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:
- 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
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 với tất cả các điểm cần xét ở ảnh gốc thì ảnh đích thu được có hình hài thoả mãn điều kiện đầu bài yêu cầu nhưng có nhiều điểm trong ảnh đích chưa có điểm nào từ ảnh gốc ánh xạ sang nên các điểm đó vẫn mang mầu nền. Những điểm ở ảnh đích mà không có điểm ảnh ở ảnh gốc ánh xạ sang gọi là những “lỗ hổng”. vì vậy chúng ta phải sử dụng thêm thuật toán tô màu và thuật toán nội suy để nhằm lấp đi những khuyết điểm sau khi nắn chỉnh. Vậy hình ảnh sau khi nắn chỉnh sẽ có hình dạng như ban đầu nhờ vào các phương pháp nắn chỉnh như phương pháp bình phương bé nhất,…Sau đây chúng ta đi vào ứng dụng cụ thể của một vài phương pháp nắn chỉnh ảnh nói chung và phương pháp bình phương bé nhất nói riêng. Đó là đi nắn chỉnh một cuốn sách.
3.1. Nắn chỉnh một cuốn sách
Đối tượng cần nắn chỉnh là ảnh của một cuốn sách (đối tượng có dạng hình hộp) được chụp vào sao cho nhìn thấy được ba mặt của nó (dưới dạng hình 3D).
Công việc cần nắn chỉnh là:
- Nắn chỉnh các mặt của cuốn sách (vật hình hộp) sao cho sau khi nắn chỉnh các mặt của cuốn sách không bị cong (có dạng hình bình hành), các mép không bị nhăn và hình ảnh của các mặt nhìn rõ hơn.
- Sau khi nắn chỉnh các mặt, áp dụng các kỹ thuật làm đẹp ảnh để thu được ảnh có mầu sắc, đường nét rõ và đẹp hơn.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Ta mong muốn các mặt của sách sau khi nắn chỉnh sẽ là các hình bình hành. Vì thế phải có một mẫu ảnh làm khung để biến đổi ảnh ban đầu về hình dạng như mẫu đã chọn. Mẫu ảnh làm khung phải thỏa mãn:
Là khung của một hình hộp có hình dạng gần với hình dạng của cuốn sách. Được thu nhận vào ở tư thế nhìn thấy ba mặt tương ứng với ba mặt của cuốn sách.
Có kích thước không sai khác nhiều so với kích thước của cuốn sách.
Ba mặt của cuốn sách (hình hộp) chụp vào sẽ được nắn chỉnh thành ba mặt tương ứng của một hình hộp có kích thước tương tự. Như vậy, vấn đề đặt ra là phải xác định được các cặp mặt tương đương giữa sách và hình hộp, công việc này dựa vào thuật toán xác định các điểm đặc trưng chúng ta đã trình bày ở chương 2 của luận văn. Cũng giống như việc xác định các cặp điểm đặc trưng, ta chưa có một phương pháp hiệu quả nào để cho phép tự động nhận biết các mặt của cuốn sách. 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. Trong bài toán cụ thể này ta phải xác định được ba đa giác tương ứng với ba mặt của cuốn sách.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Thực tế người ta cũng có thể nắn chỉnh được mà không cần bước xác định các mặt của nó. 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 (các phương pháp nội suy đã trình bày ở chương 2 của luận văn). Tuy nhiên, nếu làm như vậy đối với bài toán cụ thể này thì sẽ gặp phải một số khó khăn đó là khối lượng tính toán sẽ tăng lên, việc nội suy thiếu chính xác do hiệu quả nắn chỉnh không cao. Vì thế khi nắn chỉnh cuốn sách trong luận văn đã trình bày rất rõ việc tìm các mặt đặc trưng dựa vào thuật toán tìm điểm đặc trưng.
Sau khi nắn chỉnh, hình ảnh của cuốn sách sẽ có hình dạng giống như khung mẫu, các khuyết điểm như cong vênh, lỗ hổng sẽ không còn. Để cuốn sách trở nên đẹp và rõ nét hơn có thể làm trơn ảnh bằng phương pháp nội suy, khi đó ta thu được hình ảnh cuốn sách như mong muốn.
Hình 3.2 Xác định các điểm đặc trưng trên ảnh và khung mẫu
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
3.2. Giới thiệu chương trình
3.2.1. Mô tả các chức năng trong chương trình 3.2.1.1. Chức năng quản lý các Style (ảnh mẫu) 3.2.1.1. Chức năng quản lý các Style (ảnh mẫu)
Chức năng này trong phần mềm cài đặt đã đưa ra một số khung ảnh làm mẫu nắn chỉnh. Người dùng phải chọn khung làm mẫu cho phù hợp mới có thể thực hiện nắn chỉnh một cách chính xác. Các bước thực hiện như sau: