Hiệu chỉnh hiệu ứng xa-gần nguồn phát sóng trên ảnh SAR

Đặc điểm của tư liệu siêu cao tần là quan trắc cạnh sườn. Dưới tác động của các góc quan trắc khác nhau, những đối tượng ở gần bộ cảm hơn sẽ có mức tán xạ cao hơn những đối tượng ở xa. Sự chênh lệch này về cơ bản là có thể bỏ qua đối với những vùng quan trắc nhỏ trên đất liền khi tỷ số tín hiệu trên nhiễu (S/N) là lớn. Trên biển khi tỷ số tín hiệu trên nhiễu là nhỏ và đặc biệt giá trị tán xạ của các hiệu ứng bề mặt lại rất thấp nên ảnh hưởng hiệu ứng xa gần trên ảnh càng rõ nét. Hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng trên ảnh SAR được các trạm thu ảnh đề xuất chuẩn hóa trong mặt cắt ngang dựa trên phương pháp tính chuyển giá trị ảnh về giá trị 0 [33]. Tuy nhiên, việc đưa về giá trị 0cũng vẫn không loại bỏ được hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng một cách triệt để, đặc biệt trong chế độ thu nhận diện rộng. Giá trị cường độ xám trên mặt cắt ngang của ảnh ở vùng gần vệ tinh thấp hơn nhiều so với vùng xa vệ tinh (Hình 3.10a). Do ảnh hưởng của hiệu ứng này nên giá trị phân ngưỡng của vết dầu trên biển cùng một thời điểm thu nhận là không ổn định trên cùng một ảnh. Cùng một vết dầu nếu phân bố gần vệ tinh hơn thì ngưỡng phân biệt sẽ thấp hơn nhiều so với khi vết dầu nằm xa vệ tinh. Điều này gây khó khăn trong việc nhận dạng vết dầu, đặc biệt khi áp dụng các phương pháp tự động phân tích.

Nếu coi vùng biển tại một thời điểm quan trắc là tương đối đồng nhất về điều kiện khí tượng thì các vùng có độ tĩnh lặng như nhau sẽ có cùng một ngưỡng phản xạ như nhau và những vùng chịu tác động gió biển như nhau cũng sẽ có cùng một mức độ tán xạ như nhau. Mục đích của việc loại bỏ ảnh hưởng của hiệu ứng này là phải hiệu chỉnh ảnh sao cho các đối tượng giống nhau sẽ có mức tán xạ tương đương nhau và không phụ thuộc vào vị trí phân bố trên ảnh. Vấn đề loại trừ hiệu ứng xa - gần nguồn phát sóng trên ảnh SAR chụp diện rộng chưa được bàn luận nhiều về mặt học thuật. Hiện nay, có hai cách hiệu chỉnh được đề xuất. Cách thứ nhất là chia nhỏ vùng quan trắc chỉ có vùng biển thành những cửa sổ nhỏ sau đó sử dụng phương pháp chuẩn hóa dựa theo biểu đồ mật độ sao cho tất cả các cửa sổ có biểu đồ mật độ như nhau. Cách thứ hai là tuyến tính hóa mặt cắt tán xạ vuông góc

với quỹ đạo tuyến bay [2].

Phương pháp được đề xuất sử dụng trong luận án là thuật toán cân bằng biểu đồ thích ứng với hằng số giới hạn (CLAHE) [31]. Quá trình cân bằng biểu đồ được thực hiện trên từng cửa sổ của ảnh. Độ tương phản của mỗi cửa sổ được biến đổi để cho biểu đồ mật độ của ảnh kết quả xấp xỉ tương ứng với một biểu đồ xác định. Sau khi thực hiện phép cân bằng thì các cửa sổ gần nhau sẽ sử dụng nội suy song tuyến để loại bỏ các sự khác biệt bao gồm cả các đường biên. Để hạn chế sự tăng cường chất lượng ảnh của thuật toán cân bằng biểu đồ mật độ, thuật toán CLAHE đưa thêm tham số giới hạn độ tương phản.

Quá trình biến đổi ảnh có lược đồ xám không đồng đều thành lược đồ xám đồng đều được gọi là cân bằng biểu đồ mật độ được chứng minh như sau:

Xét toán tử biến đổi mức xám:s T r   với điều kiện: a. T r  là hàm đơn ánh và đồng biến trong khoảng 0 r 1 b. 0T r 1 khi 0 r 1

Điều kiện (a) cần thiết để tồn tại biến đổi nghịch: 1 

r T  s khi 0 s 1. Ngoài ra, nếu hàm T r không đồng biến, trong ảnh kết quả có thể xuất hiện một phần dải độ xám có giá trị ngược với ảnh gốc. Điều kiện (b) cho thấy dải động của ảnh vào và ra giống nhau.

Mức xám xuất hiện trong ảnh là đại lượng ngẫu nhiên trong khoảng [0,1]. Cho p rr  và p ss là các hàm mật độ phân bố xác suất (PDF) của biến ngẫu nhiên r và s, hai hàm này có quan hệ theo công thức:

    s r dr p s p r ds  (3.1)

Trong đó: p rr - Hàm mật độ phân bố xác suất của ảnh trước hiệu chỉnh p ss - Hàm mật độ phân bố xác suất của ảnh sau hiệu chỉnh

Như vậy, mật độ phân bố xác suất mức xám của ảnh đầu ra phụ thuộc vào mật độ phân bố xác suất mức xám của ảnh đầu vào và hàm biến đổi sT r . Trong

lĩnh vực xử lý ảnh, hàm biến đổi được xác định theo công thức sau:   0r  

r

sT r  p  d (3.2)

Trong đó: T r - Hàm biến đổi độ xám

pr  - Hàm mật độ phân bố xác suất của ảnh trước hiệu chỉnh

Trong công thức (3.2), vế phải biểu diễn tích phân phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên r. Hàm biểu diễn bởi công thức (3.2) là hàm đơn ánh và đồng biến trong khoảng 0 r 1,đáp ứng điều kiện (a) và (b). Lấy đạo hàm của s theo r ta có:

  dT r ds dr  dr     0 r r r ds d p d p r dr  dr      (3.3) Thay (3.3) vào (3.1) ta có:        1 1 s r r r dr p s p r p r ds p t    0 s 1 (3.4)

Trong đó: p rr - Hàm mật độ phân bố xác suất của ảnh trước hiệu chỉnh p ss - Hàm mật độ phân bố xác suất của ảnh sau hiệu chỉnh

Như vậy, hàm mật độ phân bố xác suất của ảnh đầu ra trong khoảng [0,1] là đồng đều. Quá trình cân bằng biểu đồ mật độ cho ảnh số được thực hiện với các biến ngẫu nhiên rời rạc nk và rk (nklà số lượng điểm ảnh có mức xám rk).

Xác suất xuất hiện điểm ảnh có mức xám rk được xác định theo công thức (3.5):   k r k n p r n  k 0,1,2,...,L1 (3.5) Trong đó: n là tổng số pixel trong ảnh

Hàm p rr k với biến rk chính là biểu đồ mật độ của ảnh gốc

Hàm biến đổi mức xám dùng để cân bằng biểu đồ mật độ cho tín hiệu rời rạc tương đương với (3.1) trong trường hợp này sẽ có dạng:

    0 0 k k j k k r j j j n s T r p r n      k 0,1, 2,...,L1 (3.6)

Phương pháp biến đổi ảnh theo công thức (3.6) cho phép nới rộng dải động mức xám của ảnh dựa trên các thông tin có trong ảnh gốc.

Kết quả thử nghiệm với ảnh ALOS PALSAR mức xử lý 4.2, chế độ thu nhận ScanSAR (ERSDAC) đã được chuẩn hóa trong mặt cắt ngang và đưa về giá trị 0.

Quá trình loại bỏ ảnh hưởng hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng được thực hiện trên ảnh đã loại bỏ vùng đất liền và hải đảo. Kết quả ảnh thử nghiệm sau khi hiệu chỉnh thể hiện trên Hình 3.9. Trên Hình 3.9b thể hiện giá trị độ xám của vùng gần vệ tinh và vùng xa vệ tinh là tương đương nhau sau khi đã hiệu chỉnh.

(a) (b)

Hình 3.9. Ảnh ALOS PALSAR xoay vuông góc với tuyến bay (a) Ảnh PALSAR trước khi hiệu chỉnh

(a) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

(b)

Hình 3.10. Đồ thị mặt cắt ngang tán xạ vuông góc với tuyến bay (a) Trước khi hiệu chỉnh ảnh hưởng xa – gần

(b) Sau khi hiệu chỉnh ảnh hưởng xa – gần

Như vậy, việc sử dụng thuật toán CLAHE sẽ giúp cho loại bỏ được hiệu ứng xa – gần của việc thu tín hiệu siêu cao tần. Đồng thời, kết quả hiệu chỉnh ảnh hưởng xa – gần nguồn phát sóng bằng thuật toán CLAHE giúp cho việc tách vết dầu ra khỏi ảnh SAR bằng thuật toán phân ngưỡng tổng thể được dễ dàng hơn (tham khảo kết quả Hình 3.11). Trên Hình 3.11a thể hiện kết quả tách vết đen sử dụng 1 ngưỡng cho toàn bộ các vết dầu trên ảnh trước khi hiệu chỉnh hiệu ứng xa–gần nguồn phát sóng. Kết quả cho thấy hình ảnh các vết dầu được tách ra không được liên tục và chỉ tách được một số các vết số 1, 2, 4 nguyên nhân do có sự khác biệt về ngưỡng của các vết dầu trên cùng một ảnh tại cùng thời điểm thu nhận. Còn kết quả trên Hình 3.11b thể hiện khả năng tách được toàn bộ các vết dầu trên ảnh thử nghiệm với cùng

một ngưỡng giá trị độ xám sau khi ảnh đã được hiệu chỉnh hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng bằng thuật toán cân bằng biểu đồ thích ứng.

(a) (b)

Hình 3.11. Kết quả tách vết đen trước và sau khi hiệu chỉnh hiệu ứng xa-gần nguồn phát sóng

a. Kết quả tách vết đen trên ảnh trước khi hiệu chỉnh b. Kết quả tách vết đen trên ảnh sau khi hiệu chỉnh

Cách thứ hai để hiệu chỉnh hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng là xây dựng hàm tuyến tính xấp xỉ cho biến thiên giá trị tán xạ và sau đó tính góc xoay và xoay sao cho hàm tuyến tính sẽ có hệ số a bằng 1 hay nói cách khác là có hướng song song với trục hoành [2]. Kết quả hiệu chỉnh hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng được thể hiện trên Hình 3.12. Mặt cắt tán xạ vuông góc với tuyến bay trên ảnh sau hiệu chỉnh đã cân bằng giá trị độ xám vùng gần nguồn phát sóng và vùng xa nguồn phát sóng.

Hình 3.12. Mặt cắt tán xạ vuông góc với tuyến bay trước hiệu chỉnh (trái) và sau hiệu chỉnh (phải) [2]

Để thực hiện hiệu chỉnh hiệu ứng xa – gần nguồn phát sóng theo phương pháp xây dựng hàm tuyến tính xấp xỉ cần thiết phải thực hiện những bước tính toán như sau:

- Xoay ảnh sao cho hướng quỹ đạo bay trùng với trục y của hệ tọa độ ảnh. - Tìm một hàng ảnh không chứa đất liền và bảo đảm bao phủ toàn bộ bề ngang của ảnh.

- Xây dựng hàm hồi quy tuyến tính cho mặt cắt tán xạ vuông góc với quỹ đạo vệ tinh.

- Hiệu chỉnh giá trị tán xạ của tất cả các điểm ảnh sao cho mặt cắt tán xạ song song với trục x của hệ tọa độ ảnh.