây dựng trên các công thức toán học phức tạp. Mô hình chuyển đổi này được phân thành nhiều bậc khác nhau trên cơ sở số mũ cao nhất của các đa thức chuyển đổi bậc hai, bậc ba, bậc bốn và bậc năm.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
2.6.2. Quá trình nắn chỉnh ảnh
Quá trình nắn ảnh được tiến hành qua các bước sau:
- Mở file.dgn: Được mở trong môi trường MicroStation khi dùng để nắn ảnh cần thoả mãn các yêu cầu sau:
+ File.dgn được tạo trên cơ sở file seed để được khai báo chuẩn về hệ thống toạ độ
+ Toàn bộ các tham số khác như đơn vị đo độ dài, đo góc... đơn vị đo trên toạ độ phẳng, toạ độ địa lý được khai báo rõ ràng và đầy đủ
- Thu thập các điểm khống chế vào file.dgn: Sau khi mở hoặc tạo file mới, ta lần lượt nhập các điểm khống chế toạ độ.
- Mở hiển thị file ảnh
- Lựa chọn phương pháp nắn ảnh: Modul IrasC cung cấp cho người sử dụng bảy phương pháp nắn, ta có thể chọn phương pháp nắn phù hợp từ nút tuỳ chọn Model trong hộp hội thoại Residual. Sau khi chọn xong phương pháp nắn, kết quả nắn sẽ được xuất ra File*.itm, ta cần ghi file này vào bộ nhớ để tiện xử lý sau này
- Lựa chọn phương pháp lẫy mẫu: Đối với phương pháp nắn được lựa chọn là phi tuyến tính thì việc lẫy mẫu là bắt buộc còn đối với phương pháp nắn là tuyến tính thì việc lẫy mẫu là tuỳ chọn.
- Tiến hành nắn ảnh: Sau khi chọn xong phương pháp lấy mẫu ta sẽ tiến hành nắn ảnh. Quá trình nắn được tiến hành theo hai bước là nắn sơ bộ và nắn chính xác.
+ Nắn sơ bộ được lựa chọn theo phương pháp nắn Affine hoặc Project. Trong sản xuất hiện nay người ta thường hay sử dụng phương pháp nắn Affine vì theo như phương pháp này thì khi nắn ta chỉ cần nắn ba điểm cũng có thể đạt độ chính xác cần thiết
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
+ Nắn chính xác được lựa chọn theo phương pháp nắn Affine vì phương pháp nắn này cho độ chính xác rất cao. Số lượng điểm cần nắn tối đa là 25 điểm gồm 4 điểm mấu khung, các mắt lưới và các điểm dàn trải đều trên khung bản đồ.
- Đánh giá sai số của các điểm khống chế của các điểm thu nhận: Sai số vị trí toạ độ và vị trí trên ảnh của các điểm khống chế.
- Lưu file ảnh: Sau khi thực hiện các sửa đổi trên ảnh như điều chỉnh độ sáng tối và tương phản xoay ảnh, ghép ảnh, nắn ảnh, ta sẽ lưu ảnh sửa đổi vào file ảnh gốc đã mở.
* Với phần mềm nắn chỉnh, các bước cụ thể như sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Mở ảnh bằng phần mềm. Người sử dụng cần cập nhật toạ độ thực (toạ độ ảnh) của điểm khống chế để kết thúc việc chọn điểm khống chế thứ nhất.
- Tiến hành các bước chọn điểm khống chế như vậy cho tới khi số lượng điểm khống chế đạt yêu cầu kỹ thuật.
- Khi số lượng điểm khống chế đạt 4 điểm trở lên, sai số trung bình RMS sẽ được chương trình tính toán tự động cho mỗi điểm và cho tập hợp điểm. Sai số này được hiển thị. Trong trường hợp này độ chính xác tối thiểu cho việc nắn chỉnh hình học cần đạt phải nhỏ hơn hoặc bằng 1.0, tương đương với sai số vị trí cực đại là một pixel ảnh. Các điểm khống chế phải được chọn ở những vị trí ít có biến đổi như ngã ba đường, hoặc địa vật rõ nét như toà nhà.
- Sau khi lựa chọn các điểm khống chế, hiển thị danh sách các điểm khống chế người sử dụng có thể xem lại các vị trí điểm khống chế đã chọn trên ảnh bằng cách chọn điểm đó trong danh sách.
- Đôi khi một số điểm khống chế có sai số lớn quá thì người sử dụng có thể thay đổi lại vị trí điểm bằng cách chọn điểm đó trên ảnh rồi Update. Giá
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
trị toạ độ (hàng - cột) mới sẽ được cập nhật tức thời và sai số RMS cũng sẽ được tính toán lại.
- Người sử dụng có thể xoá điểm khống chế có sai số lớn bằng cách chọn điểm khống chế rồi xóa.
- Trong trường hợp không muốn xoá điểm khống chế nhưng loại bỏ điểm này khỏi danh sách tính toán, và nắn chỉnh ảnh, người sử dụng có thể “giấu” điểm đó đi.
- Ngược lại với thao tác này, người sử dụng có thể nạp lại các điểm khống chế đã lựa chọn trước đây từ file đã lưu.
- Để bắt đầu việc nắn chỉnh hình học ảnh, chương trình sẽ hiển thị để người sử dụng lựa chọn ảnh cần nắn.
- Khai báo phương pháp nắn Warp Method theo bậc 1, 2 hoặc 3; lựa chọn tên tập tin lưu ảnh sẽ nắn. Nếu bộ nhớ được chọn, ảnh kết quả sẽ được lưu tạm trong bộ nhớ của máy và sẽ bị xoá đi khi kết thúc chương trình sau đó người dùng có thể bắt đầu quá trình nắn ảnh.
- Kết quả chất lượng của ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn lựa chọn điểm khống chế ảnh. Để hạn chế sai số, thông thường, các điểm khống chế được lựa chọn sao cho chúng phân bố đều trên toàn bộ diện tích sẽ nắn, đồng thời, bao phủ được tới đường biên (theo khung hình) của ảnh. Sai số sẽ chọn điểm nắn RMS Error càng nhỏ thì độ chính xác của kết quả sẽ càng cao. Tổng số điểm khống chế cho một cảnh ảnh tối thiểu phải từ 15 điểm. Lựa chọn bậc nắn ảnh là 2.
- Sau khi kết thúc quá trình nắn ảnh, ảnh mới đã nắn sẽ được lưu vào một tập tin (như trong trường hợp đang trình bầy, có thể thấy, với sai số RMS Error = 0.931164, ảnh kết quả đạt độ chính xác khá cao. Các đối tượng trên ảnh trùng khít với nhau.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
- Khi phải ghép nhiều cảnh ảnh với nhau để tạo một ảnh lớn hơn, các ảnh thành phần cần được nắn chỉnh hình học từ trước. Ảnh sau khi đã nắn chỉnh hình học có thể được sử dụng trong việc phân loại giải đoán các đối tượng hoặc tạo bình đồ ảnh cho khu vực
Phương trình chuyển đổi toạ độ có dạng:
Bậc 1: x’ = a0 + a1x + a2 y, (1) y’ = b0 + b1y + b2 y Bậc 2: x’ = c0 + c1x + c2y + c3xy + c4x2 + c5y2, (2) y’ = d0 + d1x + d2y + d3xy + d4x2 + d5y2, Bậc 3: x’ = g0 + g1x + g2y + g3xy + g4x2 + g5y2 + g6xy2 + g7xy2 + g8x3+ g9y3 (3) y’=h0+h1x+ h2y + h3xy + h4x2 + h5y2 + h6xy2 + h7xy2 + h8x3+h9y3
Trong đó, x’, y’ là toạ độ của ảnh chưa nắn, x,y là toạ độ của ảnh nắn. a0... h9 là các hệ số của phương trình chuyển đổi.
Tóm lại:
Trong khi một ảnh có thể bị thay đổi với nhiều cách khác nhau. Nắn chỉnh có thể hiều là ta đi thay đổi các điểm ảnh bằng việc ánh xạ từ điểm ảnh này tới điểm ảnh khác mà không thay đổi màu sắc. Điều này có thể dựa vào các thuật toán có sẵn như thuật toán nội suy, thuật toán tô màu,..bản thân các pixel ảnh có thể được thay đổi bằng việc ánh xạ. Nếu các chức năng là song ánh thì có thể thay đổi ngược lại với các ảnh nguồn.
Các phương pháp nắn chỉnh cho thấy:
Hình ảnh bị bóp méo có thể mô phỏng bằng quang học
Hình ảnh có thể được xem nếu chiếu lên một bề mặt cong hoặc được nhân đôi (điều này thường được thấy rõ khi kéo giãn hình ảnh) .
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Hình ảnh có thể được sử dụng phương pháp nội suy.
Có ít nhất hai cách được sử dụng để tạo ra một hình ảnh bằng cách lựa chọn bất kỳ một phương pháp bóp méo nào:
- Cách 1: Phương pháp chuyển tiếp (lập bản đồ): một bản đồ có thể có được từ cách chuyển tiếp các hình ảnh từ vệ tinh sau đó thực hiện nắn chỉnh và nội suy.
- Cách 2: Ước tính loại cong vênh diễn ra giữa những hình ảnh liên tiếp. Có thể sử dụng các kỹ thuật dự đoán luồng quang học.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chương 3
ỨNG DỤNG NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG
Như đã nói trong chương 2. Các phương pháp nắn chỉnh đều cho ra hình ảnh sau nắn chỉnh có chất lượng khá tốt. Ứng với mỗi điểm của ảnh gốc đều tìm được vị trí tương ứng của nó bên ảnh đích. Sau khi điều này được thực hiện