Kỹ thuật khớp ảnh hay tìm điểm cùng tên tự động là một kỹ thuật cơ bản của đo vẽ ảnh số. Nhiều hệ thống đo vẽ ảnh số như Intergraph, Leica-helava,… đã áp dụng các kỹ thuật này.
Hiện nay có 3 phương pháp khớp ảnh được biết đến, đó là khớp ảnh theo vùng (area based matching, ABM), khớp ảnh theo đặc trưng địa vật (feature based matching, FBM) và khớp ảnh theo biểu tượng (symbolic matching). Các thuật tóan khớp ảnh khác nhau chủ yếu ở đối tượng hay thực thể dùng để so sánh, đối chiếu
mµ µ m µ m µ
trên các ảnh để tìm ra các đối tượng cùng tên (Schenk, 1996). Các đối tượng dùng để so sánh, đối chiếu có thể là các mức độ xám, các đặc trưng địa vật hay biểu tượng mô tả (bảng 3).
Bảng 3: Các phương pháp khớp ảnh và đối tượng khớp (Schenk, 1996)
Phương pháp khớp ảnh Đo tính chất tương tự Đối tượng được chọn để khớp
Theo vùng Phép tương quan Mức xám Số bình phương cực tiểu Mức xám Theo đặc trưng địa vật Hàm trị giá Đường gờ
Theo biểu tượng Hàm trị giá Biểu tượng mô tả
Theo bảng 3, sự khác nhau giữa các phương pháp khớp ảnh có thể được đánh giá trên cơ sở sau đây (Heipke, 1996):
Đối tượng được chọn để khớp
Đối tượng được chọn bao gồm các cửa sổ độ xám trong phương pháp khớp ảnh theo vùng (hình 9), các đặc trưng của địa vật trên ảnh với các đặc tính mô tả trong phương pháp khớp ảnh theo đặc trưng địa vật, và các cấu trúc hay biểu tượng mô tả (các mô tả quan hệ nội dung hình ảnh) trong phương pháp khớp ảnh theo biểu tượng.
Các mô hình dùng để xác định các ánh xạ hình họ cvà bức xạ giữa các đối tượng khớp trên ảnh khác nhau
Mô hình hình học thường được dùng là phép chiếu phối cảnh xuyên tâm và các mô hình bề mặt thực địa với các độ nhám khác nhau. Mô hình bức xạ phụ thuộc vào các đối tượng được chọn để khớp.
Các tiêu chuẩn đánh giá sự giống nhau giữa các đối tượng khớp trên các ảnh khác nhau
Đối với phương pháp khớp ảnh theo vùng, tiêu chuẩn đánh giá sự giống nhau gồm có: hệ số tương quan chéo, tổng bình phương các mức chênh lệch độ xám giữa các pixel tương ứng trong các cửa sổ độ xám. Các phương pháp khớp ảnh theo đặc trưng địa vật và theo biểu tượng lại phải dựa vào các hàm trị giá (cost function) làm tiêu chuẩn đánh giá.
Bình sai trung phương nhỏ nhất chỉ có thể áp dụng cho phương pháp khớp ảnh theo vùng. Các phương pháp khác sử dụng các phép tìm kiếm khác nhau như: tìm kiếm theo cây gia phả, khớp đồ thị, phép phục hồi, lập chương trình động , v.v.
Chiến lược áp dụng để điều khiển thuật toán khớp ảnh
Chiến lược khớp ảnh phải xác định các bước cụ thể cần tiến hành trong từng thuật toán.
Cũng theo Heipke (1996) thì sự so sánh giữa các thuật toán khớp ảnh khác nhau đã cho thấy với các điều kiện tốt thì rất nhiều thuật tóan khác nhau đều cho kết quả khớp ảnh chính xác. Trong các điều kiện phức tạp chiến lược khớp ảnh thích hợp là yếu tố quyết định cho sự thành công của kỹ thuật này. Các điều kiện tốt cho khớp ảnh bao gồm:
Các thông tin về máy ảnh, máy cảm biến, có thể dưới dạng một văn bản kiểm định về máy
Các giá trị độ xám của các ảnh khác nhau phải được chụp trong cùng một dải phổ hoặc ít nhất là trong các dải phổ gần giống nhau
Điều kiện chiếu sáng cần phải ổn định trong suốt thời gian chụp ảnh. Trong thực tế điều kiện này ảnh hưởng do sự thay đổi của khí quyển
Các đối tượng địa vật được chụp trên ảnh phải ở trạng thái tĩnh và không bị biến dạng
Bề mặt địa hình phải tương đối bằng phẳng Bề mặt địa hình pảhi mờ đục, không trong suốt
Bề mặt địa hình ít nhiều phải có tính phản xạ phân tán
Các giá trị ban đầu như độ phủ gần đúng giữa các ảnh và độ cao trung bình của địa vật phải được xác định trước.
Như vậy, để cho quá trình khớp ảnh được thực hiện tốt cần phải có các thông tin cần thiết về mô hình hình học cũng như mô hình bức xạ của ảnh. Ngoài ra các giá trị gần đúng ban đầu của vài tham số cần phải được xác định với độ tin
cậy nhất định. Đặc điểm địa hình và địa vật cũng là yếu tố rất quan trọng và có ảnh hưởng lớn đến kết quả khớp ảnh.
Chiến lược khớp ảnh phải có những điểm quan trọng sau:
Tính phân cấp (hierarchy)
Các phương pháp phân cấp được sử dụng trong nhiều thuật toán khớp ảnh để giảm thiểu vấn đề đa trị trong lời giải và để mở rộng khỏang tìm kiếm cùng tên. Để áp dụng được phương pháp này, các ảnh phải được sắp xếp theo nhiều lớp với các độ phân giải khác nhau gọi là cấu trúc hình tháp của ảnh. Theo phương pháp phân cấp thì quá trình khớp ảnh được thực hiện tuần tự theo một số bước, mỗi bước trên một lớp hình tháp của ảnh, bắt đầu từ lớp hình tháp cao nhất (lớp hình tháp thô nhất) và kết thúc ở lớp hình tháp thấp nhất (kích thước pixel nhỏ nhất).
Tính dư lớn của các trị đo
Trong việc nậhn dạng các điểm cùng tên trí thông minh của con người vượt xa so với máy tính, do đó khả năng máy tính chọn nhầm điểm cùng tên dễ xảy ra dẫn đến sai số thô. Máy tính chỉ có thể phát hiện tốt các sai số thô nếu có nhiều trị đo dư. Khi bàn về khớp ảnh Ackerman (1996) gọi đó là”thay thế trí thông minh bằng các trị đo dư”.
Tích hợp giữa các yếu tố hình học và bức xạ
Trong đo ảnh số, trị đo ban đầu là đo bức xạ, tức là các giá trị độ xám của ảnh, nhưng ảnh số vẫn dùng các quan điểm hình học của ảnh giải tích. Do đó phải có sự tích hợp giữa các yếu tố hình học và bức xạ trong các thuật toán khớp ảnh.
Tính tự chẩn đoán và kiểm tra trong từng module
Trong một thuật tóan khớp ảnh mỗi module đều đưa ra các kết quả trung gian, các kết quả này cần phải được kiểm tra riêng để tránh tích lũy sai số. Đặc biệt việc kiểm tra phải được thực hiện cả trên các yếu tố hình học lẫn bức xạ.
Kỹ thuật khớp ảnh có thể được chia thành các bước chính sau:
a) Chọn một đối tượng khớp (điểm hay địa vật đặc trưng) trên một ảnh b) Tìm đối tượng cùng tên trên các ảnh khác
c) Tính toán vị trí trên thực địa của các đối tượng đã được khớp d) Đánh giá chất lượng khớp ảnh
Trong đo bước b) thực hiện khó nhất, các bước còn lại tương đối đơn giản hơn. Hình 9 minh họa phương pháp khớp ảnh theo vùng thực hiện trên một cặp ảnh lập thể sử dụng phép tương quan ảnh (image correlation). Phương pháp này khớp các điểm ảnh được chọn trên ảnh trái với các điểm cùng tên trên ảnh phải, do đó quá trình chuyển điểm thủ công được tự động hóa, trên hình 9 thể hiện một cặp ảnh số, các pixel trong phần phủ của cặp ảnh được thể hiện các ô vuông nhỏ. Trên ảnh trái máy tính chọn ra một điểm ảnh trong vùng phủ, ví dụ có giá trị độ xám bằng 70, yêu cầu đặt ra cho máy tính là phải tìm được điểm cùng tên với điểm đã chọn trên ảnh phải. Để thực hiện công việc này, thuật toán tương quan ảnh lấy điểm đã chọn làm tâm cho một cửa sổ độ xám (cửa sổ khớp) được chọn ra với kích thước vuông (5x5). Trên ảnh phải một cửa sổ tương ứng nhưng lớn hơn được chọn ra với kích thước 15x15 pixel. Vị trí của cửa sổ này trên ảnh phải có thể được xác định trên cơ sở vị trí của cửa sổ khớp trên ảnh trái và một số thông số bay chụp như tiêu cự camera chụp ảnh và độ phủ của ảnh. Trong quá trình khớp sử dụng phép tương quan ảnh, máy tính sẽ tìm cách chọn trong số các pixel của cửa sổ vùng tìm một pixel cùng tên với pixel tại tâm của cửa sổ khớp. Để thực hiện điều này cửa sổ khớp sẽ được dịch chuyển một cách có hệ thống trong cửa số vùng tìm và độ xám của các pixel trong cửa sổ khớp được so sánh với độ xám của các pixel trong từng phần nhỏ của vùng tìm kiếm. Mỗi bước cửa sổ khớp được dịch chuyển sang phải/ trái hay lên/ xuống một pixel. Tại mỗi bước đó hệ số tương quan đều được tính toán trên cơ sở so sánh độ xám của các pixel trong cửa sổ khớp với độ xám của các pixel tương ứng trong từng phần nhỏ của vùng tìm.
Nhiều thuật tóan có thể được dùng để xác định sự tương quan trên. Một trong các thuật toán đơn giản nhất là tìm tổng bình phương của các mức chênh lệch độ giám
giữa các pixel tương ứng trong các cửa sổ độ xám. Thuật toán có thể viết dưới dạng công thức sau (Wolf, 1983):
∑ ∑= = = = − = m i n j ij ij v u C 1 1 2 ) ( (3.6)
Trong đó: C – hệ số tương quan
uij, vij – độ xám các pixel tương ứng trên cửa sổ khớp và cửa sổ vùng tìm
i, j – vị trí hàng, cột
Nếu cửa sổ khớp có kích thước nxn và cửa sổ vùng tìm có kích thước mxm thì số lần phải tính hệ số C là (m-n+1)2.
Cmin là giá trị vùng tìm có sự tương quan tốt nhất với cửa sổ khớp. Tâm của vùng trên ảnh phải có giá trị Cmin là điểm cùng tên cần tìm.
Bản chất của khớp ảnh là quá trình xử lý các thông tin bức xạ trên các vùng có độ phủ của hai hay nhiều ảnh, nhằm tự động tìm ra các điểm cùng tên dựa trên cấu trúc hình tháp và một vài tham số hình học gần đúng ban đầu của ảnh. Sau khi được tìm ra, tọa độ của các điểm cùng tên sẽ được tự động đo ngay. Kỹ thuật khớp ảnh được sử dụng nhiều trong các công tác định hướng, tăng dày tự động và bán tự động. Một ứng dụng quan trọng khác của kỹ thuật này là tạo mô hình số địa hình. Khớp ảnh mở ra khả năng chọn điểm, truyền điểm và đo điểm tự động và được thực hiện gần như đồng thời trên trạm đo vẽ ảnh số. Trong ảnh giải tích, việc chọn, truyền và đo điểm phải được thực hiện theo một vài công đoạn tách rời, bằng phương pháp thủ công và cần một số thiết bị máy móc khác nhau.